先駆者として伝えたいこと
リクルート流 深層学習でビジネス成果を得るための方法論
深層学習をどうやってビジネスの現場に適用させればいいのか。先駆者に学ぶ。(2018/9/12)

GCPのエコシステムは育成途上?
Google Cloud PlatformとAWS、Azureのパートナー戦略を比較 成功者は?
Googleは、サードパーティーベンダーとの関係を改善し、同社のテクノロジーを企業に浸透させようと、Google Cloud Platformエコシステムの拡大を模索している。(2018/9/3)

NoSQLデータベース市場が高成長
63.2%の企業がアナリティクスにクラウドDWHを積極利用 IDC Japanが発表
IDC Japanが国内ビッグデータ/アナリティクス(BDA)ソフトウェア市場の概況と、2022年までの市場予測を発表した。市場は非構造データの活用がさらに進む見通し。ユーザー企業調査から見た市場拡大における課題とは。(2018/8/27)

役立つツールも紹介
クラウドアプリの性能とセキュリティを確保するための5つのテストと主要製品
高いパフォーマンスが発揮されていることを確認し、クラウドアプリのセキュリティを確保する上で重要な5種類のテストの概要を説明する。(2018/8/24)

オープンソースツールがまた一つ
機械学習で生じる問題を解決するPythonライブラリ「MLflow」
機械学習のパラメーターやモデルの管理、APIの提供などができるPythonライブラリがオープンソースで公開された。Databricksの「MLflow」が解決する機械学習の問題とは?(2018/8/16)

システム面でも「安心・安全」を後押し
セブン&アイ・ネットメディア OSSを含む網羅的な脆弱性チェックを導入
「omni7」などのシステム開発に携わるセブン&アイ・ネットメディアは、脆弱性チェックツールを採用し、オープンソースも含む網羅的なセキュリティ対策に取り組んでいる。(2018/8/10)

製品の違いを見分けるために
バックアップアプライアンス、主要ベンダー8社の製品の特徴を徹底比較
主要なバックアップアプライアンスの多くは、バックアップ、アーカイブ、災害復旧、レプリケーションなど、類似の機能を備えている。主要8社の製品情報をまとめた。(2018/7/31)

AWS、Microsoft、Google、Red Hat、Pivotalなど
主要PaaSベンダー10社、ツールの長所と短所を総比較
「どのPaaSプロバイダーが自社の開発ニーズに最適か」。悩んでいる皆さんが判断しやすいように、主要なベンダーとその特徴を一挙に整理して紹介する。(2018/7/27)

互換性の問題をどう回避するか
マルチクラウド環境でアプリケーションポータビリティーを実現する3つの方法
マルチクラウドの採用を進める際に、開発者はベンダー固有のサービスを利用することでアプリケーションポータビリティーを犠牲にしないように注意する必要がある。(2018/7/27)

実は穴だらけ
多くの企業が抱える致命的なオープンソースリスク
商用コードを監査した結果、多くのオープンソースコードが含まれていることが分かった。問題は、そのコードが内包している脆弱性が放置されていることだ。(2018/7/5)

Kubernetes for Windowsで魅力増す
Dockerが「Docker EE」でWindows向けKubernetesのサポートを表明
Docker Enterprise Edition(Docker EE)は数カ月中に、Windows向けKubernetesの機能を追加する。だがMicrosoftを使っている企業はまだ、コンテナオーケストレーション戦略について決めかねている。(2018/7/2)

“脱ロックイン”でユーザー増を狙う
Google Cloud Platform(GCP)最新情報、「Cloud Composer」「Asylo」「gVisor」のインパクトは?
「損して得取れ」――。Googleが「Google Cloud Platform」で示した新たな戦略は、そんな古い格言を想起させる。(2018/6/20)

争点はKubernetesへと移行
Kubernetes対応で比較するDockerとMesosphere 企業のコンテナ導入の行方は
DockerとMesosphereにKubernetesが統合され、一般公開された。これは企業の注目を集める争点が、管理の容易さを重視する方向に移っていることを示す。(2018/6/12)

リソース抽象化とオーケストレーション抽象化
マルチクラウド管理の複雑さを解消する2つの方法
管理の効率を上げ、マルチクラウドモデルの複雑さを減らすため、企業はリソースとオーケストレーションという2つの抽象化技法を利用できる。(2018/6/12)

