歴史から探る相違点と類似点
「WildFly」「JBoss EAP」の基本的な違いは? Java2大APサーバ比較
「Java」のアプリケーションサーバ「WildFly」と「Red Hat JBoss Enterprise Application Platform」(JBoss EAP)は何が違うのか。両者には共通する部分は多いものの、明確な違いがある。(2020/10/26)

新旧ストレージシステムを比較【中編】
「NAS」「SAN」「DAS」と「コンポーザブルインフラ」の基本的な違いとは?
「NAS」「SAN」「DAS」といった従来のストレージアーキテクチャに加え、近年は「コンポーザブルインフラ」が登場した。NAS、SANを紹介した前編に続き、本稿はDASとコンポーザブルインフラを紹介する。(2020/10/6)

AIが自動診断とアドバイス、視覚化を提供
Apache Cassandraの運用負荷を低減するAIOpsサービス登場
「DataStax Vector」は、OSSのデータベース「Apache Cassandra」の運用をサポートするAIOpsサービスだ。このサービスによって何が実現するのか。(2020/9/9)

コンテナネットワークの基礎知識【第4回】
Kubernetesだけじゃない「コンテナオーケストレーター」 Mesos、Swarmとは?
「Docker」の普及で利用が広がったコンテナ。その大規模運用の際に威力を発揮するのが「コンテナオーケストレーター」です。「Kubernetes」などの主要なコンテナオーケストレーターを紹介します。(2020/10/14)

小さく始めて大きく育てる
データ分析を阻害する「システムのサイロ化」を解消できる方法とは?
データをビジネスで有効活用するには、複数のデータソースからデータを1カ所に蓄積し、組織横断で利用できる仕組みが望ましい。手頃にスモールスタートでき、将来的な拡張も見据えたデータ活用システムの理想像とは。(2020/7/22)

AIでコンテナを管理する【後編】
コンテナ管理を「AI」で楽にするために必要な手段とは?
コンテナ監視を省力化するために、AI技術を応用することは効果的だ。その際に必要な手段を紹介する。(2020/5/21)

Kubernetesストレージの基礎【後編】
あらゆるストレージとデータソースをコンテナ化して統合する「Rook」の魅力
Rookは、各種ストレージハードウェアやクラウドストレージ、SQLおよびNoSQLデータベースをまとめてソフトウェア定義ストレージ化する。Kubernetesユーザー注目のソリューションの魅力と課題を紹介する。(2020/5/13)

「データカタログ」とは何か【後編】
「データカタログツール」とは? 主要機能とベンダーを紹介
データ分析担当者は、分析に利用するデータの入手に苦労することがしばしばある。そうした課題に対処する手段が「データカタログ」ツールだ。その主要機能とベンダーを取り上げる。(2020/5/13)

NAND型フラッシュメモリの進化と現実【後編】
「QLC」と「TLC」の違いとは? NAND型フラッシュメモリの賢い選び方
「QLC」方式と「TLC」方式のNAND型フラッシュメモリのどちらが適切かは、どのような基準で判断すればよいのか。用途に注目して両者を比較する。(2020/5/2)

岐路に立つオープンソース精神
ライセンス変更によるOSSのクラウド利用制限を巡る懸念
AWSはオープンソースを搾取している。OSS企業のライセンス変更に始まりNew York TimesによるAWS批判記事へと発展した騒動は今、ライセンス変更に対する疑問に進展した。他のOSS企業・団体の意見とは?(2020/2/21)

病院では既に実用段階
ディープラーニングの分散トレーニング基盤「Apache SINGA」
シンガポール発のプロジェクトがApache Software Foundationのトップレベルプロジェクトに昇格。ディープラーニングモデルを効率的に分散トレーニングさせることができ、既に実用化されているという。(2020/2/5)

