OpenLM ライセンス回収
ライセンスの占有を排除し、生産性を向上させる
アイドルや未使用のライセンスを解放し、ユーザーが必要な時にライセンスを利用できるようにする。
ライセンスの使用を最適化し、従業員のダウンタイムを減少させる
OpenLMのライセンス回収機能は、アイドル状態のライセンスをそれぞれのライセンスプールに戻し、同じ数のライセンスをより多くのユーザーが利用できるようにします。これにより、使用されていないアプリケーションやユーザーによって抑留されているライセンスを解放できます。
機能:
カスタマイズ可能な回収パラメータ
組織やビジネスの目標に合わせて、アイドル時間、ライセンス利用レベル、または使用パターンに合わせてライセンス回収のしきい値を設定してください。
希望通りにアイドル状態のライセンスを回収
手動:
- 管理者はEasyAdminユーザーインターフェースで手動でアイドルのソフトウェアライセンスを特定できます。
- そのライセンスは、ボタンを押すことで解放できます。グルーバルにリモートで機能します。
保存＆閉じる
- OpenLMの技術パラメータを設定して、要件に基づいてアイドルなアプリケーションを特定します。
- OpenLMにエンジニアの作業プロジェクトをワークステーションに保存させ、アイドルなアプリケーションを閉じさせてください。
- その後、ライセンスはライセンスプールに解放されます。
- このプロセスは自動化されています。
- この方法は、以下のアプリケーションに対して構成できます: ArcGIS および ArcGIS Pro、
- AutoCAD（acad.exeプロセスを使用するすべてのフィーチャー）
- SOLIDWORKS
- MATLAB
- Catia
- Petra
- Harmony
- Kingdom
停止 & 再開
- OpenLMの技術パラメータを設定して、要件に基づいてアイドルなアプリケーションを特定します。
- OpenLMがアイドルなアプリケーションを検出すると、そのライセンスはプールに返されます。
- そのアプリケーションは、ライセンスが再取得されるまで「凍結」されます。
- この方法はグローバルです。
- FlexLMライセンスファイルで管理されているアプリケーションに適用可能です。
カスタム
- OpenLMは、どの種類のライセンスサーバーで管理されているかに関係なく、一般的な目的のライセンス回収に対応しています。OpenLMはスクリプトベースの柔軟で設定可能なメカニズムを提供し、ライセンスの回収を容易にします。
機械学習を使用してパターンを識別します
ML（機械学習）ベースの終了ポリシーを使用して、貴重な資産のダウンタイムをさらに削減します。OpenLM Agentはエンドユーザーのライセンス利用パターンを識別し、定義したポリシーに基づいてアプリケーションを終了します。
利点
アプリケーションの非アクティブ状態を判定
OpenLM Agentはソフトウェアのアクティビティを追跡し、ユーザーのアクティビティがないか、アプリケーションによるバックグラウンド処理が行われていない場合にのみライセンスを回収します。
生産性の向上
利用可能なライセンスが増えることで、エンジニアがライセンスのチェックアウトを拒否されることを防ぎ、作業の進捗の停滞やリソースの浪費を防ぐことができます。
ライセンスとユーザーの比率を最適化
エンドユーザーのライセンス利用をより良く理解することで、ネットワークライセンスの数を適切に調整するための正しいデータが得られます。理想的なライセンス対ユーザーの比率は4:1ですが、これが6:1またはそれ以上になることがあります。
ライセンスの占有を排除
オフィスに来たエンドユーザーが高価なライセンスをチェックアウトし長く開いたままにするのを防ぎ、他のユーザーが拒否されないようにします。
コストを大幅に節約
ライセンスの最適化により、ユーザーのライセンスの可用性が高まり、デナイアルの心配がなくなりライセンスを過分に保持しなくなります。その結果、組織は適切なライセンス数を購入する事ができ、エンジニアは作業に集中することができ、時間を無駄にしません。
アイドル状態のセッションを自動的に終了
OpenLMは、特定のアプリケーションに応じてアイドルセッションを防ぐいくつかの方法を提供します。このプロセスを「ライセンス回収」と呼びます。システム管理者が設定したパラメータに基づいて、OpenLMは自動的にアイドルなライセンスを回収します。このプロセスでは、以下の2つの要因が考慮されます。
- ライセンス使用率の割合
- アイドル時間の解放閾値
- そのライセンスはその後、ライセンスプールに戻されます。
これらは、管理者が未使用のライセンスを解放するためのシステムリソースの閾値パラメータをOpenLM Server側で設定します。実際のプロセスは、エンドユーザーコンピューター上でOpenLM Agentが監視します。構成可能なシステムリソースのパラメータは以下の通りです。
- プロセッサ時間
- I/Oデータ操作
OpenLMがアイドルなライセンスを解放する別の方法は、機械学習（ML）を使用することです。OpenLMはエンドユーザーの利用パターンを学習し、エンジニアがアプリケーションをワークステーションで開いたままにしておくタイミングを正確に知るため、アプリケーションのアイドル時間を大幅に削減できます。
