TechTargetジャパン

IT部門は何ができるか
最大のリスクは「ユーザー」と「GDPR」 専門家が語るクラウドセキュリティの危機
「企業がクラウドのセキュリティ脅威に対策するよりも、クラウドの成長は早い」と専門家達は口をそろえる。だが、リスク管理は手の届くところにある。専門家が挙げた具体策は。(2018/7/10)

AIの未来を開く
「Swift」はモバイルアプリ開発に機械学習を取り入れる
AppleのiOS向け開発言語「Swift」には、モバイルアプリへの機械学習の実装を容易にする可能性がある。SwiftでAIモデルを作成するための新しいツールや、そのユースケースを見てみよう。(2018/7/10)

コードの共有を促進
Swift開発者が「iOS」アプリをモジュール化する、これだけのメリット
アプリケーションをモジュール化するメリットは、多くの開発者が認識している。かつてはハードルが高かったモジュール化作業も、Appleの新しい取り組みにより、活用機会を広げている。(2018/7/9)

GDPRやセキュリティの観点からも考察
ネイティブにこだわらないモバイルアプリケーション開発(MADP)「Sapho」とは
エンドユーザーは、通知や複雑なインタフェースにうんざりしている。本稿では、あるモバイルアプリケーション開発(MADP)ベンダーが現代のユーザーの要求に応える方法を紹介する。(2018/6/29)

高度な技術をどうサポートするか
CIOが機械学習から逃げられなくなる日
機械学習を企業に導入する流れをCIOはどのようにサポートできるだろうか。恐らくはデータレイクの構築から始めることになるだろう。(2018/6/28)

AIのような新機能も大事だが……
アプリケーションパフォーマンス監視(APM)の比較で着目すべき3つの機能
アプリケーションパフォーマンス監視(APM)市場で注目に値するベンダーを比較・評価する際、AI(人工知能)のような新しい機能だけでなく、監視、レポート、分析機能の点からも検討する必要がある。(2018/6/21)

“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)

必要なことをリストアップ
人工知能(AI)インフラの基本要素、求められる戦略は?
人工知能(AI)インフラを構築するには、ストレージ、ネットワーク、AIデータのニーズを真剣に検討し、その結果を熟慮した戦略的な計画と組み合わせる必要がある。(2018/6/15)

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)

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)

新技術への反対勢力も、その便利さに驚く
「紙至上主義」から「デジタル至上主義」に切り替え成功 ワークフロー自動化の力とは
自動化ソフトウェアは、デスクトップPCやモバイル端末を利用するエンドユーザーのワークフローを簡素化するのに役立つ。紙文化が残る裁判所での成功事例を紹介する。(2018/5/25)

30秒以上の時間がかかるAPIには向いていない
「サーバレス型API」の導入が企業のイノベーションを促す理由
サーバレスフレームワークにAPIを導入することが、ビジネスの成長を加速し、革新的なサービスを提供することにつながる。同時に開発者の負担も減り、ITコストが削減されるという。(2018/5/22)

IBM、Oracle、Microsoft、SAPなども取り組む
企業向けブロックチェーンを推し進める「Hyperledger Fabric」とは
ブロックチェーンはビットコインから生まれた技術だ。この技術の企業への導入が検討されている。「Hyperledger Fabric」のようなフレームワークは、ブロックチェーンの企業導入を後押しする可能性がある。(2018/5/21)

会話システムの進化
Alexa、Siriなど会話型AIの理想と現実
IBMが目指すのはAIシステムの会話をより人間らしくすることだ。本稿では会話型UX設計という新しい分野と、そこに注ぎ込まれる専門技術について、2人の研究者が考察する。(2018/5/13)

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)

LinuxとWindowsの壁を乗り越える
Dockerコンテナの移植性を高める「LinuxKit」のメリットとデメリット
コンテナプラットフォームは高度な移植性を実現する。だがコンテナの移植性には幾つかの制限がある。永続ストレージ、異なるコンテナ形式などがその例だ。(2018/5/8)

