更新日： 集計期間:2025年08月20日～2025年09月16日
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サポート業務のオンライン化を促進！トラブルが可視化されてサポートしやすくなった事例をご紹介
MIRAIZ株式会社様へ、『BOM for Windows』を導入した事例を ご紹介いたします。 同社では、人為的に一台ずつサーバーのエラーを調査していましたが リソースに限界がありました。 導入後は、トラブル対応へのアクションがライブラリ化され、属人的な 業務が減りました。 【事例概要】 ■課題 ・エンドユーザーのサーバーのバックアップ機器が故障していることがあった ・一台ずつサーバーのエラーを調査していたがリソースに限界があった ■成果 ・トラブルが可視化されてサポートしやすくなった ・トラブル対応へのアクションがライブラリ化され属人的な業務が減った ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
サービス品質の向上！リプレース前の調査工数の削減に成功した事例をご紹介
株式会社アイエスエフネット様へ、『SSD-assistance』を導入した事例を ご紹介いたします。 同社では、ドキュメントの作成品質にバラつきがあったり、構築した インフラシステムの動作検証に工数がかかっていました。 導入後は、自社サービスの品質担保に繋がり、また、受講者と講師の 設定情報を簡単に比較できるため、エンジニアの研修がしやすくなりました。 【事例概要】 ■課題 ・エンドユーザーの既存システムの調査に工数がかかっていた ・ドキュメントの作成品質にバラつきがあった ■成果 ・自社サービスの品質担保に繋がった ・エンジニアの研修がしやすくなった ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
古いアプローチに再考を加えてそこから脱却！将来に備えたスケーラビリティを提供
当資料は、将来のパフォーマンスと容量のニーズに合わせて拡張するのに 役立つテクノロジーはフローとパケットレベルの可視性を1つの汎用性の 高いソリューションに統合することであるという、当社の信念に沿って 記述されたものです。 また、強化されたフローデータがフルパケットキャプチャとパケット解析に 対して同程度に強力であることをご紹介。 導入の検討の際にぜひご活用ください。 【掲載内容】 ■はじめに ■従来のアプローチ：パケット解析 ■ネットワーク監視の新しいアプローチ：強化されたフローデータ ■パケット解析より、強化されたフローデータ ■具体例 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
ユーザーフレンドリーな“SQL Server”をさらに円滑に運用するためのソリューション
『MaxGauge for SQL Server』は、標準機能のプロファイラー等のツールを 使用することなく常に低負荷での情報収集を実現することで、その状況を打破し、 わかりやすく、簡単に状況把握・確認ができます。 リアルタイムで稼働状況を確認できるので、問題点を素早く発見することが可能。 その他さまざまなステータスの確認も行えます。 また、障害やパフォーマンス低下の原因を追及するため、その時点でのシステム 全体の状態把握から、その状態を引き起こしていた“個々”のセッション情報へ、 シームレスに分析できます。 【特長】 ■わかりやすい ■リアルタイム状況把握 ■事後調査 ■ロック・実行計画の確認 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
警告通知機能にも満足！迅速な問題解決ができるようになった事例をご紹介
2020年、SolarWindsは大規模なサイバー攻撃に見舞われ、多くの顧客への データ侵害が発生しました。 ITインフラストラクチャ監視ソリューションの代替手段を探していた American Savings Bank様は『Progress WhatsUp Gold』を導入。 導入後はITインフラストラクチャとアプリケーションのパフォーマンスに 関する詳細が把握でき、迅速な問題解決が可能となりました。 また、事前に設定された警告通知と、自動生成されるレポートは効果的に 利用されています。 【課題】 ■SolarWindsの顧客がサイバー攻撃を受けた後、拡張性が高く使いやすい ITインフラストラクチャ監視ソリューションの代替手段を探していた ■コンピュータのステータス画面を常にチェックするようにしていた ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
【SystemAnswerG2導入】効果的な運用改善と障害切り分けを実現！
三菱日立パワーシステムズ株式会社様では、 2015年11月高砂工場基幹ネットワーク更新の際に、性能・品質面において 問題の有無を判断するために、定量的な性能情報が必要であると感じていました。 また、トラブル発生時にも、迅速な障害原因の切り分けのためには、過去に 遡って性能情報を確認する必要がありました。そのため、SNMPベースの 既存利用製品MRTGやその他製品の検討を行いましたが、システムの操作性が悪い、 データ収集粒度が粗く正確な分析ができない等の課題を抱えていました。 【事例】 ■課題：システムの操作性が悪い データ収集粒度が粗く正確な分析ができない ■開始：2016年4月 ■用途：高砂工場内インフラ監視 ■規模・対象：100ノード ルーターやスイッチを約80台 大型コアネットワーク機器多数 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
・様々なデータベース製品一元管理可能 ・DB未経験でもDBパフォーマンス問題のボトルネック有無、遅延SQLの特定が簡単に可能
『Database Performance Analyzer(DPA)』はデータベースの稼働監視を行うモニタリング製品です。 DPAは他モニタリング製品にはない2つの特徴があります。 強みその1：1つの製品モジュールで様々なデータベース製品、 クラウド上のマネージドインスタンスを監視可能 監視可能なデータベース製品 ▽ Oracle Database ▽ SQL Server ▽ SAP ASE（Sybase） ▽ DB2 ▽ MySQL ▽ MariaDB ▽ Percona ▽ PostgreSQL ▽ EDB Postgres 強みその2：DPAが遅延SQLを検知して通知してくれる DPAが持つAnomary Detectionという機械語学習機能で実行されるSQLを学習。学習結果を元にDPAが自動で性能劣化を検知して通知してくれます。
