「データベース」関連の 事例・比較・解説 などの記事一覧

ノイジーネイバーへの対策【前編】
いまさら聞けない「クラウドのうるさい隣人」問題はなぜ起こる？
クラウドインフラは仮想化技術を利用して、単一の物理サーバを複数のユーザーが使えるようにしている。しかし、このIT環境では「うるさい隣人」（ノイジーネイバー）問題が起こる可能性がある。どのような問題なのか。（2025/3/24）

プロキシファイアウォールを徹底解説【後編】
「プロキシサーバ」と「プロキシファイアウォール」は何が違うのか？
プロキシサーバとプロキシファイアウォールは通信を中継する点で共通するが、異なる点もある。どのような違いがあるのかを解説する。（2025/3/21）

AWSのバックアップ術【後編】
AWSでコスト効率よくバックアップする方法とは？　ベストプラクティスを解説
AWSのバックアップ一元管理サービス「AWS Backup」はその機能で容易にデータやシステムのバックアップが可能だ。AWS Backupのコスト効率を高め、未曽有の災害からも復旧できるようにするには。（2025/3/20）

TechTargetジャパンエンジニア読本集
「RDBMS」以外にもこれだけある“主要DBMS”　選び方のポイントは？
RDBMSを含め、さまざまなDBMSの中から自社の用途に適したものを見極めるためには、それぞれの特徴を理解しておく必要がある。主要なDBMSの種類とそれぞれの長所、短所を解説する。（2025/3/19）

教育機関向けシステムに不正アクセス【前編】
生徒や教員のデータが流出　「PowerSchool」の侵害はこうして起きた
教育機関を狙う攻撃として、教育現場で使われるツールを“経由”したデータ盗難がある。米国で起きた攻撃例を解説する。（2025/3/18）

脱MacからのWindowsは正解か？【第1回】
Macに愛想が尽きた人が「Windowsこそ絶望だった」と感じる理由
長年「Mac」を使い、近年はややApple製品への期待感が薄れてきたユーザーとして、「Windows」搭載PCを使ってみることにした。両者にはさまざまな違いがあるが、筆者にとって許容しにくい問題が幾つかあった。（2025/3/16）

AWSのバックアップ術【前編】
「AWS Backup」とは何か？　クラウドのバックアップ術を解説
あらゆるシステムで障害は発生するため、事業継続にはバックアップ計画が不可欠だ。AWSの「AWS Backup」を例に、バックアップの重要性を解説する。どのようにクラウドでバックアップを進めればいいのか。（2025/3/13）

“3つの移行手法”と代替策
「S/4HANA」に移行すべきか？　“2027年問題”の対処法を徹底解説
SAPの旧世代ERP製品が2027年にサポート切れを迎え、ユーザー企業は次世代ERP「S/4 HANA」への移行を迫られている。本稿は「なぜ移行すべきか」「移行すべきかどうか」「どのように移行すべきか」という問いに答える。（2025/3/13）

記録的な“身代金支払い額”の謎【後編】
「サイバー攻撃開示」の義務化がむしろ“逆効果”なのはなぜ？
大規模なランサムウェア攻撃が相次ぐ中、米国はサイバー攻撃の事後報告に関する規則を施行した。だがこの規則が、企業に身代金支払いを促す原因になるという指摘がある。なぜ逆効果をもたらし得るのか。（2025/3/12）

買収の候補企業は？
Docker「売却」も？　2400万人が使うコンテナ管理ツールの未来は
業界関係者の間では、Dockerの元Oracle幹部によるCEO交代が、大手企業のソフトウェア開発事業への統合に向けた前兆ではないかとの見方が広がっている。買収の可能性のある企業とは。（2025/3/6）

エグレスを基礎から【第1回】
ITの世界で「エグレス」（Egress）はどういう意味？　実例で解説
エグレス（Egress）は「退出」や「脱出」を意味する。この言葉はクラウドコンピューティングやネットワーク、セキュリティなどの文脈ではより多様な意味合いを持つことがある。（2025/3/5）

原因はまさかの「初歩的ミス」
DeepSeekの生成AIにセキュリティ専門家が“絶望した”理由
中国のAI技術ベンダーDeepSeekの同名AIチャットbotサービスのセキュリティ対策の不備が指摘されている。DeepSeekのセキュリティ対策を分析したある専門家によると、初歩的なミスがあった。（2025/3/4）

