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Splunk Services Japan

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DevOpsの俊敏性を最大化、データ分析プラットフォームがもたらすビジネス成果

DevOpsでは8つのステップを絶え間なく反復するが、各ステップで異なるツールを使用すると、プロセスの可視性や俊敏性の低下を招く。この落とし穴を回避するには、データに基づいてフィードバックを提供する分析プラットフォームが必要だ。

要約

 DevOpsの特徴は、コードの定義、テスト、デプロイ、監視など、8つの主要なステップを絶え間なく反復することにある。ここで問題になるのが、多くの企業が各ステップで異なるツールを使用していることだ。こうした状況では、システムが混在/分離したままデータが排出され、プロセス全体の可視性の低下や、DevOps本来の目的である俊敏性の損失を招くことになる。

 こうしたDevOpsの落とし穴を回避するために不可欠なのが、マシンデータに基づいて“数値”によって検証を行い、フィードバックを提供する分析プラットフォームだ。これにより、成果測定や調査、実証、インサイトの活用が容易になり、アプリケーションデリバリーの迅速化、品質向上、セキュリティやコンプライアンスの強化など、多くの利点が期待できる。

 さらにこれらの利点は、生産性の向上、コストの削減など、直接的な成果となって現れるという。本コンテンツでは、そうしたビジネス成果を具体的に解説しながら、DevOpsの価値を最大化するデータ分析プラットフォームの実力を探っていく。

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