NVIDIA、Oracle、Quboleなど紹介
人工知能(AI)インフラ製品、主要ベンダー18社の特徴をつかむ(後編)
人工知能(AI)インフラ市場はまだ歴史が浅く、各社さまざまなツールを市場投入している。クラウドサービスも、パワフルで高価なハードウェアもある。後編ではNVIDIA、Oracle、Quboleなど、主要な7社を紹介する。(2018/6/11)

開発現場の多様なプログラミング言語を調和
Prometheus、Elastic Stack、Apache Maven、マイクロサービスで高まる管理ツールの必要性
IT部門は、インフラ管理を標準化し、開発者が最新のプログラミング言語とアプリケーション設計を試せるように、ツールキットを補充しなければならない。(2018/6/7)

従来のネットワーク管理との違いは
ネットワーク管理に機械学習を利用するメリットとは
機械学習をネットワークの分析と監視のツールに関連付けると、ネットワーク管理に必要な労力を減らせる可能性がある。機械学習と他形式の自動分析との違いは何だろうか。(2018/6/6)

実験段階だが話題のSpark on Kubernetes
ビッグデータ活用で勢いを増すコンテナと「Kubernetes」導入
ビッグデータのベンダーやユーザーは、「Kubernetes」のコンテナ管理に目を向けている。コンテナによってシステムやアプリケーションの導入が高速になり、コンピューティングリソースの利用が柔軟になるためだ。(2018/5/29)

Amazon、Baidu、Clouderaなど紹介
人工知能(AI)インフラ製品、主要ベンダー18社の特徴をつかむ(前編)
人工知能(AI)インフラ市場はまだ歴史が浅く、各社さまざまなツールを市場投入している。クラウドサービスも、パワフルで高価なハードウェアもある。Amazon、Baidu、Clouderaなど、主要な18社を紹介する。(2018/5/29)

IT導入補助金の申請にも必要
IPA「SECURITY ACTION」で学ぶ、中堅・中小企業が最低限やるべきセキュリティ対策
情報処理推進機構(IPA)が推進する「SECURITY ACTION」の取り組みや、サイバー攻撃の動向を踏まえ、悪質化、複雑化しているサイバー攻撃に対して企業が最低限対策すべきポイントを解説する。(2018/5/15)

企業導入が増加の見込み
躍進するサーバレス技術 先行AWSに対してGoogle、IBM、Azureの追い上げは
サーバレステクノロジーのプロバイダーは、企業の関心事項を念頭において、さまざまな機能をサービスとして追加し続けている。だが、IT部門にとって必要な機能はまだ幾つかある。(2018/5/9)

ビッグデータ、Eコマース、VDIも?
HCIは万能ではない 失敗するユースケースとその対処法
ハイパーコンバージドインフラ(HCI)の導入はとどまるところを知らない。だが、データセンターのあらゆるワークロードにとってこのテクノロジーが最善の選択肢とは限らない。(2018/4/25)

CW:モバイルアプリ開発の最前線(前編)
多様なサイズ、解像度、形のモバイル端末に対応する開発ツール
モバイルアプリ開発の課題は今も昔も変わらない。多様化するサイズやフォームファクターにどうやって対応すべきか。モバイル開発に使える各種ツールをまとめた。(2018/4/17)

データ管理者が知っておきたい
GPUディープラーニングのためのインフラ構築とは?
GPUを使ったディープラーニング(深層学習)が一般的になっている。これに伴いデータ管理者は、大量の計算が可能なインフラを構築する必要がある。(2018/4/10)

DockerとKubernetesを利用するなら導入したい
コンテナ管理ツールの選び方 AWS、Google、Pivotal、Red Hatなど比較
企業がコンテナ管理システムに求めるものはさまざまだ。それがオーケストレーションなのか、リソースの抽象化やセキュリティ強化なのかによって、適切なシステムは異なる。(2018/4/3)

コスト、拡張性で「Amazon Redshift」と比較
リクルートの「Airメイト」に「BigQuery」と「Dataflow」が不可欠だった理由
リクルートは飲食店の経営状態を分析する「Airメイト」に、GCPの「BigQuery」と「Cloud Dataflow」を採用した。大量データ処理に強いGoogleクラウドのメリットを最大限に生かした事例として参考になりそうだ。(2018/3/26)

