ディープラーニングツール概説(前編)
Google、Microsoft、Facebookのディープラーニングフレームワーク
ディープラーニングプログラムを一から構築することも可能だが、既存のフレームワークやラッパー、周辺ツールを使うことでより迅速かつ容易に開発できる。まずは大企業が提供する主要なツールを簡単に紹介する。(2019/1/16)

IT担当者が知っておくべき今後の潮流
2019年モバイル技術トレンド予測 AI、IoT、EMM、アプリ開発はどうなる?
2018年が終わり、IT担当者が企業向けモバイル関連技術の最新トレンドに目を向けるにはいい時期になった。2019年の注目すべき動向を紹介する。(2019/1/5)

稼働OSもさまざま
コンテナ管理ツールは「Docker」だけではない 主要ツールを紹介
一口にコンテナと言っても、さまざまなコンテナ管理ツールがある。本稿では「Docker」以外のコンテナ管理ツールについて取り上げる。(2018/12/25)

使い勝手が向上
Netflixの継続的デプロイツール「Spinnaker」がKubernetesとの連携を強化
NetflixとGoogleが主導する継続的デプロイツール「Spinnaker」とKubernetesの連携機能が刷新され、企業にとっての魅力が増している。(2018/12/19)

AI初心者でも大丈夫
導入から運用までを一括サポートで効率化 Dell EMCのデータ分析環境
Dell EMCが2018年12月4日に提供開始した「Dell EMC Ready Solutions for AI」は、構築済み分析環境などの包括的支援により、企業のAI技術活用を推進する。(2018/12/7)

オープンソースの活用も有効
機械学習プラットフォームをどう選ぶ? 検討したい技術要素を説明
機械学習プラットフォームを比較する際は、利用できるデータソース、使いやすさ、自動化の機能など、複数の要素を検討する必要がある。(2018/12/4)

ビッグデータ活用法を考える
徹底比較:データウェアハウス、データレイク、データマート、ODSの違いは?
データウェアハウス、データレイク、データマートなど、ビッグデータを収容する方法は少なくない。とはいえ、どの方法を選ぶかはデータの使用目的や使用者によって変わる。本稿では、これらの違いを考える。(2018/11/22)

特選プレミアムコンテンツガイド
「脱Office」は本当に可能か、Windows 10移行が迫る今だから考える
Excelなど「Microsoft Office」に依存している企業は少なくない。このままMicrosoft Officeを使い続けるしかないのか。Windows 10移行が迫る今、改めて考えてほしい。(2018/11/19)

ファイル管理も新たな時代へ
次世代のファイルシステム4種、それぞれの特徴は?
コンピューティングやデータセンターの変化に伴い、ファイルシステムも進化しなければならない。本稿では、ファイルシステムの現状と今後の方向性について考える。(2018/11/16)

コード記述を最小限に抑える
アプリ開発に適したOSSローコードプラットフォーム3選
企業は、可能な限り早くアプリを市場投入したいと考える。ローコードプラットフォームは開発プロセスを加速させる。優れた機能や柔軟なカスタマイズ性を持つオープンソースのローコードプラットフォームも登場している。(2018/11/15)

Azure Cosmos DBもバージョンアップ
SQL Server 2019の新機能 Hadoop、Sparkを内包して企業の「データポータル」に?
SQL Server 2019プレビュー版にHadoopとSparkが組み込まれ、「多目的データポータル」に位置付けられることになった。同時にAzure Cosmos DBもアップデートされる。(2018/11/13)

レガシーアプリをAzureやAWSに移行する手法
新旧Kubernetesツールを比較 データベースのコンテナ化に必要な機能とは?
Kubernetes用のツールは、データベースのコンテナ化という市場を開拓している。パフォーマンス監視やQoS(Quality of Service)管理などの機能を備えたツールを紹介する。(2018/10/31)

動的診断と静的診断の使い分け
加速するWebサービスに追い付けない脆弱性検査、解決の鍵は?
Webアプリケーションの価値がビジネスを左右するほど重要になる一方で、脆弱性を突かれたセキュリティ被害は後を絶たない。脆弱性検査にまつわる課題を解決する鍵は。(2018/10/31)

IaaS、PaaS、SaaSをどう組み合わせるか
「マルチクラウド」と「ハイブリッドクラウド」を徹底比較 意外なIT担当者の認識
マルチクラウドとハイブリッドクラウド、いずれのアーキテクチャも事業に柔軟性をもたらす。関連するパブリッククラウドとプライベートクラウドがどれだけ統合されているかの程度が、この2つの違いだ。(2018/10/16)

マイクロサービスや他のシステムにもアクセス制御を提供
マイクロサービス対応「ADC」の新機能 企業のセキュリティ確保が可能に
ADC(アプリケーションデリバリーコントローラー)は、目新しいネットワークツールではないが、大幅に進化している。最新のADCに加わった幾つかの機能について、セキュリティ面を中心に解説する。(2018/10/16)

Oracle Databaseからの移行例も
「NoSQLにACIDトランザクションは無理」という“常識”をMongoDBが変える
NoSQLベンダーのMongoDBは、同社のドキュメント指向データベース管理システムをアップグレードし、ACIDトランザクション関連機能を強化した。この取り組みが意味することとは。(2018/9/28)

今後は仮想化が進む
ネットワーク管理ツール「ADC」に加わる新機能 柔軟で動的なツールに変化
DevOpsの成熟とマイクロサービスの普及に伴い、アプリケーションデリバリーコントローラー(ADC)に魅力的な新機能が加わっている。ネットワーク管理者は今こそADCを見直してみよう。(2018/9/25)

ログ管理ツールの新機能をチェック
無償のオープンソースSIEM、IT担当者なら知っておきたい4つのツール
無償のオープンソースSIEMを活用することで、既存のログ管理、分析機能のテスト、セキュリティ向上に向けた次なる投資の議論ができるだろう。どのような選択肢があるのか、人気の高いツールをみてみよう。(2018/9/21)

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)

スモールスタートから重要なビジネス基盤への成長
「モンスト」の裏側を支えるログ分析システムを、ミクシィはどのように構築したか
ゲーム「モンスターストライク」(モンスト)で躍進するミクシィのデータ分析基盤を支えたのは、新しいワークスタイルだった。たった数人から始まったチームが全社を支える一大プロジェクトまで育った背景とは。(2018/10/3)

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)