2020年09月

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DRで考えるべきITシステム復旧の3つの指標と実現方法を解説。BCPとの違いは?効率的な対策は?

近年、大規模な自然災害が増加していることから DR の重要性が高まっています。
DR は「Disaster Recovery」の略であり、文字どおり「災害時にどう復旧するか」という対策を指します。

ひと言で「災害からの復旧」と言っても対策は多岐にわたり、求める対策のレベルによって運用にかかるコストにも違いがあります。
どこまで対策をすればいいのか、悩む企業も多いのではないでしょうか。

今、改めて押さえておきたい DR の基本・指標と、実現するための方法について解説します。

 

Index


 

DRの基本と、BCPとの違い

DR は、地震や台風などの自然災害などが発生した際にシステムをスムーズに復旧させるための対策のことです。

似たものとして「BCP(事業継続計画)」があり、どちらも緊急事態への対策を検討するものですが、BCP が事業全般を継続するための計画を策定するのに対し、DR は「システムを災害発生から復旧させること」に重点を置いています。
特に、自社オフィスやデータセンターなどが台風や地震といった災害により物理的に利用できなくなってしまった際に、どう復旧するかがポイントとなります。

 

DRで最初に検討すべき3つの指標

DR 対策を検討する場合は、システムを「いつまでに」「どの状態に」復旧すればよいのかをしっかり定めましょう。その際に、指標となるのが以下の3つです。

  • RTO(Recovery Time Objective/目標復旧時間):
    「いつまでに、システムを復旧すればよいか」の目標を定めた指標
  • RPO(Recovery Point Objective/目標復旧時点):
    「いつのデータに、復旧できればよいか」の目標を定めた指標
  • RLO(Recovery Level Objective/目標復旧レベル):
    「処理能力や品質などをどのレベルまで、復旧できればよいか」の目標を定めた指標

これらの指標は、例えば「災害発生から3日以内に(RTO)」「前日のデータで(RPO)」「通常の半数程度の処理に対応できる(RLO)」ように復旧する、といった形で目標を定めることを指します。
これらの指標を組み合わせて対策を検討することになりますが、その方法は「バックアップの頻度」「復旧方法(手動/自動など)」により大きく5つのレベルに分けられます。

レベル1:スタンバイなし/バックアップリストア(手動)
レベル2:コールドスタンバイ/バックアップリストア(手動)
レベル3:コールドスタンバイ/プログラムによるバッチコピー
レベル4:ホットスタンバイ/ツールによる非同期コピー
レベル5:ホットスタンバイ/ツールによるリアルタイムコピー

レベルが上がるにつれ RPO・RTO を短くでき、システムダウンの時間を最小限に抑えられますが、コストも高くなります。すべてのシステムを高いレベルで運用すればよいわけではなく、システムごとに指標を定めどのレベルで運用するかを検討することが重要です。

例えば「更新頻度の低い、社内の人事データ」であれば、リアルタイムに同期をとる必要はなく、月1回のバックアップデータを別拠点に保存する形で十分対応できるかもしれません。一方「ECサイトの受注データ」は前日のデータが残っていても不十分で、極力 RPO・RTO を短くする対策が必要になります。

どのシステムをどこまで対策するのか、コストとのバランスを見ながら検討すべきでしょう。

 

DRを実現する3つの方法

次に、こういった DR 対策を具体的に実現する方法を解説します。DR では、大きく3つの方法が挙げられます。

  1. バックアップメディアを遠隔地に保管

    バックアップデータを保存したメディアを遠隔拠点に運搬することで、データを守ります。メディアの種類も様々ですが、大容量データを長期保管する場合などは、比較的コストを抑えられるテープメディアが有効です。

  2. ネットワークを介した遠隔バックアップ、リストア

    ネットワークを経由し、クラウド(IaaS)や別拠点にバックアップデータを保存します。災害時には、バックアップ環境側で新たに環境を構築・リストアすることで、早期復旧が可能になります。

  3. データレプリケーション

    データを2拠点間でリアルタイムに同期し、障害発生時には、フェイルオーバーすることでダウンタイムを最小限に留めることができます。レプリケーション先でも本番環境と同等の環境が必要になるため、コストが割高になる傾向があります。

上記のうちどの方法が適しているのか、バックアップ先はクラウド・オンプレミスのどちらがいいのか、などは企業によって異なります。
また、つい「データをどこにバックアップするか」ばかり考えがちですが、データだけバックアップしてもアプリケーションなど含めたシステム環境が揃わなければ、業務で利用できるようにはなりません。