調査会社Forresterレポート
人間はAI、RPAとどうコラボレーションをすべきか、先進事例を見る
人間と機械のコラボレーションが進めば、働き方はよりシンプルで生産的で人間らしいものになる――調査会社Forrester ResearchのAI、RPAに関するレポートを紹介する。(2018/5/6)

WatsonとSiriの連携も実現?
AppleとIBMが人工知能(AI)で協業拡大、iOS向けAIアプリの開発が加速か
IBMとAppleは、AppleのiOS向けAIサービスやアプリ開発を促進するため、エンタープライズモビリティーパートナーシップを拡張した。(2018/4/28)

まだ成熟していない分散型台帳技術(DLT)
ブロックチェーン技術の実装に役立つ「Unified Rules Model」(URM)とは
ブロックチェーン技術はガバナンスプロセスの効率を上げるのに役立つ。だが分散型台帳技術(DLT)を最大限に生かすには、幾つかの課題を解決する必要がある。(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)

機能と用途を探る
ビジネス向けチャットbotに何ができる? どう使う?
かつて「AOL Instant Messenger」などで人気を集めたチャットbotだが、今度は企業の業務用モバイルアプリで活躍の場を広げそうだ。(2018/4/5)

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)

自分の担当ではないと抵抗するのは時間の無駄
Windows管理者が磨きをかけるべき5つのスキル
企業のWindows Server管理者には、データセンターの管理者と同様に、システム全体のパフォーマンスを向上させるための定期メンテナンスとアップグレードのスキルが求められる。(2018/4/3)

CW:将来どちらを選択するか
サーバレス対マイクロサービス──現時点で知っておくべきこと
支持を集めつつあるサーバレスコンピューティングを採用すべきか否か。サーバレスとマイクロサービスの長所・短所は何か。現時点で知っておくべきことをまとめた。(2018/3/29)

CW:送信者偽装を検知
フィッシング/なりすまし攻撃を防ぐDMARCのススメ
フィッシング詐欺に引っ掛かってしまう原因の1つが、なりすましによって信頼できる送信者であると誤認することだ。DMARCによってなりすましを防げれば、不審なメールを検知できるようになる。(2018/3/28)

通説を検証する
IoTについて誤解をしている5つのこと
IoTはB2Cのもの? たくさんの機器がつながるほど成果が出る? セキュリティが確保できないって本当? IoTにまつわる5つの通説を検証する。(2018/3/19)

「物理層」「仮想化層」「管理層」で考える
いまさら聞けない、ソフトウェア定義データセンター(SDDC)の基礎知識
ソフトウェア定義データセンター(SDDC)のデータ管理アプローチでは、「物理」「仮想化」「管理」の3つの論理層に分けてプロセスを考える。それぞれの層でできることは何か、基礎知識を整理する。(2018/3/14)

専門家がOSスリム化の流れを説明
コンテナはWindows Serverを全く違うものに変えるかもしれない
アプリケーションのコンテナ化の影響により、MicrosoftはWindows Serverを大幅に見直し、最低限必要な機能だけを搭載したバージョンを投入する可能性がある。(2018/3/13)

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)

DevOpsやマイクロサービス開発にも対応か?
「ITIL 2018」発表へ “本当の”ベストプラクティス実現のための長い道のり
ITILが最後に更新されたのは、DevOpsの黎明(れいめい)期だった。ITのテクノロジーは急速に進化している中、ITIL 2018は多種多様なIT部門にとって強力かつ有用なものにならなければならない。(2018/2/28)

拡張性やサードパーティーとの連携に注目
徹底比較:AWS、Google、Azureのチャットbot開発基盤はどれが最適?
音声やテキストメッセージでアプリケーションとやりとりしたいユーザーが増え、チャットbotの人気が上昇中だ。これに伴い、パブリッククラウドでのチャットbot開発が注目を集めている。(2018/2/23)

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)

