プロアクティブ運用への関心が高まる理由 機器メーカーとユーザーは、IoTとセンサーデータを分析・モデリングして得られる洞察を活用し、リアクティブ（事後対応）からプロアクティブ（事前対応）な運用へ移行しようとしています。 機器メーカーによるIoTと組み込みスマートセンサーの急速な採用、新しい接続オプションの登場により、豊富な運用データへのアクセスが容易になっています。ますます多くの機器メーカーとユーザーが、そのデータを分析・モデリングして得られる洞察を活用し、リアクティブからプロアクティブな運用への移行を目指しています。最近、RTInsightsはPTCのデジタルトランスフォーメーションソリュ

組み込み機器向けDevOpsが求められる理由 DevOpsは、より多くのアプリケーションや新機能をより短い期間で提供するという組み込みソフトウェア市場の要求に応える最善の方法と見なされています。 組み込みデバイスのソフトウェア開発には、まさに「パーフェクトストーム」が吹き荒れています。5Gなどの新しい接続オプションにより革新的なコネクテッドデバイスアプリケーションが可能になり、デバイスの普及と用途が拡大しています。同時に、進化するサイバー攻撃への対応など、デバイスライフサイクル上のニーズにより、ソフトウェア変更を迅速に作成・展開する必要があります。 これらの状況は、開発・運用スタッフに新たな

NASAが示すAIOps成功の3要素 NASAのような組織は、AIおよびAIOpsの導入を始めたばかりの組織に向けて、自らの経験と知見を共有しています。 AIOps導入を検討している組織にとって、すでに運用やDevOpsグループで人工知能を活用し始めた先駆者たちからの助言は大きなメリットとなります。 そのような革新者の一つがNASAです。同機関は最近、財務や調達などの業務アプリケーション、特にAIOps環境においてAIを導入する際、包括的なアプローチを取ることの重要性を強調しました。 AI運用グループATARCでのプレゼンテーションで、NASAのデータサイエンスグループのリーダーたちは、AI

AIOpsオブザーバビリティは、ITがダウンタイムを削減し、アプリケーション・パフォーマンスを改善し、顧客を満足させるのを支援します。 2016年、ガートナーがAIOps（IT運用のための人工知能）という頭字語を提唱しましたが、その何年も前から、ITプロフェッショナルはすでに自律コンピューティングの要素について耳にし、経験していました。そんな自動化テクノロジーにより、メインフレームとサーバーが、運用全体に埋め込まれたセンサーからパフォーマンスについて知らされる内容に基づき、自動的かつ適応的な意思決定と調整を行えるようになりました。 AIOpsオブザーバビリティの導入 AIOpsであれ自律コンピ

デジタル・トランスフォーメーションとクラウド移行が加速した1年を経て、クラウド・テクノロジーを不正検知戦略に採用しない言い訳はもはやありません。 過去1年間に生じた無数の社会的・経済的障壁は、あらゆる業界に改善の機会を露呈させました。金融サービスで不正防止とリスク低減を担う人々にとって、経済低迷と不確実性の時に増大しがちな不正に対処する課題に直面しました。 過去1年は、金融機関とそれらを欺こうとする悪意ある行為者の双方にとって、デジタル・トランスフォーメーションとテクノロジー採用の加速も見せました。2021年、金融機関が安全で競争力を維持するためにテクノロジーを再考する、これ以上重要な時はあり

IoTインフラストラクチャは、エッジ・コンピューティング環境を構築する1つの可能な方法です。 モノのインターネット（IoT）とエッジ・コンピューティングは、今最もホットなバズワードの1つです。そして、それらが必ずしも手を携えて進むわけではありませんが、IoTとエッジ・コンピューティングを組み合わせることは、両カテゴリーのテクノロジーから最大の価値を引き出すための一般的な戦略の1つです。 IoTは、何らかの形でインターネットに接続された非伝統的デバイスのネットワークです。「非伝統的デバイス」とは、PCやサーバーのような伝統的デバイスとは対照的に、センサー、医療機器、スマート・ホーム・システムのよ

早期参入者がエッジ・コンピューティングのメリットを先取りし、全般に役立つロードマップと教訓を提供しています。 エッジ・コンピューティングを活用するゴールド・ラッシュが始まっていますが、特定の業界と企業タイプが、他よりもやや早期に成果を見込めます。エッジ実装のリーダーは、クラウドとテクノロジー・メーカーによってサービスされる輸送と製造セクターの組織です。 これは、アカシュ・バティアとBCGコントリビューター・チームが今年初めに、エッジ・コンピューティングが主要業界グループ全体で企業をどう再構築しているかを調べ、クラウド・コンピューティングのような過去の技術シフトと同様に、エッジ・コンピューティン