復旧時の手順や環境まで含めて、あらかじめ確認しておきましょう。

 

バックアップ製品などをうまく活用し、効率的なDR対策を

DR は運用コストなどを理由に二の足を踏む企業も少なくありませんが、ビジネスにおいてシステムやデータの重要度が高まり続けるなか、データを失うリスクを考えれば、コストをかける価値は大きいはずです。

DR 対策で活用するバックアップなどの製品は数多く登場していますが、特にネットワークを介したバックアップを行う場合は、データの転送効率も要チェック。

例えば、IBM Spectrum Protect は、「永久増分」という方法を採用し、転送するデータを最小限に留めます。さらに高速転送機能により、WAN 環境でも高品質回線並みの転送速度を実現します。
いざという時に、想定よりもバックアップ環境でリストアして利用できるまでに時間がかかり、大きな機会損失になった、なんていう事態を防ぐには最適なツールです。

DR 対策で大切なことは、保有するデータごとに自社の事業内容と優先度に合った環境を用意しておくことです。前述のとおり、3つの指標<RTO・RPO・RLO>を策定した上で、効率的な DR 対策を目指しましょう。

 
 


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2025年10月06日

【イベントレポート】watsonx Orchestrate テクニカルワークショップ第二回 開催しました

公開日:2025-10-06 こんにちは。てくさぽブログメンバーの高村です。 2025年9月24日に第2回「watsonx Orchestrate テクニカルワークショップ」を開催しました。 第一回(7月開催)では、アップデートされた watsonx Orchestrate の基本的な使い方をご紹介しました。詳しくは、ブログ記事「【イベントレポート】watsonx Orchestrate テクニカルワークショップ第一回 開催しました」をご覧ください。 今回の第二回では、Agent Development Kit(以下、ADK) を用いた、Pythonによるエージェント開発のハンズオンを実施しました。 また、第1回同様、ハンズオン終了後にはグループに分かれてワークショップを行いました。参加者様同士が、日々の業務で抱えている課題を洗い出し、AIを活用して解決できる方法についてディスカッションし、その結果を発表する時間を設けました。参加者同士のコミュニケーションも活発に行われ、有意義な時間となりました。 それでは、当日の様子をご紹介します。 目次 watsonx Orchestrate概要 watsonx Orchestrateハンズオン- Agent Development Kitを用いたエージェント開発 ワークショップ まとめ お問い合わせ watsonx Orchestrate概要 このセッションでは、watsonx Orchestrate概要、ユースケース、ご提供プランをご紹介しました。 watsonx Orchestrateでは、ユーザーの目的や業務に合わせたエージェント開発が可能です。開発方法としては、ローコード と コーディング の両方が提供されており、ニーズに応じて選択できます。 今回のハンズオンで使用して頂く Agent Development Kit(ADK) および watsonx Orchestrate Developer Edition は、コーディングによるエージェントやツールの開発を支援するための環境です。Toolは Python または OpenAPI 定義によって開発でき、高度な実装やデバッグも柔軟に行えます。 watsonx Orchestrateのご提供プランは、Essentials Agentic、Standard Agentic、Premium Agenticの3種類があり、特に最近ご質問の多いEssentialsとStandardの規模感と費用感についても目安をご紹介させて頂きました。 watsonx Orchestrateハンズオン – Agent Development Kitを用いたエージェント開発 ハンズオンでは、ADK と watsonx Orchestrate Developer Edition を使い、実際にエージェント開発を体験していただきました。 参加者には事前に IBM Technology Zone(以下、Techzone) の ADK 環境を予約していただき、VSCode がインストールされた環境で開発を進めました。VSCode上でADKを利用し、完成したエージェントを watsonx Orchestrate Developer Edition にインポートして動作確認を行う流れです。 