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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)

コスト効率が悪化する場合も
「リフト&シフト」方式のクラウド移行に注意が必要な理由
リフト&シフト方式でのクラウド移行が当初の人気を下げつつある。コスト効率やアプリケーションの動作性など、企業が安易にリフト&シフトでクラウド移行した結果、思わぬリスクを抱える可能性もある。(2017/9/7)

特筆すべきは「Thinkfree Office」
脱「Excel」を担う“4強”スプレッドシートアプリケーション
「Microsoft Excel」は広く普及しているが、「Googleスプレッドシート」や「ThinkFree Office」など、利用できるスプレッドシートアプリケーションは他にもある。(2017/8/20)

キーパーソンインタビュー
Hadoopの父、カッティング氏に聞く今後のビッグデータ活用法
「Hadoop」の生みの親の1人であるカッティング氏に、現在の活動、Hadoopの今後、サイバーセキュリティとビッグデータの関係について聞いた。(2017/8/14)

「Google Cloud Next 2017」メルカリ事例【前編】
メルカリがデータ分析基盤に「Google BigQuery」を採用する理由
データ分析基盤に「Google Cloud Platform」(GCP)をはじめ、Googleのサービスを多数採用しているメルカリ。中でも積極的に活用しているのが「Google BigQuery」だ。BigQueryを中心としたGCP活用事例を紹介する。(2017/8/9)

2017年度の比較表を大公開
徹底比較:Amazon、Azure、Google、IBMの機械学習機能 現時点の勝者はいるか
クラウドベンダーの機械学習機能を巡る戦いが激しさを増している。本稿では主要クラウドベンダー4社が提供する機械学習機能の比較表を掲載する。最適なプラットフォームを決める際の参考にしてほしい。(2017/8/1)

瞬間トラフィックを確実に処理するために
朝日放送が『M-1グランプリ』敗者復活投票システムをAWSで構築、システム停止は許されない
人気番組『M-1グランプリ』の敗者復活制度は、視聴者による投票で成り立っている。システム停止は番組進行に影響を及ぼすため許されない。毎秒数万件のアクセスにも耐え得る仕組みを朝日放送はAWSで構築した。(2017/7/26)

見直されるデータストレージの概念
ハイパーコンバージドインフラ登場でさらに曖昧になるサーバとストレージの境界
コンテナ、ハイパーコンバージドインフラ、ビッグデータなどの新たなテクノロジーは、コンピューティングプラットフォームとストレージプラットフォームの境界を曖昧にし、従来のITのサイロを崩壊させている。(2017/7/19)

Computer Weekly製品導入ガイド
モバイルアプリの実装方法と開発&テストツール選び
モバイルユーザーの期待は高い。だが万能的な方法は存在しない。それがモバイルアプリ開発に及ぼす影響について解説する。(2017/5/31)

日本ヒューレット・パッカード株式会社提供Webキャスト
ゼタバイト時代の超高速処理を担う「メモリ主導型コンピューティング」とは?
データの増加スピードに、プロセッサの処理速度の向上が追い付かなくなりつつある。従来のコンピューティングに限界が見えてきた中、注目されるのが「メモリ手動型コンピューティング」だ。この革新的な研究の最前線を紹介する。(2017/5/26)

【連載】IT部門のためのアナリティクス入門 第4回
IoT時代のビッグデータアナリティクスは今までと何が違うのか?
ビッグデータアナリティクスのビジネス活用において、IT部門が果たす役割とは何か。アナリティクスの本質と必要なツールについて、分かりやすく解説します。(2017/5/18)

各ツールの長所と短所を解説
「コンテナオーケストレーション」ツールを比較 AWS、Google、Microsoftのどれが最強?
Amazon Web Services、Google、Microsoftの3大クラウドベンダーは、いずれもDockerコンテナの配備や監視を支援する「コンテナオーケストレーション」ツールを提供している。各ツールの機能を比較する。(2017/4/18)

低コスト・大容量キャッシュを実現
今だから再評価すべき、DIMMスロットに装着するフラッシュメモリ「Memory1」
DIMMスロットに装着できるDDR4互換のフラッシュメモリ「Memory1」。この製品のメリットとは何か。ビッグデータ時代の今こそ、Memory1を再評価すべきかもしれない。(2017/4/11)

2017年のフラッシュストレージの行方【前編】
2017年は「NVMe over Fabrics」が本格始動、専門家が語るフラッシュの未来とは
大手ストレージメーカーのCTOは、「Non-Volatile Memory Express」(NVMe)SSDや「NVMe over Fabrics」(NVMe-oF)テクノロジーに注目している。果たして2017年フラッシュストレージはどうなるのだろうか。(2017/3/27)

テープがついに引退し、クラウドをDRで利用?
企業向けデータ管理の主要技術、2017年はどうなる?
2017年、企業でのデータ管理の在り方はどのように変わるのか。DR目的でのクラウド利用やテープストレージの終わりの始まりなど、起こり得る5つの事象を予測する。(2017/3/17)

ライフサイエンス企業のCIOが描く成長戦略【第4回】
製薬企業のビッグデータ活用、匿名化された患者の臨床現場データがあると何が分かる?
製薬企業はどのような形でビッグデータを利活用しているのだろうか。リアルワールドデータ(RWD)の話題を中心に、さまざまな企業の事例を紹介する。(2017/3/22)

CTOたちが予測する“混迷”の2017年ストレージ市場(後編)
「Hadoopの時代は終わる」 ビッグデータ解析で主役が入れ替わる“ストレージ的”理由
最高技術責任者(CTO)たちが予測する2017年のエンタープライズストレージ市場。後編ではデータ分析とセキュリティにおけるストレージの影響に言及する。(2017/3/8)

300社超の調査で判明
データサイエンティストのスキル不足は大問題、「技術についていけない」の声も
多くの企業は、今日のビッグデータとデータサイエンスがもたらすチャンスを認識しているが、一方でそのエコシステムの複雑さに手を焼いている。(2017/3/6)

クラウドサービスは多様化が進む
注目6社のクラウド管理ツールを紹介 コンテナやハイブリッドIT環境の管理がもっと楽に?
コンテナやオープンソース、ハイブリッドクラウドといった技術が普及し、これらを管理するためのツールの需要が高まっている。こうしたニーズに応えようとする新興企業のサービスを紹介する。(2017/3/2)

ライフサイエンス企業のCIOが描く成長戦略【第3回】
製薬企業にもビッグデータの波、「リアルワールドデータ」活用に必要な技術とは
製薬企業を中心として、「リアルワールドデータ」(RWD)の活用に注目が集まっている。該当するのはどのようなデータなのか。RWDをはじめとするビッグデータを活用するために必要な技術とは何だろうか。(2017/2/6)