CloudAmanda Downieソフトウェア開発2020年の25%未満から、2025年までに70%の新しいアプリケーションがローコードもしくはノーコード・テクノロジーで開発される今すぐ登録ビジネス・プロセスの自動化さまざまなセクターにわたるデジタル・トランスフォーメーションを推進クラウド・アプリケーション開発の詳細はこちらAPIプロビジョニングワークフローレポート自動化データに基づいた意思決定CRM人工知能(AI)機械学習(ML)予測分析自然言語処理ローコード・プラットフォームローコードとノーコードの違いワークフローデータ管理チャットボットEコマースサプライチェーン管理在庫管理ビジネス・プロセスの自動化(BPA)エンタープライズ・リソース・プランニング(ERP)調達データ・ガバナンスデータ侵害ガイド
アプリケーションのモダナイゼーションにAIを活用
生成AIと従来型AIを使用してアプリケーションのモダナイゼーションを加速および合理化する方法について学びます。
ガイドを読む近日公開予定 - 9月18日
ROIの達成:ビジネスにおけるAIエージェント
IBMのWebセミナーに参加し、エージェント型AIの取り組みを通じて真のROIを見出す方法を、業種・業務やユースケース、さらにはIBM自身の成功事例を交えながらご紹介します。
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OpenShiftで3層アーキテクチャにストレージを統合
FlashSystemとRed Hat OpenShiftを使用して、アーキテクチャーのデータ層をコンテナ化されたアプリケーション層に接続し、パフォーマンス、レジリエンス、拡張性を確保する方法をご覧ください。
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エンタープライズ・ストレージ・アーキテクチャーの最適化によるパフォーマンスの最大化
IBM® DS8A00ストレージ・システムの設計、実装、およびチューニングに関する詳細なガイダンスをご覧ください。ミッションクリティカルな環境でI/Oを合理化し、高可用性を確保し、災害復旧を強化する方法はこちら。
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IBM Storage Cephによるスケーラブルでレジリエントなデータ層の構築
IBM® Storage Cephを支えるアーキテクチャーと概念についてはこちら。AIワークロードをサポートし、ストレージを統合し、多層アプリケーション全体のコストを削減する、大規模にスケーラブルで自己修復が可能なデータ層の設計方法をご覧ください。
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パラレル・ファイル・システムによるデータ層の高速化
パラレル・ファイル・システムが、高需要の多層アプリケーションのデータ層のスループットと信頼性を向上させている実態に関するIDCの洞察。
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すべての層で分析を活用
データ層の分析がアプリケーション・ロジックとフロントエンド・エクスペリエンスに情報を提供し、よりスマートな意思決定を実現する方法についてはこちら。
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エンタープライズAIがスタック全体でどのように機能するのか見る
金融やサプライチェーンなどの業界における生成AI導入の実例をご覧ください。これらのシステムが最新の階層化アーキテクチャーでどのようにサポートされているのか確認しましょう。
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エンドツーエンドのガバナンスで責任あるAIシステムを構築
AIシステムのリスク、信頼、コンプライアンスを管理するための構造的アプローチを取得できます。階層化されたクラウド・アーキテクチャー全体にガバナンス・フレームワークがどのように適用されるのかご覧ください。
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