実施内容 Tool・Agent の作成 watsonx Orchestrate Developer Editionで Agent の動作確認 Knowledge を使用する Agent の作成 内部基盤モデルの追加 Flow の作成 実施した内容の中でTool、エージェントの作成とwatsonx Orchestrate Developer Editionで エージェントの動作確認について簡単にご紹介します。 作成して頂いたエージェントは、入力フレーズを造語「ザルガリ語」に翻訳し、その文字数をカウントした後、ジョークを回答します。 まずADKから①Tool(translateToZargari)と②Tool(word_length)をPythonで定義してwatsonx Orchestrate Developer Editionへインポートします。下記画面ショットのサンプルはtool() 関数を利用することでエージェントが使用可能なツールとして定義します。 次にエージェントをyaml形式で定義し、watsonx Orchestrate Developer Editionへインポートします。下記がエージェントのサンプルです。エージェントのスタイル、基盤モデルの指定、振る舞い、使用するtoolを定義します。 最後にwatsonx Orchestrate Developer Editionでエージェントの動作確認を行います。下記画面ショットがwatsonx Orchestrate Developer Editionのホーム画面です。watsonx Orchestrate Developer Editionは本製品とほぼ同等の機能を利用することができます。 Previewでエージェントの動作確認を行い、想定通り入力フレーズがザルガリ語に翻訳され、文字数をカウント、ジョークが生成されることを確認しました。 Tool、エージェントの作成、エージェントの動作確認のハンズオンは以上です。その他のハンズオンについて詳しく知りたい方は、ブログの最後に記載している「お問い合わせ」までお気軽にご連絡ください。 ワークショップ ワークショップでは2チームにわかれて日々の業務やお客さまの業務で困っていることを洗い出し、AIでの解決方法を考えるブレインストーミングを行いました。 以下のステップで進行しました 個人作業:「時間がかかっていること」「困っていること」「やりたいのにできていないこと」を3つ挙げ、ポストイットに記入し、AIでの解決可能性を考える チーム作業:模造紙にポストイットを貼りながらカテゴリー分け、AI活用のアイデアをディスカッション。 チームで話あったことを発表 当日挙がった意見を抜粋してご紹介します。 「検索業務に関して検索結果が多すぎて回答にたどり着くまで時間がかかる」 「顧客からの質問に対する回答探しに手間取る」 「同じ質問に対して効率化できないか」 AI活用について RAGを取り入れる方法 予め質問と回答を用意しチャットボットで回答させるなど工夫が必要 といった意見が出ました。 その他、コード開発でのレビューや修正にAIを活用すること、複雑な社内手続きをスムーズにするためにAIエージェントを導入する可能性についても、意見が挙がりました。 AIでどのように解決できるか、具体的な方法まで議論が進んでいない項目もありましたが、参加者同士で現在の課題や困りごとを共有いただけたことは大きな収穫でした。 今回の意見交換が、社内の「クライアントゼロ化」や日々の業務改善の検討につながる一歩となり、今後の改善活動に活かしていただけると幸いです。 まとめ 第2回 watsonx Orchestrate テクニカルワークショップ では、ADKと watsonx Orchestrate Developer Edition を用いてコードベースのエージェント開発を体験していただきました。 後半のワークショップでは、日々の業務課題から、AI活用について活発な意見交換が行われ、技術的な学びと参加者間の交流の場となりました。 今後も、製品を実際に体験できるハンズオンと、参加者同士が交流・情報共有を行えるワークショップを継続的に開催してまいります。次回もぜひご参加いただけますと幸いです。 お問い合わせ エヌアイシー・パートナーズ株式会社技術企画本部E-mail:voice_partners@niandc.co.jp   .bigger { font-size: larger; 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2025年09月30日

