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オンプレミスとクラウドの両方に対応しているディザスタリカバリ(DR)
ディザスタリカバリ(DR)とは、プライマリサイトで障害が発生した場合に業務処理をセカンダリサイトにフェイルオーバーし、プライマリサイトが復旧したあとで確実にフェイルバックする仕組みです。すべての業務システムにはDR環境が必要不可欠であり、DR環境がなければインフラの大規模な障害が発生した場合に業務が継続できなくなる恐れがあります。また、停止したシステムを迅速に復旧することが最重要になります。
Cloud Volumes ONTAPによるディザスタリカバリ
本資料では、DR環境の構築に伴う課題を詳しく検討し、DRソリューションの開発に利用できるAWS、 Google Cloud、Azureのサービスについて確認したうえで、対費用効果の高いエンタープライズクラスのデータレプリケーションとディザスタリカバリを実現するネットアップのソリューション、Cloud Volumes ONTAPを 紹介します。
ランサムウェアは被害からの復旧の速さが重要
日本国内でも次々にランサムウェアの被害が出ています。気づいた時にはすでに手遅れになっていることが多く、ランサムウェア攻撃は時間経過による要求金額の肥大化や、ビジネス停止による身代金以上の損害を招きかねません。ネットアップはランサムウェア対策のプロセスである「検知」、「把握」、「復旧」のすべてに一貫して対策できるソリューションを提供しています。
インダストリー4.0ソリューション
ネットアップは、ハイブリッド マルチクラウドとアダプティブ データ ソリューションを通じて、
効果的なインダストリー4.0テクノロジをお探しのメーカー様に最適なデジタル変革をお届けします。
スマートファクトリー
製造業において、スマートファクトリーの導入は大きな変革をもたらします。製造プロセスと製造する製品にはIoTデバイスとAIが実装され、より高度なシステムと多くのデータを活用する必要があります。スマートファクトリーを導入するには、すべての人、工場、本社、製造した製品などの多くのデータソースをクラウドやオンプレミスのさまざまな環境で接続する必要があります。ネットアップのソリューションは、ストレージやコンピューティング能力を含むデータ管理インフラストラクチャを1つの統合プラットフォームでと提供することができます。
AIが生産ラインから新しい価値を創出
サプライ チェーンから工場のフロアまで、AIはインダストリー4.0の製造サイクルのあらゆる段階に革命を起こしています。必要なのは革命を実現するための適切なインフラだけです。ネットアップのソリューションを使用すれば、データ ポイントを1つも取りこぼさず、きわめて要件の厳しいワークロードを処理できるデータ パイプラインを構築し、データへのアクセス性を高めることができます。
NetApp ONTAP AI
AIシステムとイーサネットスイッチが組み込まれたAIの統合インフラスタックです
NVIDIA DGX™システムやNetAppクラウド対応オールフラッシュ ストレージを基盤とするNetApp ONTAP AIは、AIとディープ ラーニング(DL)の力を余すところなく引き出します。ONTAP AIの実績あるアーキテクチャでデータ パイプラインを簡易化、高速化、統合できます。データ ファブリックを実現することでエッジ、コア、クラウドにわたるデータの流れを確実に合理化し、テストと推論作成に必要な時間を短縮できます。
NetApp ONTAP AIは、世界初の5ペタフロップAIシステムであるNVIDIA DGX A100と、NVIDIA Mellanox® 性能イーサネット スイッチが組み込まれた、初めての統合インフラスタックの1つです。AIワークロードの統合、導入の簡素化、投資収益率の向上を実現します。
製造業の事例
すでに多くの実績がある「ハイブリッド マルチクラウド」と「アダプティブ データ ソリューション」により製造業のデジタル変革を
実現し、その後に続くインダストリー4.0にも効果的です。

製造ラインからクラウドまでを繋ぐデータパイプライン〜エッジでのデータ活用と管理〜
エッジ-コア-クラウドを繋げる、柔軟なデータパイプラインの実現にネットアップのデータサービス・製品ポートフォリオをご紹介します。(動画20分)
※講演資料もダウンロードできます。

2030年を見据えたバイオ戦略を支えるITインフラ
「2030年に世界最先端のバイオエコノミーを実現する」ことに向けて、バイオ戦略2020施策が動き出しています。イノベーションを加速するためのデータ戦略は、これらの施策の根幹を為すテーマです。今後の共創時代におけるデータ活用を見据えたハイブリッドマルチクラウドデータプラットフォームとはどのような形になるのでしょうか?

医療分野のAI
このEブックでは、医療画像、患者ケア、管理、R&Dなど、医療分野におけるAIの代表的なユースケースをご紹介します。お読みいただくと、AI対応のデータパイプラインを構築する重要性がわかります。
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