IAITAM ACE 2026

Open iT と共に、今日の複雑な監査環境を乗り切るIT資産管理の専門家にとって最高のイベントである「IAITAM ACE 2026」にご参加ください。組織が、きめ細かなライセンス分析を活用して、事後対応型の監査対策から、データ駆動型の積極的なコンプライアンス体制へとどのように移行しているかをご確認ください。

ブロンズスポンサー

ブース番号42へぜひお立ち寄りください

廃棄物の削減、コンプライアンスの向上、あるいはソフトウェア への投資に対するROIの最大化など、どのようなご要望であっても、当社のチームはお客様の環境に合わせた実践的な戦略をご提案いたします。IAITAMの当社ブースへぜひお立ち寄りください。ソフトウェア の資産を完全に管理し、隠れたコスト削減の可能性を引き出す方法をご紹介いたします。

スピーチセッション

詳細なライセンス分析を活用した「ソフトウェア 」監査の徹底攻略

ソフトウェア 監査はもはや時折行われるものではありません。頻繁に行われ、複雑で、財務的にも重要な意味を持つものとなっています。

このセッションでは、Open iT が、きめ細かなライセンス分析が、ITAMチームを「事後対応型の監査対策」から「先手を打った管理」へと転換させる方法を解説します。

以下の方法を学びましょう:

  • ユーザー、機能、環境を横断して、ライセンスの使用状況を完全に把握できます
  • コンプライアンス上のリスクを早期に特定し、リスクへの曝露を軽減する
  • ライセンスの割り当てを実際の利用状況に合わせて調整し、不要な支出を削減する
  • 説得力のあるデータに基づいた、監査対応可能なレポートを提供する
  • コンプライアンスを強化し、監査コストを削減し、監査への備えを戦略的優位性へと転換するための実践的な戦略を、ぜひお持ち帰りください。

登壇者:

  • マルー・アルベンディア、ソリューション・アーキテクト、Open iT

2026年5月13日 | 水曜日

午前11時15分~午後12時15分

Mリゾート・スパ・アンド・カジノ

ネバダ州ラスベガス

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当社のチームとつながる

IAITAM ACE 2026にご参加予定ですか? 会場が混雑する前に、ぜひご連絡ください。イベント開催前に弊社チームまでご連絡いただくか、LinkedInでメッセージをお送りいただき、ラスベガスでの面談日時をご調整ください。また、カンファレンス期間中はブース番号42へお立ち寄りください。詳細なライセンス分析が、コンプライアンスの強化、監査リスクの低減、およびソフトウェア の支出最適化にどのように役立つか、喜んでご説明させていただきます。

マルー・アルベンディア

ソリューションアーキテクト

ブランディ・ボイド

プログラム・パートナーシップ・マネージャー

Chaim Lederman

北米営業部長

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発表・執筆:

Open iT
デビッド・ボイル

セッション座長

フェルホシュ・ダヴィド博士、カルマン力学

要旨

エンジニアリングシミュレーションが製品開発においてますます重要な位置を占めるようになるにつれ、企業はオンプレミス環境とクラウド環境を併用した共有環境全体で計算ワークロードをスケールさせるというプレッシャーに直面しています。ソルバーの機能や計算インフラの進歩によりシミュレーション能力は拡大しましたが、現在では、実行時の挙動と密接に結びついたライセンスや利用権限モデルによって、リソースの可用性が制約されるケースが頻繁に見られます。複雑なシミュレーションワークフローにおいて、リソース消費を適切に管理できないと、実行時間にばらつきが生じ、スループットが低下し、エンジニアリングスケジュールの予測可能性が損なわれる恐れがあります。

本プレゼンテーションでは、シミュレーションリソースの消費管理を、外部の管理機能ではなく、シミュレーションプロセスの不可欠な一部として扱う、データ駆動型のガバナンスアプローチを紹介します。 このフレームワークでは、ライセンス上の制約を、演算リソースの可用性やメモリ制限と同様にシステムレベルのパラメータとして扱い、リソース消費の把握をシミュレーションのワークフロー計画および実行に直接組み込んでいます。並行処理、ウォールタイム、ソルバークラス、実行コンテキストといったワークロードの特性と、観測された消費パターンを関連付けることで、このアプローチにより、エンジニアやシミュレーション管理者は、制約がプロジェクトの重要なマイルストーンに影響を及ぼす前に、それを予測できるようになります。

この手法は、実行環境およびリソース管理層から収集した詳細なテレメトリデータの収集と正規化に基づいています。これらのデータストリームは、さまざまな運用条件下で異なるクラスのシミュレーションワークロードがどのように振る舞うかを記述する消費プロファイルに集約されます。 その後、過去の実行データから導き出された予測モデルを用いて、ワークロードの優先順位付け、キュー管理、適応型スケジューリングなど、先を見越した意思決定を支援します。重要な点として、このガバナンス層は特定のソルバーやライセンス技術に依存せずに動作するため、異なるシミュレーション領域間での移植性が確保されています。

システム的な観点から、本プレゼンテーションでは、データ収集、分析、およびポリシーの適用を、既存のシミュレーションプロセスインフラと統合するアーキテクチャの概要を説明します。軽量なポリシーメカニズムを用いて、予測に基づく知見を実行時の制御に反映させることで、組織はスループット、公平性、スケジュール遵守といった相反する目標のバランスをとることができます。特に、ピーク需要時にリソースの競合を防ぐためのガードレールを導入しつつ、エンジニアの自律性を維持することに重点が置かれています。

このフレームワークの実用化により、シミュレーション実行の安定性が向上し、ジョブの処理時間のばらつきが減少したことが実証されています。本分析では、コストのみを最適化するのではなく、キューの安定性、稼働率の一貫性、シミュレーション結果の予測可能性など、エンジニアリングの成果に直接関連する運用パフォーマンス指標に焦点を当てています。こうした改善により、より信頼性の高い設計反復サイクルが実現され、製品開発における下流工程での遅延リスクが低減されます。

本セッションの締めくくりとして、シミュレーションのワークロードを管理された透明性の高い方法で拡張しようとする組織が採用できる、一連の実用的な指標とガバナンスの原則を紹介します。参加者は、特に共有リソースや複雑なワークフローが一般的である環境において、データ駆動型のガバナンスをシミュレーションプロセスに組み込むことで、回復力があり、拡張性が高く、かつ円滑に連携したエンジニアリング業務をどのように支援できるかについて、洞察を得ることができます。

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