オブザーバビリティ戦略は、エンタープライズITとDevOpsチームに、AIOpsを活用する上での豊かなメリットを提供します。 なぜオブザーバビリティをIT戦略の一部にする必要があるのでしょうか？ メリットには、従業員の生産性維持とビジネスの継続的稼働が含まれます。 それはシンプルに聞こえますが、「どう」の裏側には、クラウドの約束が出てきたばかりだった10年前を振り返る必要があります。インフラストラクチャをクラウドにオフロードすれば、アップタイムが改善し、資本的・運用コストも削減されると約束されました。一方、クラウド・ベース・アプリケーションへの切り替えは、ベスト・オブ・ブリード・アプリへのアク

離散デバイスのモデルをシステム・レベルの運用ビューに組み合わせることで、デジタル・ツイン・テクノロジーの力が増幅されます。 産業用IoT（IIoT）の大規模採用が、デジタル・ツイン・テクノロジーへの関心を高めています。IIoTは、接続されたインテリジェント・デバイスと分析を、組織がシステムとプロセスを監視、収集、交換、分析し、貴重な新しいインサイトを提供する形で結びつけます。これらのインサイトは、よりスマートで迅速なビジネス意思決定を推進するのに役立ちます。 物理システムがデジタル表現とペアになると、導き出されるインサイトは、スマート・マニュファクチャリングからサプライ・チェーン最適化、製品/

DataOpsは、医療機関がモダンなデータ分析プラクティスを活用し、コストを効果的に削減し収益を増加させる健全なビジネス・プラクティスを推進するのに役立ちます。 医療機関はデータ関連の問題に直面しています。大量のデータを処理し、リアルタイム・インサイトを導き出せないことが、最高レベルの効率での運営を妨げています。データが内部と外部の両システムに存在する中、データの抽出、統合、標準化は継続的な課題です。予算制約と人員問題が複雑さを増し、統合の監視と管理にリソースを必要とします。医療機関はこのようなミスマネージド・システムの打撃を受けています。一例として、リアルタイムで統合されないソース・システム

AIと拡張分析の進歩により、エンタープライズ・チームはデータをより効果的に文脈化できるようになりました。 ビッグ・データがバズワードになるずっと前から、ビジネス・リーダーとデータ・プロフェッショナルをほぼ同じくらい長く悩ませてきた課題があります。それは分析における文脈（コンテキスト）の欠如です。 このユース・ケースが聞き覚えがあるか見てみましょう。ビジネス・リーダーが本来、地域売上の低迷理由の分析を依頼し、データ・アナリストが数か月かけてモデル構築、データ抽出、レポート作成に取り組みました。 問題 結果が返ってきたとき、結果は残念ながら単一次元的で、その売上低迷の真の「なぜ」を決して確認しませ

産業革命の接続性は進行中ですが、IoTテクノロジーはあらゆる場所で進歩と変化を推進し続けています。 モノのインターネット（IoT）は、垂直市場全体でデジタル時代における重要かつインパクトのある変化を推進しています。IoTデバイスは私たちの家庭のあらゆる場所にあります——音楽を聴く、照明をつける、食事を調理するなど——しかし、産業環境全体に導入されるIoTデバイスの数も同時に増加しています。IoTは世界中で効率を創出し、生活を改善するために不可欠なものとなりつつあり、これにより組織は技術的進歩に適応し、適応し、関連性、競争力、効果を維持するためにピボットする必要があります。 関連記事: モノのイ

ナレッジ・グラフの推論機能を活用することで、組織は新しいデータ接続を外挿し、作成した新しい接続をすべて説明できます。 デジタル・トランスフォーメーションは大流行しており、ほとんどの場合その目標はデータを資産として扱うことです。場合によってはデータの収益化を意味し、他の場合はデータをより効率的に活用して洞察を導き、より良い意思決定をすることが目標です。しかし現実には、両方とも達成が難しいです。デジタル・トランスフォーメーションは、ますますハイブリッドで多様、変化し続けるデータから迅速なインサイトを求めますが、従来のデータ統合プラットフォームは今日の環境向けに設計されていません。その結果、組織はデ