「Kubernetes」か「Mesos」か【後編】
「Kubernetes」と「Mesos」 コンテナ管理にはどちらを選ぶべきか?
コンテナを連携させながら運用する場合では「Kubernetes」「Apache Mesos」のどちらを選ぶべきだろうか。システム構成や目的によって異なる選択のヒントを紹介する。(2020/1/31)

「Kubernetes」か「Mesos」か【中編】
「Kubernetes」で複数のコンテナを管理するには?
コンテナエコシステムにおいて「Kubernetes」は中心的な存在だ。さまざまな周辺ツールが存在する中で、複数のコンテナを連携させる際、Kubernetesをどのツールと併用すればよいのだろうか。(2020/1/24)

「Kubernetes」か「Mesos」か【前編】
コンテナ連携ツール「Mesos」とは? 「Kubernetes」との違いは
複数のコンテナを連携させながら管理する手段は「Kubernetes」だけではない。有力な対抗馬が「Apache Mesos」だ。Mesosにはどのような特徴があるのか。(2020/1/17)

速くて安全なDevOpsを実現するために
コンテナアプリのセキュリティ、「シフトレフト」を成功させる方法
自動化を駆使してコンテナアプリのDevOpsサイクルを回すとき、忘れてはならないのがビルド段階からデプロイ後までのライフサイクルを通したセキュリティ対策だ。OpenShiftを採用する場合に一緒に検討すべきポイントを整理する。(2019/12/18)

5つの観点から比較
いまさら聞けない「Apache HTTP Server」と「Apache Tomcat」の違いとは?
Webサーバ構築のためのソフトウェア「Apache HTTP Server」と「Apache Tomcat」の違いとは何か。目的や導入条件、アーキテクチャなどの観点から両者を比べる。(2019/11/29)

バークリー音楽大学がボストン音楽院の統合で直面
音楽大学は「大学統合」で生じたシステム連携問題をどう乗り越えたのか
バークリー音楽大学は、ボストン音楽院との統合を受けて、2校のシステムを連携し、共通のデータ分析基盤を構築する必要があった。そのためのデータ統合ツールとして、SnapLogic製品を選んだ理由は何か。(2019/9/19)

AIを顧客体験に生かすAGCOの挑戦
農機大手がAWS「Redshift」「SageMaker」で顧客体験向上 導入時の苦労は?
農業機器大手のAGCOは「Amazon Redshift」「Amazon SageMaker」などのAWSサービスを利用して、AIベースの新しいマーケティングツールと顧客向けポータルの開発を進めている。競合がひしめく市場で勝ち残るためだ。(2019/9/4)

事例に学ぶAIOpsの実力
AIによるIT運用「AIOps」を導入した金融業が、あえて手作業を残す理由
「AIOps」ツールがあれば、ITインフラの管理を効率化できる可能性がある。だが人手を介さない自動化機能でどこまで対処できるかは、依然として議論の余地がある。(2019/8/28)

GCPの「ビッグデータ分析サービス」10選【後編】
「Googleマップ」「Gmail」を支えるシステムも GCPのビッグデータ分析サービス
Googleが提供しているビッグデータ分析サービスは多彩だ。中には「Google検索」「Googleアナリティクス」などの裏側で稼働するシステムを基にしたサービスもある。5つの主要サービスをピックアップして説明する。(2019/7/31)

GCPの「ビッグデータ分析サービス」10選【前編】
「BigQuery」だけではない GCPのビッグデータ分析サービスの違いは?
Googleは「Google Cloud Platform」(GCP)のサービスとして、ビッグデータ分析サービスを提供している。主要な10種類のうち、「BigQuery」を含む5種類を紹介する。(2019/7/23)

「SAP HANA」の基礎知識【前編】
いまさら聞けない「SAP HANA」とは何か? 主要機能と利用事例をおさらい
2010年の提供開始以来、「SAP HANA」はさまざまな変化を遂げてきた。その主要な機能と用途を紹介する。(2019/7/10)

