データ転送の最適化、ファイル転送の統合について知る

2023/3/7 - 読み終える時間: ~1 分

Know about optimize data transfer and integrate file transfer の翻訳版です。

データ転送の最適化、ファイル転送の統合について知る

2022年4月12日

著者: Francesca Curzi / Sales Director (Workload Automation, Mainframe and Data Platform) and MSP Business leader

ワークロードの自動化は、デジタルトランスフォーメーションに欠かせない要素です。ビジネスプロセスのワークフローをスケジュールして実行し、データ転送と処理を最適化し、ビジネスプロセス自体の実行におけるエラーや遅延を削減することを現場担当者ができるようになります。

企業は現在、モダナイゼーションとデジタルトランスフォーメーションに対して、主に3つのアプローチを取っています。

1つは、場合によっては分散化できるレガシーシステムにまだ投資しているというものです。もう1つは、クラウド上で動作するさまざまなアプリケーションをリフト＆シフト方式で再調整し、再アーキテクトするアプローチです。最後に、アプリケーションを再構築し、クラウドネイティブに生まれ変わらせようとするものです。

これらの異なる戦略には、ビジネスプロセスがプラットフォームや異種システムと相互に関連し、課題やリスクをもたらすという共通点があります。

HCLSoftware の Workload Automation、メインフレーム、データプラットフォームのグローバルセールスリーダーである Francesca Curzi は、「アプリケーションのワークロードは、もはや定義されたデータセンターにはなく、複数のクラウドに広がっており、それらを管理し緩和する必要があるという課題をもたらしています。顧客は体系的なアプローチを採用し、各コンテキストが異なるツールで管理されているような自動化の島を避ける必要があります。また、より多くのデータが利用できるようになったため、組織はデータフローを管理する必要があります。ここで、相互接続を実現するために、ファイル転送機能がますます重要になっています」、と述べています。

2022年3月4日に発売された新しいHCL Workload Automation v.10は、このようなデジタル変革を可能にし、これらの課題に取り組むための独自の技術を提供します。オンプレミスでもクラウドでも、好きな場所であらゆるタイプのジョブを実行できます。このツールは、過去のワークロード実行データをAIで活用し、観測可能なデータを公開し、強化された運用体験を提供します。

HWAリードプロダクトマネージャーの Marco Cardelli は、「このツールは、さまざまなアプリケーションにまたがる自動化の島を取り除き、高度なモデルによる独自の機能を市場にもたらします」と述べています。

HCL Workload Automationは、MFT、RPA、ビッグデータアプリケーションの制御と統合の単一ポイントを活用することで、データの転送と処理を最適化できます。

スケジューラーやオペレーターはこのツールの柔軟性から恩恵を受け、経営幹部は事業継続に配慮した堅牢な長年のマーケットリーダー技術で安心感を得られます。

新バージョンに付属するすべてのプラグインは、異なるアプリケーションを管理するためのスクリプトを書く必要なく、オーケストレーションする方法を提供します。Workload Automation v.10のユーザーは、Webユーザーインターフェイスにあるdocプラグインパネルで、どのような種類のジョブが欲しいかを具体的に定義し、パラメータを提供するだけでそれをオーケストレーションすることができます。

このソリューションは、SAP、Oracle E-Business、PeopleSoftなどのERP統合や、Informatica、Hadoop、Cognos、DataStageなどのビッグデータ統合を提供しています。また、メッセージキュー、Webサービス、restful APIなど、複数の管理方法を提供します。

最後になりますが、これも非常に重要なことで、HCLは一部のRPAツールも自動化しており、特にBlue Prism上のAutomation Anywhereや、今年予定されているIBM RPAで、ボットの実行をオーケストレーションする可能性を提供しています。

ユーザーは、AIやML機能の恩恵を受けることもできます。バージョン10では、異常検知やワークロード実行のパターンの特定が可能です。

「将来的には、製品のアラートやメッセージに関連するノイズ除去も担当し、オペレーターがジョブの問題を解決するための根本原因分析の提供や、過去のデータに基づくセルフヒーリングの提案、また、顧客が機能を見つけるためのオブジェクトの定義などをAIが支援することで、ダイナミックワークロードコンソールの使い勝手を向上させたい」と Curzi は述べています。

また、コンテナで利用できる「AIデータアドバイザリー」という新しいコンポーネントも用意されている。これは、Workload Automationのデータに対して、LED分析技術のビッグデータ機械学習を使用し、異常検知を行うものです。その際、ジョブやワークステーションの履歴データ分析を提供する特定のUIを使用することが可能で、オペレーターに力を与えられます。

デジタル・トランスフォーメーションにより、組織は、継続的な自動化のための最も高度なワークロードスケジューリング、マネージドファイル転送、リアルタイムモニタリング機能のソリューションを利用できます。さらに、組織は、単一のアクセスポイントから自動化プロセスを制御し、監視できます。

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