先進的なインテリジェント・ファクトリー組織は新技術を積極的に取り入れ、人材開発に強い関心を持っています。 インテリジェント・ファクトリーの約束は、現実からは程遠いものです。「70%以上の企業が依然として『パイロットの煉獄』に立ち往生しており、先進的な製造を大規模に導入し、工場内やバリュー・チェーン全体で新たな価値と顧客体験を生み出せているのは、ごく少数のリーディング・メーカーのみです。」 これは、世界経済フォーラム（WEF）が最近立ち上げた「グローバル・ライトハウス・ネットワーク」と共に発表したレポートからの気づきの1つです。このネットワークは、デジタル・トランスフォーメーションや人工知能など

エンタープライズITシステムにおけるオブザーバビリティは、デジタル・トランスフォーメーションの時代において不可欠です。 組織がデジタル・トランスフォーメーションを受け入れるにつれ、ビジネス・プロセスの自動化が進み、ITチームによりプロアクティブで柔軟な対応が求められるようになりました。DevOpsプラクティショナーとサイト信頼性エンジニア（SRE）への注目が異常に高まっています。彼らは重要なアプリを作り、稼働させ続けるプロフェッショナルだからです。迅速かつ情報に基づいた対応が不可欠です。デジタル・トランスフォーメーションされたビジネスは、運用システムのパフォーマンス次第で生き死にが決まるからで

人間中心のインターネットが計り知れないイノベーションと社会変革を生みました。インターネットの次のマシン中心の章からも、それ以上のことを期待してください。 今日のインターネットは人間のために作られました。明日のインターネットはマシンのために作られます。このエンド・ユーザーの変化は、ネットワークの構築方法のあらゆることを変え、「エッジ」、すなわちエッジ・コンピューティングへの巨大な投資とイノベーションのシフトを促します。 モビリティ・ブームの激化によって燃料を得たエッジ・コンピューティングは、より速く、より機敏で、明確に分散化されたデータ処理とコンピューティング・パラダイムへの高まるニーズを満たし

製造プロセスにデジタル戦略を採用することで、中小規模製造業者も競争力を維持できます。 エンタープライズ級の産業製造がデジタル・トランスフォーメーションをリードしているかもしれませんが、中小規模製造業者も新しいテクノロジーを活用して、持続可能で成功する運用を構築できます。ユビキタスなIoTとローコード開発手法が、あらゆる規模の製造業者がモダナイゼーションと変革のメリットを得るのを支援します。 しかし、製造業のデジタル化には、テクノロジー自体とは無関係な根本的な課題がいくつかあります。NIST（米国立標準技術研究所）などが、一般的なデジタル・トランスフォーメーションの障壁と潜在的な解決策を指摘して

NIST（米国立標準技術研究所）がスマート・グリッド・フレームワークの更新版をリリースしました。相互運用性とセキュリティ標準に焦点を当てています。 実にタイムリーな話です。先週、テキサス州の電力網を寒波が麻痺させたまさにその時、NISTがスマート・グリッド・フレームワークの更新版をリリースしました。 具体的には、新リリースはスマート・グリッド相互運用性標準のフレームワークとロードマップです。NISTのリリース報告書では、「近年、グリッドの近代化が大幅に進んだが、テクノロジーと関連標準の普及は相互運用性を控えめにしか改善していない」と指摘しています。 関連記事: AIが国家グリッド・インフラ投資

産業用IoTの成功には、現代の産業アプリケーションで典型的に使用される多くのテクノロジーを統合するアプローチが必要です。 産業用IoT、より広くインダストリー4.0の約束は、「スマート・ファクトリー」の創出でした。機械とハードウェアにセンサーを活用し、工場や倉庫で全知全能の認識を生み出すものです。この計装技術が膨大なデータ・セットを生み出し、AIがそれを活用してプラントの超最適化を推進することが期待され、信じられてきました。 素晴らしい。素晴らしい響きです。サインアップしたい。私たちみんながそう願っています。 しかし、Waze、Yelp、Uberなどの消費者向けアプリケーションでIoTが変革的

今後、インテリジェント・エッジのレイテンシ・フリーなパワーが、企業のデジタル・トランスフォーメーションの約束を実現し、それ以上の成果をもたらします。 私が最初にコンピューティングを行ったのはSinclairコンピューターでした。大学卒業後の最初の仕事はDEC PDP IIでした。それが私の年齢を物語ります。最初のPDP II体験から9か月後、DECはDEC Rainbowデスクトップを発表し、EDIが世界中の資金移動をどう変えたかを目の当たりにしました。今ではPayPalが携帯電話からほぼ瞬時にそれを実現します。それが1980年代のことです。コンピューティングのあり方の変化、急速な進化は私たち