Introduction of Big Data Analysis/Data Mining with Parallel Processing for Large Volumes
ビッグデータ解析/データマイニングを導入 並列処理で大容量に対応します

With the advancement of computers, we are now able to analyze a large amount of statistical data. This enables us to perform data mining, which involves extracting useful information and discarding unnecessary information.
コンピュータの躍進により大量の統計データを解析できるようになりましたので、 そこから有用な情報の取り出しと無用な情報の破棄を行うデータマイニングを実施可能となりました。

  • Understanding the importance of discarding unnecessary information, we have focused on and successfully developed this aspect.
    無用な情報の破棄が大事になると分かりそちらを重視して開発・完成させております。

Drawing Optimal Solutions from Statistical Data
最適解を統計データから導いて対応

The limit for transitioning time to a state change (deterioration) is approximately 3 seconds.
状態変化(悪化)への移行時間は3秒程度が限界です。

  • Therefore, we have developed technology to avoid this within 3 seconds (averaging less than 1 second).
    そのため3秒以内(平均1秒以内)を目安に回避させる技術を開発しております。

Significant Updates to Data Recovery Technology for Head Crashes
ヘッドクラッシュのデータ復旧技術を大幅に更新

We have observed an increase in failures of drives manufactured within the last 2 years. Similar failures are occurring in computer-embedded, external, NAS, RAID, and TeraStation drives, suggesting these issues may be inherent to the drives themselves. Even after cleanroom procedures, these drives present difficulties in control due to the very narrow range of control, making it challenging.
2年以内製造のドライブの故障が多く見受けられるようになりました。パソコン内蔵・外付型・NAS・RAID・TeraStationなど、あらゆる所で似た故障となっておりますので状況的な要素を集めただけでもドライブ自体の問題となりそうです。さらにこれらドライブが故障いたしますとクリーンルーム作業等を実施後でも その制御の幅が非常に狭く制御自体が難しい問題がございます。

  • Apart from Windows-based control, we have developed our own devices that partially automate and independentize control, improving the prospects of recovery.
    Windowsからの制御だけではなく他の装置(自社開発)を利用し部分的に自動制御・独立化させて復旧する見込みとなりました。