組織の垣根を越えるセキュリティの共通言語
NISTの「Cybersecurity Framework」でクラウドのセキュリティを強化する方法
米国国立標準技術研究所(NIST)が発行した「Cybersecurity Framework」を「Amazon Web Services」(AWS)や「Microsoft Azure」などのクラウドサービスで活用して、セキュリティを強化する最善の方法を解説する。(2018/2/14)

次世代のデータセンターアーキテクチャとして期待
コンポーザブルインフラはハイパーコンバージドに次ぐ大ブームを巻き起こすか
昨今のITシステムは、柔軟性が向上し、価格が低下して、近代化が加速している。そして、プログラム可能なインフラがHCIとCIに次ぐ一大ブームを巻き起こすかもしれない。(2018/2/14)

中途半端は危険
セキュリティパッチの検証と導入はスピードが命、具体的な進め方は
ゼロデイ攻撃の危険性はかつてないほど増している。だからといって、検証していないパッチを運用システムに適用することも危険だ。運用環境の外部でパッチを迅速に検証する手段がなければ、それは重大なリスクだ。(2018/2/13)

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)

記事と注目キーワードから探る
2018年の「デジタルトランスフォーメーション」、その最重要課題は?
2017年に掲載したCIO向け記事では、デジタルトランスフォーメーション、高速化、スケーリング、そして明確なコミュニケーションの必要性に関するテーマが注目された。2018年は?(2018/1/22)

ストレージベンダーの群雄割拠が加速
データストレージ2018年のトレンド:話題を独占する5つのテクノロジーとは
データストレージは着実な進化を遂げている。本稿では2017年を振り返りつつ、2018年に話題となるであろう5つの技術について解説する。(2018/1/8)

APIゲートウェイという戦略
APIとマイクロサービスをまとめて管理する方法
APIとマイクロサービスは一緒に管理することができるのだろうか。本稿では、APIとマイクロサービスは個別よりも一緒に管理する方が良い理由と、その方法を解説する。(2017/12/27)

ランサムウェア被害者に第三の選択肢を提供
身代金を支払うその前に、対ランサムウェア復号ツール
「No More Ransom」イニシアチブは、ランサムウェアによって暗号化されたデータを復号するツールを無償で提供している。さらに、McAfeeは復号ツールの開発を支援するフレームワークを公開した。(2017/12/27)

AIサービス競争はこれから本格化
大手のAIサービスは画像認識や音声認識の次のレベルへ
ACCAのトルーデル会長は、AIがクラウドコンピューティングのキラーアプリになると考えている。同氏は各社の取り組み、そして今後のAIサービスの動向をどのように予想しているのか?(2017/12/19)

Microsoft Azure、AWS Elastic Beanstalkを利用
DjangoとCakePHPを比較、あのPaaSと相性の良いWeb開発フレームワークは?
PaaSサービスとWeb開発フレームワークの相性が良いかどうかを確かめるのは難しい。本稿では、ニーズに最適なフレームワークを選ぶ方法を考える。(2017/12/5)

機械学習やワークフローを強化
IBM、MicrosoftのAIを搭載したBoxにIT担当者が夢中になる理由
Boxは人工知能(AI)と機械学習の技術を導入した新たな機能を提供する。ユーザーは、スマート検索オプションや、カスタマイズしたコンテンツを表示するフィードを利用できるようになる。(2017/11/29)

併用がトレンド
IaaSとPaaSを比較 開発者目線で見たメリットは?
開発にIaaSとPaaSのどちらを使うかは、両者の主な違いを理解してから決めるべきだ。本稿ではこの違いを考える。(2017/11/22)

データベース管理者の生産性向上へ
徹底比較:AWS、Google、AzureのDBサービス 最適な組み合わせとは
Webベースのアプリケーションの運用基盤としてPaaSを選択し、移行する場合、データベースについても必ず考慮すべきだ。データベースを完全にサポートしているクラウドインフラに移行するメリットを以下で詳しく検討しよう。(2017/11/21)

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)