セキュリティのベストプラクティスを紹介
Windows管理者が知りたい「Linuxデスクトップ」4つの注意点
LinuxもWindowsと同様に、セキュリティの確保が重要になる。これまでWindowsデスクトップを中心に管理してきたIT担当者のために、Linuxデスクトップのセキュリティに関して注意すべき項目を確認しておこう。(2019/7/7)

キャッシュレス決済サービスの安定稼働までの道のり
PayPay「100億円祭り」を襲うトラブルの数々 AWSでアクセス急増をどう耐えたか
QRコード決済サービス「PayPay」の「100億円キャンペーン」第1弾は、注目の的となった半面でシステム障害が相次いだ。同社はその後、大量のトラフィックを処理するシステムを「AWS」でどう構築したのか。(2019/7/10)

コスト、手軽さ、スキル、何を重視する
ハイブリッドクラウドは“異種混合”と“同種混合”のどちらを選ぶべき?
主要クラウドベンダーがオンプレミス分野で製品を投入し、「ハイブリッドクラウド」を構成するモデルとして「異種混合モデル」と「同種混合モデル」が登場している。その長所と短所について説明する。(2019/6/25)

事例で探る「SAP HANA」の実力【後編】
企業は「SAP HANA」を何に利用しているのか? 3大用途を紹介
「SAP HANA」にはワークフローの改善、意思決定支援、データ統合という3つの長所がある。企業におけるSAP HANAの用途にはどのようなものがあるだろうか。(2019/6/25)

収益増をどうやって成し遂げたのか
Amazonには貢がない――小売大手がAWSではなく「Google Cloud」を選んだ理由
小売大手のKrogerにとって、同社の顧客が利用する検索エンジンのシステムを「Google Cloud Platform」に移行させることは簡単ではなかった。迅速にこれを成し遂げられたのは正しい計画と適切な人材があったからだ。(2019/6/21)

見え隠れするMSの真意
AWSやGoogleとは違う、MicrosoftのAIプラットフォーム戦略
オープンソースソフトウェアも活用し、AIプラットフォームの強化を続けるMicrosoft。バイスプレジデントのガスリー氏は、競合他社とは異なる戦略があると語る。(2019/6/19)

電力設備の有効活用からカラス撃退まで
中部電力がデータの“脱サイロ化”に「Tableau」を選んだ理由
システムの「サイロ化」の課題を抱えていた中部電力は、課題解決のためにデータ分析システムを構築し、可視化ツールとして「Tableau」を導入した。Tableau選定の理由とシステムの運用体制、実際の活用例を紹介する。(2019/6/17)

注目サブスクリプションサービスが活用
クラウド機械学習「Databricks」は「反Amazon共同体」の頼れる味方
小売業が「Amazonプライム」に対抗するためのサービスを提供するShopRunnerは機械学習をどう活用しているのか。同社データサイエンス部門トップが語った。(2019/6/13)

Hadoopの運用を楽にして、データ分析に集中するには
ビッグデータ分析のために「Apache Hadoop」などの分析基盤を利用する企業は少なくないが、運用の複雑さやオーバープロビジョニングといった課題がある。「Hadoopをもっと楽に使いたい」という読者に、有効な解決策を詳しく説明する。(2019/6/5)

クラウドで復活する「DWH」【後編】
アスリート向けSNSのStravaが「クラウドDWH」を導入 選定の鍵は管理の容易さ
再活性化の兆しを見せるDWH市場では、注目すべき新興ベンダーが登場している。その実力はどうなのか。新興ベンダーのクラウドDWHを活用するStravaの導入事例を基に探る。(2019/5/27)

マルチクラウド環境のデータ連携を考える
クラウドから別のクラウドへのデータ移行を容易にする手段10選
複数のクラウドを利用するマルチクラウド環境では、データの移行が複雑になる。クラウド同士のデータ移行に利用できる10個の製品/サービスと、その特徴を解説する。(2019/5/13)

