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Give Yourself an Edge: Use Machine Learning for Managing IT Operations

Hajime Obata-Oracle
Hajime Obata-Oracle Member Posts: 67
edited Mar 28, 2018 6:43AM in Social Groups

In today’s fast pace market, every business is looking for ways to improve efficiencies to gain an edge. Whether it’s using technology to try and streamline operations or using it to drive innovation. One of the major problems for your typical IT organization is that they’re being asked to deliver more and more services and applications at a faster pace while at the same time experiencing a rapid growth in their application portfolios. As a result, IT organizations are seeing more emergencies and fire drills with the onset of more web and mobile enabled applications.

今日の急速なペース市場では、すべての企業が効率を改善して優位性を獲得する方法を模索しています。技術を使用して操作を試行し合理化するか、革新を推進するためにそれを使用するかどうか。典型的なIT組織の主要な問題の1つは、アプリケーションポートフォリオの急速な成長を経験すると同時に、より速いペースでより多くのサービスとアプリケーションを提供するよう求められていることです。その結果、IT組織は、より多くのWebおよびモバイル対応アプリケーションの登場により、緊急事態や消防訓練の機会が増えています。

Trying to maintain and manage the complexity and veracity of these applications is taxing on IT. Here’s an interesting figure from a recent multi-user group survey; over 85% of customer-facing issues are reported first by users, and 32% of calls/emails about slow application performance are from senior management.

これらのアプリケーションの複雑さと真実性を維持し、管理しようとすると、ITに課税されます。最近のマルチユーザーグループ調査の興味深い数字です。顧客対応の問題の85%以上がユーザーによって最初に報告され、アプリケーションのパフォーマンスが遅いことに関する通話/電子メールの32%は上級管理者からのものです。

So how do we address these challenges? Do you add more monitoring tools or IT resources to the equation? According to IDC, close to 92% of enterprise IT organizations currently have one or more monitoring tools in use, but yet 55% of those in the report recognize that they need new solutions designed for the scale and complexity of the digital business, hybrid cloud and big data.

では、これらの課題にどのように取り組んでいますか?方程式に監視ツールやITリソースを追加しますか? IDCによると、企業のIT組織の92%近くが現在、1つ以上の監視ツールを使用していますが、レポートの55%は、デジタルビジネス、ハイブリッドクラウドの規模と複雑さを考慮して設計された新しいソリューションが必要だと認識しています大きなデータ。

So as the need for new cloud-era monitoring solutions grows to keep up with the pace of change—it’s the traditional methods that lack the capabilities to merge and integrate all the segregated log files and operational data that are coming in from the next-gen applications. Why is this important? Well, logs and operational data hold the key to unlocking true insight into what’s really happening within your applications and system environments.

One way is to bring the data silos together under one platform so you can analyze and dissect what’s really happening.  This helps to eliminate any gaps you might have, and gives you a complete picture of what’s going on inside your applications environments.

Once you have a solid foundation of unified data, you can then apply machine learning to uncover potential anomalies and issues that would be normally hard to detect using traditional methods.


新しいクラウド時代の監視ソリューションの必要性が変化のペースに追いつくにつれて、従来の方法では、次の世代から入ってくるすべての分離されたログファイルと運用データを統合して統合する機能が欠けていますアプリケーション。何でこれが大切ですか?ログや運用データは、アプリケーションやシステム環境内で実際に起こっていることを真の洞察に導く鍵となります。

1つの方法は、データサイロを1つのプラットフォームの下にまとめて、実際に何が起こっているかを分析して分析することです。これにより、ギャップをなくし、アプリケーション環境内で何が起こっているのかを完全に把握することができます。

統合されたデータの基礎が整い次第、機械学習を適用して、従来の方法を使用して検出するのが通常困難な潜在的な異常や問題を明らかにすることができます。

Oracle's Vice President, Product Management & Business Development Dan Koloski is being interviewed during Oracle Code on why machine learning in systems management and security is great for developers.

Machine learning gives you the edge you need to find and detect problems automatically. It’s a very natural fit for systems management and security because you can apply some intelligence to separate out the real issues from all the noise. Machine learning can help identify important patterns in your data and by clustering them, it can help you focus on the most urgent issues.

オラクルの製品管理およびビジネス開発担当副社長であるDan Koloskiは、Oracle Codeの中で、システム管理およびセキュリティにおける機械学習がなぜ開発者にとって優れているのかについてインタビューを受けています。

機械学習は、問題を自動的に見つけて検出するために必要なエッジを提供します。すべてのノイズから実際の問題を切り離すためにいくつかのインテリジェンスを適用できるので、システム管理とセキュリティにとって非常に自然に適しています。機械学習はデータの重要なパターンを識別し、それらをクラスタリングすることによって、最も緊急な問題に集中するのに役立ちます。

You gain a faster time to resolution for troubleshooting problems that impact users and customers.  And with today’s data growth exploding, you need tools that automate and remediate these issues quickly.

One advantage to doing all of this in the cloud, is that you can significantly reduce implementation time and deployment delays from months to weeks to even days. According to industry analysts cloud-based systems management is among the fastest growing IT Operations and Analytics markets. Watch this video to learn how one customer is using machine learning to monitor hundreds of thousands of transactions per second.

ユーザーと顧客に影響を及ぼす問題のトラブルシューティングのために、解決までの時間が短縮されます。また、今日のデータの急増に伴い、これらの問題を迅速に自動化し、修正するツールが必要になります。

クラウドでこれをすべて実行する利点の1つは、実装時間と展開の遅延を数カ月から数週間から数日に大幅に短縮できることです。業界アナリストによると、クラウドベースのシステム管理は、ITオペレーション/アナリティクスの市場で最も急速に成長しています。このビデオを見て、1人の顧客が機械学習を使用して1秒間に何十万件ものトランザクションを監視しているかを知る。


Highlights from Oracle OpenWorld on managing applications using machine learning to improve performance by detecting anomalies automatically in real-time.

Bottom-line: use technology such as machine learning to boost application and infrastructure performance and cut down time-to-resolution of issues so you can advance your business edge.

Oracle OpenWorldのハイライトで、機械学習を使用してアプリケーションを管理し、異常をリアルタイムで自動的に検出してパフォーマンスを向上させます。

結論:機械学習などのテクノロジーを使用してアプリケーションとインフラストラクチャのパフォーマンスを向上させ、問題の解決までの時間を短縮し、ビジネスの最先端を行くことができます。

Oracle OpenWorldのハイライトでは、機械学習を使用してアプリケーションを管理し、異常をリアルタイムで自動的に検出してパフォーマンスを向上させます。

結論:機械学習などのテクノロジーを使用してアプリケーションとイントラストラクチャのパフォーマンスを向上させ、問題の解決までの時間を短縮し、ビジネスの最先端を行くことができます。

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