RustとPythonを比較【第4回】
人気のプログラミング言語「Rust」と「Python」の違いは何か？
「Rust」と「Python」はそれぞれ異なる設計思想を持ち、複数の対照的な仕組みを備える人気のプログラミング言語だ。両者の特徴をさまざまな視点で比較する。（2025/3/4）

生成AIのデータ漏えいを防ぐ【前編】
“生成AIのデータ漏えい”はこうして起こる　よくある6つの事例
生成AIの使い方を誤れば、機密情報や個人情報が漏えいするリスクがある。データ漏えいが発生するのはどのような場面なのか。6つの例を紹介する。（2025/2/18）

クラウドデータレイクとは何か【後編】
オンプレミスにはない「クラウドデータレイク」の長所と短所とは？
クラウドデータレイクには、オンプレミスのデータレイクにはない利点と欠点がある。どのような場面で役に立つのか。利用可能なサービスにはどのようなものがあるのか。（2025/2/13）

クラウドデータレイクとは何か【前編】
いまさら聞けない「データレイク」とは？　データウェアハウスとの違いは
ビジネスにおけるデータ活用が求められる中、クラウドデータレイクへの注目が高まっている。なぜデータレイクをオンプレミスシステムではなくクラウドサービスで運用する必要性があるのか。（2025/2/6）

IAMの「8大ポイント」【中編】
いまさら聞けない「破られないパスワード」の“4つの条件”とは
「IAM」（IDおよびアクセス管理）の中核的な取り組みの一つがパスワード設定だ。不正利用に強いパスワードづくりのポイントとは何か。IAMのチップスを集めた。（2025/2/6）

TechTargetジャパンエンジニア読本集
AIが“意味”を理解できる立役者「ベクトルデータベース」の秘密
画像や文章の「意味」を理解できるAIモデルを支えているのが「ベクトルデータベース」だ。従来のリレーショナルデータベースが抱える課題をどう解決し、何に役立つのか。（2025/2/5）

AI時代の検索はどう変わるのか【中編】
「AI検索」と「Google検索」は全くの別物？　根本的な違いは
AIを搭載した検索エンジンと、「Google検索」をはじめとする従来型の検索エンジンの仕組みは何が異なるのか。それぞれの特徴と違いについて詳しく解説する。（2025/2/5）

2025年のVMwareはどうなる【前編】
「VMwareを脱却したい派」と「値上げも歓迎派」それぞれの意見は
BroadcomはVMwareを買収後、さまざまな変化を起こした。否定的な見方をする顧客やアナリストもいる一方で、Broadcom買収後のVMwareの姿勢を評価する意見もある。（2025/1/29）

クラウド移行ガイド【後編】
徹底解説：レガシーアプリの「クラウド移行」を成功させる6つのステップ
レガシーアプリケーションのモダナイゼーションをする方法として、クラウドサービスに移行するアプローチがある。どのような手順で移行すればよいかを解説する。（2025/1/27）

Microsoft Azure、Google Cloudに続く
「AWS×Oracle Database」が実現　連携強化の裏にあるOracleの“野心”とは？
「Oracle Database」を「Amazon Web Services」（AWS）で直接利用できる「Oracle Database@AWS」が登場した。「Microsoft Azure」と「Google Cloud」に続いてAWSとの連携を強化したOracleの狙いとは。（2025/1/20）

“あのライセンス体系”を評価して「JUST.DB」を選定
セイコーフューチャークリエーションが「ノーコード」導入　選定の決め手は？
システム開発の迅速化を目的に、「ノーコード」ツールとしてジャストシステムの「JUST.DB」を導入したセイコーフューチャークリエーション。選定の決め手となったのは何だったのか。（2025/1/17）

生成AIやデータ処理機能強化の目的は
Broadcomの「VMware改革」には“隠された狙い“がある？
Broadcomが買収したVMwareの新戦略は、生成AIやデータ管理機能の追加などの強化策がある一方で、ライセンス体系の変更も盛り込まれている。この戦略転換はVMwareユーザーにどのような影響をもたらすのか。（2025/1/8）

データサイエンティストを目指す方法【中編】
データサイエンスのスキルを生かせる“引く手あまた”の職種まとめ
データサイエンス人材の需要が高まっている。データサイエンスのスキルを習得しておくと、データサイエンティストに限らず、さまざまなキャリアにつながる可能性がある。どのような職種があるのか。（2024/12/28）

