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前回の振り返り 前回は「AI、データ活用を考える際のポイント」と題しまして 社会背景やお客様の課題とニーズ についてお話ししました。今回 は、 解決に必要な考え方やアプローチ、今できる解決策について お話ししたいと思います。 データは溜まる一方で、放っておけば未整理のまま、コストも工数も増大していってしまいます。 今から2025年までに蓄積データは2.5倍以上に増加すると予測されており、お客様の82%は複数の拠点に散らばったデータのサイロ化の悩みをお持ちです。 遠く離れた拠点のデータにアクセスしたり...
読者の皆様、タッキーです。 お客様やパートナー様との会話からの学び、最新ニュースから私的で旬なトピックをタッキーBlogとして連載投稿しています。 なんと本サイトJSUCのブログも100件目となります。ご愛顧本当にありがとうございます。 さて、今回から「AI、データ活用を考える際のポイント」と題しまして複数回に渡って、 社会背景やお客様の課題とニーズ、解決に必要な考え方やアプローチ、今できる解決策 などについてポイントをお話ししていきたいと思います。 なぜ、私がこの話題を選んだかというと一昨年、昨年、今年と年を追うごとにこの話題でお客様と会話する機会が増えており...
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This article explains about how to train normal logs from LogDNA/Humio and create log anomaly models for AI Manager in Watson AI-Ops. The article is based on the the following RedHat OpenShift 4.5 on IBM Cloud (ROKS) Watson AIOps 2.1 Overview Here is the architecture and flow of...