IT運用管理のベストプラクティス
「ITIL 4」公開へ 従来のITILとの違いはモジュール化
ITサービスの設計保守に用いるガイダンスの新版「ITIL 4」が公開される。本稿では企業のITサービスマネジメントにおける課題と、この新しいガイダンスの特徴について紹介する。(2018/9/21)

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)

IT担当者なら要チェック
モバイルアプリの3大トレンド「PWA」「Androidプレビューアプリ」「Swift」とは?
モバイルアプリ開発の3つの新たな戦略が今後のアプリ開発方法を変える可能性がある。この3つの中から自社に適した手法を考えてはどうだろう。(2018/9/14)

運用スキルの見直しが迫られている
サーバレスを使いこなすにはIT運用専門家の「コーディング能力」が必要な理由
サーバレスインフラの管理を成功させるには、IT運用部門の協力が欠かせない。だが運用のプロフェッショナルも、システムエンジニアリングのスキルやインフラをコードで表現するスキルを磨く必要がある。(2018/9/11)

開発者から見たPaaS
PaaSの余りあるメリットと、注意すべきリスク 比較時に聞くべき質問とは
適切なPaaS環境があれば、開発者は「正しく動作するアプリケーションを作る」という最も重要な点に専念できる。だが、PaaS環境は新しいリスクももたらす。特にロックインに関するリスクが生まれる。(2018/9/7)

どのツールを使い、どうやってアプリをテストするか
iOS、Androidの両方で動くモバイルアプリを開発するためのツールとは
クロスプラットフォームモバイルアプリを開発しようという決断は、IT担当者にとって最初の一歩にすぎない。本稿では、使用するツールの選択肢やアプリのテスト方法を紹介する。(2018/8/31)

Amazon Web ServicesやMicrosoftに差をつけられるか
Googleの機械学習用プロセッサ「Cloud TPU」の長所と短所
Googleは「TensorFlow」のパフォーマンスを向上させるため、Cloud TPUというマイクロプロセッサを提供している。クラウド機械学習市場で有力な立場を築いているかのように見えるGoogle Cloud Platformだが、TPUには課題も見られる。(2018/8/30)

多要素認証(MFA)や統合エンドポイント管理(UEM)が有効
モバイルデバイスを脅威から守る基本の「き」 ユーザーに伝えることは?
モバイルデバイスへの脅威が増加している。本稿ではIT担当者が抱える問題を再検討し、従業員のモバイルデバイスをサイバー攻撃から保護する戦略のヒントと、セキュリティ技術を紹介する。(2018/8/24)

AIはパターンマッチングを超えられるか?(前編)
パターンを学習する「機械学習」でできること、できないこと
機械学習、深層学習は与えられたデータセットからパターンを学習し、パターンマッチングを行う。実務分野に応用されて成果を出す一方で、機械学習がうまく適用できない分野も見えてきた。(2018/8/24)

サーバレスとコンテナ技術でも変わらない
「サーバレスでも開発者はインフラを気にすべきだ」と専門家が口をそろえる理由
サーバレスアーキテクチャとコンテナ技術のおかげで、新しいアプリケーションを構築する際のインフラの役割は小さくなっている。それでも、開発者にとっては残念な話だが、インフラの重要性は変わっていない。(2018/8/17)

分析機能とセキュリティを強化
Windows 10の更新とアップグレードを簡単にする7つの機能
Microsoftが同OSに搭載している「SetupDiag」「ロールバックスクリプト」など、Windows 10の更新とアップグレードのプロセスを単純化するための7つの機能を紹介する。(2018/8/15)

Nokiaの事例
「AWS Greengrass」でIoTアプリをクラウドとシームレスに連携させるには
AWS Greengrass上でIoTアプリケーションを構築する際の、さまざまなアプリケーションとインフラストラクチャの連携について考えてみよう。(2018/8/9)

サービス変革に欠かせないbot活用
カスタマーサポートのチャットbotが人間よりも優れている点
AIを使ったチャットbotはカスタマーサービス業務の一部を自動化し、従業員が本当に大切な仕事に専念できるようにすることによって企業の変革を支援する。(2018/8/6)

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)

傾向と対策を解説
バックアップも破壊する「DeOS型攻撃」(サービス破壊型攻撃)とは?
攻撃者の目的は機密情報の取得だけでない。最近はデータの破壊やビジネス停止を目的とする「DeOS型攻撃」の脅威が深刻化しつつある。(2018/7/23)

開発チームの時間を節約する
サーバレスアーキテクチャの長所と短所 コンテナとの違いは?
サーバレスのトレンドは開発者にメリットをもたらす可能性がある。だがトレードオフは必要だ。サーバレスコンピューティングには開発者が理解すべき側面がたくさんある。(2018/7/20)

「物理的に」データに触れさせる案も
Airbnbが実践するBIベストプラクティスは使いやすさファースト
AirbnbとUnivision Communicationsが「Real Business Intelligence」カンファレンスで、成長促進とコスト削減の一助とするために使っているBI戦略を紹介した。(2018/7/20)

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)