データサイエンティストを目指す方法【前編】
年収1600万円も夢じゃない「データサイエンティスト」の“4大スキル”とは？
データに基づいた意思決定の必要性が高まる中、データサイエンティストの需要も高まりを見せている。企業から求められるデータサイエンティストを目指すには、どのようなスキルが必要なのか。4つのスキルを紹介する。（2024/12/27）

時間がたっても要注意の脆弱性
終わりなき「MOVEit」攻撃　“Amazonからもデータ流出”の恐ろしい手口とは
ファイル転送ソフトウェア「MOVEit」を悪用した攻撃が2023年に注目を集めたが、その攻撃活動はまだ続いている。脆弱性は解消しない限り、時間がたっても悪用され得る。最近、被害を受けている組織はどこなのか。（2024/12/26）

欧州委員会にも働き掛け
あの“福祉大国”が住民の情報を収集する“監視国家”に変貌した深い理由
デンマーク福祉当局が同国居住者の個人情報を収集し、アルゴリズムを用いて障害者や移民など社会的弱者を監視している実態が明るみに出た。国際人権NGOが指摘する問題の真相とは。（2024/12/25）

主要DBMSとその機能【後編】
RDBMSの他にもこれだけある「主要DBMS」の種類と特徴
RDBMS以外にも、企業は用途に応じてさまざまなDBMSを選択できる。どの用途にどのDBMSが適するのかを判断するために、主要なDBMSの種類とそれぞれの長所、短所を知っておこう。（2024/12/25）

Ceph徹底解説【後編】
分散ストレージ「Ceph」はクラウドに何をもたらしたのか？
クラウドサービスの利用拡大に合わせて利用が広がってきた「Ceph」。なぜ広くCephが使われるようになったのか。その背景にある事情と、各ベンダーが提供している商用ツールを紹介する。（2024/12/24）

採用担当者泣かせの“あの業務”を効率化
人材採用で「ChatGPT」を使い倒す8つの活用術とAI特有の“落とし穴”
人材採用にかかる時間と費用を削減するには、ChatGPTをどのように活用すればいいのか。注意点と共に、採用業務の効率化につながる8つの具体的な活用術を紹介する。（2024/12/23）

主要DBMSとその機能【前編】
いまさら聞けない「RDBMS」と「非RDBMS」の違いを歴史から学ぶ
DBMSにはRDBMS以外にもさまざまな種類が存在する。どのDBMSを使用するかを決める前に、それぞれの長所と短所を知っておくことが大切だ。RDBMSをはじめとする主要DBMSを解説する。（2024/12/18）

抽選でAmazonギフトカードが当たる
「HCIの導入・検討・情報収集の状況」に関するアンケート
簡単なアンケートにご回答いただいた方の中から抽選で10名にAmazonギフトカード（3000円分）をプレゼント。（2024/12/17）

AWS re:Invent 2024現地レポート
AI開発はどこまで楽になる？　Sagemaker、Bedrock、Amazon Qの新機能を徹底解説
2024年12月2〜6日に開催された「AWS re:Invent」では、同社の生成AIサービス「Sagemaker」「Bedrock」「Q」の新機能が発表された。AI開発はどう変わるのか。（2024/12/10）

オンプレミスDWHとクラウドDWHを比較【後編】
「DWH」はオンプレミスとクラウドのどちらを選ぶべき？　7つの観点で比較
DWHの選択で避けて通れないのが、オンプレミスとクラウドの比較検討だ。コストやスケーラビリティ、セキュリティなど、企業が注意すべき7つの観点で長所と短所を比較する。（2024/12/10）

増えている“あのリスク”
米国はAI規制を撤廃？　それでも企業がAIガバナンスに注力すべき理由
米国大統領選で当選したトランプ氏はAI規制を撤廃する可能性を示唆している一方、何らかの規制を検討する向きもある。AI規制の行方が不透明な中、企業がAI規制の順守に取り組むべき理由とは。（2024/12/9）

AWS re:Invent 2024現地レポート
AIモデル「Nova」も登場　AWS新CEOが登壇したre:Inventの“目玉”を総まとめ
2024年12月2〜6日に米ラスベガスで「AWS re:Invent」が開催されている。AWSのCEOマット・ガーマン氏が登壇した基調講演で発表された新サービスや新機能を解説する。（2024/12/6）

