文書中央化システムの業務最適化
3,500名以上の多数のユーザーが利用する大規模な文書中央化システムの
速度、安定性、およびボトルネックをBQNプラットフォームのAIアルゴリズムで最適化。
導入前の現状 (Pain Points)
- • 企業内セキュリティのための文書中央化システム構築後、接続速度の遅延が発生
- • システム応答の低下に伴う全社的な業務生産性の低下
- • サーバーの無計画な増設による追加投資費用および保守負担の増加
ネットワーク環境
- • 3,500名以上の大規模な同時接続ユーザーを収容
- • ファイアウォールのDMZ区間に主要システムを配置
- • 業務の特性上、大容量ファイルの送受信が頻繁に発生
BQNプラットフォーム最適化技術の適用
TCP最適化および加速
Plug-N-Play動作による
TCPトラフィックの自動加速
AI混雑管理
人工知能（AI）ベースの
自動トラフィック混雑管理機能が動作
リアルタイム・トラフィック管理
ネットワーク全区間の
トラフィックフローをリアルタイムで分析し、遅延を防止
データに基づく性能最適化
構築結果 - 速度向上
スループット性能比較 (Before vs After)
全体ネットワーク増加
+45.7%
DMZ区間増加
+58.3%
ネットワークセッションの削減
不要なセッションの削減および負荷減少効果
460%以上のセッションを削減
TCP最適化適用後、セキュリティ機器およびネットワーク機器の負荷が大幅に減少
導入結果および効果
BQN導入後に測定された主要な性能指標
全体ネットワーク性能
45.7% 改善
DMZ区間（文書システム）性能
58.3% 改善
運営およびコスト効果
システム接続性の改善により業務生産性が向上し、
サーバーの無計画な増設を抑制することで、購入費用および保守予算を大幅に削減。