Studio
エンジニア、運用担当者向け
数百台のデバイス間のファイル移動を、
ひとつの場所で
散らばったデバイスとデータをつなぎ、転送フローを設計すれば、あとは自動で動きます。実行状況からファイルがどこを通ったかまで、そしてそれを取り巻くセキュリティと運用ポリシーまで、すべてひとつのStudioで管理できます。
数百台のデバイス上のファイルとパスを、
ひとつのDatasetとして
散らばったファイルをひとつにまとめれば、複雑な転送もシンプルになります。Datasetが何で構成され、どこを通ってきたかは、すべて記録に残ります。
散らばったデバイスとファイル
- Server Aファイル / パス
- Server Bファイル / パス
- Server Cファイル / パス
複数のジョブを同時に開き、
それぞれ中断した場所から続けられる
複数デバイスのファイルエクスプローラー、転送ウィンドウ、Datasetエクスプローラーをまとめて開いておけます。使っていないものは画面下のバーに最小化し、必要なときにまた開いて続けられます。転送間を移動しても、作業中の内容は失われません。
- 複数のウィンドウを同時にファイルエクスプローラー、Datasetエクスプローラー、転送ウィンドウを並べて表示できます。
- 最小化して、また開くウィンドウを画面下に置いておき、すぐに呼び出せます。
- 作業の流れは途切れませんデバイスや転送の間を移動しても、作業中の状態を失いません。
複雑な転送も、ひとつのFlowとして自動化
デバイスとDatasetをつなぎ、順序と条件を目で見える形で組み立てます。大量のファイルを繰り返し移動する作業から、複数段階にわたる転送まで、一度設計したひとつのFlowが実行します。
転送を組み立てる
複数デバイスのファイルをひとつのDatasetとして選び、転送先を指定します。
条件に応じて実行
スケジュール、イベント、前のジョブの完了——いずれもFlowを起動する条件にできます。
確実に繰り返す
失敗時のリトライとリカバリー条件を設定すれば、繰り返し作業から手が離れます。
すべての転送の状態と速度を、
一目で
実行中のもの、完了したもの、失敗してリカバリーしたものを、リアルタイムで確認できます。スループットと履歴も並んで表示されるため、問題が起きたときに対応が必要な部分へすぐにたどり着けます。
- 原因をすぐに特定どのデバイスが、どの区間で失敗したか、リトライとリカバリーがどう進んだかを確認し、必要な部分に対応できます。
- 停止した転送も再開できる失敗後のリカバリー状況を確認し、最初からすべてやり直す代わりに、失敗した部分だけを再実行できます。
転送のセキュリティと運用を、
既存のシステムとつなぐ
転送されたファイルをセキュリティ製品でスキャンし、通知をチームが使うツールへ送り、状態とログを監視プラットフォームへ流します。ファイル転送は、すでにお使いのシステムへそのまま広がります。
設計した転送を、
専用のPortalとして
Studioで作ったFlowを、必要とする人たちへ、自分で実行できるPortalとして渡せます。転送先、条件、権限をあらかじめ設定しておけば、複雑な転送でも何も開発せずに提供できます。
- 転送ジョブを、そのまま引き渡すFlowをつなぎ、その人に必要な部分だけを見せます——ファイルの選択、実行、状態の確認だけです。
- 誰が何にアクセスできるか部門や役割ごとに開けるPortalと、実行できる転送を分けて管理します。
- 常時依頼が不要にひとつのPortalが必要な全員に対応し、エンジニアは同じ転送を繰り返す代わりに管理に回れます。
AIに頼めば、大規模な転送も一文で済む
INNORIX MCPを、すでに使っているAI——ChatGPT、Claude、Gemini——につなぎます。複数のデバイス、Dataset、Flowにわたる転送を普通の言葉で依頼でき、結果も同じ場所に返ってきます。
今日のDatasetを東京とフランクフルトのサーバーに送って、結果を教えてください。
転送を開始しました。
Dataset配信実行中
すでに使っているAIから依頼する
新しいAI環境を用意する必要はありません。すでに使っているサービスから転送を実行できます。
Studioの転送そのもの
すでに接続済みのデバイス、Dataset、Flowが、大規模な転送の基盤になります。
状態と結果
進行状況と結果はAI上で確認でき、履歴はStudioに残ります。