資料の紹介

 ビジネスユーザーは、いつでも遅滞や中断なくデータにアクセスしたいと考えているが、現実にはその要求を満たせない場合もある。データとアプリケーションの間に生じるパフォーマンスのギャップは、生産性を低下させ、最終的にはビジネスの効果的な運営を阻害するボトルネックとなる。

 こうしたギャップを解消するためにIT部門は、利用するソフトやハードの運用に関する専門知識を身に付け、監視ツールを導入している。しかし、複数ベンダーから様々なコンポーネントが導入され、複雑化した最近のデータセンターにあって、パフォーマンス・ギャップの根本原因を理解し、性能を最適化することは困難な作業だ。

 本資料では、機械学習によりパフォーマンス劣化を検知・修復する機能を備えたストレージを使って、データ・アクセスの速度に悪影響を及ぼす原因を分析・調査した結果を紹介する。パフォーマンス・ギャップが生じた場合、真っ先に疑われるのはストレージだが、実は、根本原因がストレージに直接関わるケースは全体の半分に満たないという。

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