ポイントは「クラウドなら何ができるのか」
ビッグデータで輝くITスキルは、舞台がクラウドに移るとどう変わるのか?
企業は、ビッグデータの処理基盤をクラウドに移している。この動きは、それまでのITスキルを覆すことはないが、管理者や開発チームには幾つか変化が求められるだろう。(2018/3/12)

ハイパースケールプロバイダー各社が火花
AWS、Microsoft、Google、IBMがのめり込むクラウドAI、勝利の作戦は?
クラウドプロバイダー各社は人工知能(AI)クラウドサービス分野でしのぎを削っており、データサイエンティストや開発者がモデルをトレーニングするための環境として自社のプラットフォームを売り込んでいる。(2018/3/9)

Computer Weekly製品導入ガイド
クラウドネイティブアプリを支えるコンテナ技術群
エンタープライズアプリケーションを構築するためのコンテナベースプラットフォームの構成要素を解説する。(2018/3/6)

機械学習には必須な有効性の検証機能など
群雄割拠の機械学習基盤 専門家が比較するポイントは?
機械学習市場にはここ数年で多くのベンダーが参入してきた。数あるベンダーの中から最適なベンダーを選ぶのは難しいが、専門家はどう見るのか。選定のポイントを聞いた。(2018/2/16)

AI(人工知能)やサーバレスのトレンドに対応
キャリアアップをしたいクラウドエンジニアなら当然知っておきたい5つのスキル
近年、クラウドコンピューティングの労働市場はクラウド技術と同じくらい急速に進化している。エンジニアのキャリアアップに役立つ5つの必須スキルを紹介する。(2018/2/12)

よく聞かれる3つの質問
クラウドで使えるGPUインスタンス、プロバイダーごとの特徴は?
GPUインスタンスは、演算負荷の高いアプリケーションで必要とされる処理をこなすことができる。とはいえ、どんな場合でもワークロードや予算の面で有効とは限らない。(2018/1/30)

ブームは去っても重要なインフラに変わりはない
Hadoop 3.0が“控え目”にデビュー、クラウドとGPU対応を強化
今はポストHadoopの時代なのか。支持者に言わせれば、ビッグデータフレームワークの最新版「Apache Hadoop 3.0」は機械学習アプリケーションとクラウドシステムで成功を収めており、まだその時代は終わっていない。(2018/1/19)

「投資すべきか否か」から「どの分野で活用すべきか」へ
「AIは超人を生み出す」、2018年にCIOが注目するAIプロジェクトは
第一線のIT幹部へのインタビューによると、2018年もAI(人工知能)プロジェクトへの大掛かりな投資は継続し、企業全体のAI戦略を構築する上でCIOは重要な役割を果たすことになりそうだ。(2018/1/18)

イベントドリブン型のアーキテクチャも注目
REST APIへの不満爆発? API Worldで話題になったメッセージングのこれから
カルフォルニアで開催された「API World 2017」ではマイクロサービスのメッセージングプロトコルについて、RESTからの脱却や新しいプロトコル検討がされた。最新情報を含め幾つかトピックを紹介する。(2017/12/26)

業務における機械学習の割合が重要
「クラウドで機械学習」の落とし穴 AWS、Azure、GCPをどう使う?
クラウドに機械学習の仕組みを実装することへの関心は高まっているが、この最先端のソフトウェアは、どの企業にとっても魅力的であるとは限らない(2017/12/6)

Computer Weekly製品導入ガイド
CRM成功の鍵を握るデータソースのコーディネート
次世代顧客関係管理のためには、データ第1の戦略が求められる。(2017/12/1)

Lightsailに向く用途/向かない用途
AWSのVPS「Amazon Lightsail」と仮想マシン「Amazon EC2」を価格と機能で比較
「Amazon Lightsail」と「Amazon EC2」のそれぞれのインスタンスを比べるため、双方の使いやすさ、管理のオプション、価格体系を評価する。特にデータ転送コストには注意が必要だ。(2017/11/28)

