資料の紹介

　アプリケーションのユーザーは、常に迅速に途切れることなくデータにアクセスしたいと考えているが、実際にはそうは行かない場合もある。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、ビジネスの生産性を低下させ、最悪の場合はシステムダウンをもたらす。

　多くの企業では、このような問題を解決するために、様々なソフトやハードの運用スキルをもつIT担当者がモニタリングツールを使ってシステムを監視しているが、パフォーマンスを最適な状態に保つことは依然として難しい。そこで最近注目されているのが、データサイエンスと機械学習によるアプローチである。

　本資料は、アプリケーションからデータへのアクセスに悪影響を及ぼす根本原因について、機械学習と予測分析のプラットフォームを利用して特定を試みた結果をレポートしたものだ。1万2000件以上の問題に適用したところ、その90％について、ユーザーが気付く前に検知し修復できたとしている。

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