日本アイ・ビー・エム様主催「Women in Tech Japan 夏の会」イベント開催レポート

公開日:2025-09-30 こんにちは。エヌアイシー・パートナーズ 村上です。 2025年8月20日に、IBM様が主催されている女性エンジニア中心のコミュニティ 「Women in Tech Japan」の夏の会のイベントが開催され、弊社エヌアイシー・パートナーズは会場提供(@NI+Cガーデン)という形でご協力させていただきました。 本ブログでは、イベントの様子とそこで感じ得た学びについてご報告させていただきます。 目次 Women Tech in Japanについて 「キャリアを考える」セッションから得た学び 夏のビール会! 今後の活動 さいごに お問い合わせ Women Tech in Japanについて 「Women in Tech Japan」は、2024年10月にラスベガスで開催された「TechXchange」をきっかけに発足しました。 女性エンジニアが、他社の女性エンジニアとキャリアやワークライフバランスについて語り合うことを目的としています。 日本では海外に比べてまだまだ女性エンジニアが少なく、働き方やキャリアプランを参考にするロールモデルが少ない状況ですが、女性エンジニアが輝いているIBM様がこのコミュニティをリードしてくださり、沢山の発見や学びを培う機会を作ってくださっています。 Women in Tech Japanは男性の参加も大歓迎とされていらっしゃいます。 夏の会のイベント当日は、性別や年齢、所属企業を問わず、多様なバックグラウンドを持つ方々が参加されました。 「キャリアを考える」セッションから得た学び イベントのハイライトの一つは、「キャリアを考える」をテーマにした日本アイ・ビー・エム 大久保そのみ様のセッションでした。 大久保様は国家資格キャリアコンサルトとしても活躍していらっしゃいます。 セッションから得る学びは人によって違うと思いますが、私は下記のような学びを得ましたのでご紹介です。 キャリアの選択肢は一つではなく、個々のライフスタイルや目標に合わせて柔軟に設計していくことが大切- 5年後の私が当たり前のようにイメージできなくてもいい(来年の自分を思い描く) 限られた時間をどう有効に使うかを考え実践する - 例えば・・「やりたいと思っているのに出来ていないこと」に踏み出す! 毎日をできるだけポジティブエネルギーで満たしてみたいと思うようになれた - ネガティブなことへの向き合い方を見直す 参加者の皆さまとは、その後の懇親会で本セッションの意見交換をさせていただくことができました。 大久保様、大変有意義なセッションをありがとうございました! 夏のビール会! 夕方からはNI+Cガーデンに設置しているビールサーバーをご利用いただき「夏のビール会」と称して参加者の皆さんと懇親会を行いました。 美味しい食事とクラフトビールを囲み、参加者の皆さんの会話も弾み、和やかな雰囲気となりました。 セッションでは聞けなかったキャリアの話や、日頃のちょっとした悩みを相談したりと、あっという間に時間が過ぎていきました。 このような素晴らしい機会を企画してくださった日本アイ・ビー・エムの皆様に、心より感謝申し上げます。 今後の活動 「Women tech in Japan」は、今後は下記のような継続的な活動が予定されています。 TechXchange フロリダ・オーランド にて「Empowering Women in Tech with AI」セッション(2025年10月7日)IBM TechXchange 2025 We are GO/(IBMサイト) TechXchange Japan での活動紹介(2025月12月3日)IBM TechXchange Summit Japan 2025(IBMサイト) さいごに 昨今、IT業界に限らず、共通のカテゴリーを持つ人々が集まるコミュニティが数多く存在しています。 初めてのコミュニティへの参加には、誰もが多少なりともハードルの高さを感じるかもしれません。 私自身もそうでしたが、もし少しでも興味があるなら、ぜひ一歩踏み出して参加してみることをお勧めします。 きっと、新しい出会いや、新しい発見があり、多くの経験を得ることができると思います! この度は、IBM様が主催された素晴らしいイベントに貢献できたことを、大変光栄に思います。 弊社としましては、今後もこのようなコミュニティの活動に積極的に参加・支援させていただき、女性エンジニアがさらに活躍できる社会の実現に貢献していきたいと考えております。 お問い合わせ エヌアイシー・パートナーズ株式会社E-mail:voice_partners@niandc.co.jp   .bigger { font-size: larger; } .highlighter { background: linear-gradient(transparent 50%, #ffff52 90% 90%, transparent 90%); } .anchor{ display: block; margin-top:-20px; padding-top:40px; } .btn_A{ height:30px; } .btn_A a{ display:block; width:100%; height:100%; text-decoration: none; background:#eb6100; text-align:center; border:1px solid #FFFFFF; color:#FFFFFF; font-size:16px; border-radius:50px; -webkit-border-radius:50px; -moz-border-radius:50px; box-shadow:0px 0px 0px 4px #eb6100; transition: all 0.5s ease; } .btn_A a:hover{ background:#f56500; color:#999999; margin-left:0px; margin-top:0px; box-shadow:0px 0px 0px 4px #f56500; } .table { border-collapse: collapse; border-spacing: 0; width: 100%; } .td { padding: 10px; vertical-align: top; line-height: 1.5; } .tbody tr td:first-child { font-weight: bold; width: 20%; } .tbody tr td:last-child { width: 80%; } .ul { margin: 0 !important; padding: 0 0 0 20px !important; } .ol { margin: 0 !important; padding: 0 0 0 20px !important; } .tr { height: auto; } .table { margin: 0; } *, *:before, *:after { -webkit-box-sizing: inherit; box-sizing: inherit; } .html { -webkit-box-sizing: border-box; box-sizing: border-box; font-size: 62.5%; } .btn, a.btn, button.btn { font-size: 1.6rem; font-weight: 700; line-height: 1.5; position: relative; display: inline-block; padding: 1rem 4rem; cursor: pointer; -webkit-user-select: none; -moz-user-select: none; -ms-user-select: none; user-select: none; -webkit-transition: all 0.3s; transition: all 0.3s; text-align: center; vertical-align: middle; text-decoration: none; letter-spacing: 0.1em; color: #212529; border-radius: 0.5rem; } a.btn--orange { color: #fff; background-color: #eb6100; border-bottom: 5px solid #b84c00; } a.btn--orange:hover { margin-top: 3px; color: #fff; background: #f56500; border-bottom: 2px solid #b84c00; } a.btn--shadow { -webkit-box-shadow: 0 3px 5px rgba(0, 0, 0, .3); box-shadow: 0 3px 5px rgba(0, 0, 0, .3); }