事業部門と開発部門が持つデータ活用視点の違い
リクルートのビッグデータ分析基盤ができるまで、事業部門と開発部門が共に奮闘
リクルートのサービスで共通に使われる「リクルートID」。ここに集まる膨大なデータを同社はどのように収集、分析し、活用基盤を構築しているのか。機械学習の結果を現場で生かす上での苦労と併せて紹介する。(2017/11/27)

「JavaOne 2017」で学ぶ開発ツールの利用方法
Java開発の現在と将来――Javaはレガシーアプリにデジタル変革を起こせるのか
コンテナへの対応、モジュール化、Java EEの「MicroProfile」など、Java開発ツールのさまざまな強化点について、エンタープライズアーキテクトと開発者が解説する。(2017/11/14)

ライバル2社が手を取り合う
AmazonとMicrosoftが予想外の共同開発、深層学習「Gluon」と激突するのは?
AmazonとMicrosoftが提供する深層学習のライブラリ「Gluon」は、クラウド環境で機械学習をより簡単に利用できるようにするものだ。大手2社の提携は、機械学習や深層学習に取り組むことの重要性を象徴している。(2017/11/9)

競合企業はもう使っている?
Microsoftが提供する「R」とは何か、HadoopはもちろんODBCにも対応
当社でもAI導入を、と考えると一般的にはまず社内のデータ分析から始める。データ分析用のさまざまな製品やアプリケーションがあるが、今回は無償で開始できるMicrosoft Rを紹介する。(2017/11/7)

ビッグデータ分析にクラウドを活用するポイント【後編】
データ分析が強みの人気クラウド、その豊富な機能とは
「Microsoft Azure」と「IBM Bluemix」には数多くのデータ分析機能が存在する。こうした機能を活用したデータ分析の手法、各サービスの特徴をまとめた。(2017/11/2)

“全員野球”で取り組むデータ活用
Airbnbはこのツールで超高速な意思決定を実現、「データ民主化」とは
民泊サービスのAirbnbは、起業当初からデータの価値を認識していた。同社は、データを「民主化」するツールを構築し、トレーニングを考案した。その結果、従業員はデータサイエンティストへと変貌を遂げた。(2017/11/1)

ビッグデータ分析にクラウドを活用するポイント【前編】
OSSやクラウド(AWS、GCP)を使ったビッグデータ分析、基本的な流れをつかもう
クラウドベンダー各社は、データ分析に特化したクラウドサービス提供に注力している。こうしたクラウドサービスやOSSツールを活用したビッグデータ分析の基本的な流れを紹介する。(2017/10/31)

オープンソース技術が約束するストレージの変革【後編】
OSSベースのオブジェクト、ファイル、ブロックストレージを一挙に紹介
OSS技術をベースとしたオブジェクトストレージ、ファイルストレージ、ブロックストレージから、主要なストレージを一挙に紹介する。(2017/10/25)

無料から有償まで
“なんちゃってOffice”ではない、「Microsoft Office」代替製品の奥深い世界
「Microsoft Office」から代替製品への切り替えは、特注品から中古品への格下げのように思えるかもしれないが、必ずしもそうとは限らない。(2017/10/17)

「クラウド移行後」を見据えたプラットフォーム徹底解説【第1回】
クラウド移行後に取り組みたい、「コンテナ」「アプリプラットフォーム」「サーバレス」って何?
企業システムを真にクラウドネイティブで競争力のあるものに変革していくには、3つの技術を避けては通れない。その3つとは、コンテナ、アプリケーション、サーバレスだ。それぞれの特徴を解説する。(2017/10/11)

クラウドの負荷分散機能が鍵
AWS、MS、Google、クラウドビッグ3が提供するサーバレス機能のスケーラビリティとは
多くのIT部門にとってスケーラビリティの実現は大きな目標だ。サーバレスアプリケーションは、この目標実現の一助となる。ただし、そのためには負荷分散など対処しなければならない課題が存在する。(2017/9/25)

コンテナ採用、新課金モデルの動きも
超速で進化するハイパーコンバージド(HCI)技術、次は脱ハイパーバイザー
ハイパーコンバージド技術が進化している。従来のハイパーバイザーではなく、コンテナ技術をサポートする製品も登場。新しい課金モデルが現れるなど市場の変化が激しい。(2017/9/11)