リバーベッド、ビッグデータの収集・分析技術をアプリケーションパフォーマンス管理に適用
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リバーベッドテクノロジーは8日、同社のRiverbed OPNET AppInternals Xpertのユーザが、ビッグデータの収集および分析技術をアプリケーションパフォーマンス管理に適用できるようになったことを発表した。
ビッグデータ技術を用いることで、アプリケーションサポート、開発者およびQAチームは、ユーザ・エクスペリエンスに対する優れた洞察を得られ、問題診断の迅速化、IT効率の向上、およびアプリケーションサービスレベルの改善につなげられるという。
従来のパフォーマンス管理ソリューションは、パフォーマンスデータ量の急増に対して、サンプルの抽出や平均値の算出、あるいは収集するデータの粒性を削減することにより、対応してきた。
一方、ビッグデータの収集および分析技術では、サイズや多様性に関係なく、すべてのデータを1つの分析フレームワークに収集。アプリケーションサポートチーム、開発者チーム、およびITマネージャーは、単にパフォーマンスの平均を見られるほか、特定のユーザまたは個別のトランザクションに固有の課題を検索、分析し、こうした課題に対応する能力を得られる。結果的に、トラブルシューティングの時間が短縮してアップタイムが増大できるほか、ビジネスに影響が及ぶ前に、アプリケーションの問題を事前に特定することが可能になるとのこと。
ビッグデータ技術を用いることで、アプリケーションサポート、開発者およびQAチームは、ユーザ・エクスペリエンスに対する優れた洞察を得られ、問題診断の迅速化、IT効率の向上、およびアプリケーションサービスレベルの改善につなげられるという。
従来のパフォーマンス管理ソリューションは、パフォーマンスデータ量の急増に対して、サンプルの抽出や平均値の算出、あるいは収集するデータの粒性を削減することにより、対応してきた。
一方、ビッグデータの収集および分析技術では、サイズや多様性に関係なく、すべてのデータを1つの分析フレームワークに収集。アプリケーションサポートチーム、開発者チーム、およびITマネージャーは、単にパフォーマンスの平均を見られるほか、特定のユーザまたは個別のトランザクションに固有の課題を検索、分析し、こうした課題に対応する能力を得られる。結果的に、トラブルシューティングの時間が短縮してアップタイムが増大できるほか、ビジネスに影響が及ぶ前に、アプリケーションの問題を事前に特定することが可能になるとのこと。
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