2025年09月30日

【てくさぽBLOG】InstanaとTurbonomicを連携したリソース最適化検証

公開日:2025-09-30 こんにちは、てくさぽBLOGメンバーの和田です。 昨今、システムの複雑化やハイブリッドクラウドなど複数環境の運用などで運用にかかる負荷が増加しております。しかし従来の運用管理ツールだけで解決するのは難しくなってきています。そんな中、運用の高度化・効率化のため、アプリケーションパフォーマンス管理、アプリケーション・リソース管理、そしてAIの技術を採用した「AIOps」製品が注目を集めています。 弊社はIBMのAIOps製品の拡販に注力しており、かつ、私たち自身で製品のことを知りパートナー様に商材をご紹介したいと考えていることより、IBMのAIOps製品を組み合わせて社内検証を実施しましたので、今回から3回にわけてご紹介したいと思います。 まず1回目はInstanaとTurbonomicを組み合わせてリソース最適化の検証を実施しましたので、その内容と結果、苦労した点などをご紹介します。 目次 InstanaとTurbonomicの概要と連携させることで可能になること 検証内容 検証結果 苦労した点 さいごに お問い合わせ InstanaとTurbonomicの概要と連携させることで可能になること Instanaは、アプリケーションモニタリングの分野で高い評価を得ているツールです。 アプリケーション呼び出し時のコールリスエストのトレーシングやCPU、メモリといったメトリクス情報収集を通じて、アプリケーション・インフラの状況をリアルタイムで可視化します。特に自動化された監視設定や障害発生した際の関連情報を分析し一目で原因を特定できます。 Turbonomicは、インフラリソースおよびアプリケーションの効率的な配置・利用を最適化するプラットフォームです。 リソースの過剰利用や不足をリアルタイムで把握し、必要な改善アクションを推奨または自動実行します。 詳細な機能についてはそれぞれBLOGで紹介しておりますので下記をご確認ください。 Instana Turbonomic 連携させることで得られる効果 InstanaとTurbonomicを連携させることで、以下の効果が得られます。 リアルタイムモニタリングの強化: Instanaを通して詳細なリソース使用状況を把握し、Turbonomicがそれを基に適切なリソース割当を推奨。 自動リソース最適化: 必要に応じてTurbonomicが推奨するアクションをInstanaから直接実行可能。 アプリケーションとインフラの統合可視化: 両製品の連携により、アプリケーションのパフォーマンスだけでなく、それを支えるインフラ(仮想マシン、コンテナ、クラウド)の状態までを統合的に可視化できます。 検証内容 今回の検証では、以下の環境・シナリオを設定しました。 環境構成 Turbonomic: IBM Cloudのベアメタルサーバ(Hyper-V)上にデプロイ。 本環境で使用するAWSアカウントをターゲット追加。 Instana: SaaS形式で利用。 監視対象: AWS EC2インスタンスA(instana03、インスタンスタイプ:m7a.medium)にInstana agent導入。 アプリケーション: AWS EC2インスタンスAにサンプルwebアプリケーションのRobot Shopを導入。 Instana上ではInstana03_robot-shopとして登録。 【参照】GitHub 負荷ツール: AWS EC2インスタンスBにJMeterを導入。構成については下記の通り。 検証内容 EC2インスタンスBのJmeterからEC2インスタンスA上のアプリケーションへ同時多発webアクセスを行いリソース使用率の負荷をかける。 負荷は下記図の通りスレッド数5000、ramp-up期間は1秒、持続時間は3600で設定 Turbonomicがリソース使用率を検知し、インスタンスタイプ変更のアクションが推奨されることを確認する。 Instanaで推奨されるアクションを実行し、実際にEC2インスタンスAのリソースが拡張されるかを確認をする。 インスタンスタイプ変更後も同量の負荷をかけ続けリソース使用率が問題ないか確認する。 検証結果 検証開始前のTurbonomicの状況です。 左側の仮想マシンの箇所は緑となっておりインスタンスタイプは赤枠で囲われているm7a.mediumとなっています。 また、Instana上ではインスタンスタイプ変更のアクションは表示されていません。 