データ分析と
AI のためのソリューション

データ分析は、主に次の 4 種類に分類されます。

• 記述的分析：時系列で事象を特徴づける（例：車の走行距離の追跡） 

• 診断的分析：問題が発生した原因や理由を特定する（例：イベント・ログ・ファイルを使用してクラッシュの根本的な原因を特定）

• 予測型分析：将来のイベントを予測する（例：データ・ストレージのニーズのボトルネックの予測）

• 処方的分析：予測シナリオに基づいてアクションを規定する（例：ストレージのボトルネックを予測し、追加容量を購入するかどうかを提示）

測定は改善の鍵です。アプリケーションや IoT デバイス、サーバーやクラウド・サービスなどがログファイルを自動的に生成するのはそのためです。ログファイルには、機械やプログラムの実行時の動作状況を記録した有用なメトリクスが含まれています。ログ分析とは、これらのログファイルを分析して実用的な洞察を引き出すことです。

データ・ストレージ・システムを監視・分析することで、以下のようなメリットが得られます。 

• 意思決定の強化：予測分析によって改善やアップグレードについてより適切な判断を下すことが可能になり、ストレージに関する問題を未然に防ぐ。

• セキュリティの向上：データ・ストレージ・システムの健全性と性能が詳細に可視化されることで、セキュリティを向上させる。

• プロビジョニングの効率化：データ分析によって、必要な容量を効率的にプロビジョニングするための実用的な知見が得られ、コストとリソースを節約できる。