クラウドで復活する「DWH」【前編】
AWS、Microsoft、IBMも注力する「クラウドDWH」 ライバルHadoopに勝る勢い
Hadoopの登場で守勢に立ったDWHが、クラウドに新たな活路を見いだしている。活性化の兆しを見せるDWH市場で、クラウドDWHが特に存在感を増している理由を探る。(2019/5/10)

オープンソースとクラウドプロバイダー(後編)
Redis Labsの2度のライセンス変更はフリーライドを防げるか
クラウドプロバイダーがオープンソースベースのサービスを展開すると、開発企業のサポートビジネスは破綻する。オープンソースビジネスは転換点を迎えているのかもしれない。(2019/4/24)

IBM、Cloudera、Domino Data Lab、Oracle以外にも
人工知能(AI)で急成長のデータサイエンスツール、商用とオープンソースの違いは?
商用製品からオープンソースまで、人工知能(AI)を使ったデータサイエンスツールの選択肢が広がっている。うまく利用すれば、データアクセスや分析モデル作成、データ管理の共同作業が簡便になるだろう。(2019/4/15)

Gartnerのアナリストが予測
データ分析の3大トレンド「拡張分析」「自然言語検索」「グラフ分析」とは?
「『拡張分析』『自然言語』『グラフ分析』が、データおよびアナリティクス市場を変えつつある」とGartnerは指摘する。これに伴い、ユーザーはより簡単にデータを理解、共有できるようになってきている。(2019/3/25)

ケース別に分けて紹介
性能向上は「システムをデータに近づける」「データをシステムに近づける」のいずれか
優れたアプリケーションパフォーマンスに対する欲求は尽きない。遅延を減らすためには、データの方をシステムに近づけるか、システムの方をデータに近づけるか、どちらが適切なのだろう。(2019/3/19)

ArangoSearchとGeoJSONサポート
マルチモデルデータベース「ArangoDB」に要注目
数あるNoSQLデータベースの中で特異な位置を占めるのが、複数のデータモデルをサポートする「ArangoDB」だ。(2019/3/19)

ビッグデータクラスタやPolyBaseなども強化
徹底解説:SQL Server 2019で追加・強化された驚きの機能とは
Microsoftは「SQL Server 2016」と「SQL Server 2017」をリリースした直後から、既に「SQL Server 2019」を発売する準備をしていた。そのため、同社は驚くほど多くの新機能を短期間で追加している。(2019/2/22)

MongoDBやConfluentはライセンス変更で自己防衛
「クラウド大手はOSSベンダーから“搾取”している」は本当か
AWSをはじめとするクラウド大手が、自社のデータベースサービスにOSSを採用するようになった。そのことからMongoDBなどのOSSのベンダーは、強力な手段である「ライセンス」を使って資産を守ろうとしている。(2019/2/21)

多くの専門家が「必要」と認める機能は?
データサイエンティストを楽にする ビッグデータ分析ツールの10大「必須機能」
ビッグデータ分析ツールを探しているなら、さまざまな機能がある中でも10個の機能に注目してほしい。特に、分析結果を埋め込む機能、他のアプリケーションとの連携機能、バージョン管理機能は確認しておきたいところだ。(2019/2/15)

Kubernetesが生み出す変化
進化するコンテナ技術 2019年にさらに人気が高まる理由とは
コンテナ化の流れが減速する気配はない。コンテナの進化に主眼を置いたさまざまな技術、製品、ベンダーの取り組みが増え、2019年はコンテナを取り巻く環境が大きく変化する年になりそうだ。(2019/2/5)

コンテナが仮想マシンの立場をなくす?
仮想マシンとコンテナの今後を考える それぞれの強みを生かした運用とは
DockerやKubernetesなど、コンテナ技術の進化に伴い、企業IT部門の仮想マシン(VM)の存在を脅かすエコシステムが台頭している。少なくとも、その重要性が脅かされているのは間違いない。(2019/1/29)

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)