この状態から負荷を掛けていきます。 負荷を掛けていくことで、下記図の通り、検証開始前は安定したリソース使用率でしたが、負荷をかけることで仮想CPUや仮想メモリへの負荷を確認できます。 また、点線で囲んでいる部分についてはTurbonomicが推測する今後のリソース使用率になります。左側の仮想マシンという部分についても赤くなっております。 Turbonomicが不足するリソースを検出し、最適なインスタンスへの変更を推奨しています。 Turbonomicで推奨されたアクションがInstanaで推奨アクションとして表示されます。 Instana上でアクションを実行します。 実行後Turbonomic上でインスタンスタイプが変更されていることを確認できます。 また、インスタンスタイプ変更後も負荷を掛け続けた結果、インスタンスタイプ変更後にリソース使用率が低下していることを確認できました。 ※★のタイミングでインスタンスタイプを変更しています。 この結果、リソースの過不足を迅速に解消し、安定したアプリケーション運用が可能であることを確認しました。 検証の結果以下を確認することができました。 負荷シミュレーション時、EC2インスタンスAのCPU使用率やメモリ使用率の上昇を可視化。 InstanaにTurbonomicの推奨アクションが表示され、Instana上でアクションを実行することでインスタンスタイプが変更され、負荷が下がる過程を可視化。 インスタンスタイプ変更後も同量の負荷をかけつづけリソース使用率が問題ないことを確認。 苦労した点 今回の検証を進める中で以下のような課題に直面しました。 TurbonomicがデプロイされているISOイメージから仮想サーバを作成する方式なのですが、Hyper-V用ISOイメージがなく、VMware用のISOイメージから作成しようとしても失敗したためIBMサポートへ問い合わせを行いました。 仮想サーバをデプロイしたあとTurbonomicコンソールへアクセスしようとしたところ、Hyper-V内のネットワーク設定が誤っておりインターネットからアクセスができませんでした。 TurbonomicからAWSアカウントのターゲット追加する際にDNS設定が正しく設定されていなかったため、正常に追加登録が完了しませんでした。 InstanaとTurbonomicをスムーズに連携させるための設定確認とチューニングに時間を要しました。特にInstana側からTurbonomic側への設定追加の際に、設定項目がドキュメントからは読み取れず、設定内容が間違っていたためサポートへ問い合わせを行い解決しました。 負荷テストを行う際に最初はWebアプリケーションに付随するスクリプトで実施していましたが、インスタンスタイプ変更に伴う再起動が発生するためJMeterで実行するワークロード設計に工夫が必要でした。 Turbonomic上で推奨アクションがあらかじめ表示されている場合、負荷をかけることで推奨アクションが更新されると想定していましたが、更新されなかったため想定していた挙動となりませんでした。 インスタンスAに負荷を与えても推奨アクションが表示されなかったため、ポリシーの設定変更に時間を要した。特に観測期間を短くし、積極性をあげることで短い期間内での負荷に敏感になるように設定しました。 観測期間の最低値が7日間のため、一度推奨アクションが表示されるまで負荷を掛け続けインスタンスタイプを変更しないでおくと、推奨アクションが継続して表示されてしまい、推奨アクションが表示されなくなるまで時間がかかってしまいました。 さいごに InstanaとTurbonomicを連携させ、AWS EC2インスタンスのリソース最適化の自動化を検証しました。 今回の検証ではTurbonomicをオンプレミスに導入しましたが、SaaSでの提供もありますので今回の検証で苦労したTurbonomicの構築といった手間を省略することも可能です。 InstanaとTurbonomicを連携させることで、操作時にコンソールを移動せずとも実行は一つのコンソールで実施できるようになります。リソース不足の解消やアプリケーション性能の安定化とともに、現場での手動作業を削減できによる運用の高度化・効率化が期待されます。 お問い合わせ エヌアイシー・パートナーズ株式会社 E-mail:voice_partners@niandc.co.jp   .bigger { font-size: larger; 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