ゼロから考えるクラウド予算【前編】
「普通のクラウド予算管理」とは違う「ゼロベースの予算管理」とは
IT部門を「利益を生まないコスト要因」と見なす企業がある中で、サイモン・ラトクリフ氏はゼロから予算を検討する「ゼロベースの予算管理」を提唱している。どのような考え方なのか。（2024/12/6）

事例に学ぶ精度改善のこつ
「RAGがうまくいかない」「精度が低い」　生成AI実装はどうすれば成功するのか
人事システム「COMPANY」へのRAG実装に取り組むWorks Human Intelligenceが、開発の過程で直面した課題や、それを克服した方法について、AWSのイベントで語った。（2024/12/26）

JSONとHCLを比較【前編】
いまさら聞けない「JSON」と「HCL」　“2大設定言語”の違いとは？
インフラの設定管理で目にする「JSON」ファイルと「HCL」ファイル。それぞれどのような場面で役立つのか。両者の特徴と基本構文を、サンプルを交えて解説する。（2024/12/5）

オンプレミス回帰の前に考えること【後編】
「オンプレミス回帰」を決断する前に見直すべきアプリケーションの設計とは
クラウドサービスのコストに悩む企業は珍しくないが、アプリケーション設計の工夫次第でコスト削減が可能だ。特にフロントエンドの設計は重要である一方、開発者や企業が陥りがちな落とし穴もある。（2024/12/5）

オンプレミスDWHとクラウドDWHを比較【前編】
いまさら聞けない「オンプレミスDWH」「クラウドDWH」の基礎
データ分析の要となるDWHは、クラウドサービスの普及期を迎えて大きな転換点にある。従来型のオンプレミスDWHの“3層構造”とは何か。クラウドDWHの主要サービスは。（2024/12/3）

サブネットを学ぶ【前編】
いまさら聞けない「ネットワークにサブネットを作る」のは何のため？
ネットワークの複雑化による幾つかの弊害を防ぐために有効なのが、ネットワークを小さな単位「サブネット」に分割する手法だ。その目的や用途を解説する。（2024/12/2）

AIがよく分かる「機械学習の歴史」【第5回】
「Chat GPT」登場までに何が起きた？　激動のAI史をおさらい
「ChatGPT」をきっかけとしたAIブームは、突然始まったわけではない。10年間で起きた主要な出来事を基に、AIの歴史をおさらいしよう。（2024/11/29）

ユーザー企業にメリットはあるのか？
Oracleが生成AIを自社開発せずにMetaと組む理由
Oracleは生成AI技術を自社開発するのではなく、生成AIベンダーのCohere、Meta Platformsと協業し、Oracle製品に組み込む姿勢を見せている。この方針は、ユーザー企業にとってどのようなメリットがあるのか。（2024/11/28）

生成AI用セキュリティポリシーの作り方【後編】
生成AI時代のセキュリティ対策の鍵を握る「7つの防衛線」とは？
企業において、従業員の生成AIの利用による情報漏えいや権利侵害、生成AIを悪用した攻撃といったセキュリティリスクに備えるには、適切なセキュリティポリシーを設ける必要がある。効果的な防衛策を築く方法は。（2024/11/27）

ベクトルデータベースは何に役立つ？【後編】
“似ているもの”を探せる「ベクトルデータベース」が活躍する10個の用例
商品のレコメンドや画像認識といったシステムの性能を向上させるのが「ベクトルデータベース」だ。さまざまな業界での活用例から、ベクトルデータベースがどのようにビジネスを変えようとしているのかを読み解く。（2024/11/27）

AIがよく分かる「機械学習の歴史」【第4回】
「身近なAI」の基礎を築いた転換期　2024年ノーベル賞受賞者も発展に一翼
20世紀末から21世紀初頭にかけて、機械学習をはじめとするAI技術は急速な進化を遂げ、世間の関心を集めることとなった。現代の「AIブーム」の基盤がどのように築かれたのか、主要なブレイクスルーを解説する。（2024/11/22）

オンプレミス回帰の前に考えること【前編】
「オンプレミス回帰など起きていない」は幻想なのか、事実なのか？
クラウドサービスのアプリケーションやデータをオンプレミスインフラに回帰する動きがある。とはいえ、ITインフラを変更することは容易ではない。実際にはどの程度の企業がオンプレミス回帰を決断しているのか。（2024/11/21）

ベクトルデータベースは何に役立つ？【前編】
なぜAIは“意味”が分かる？　「ベクトルデータベース」が秘める可能性とは
AI技術の活用には、画像や文章などの非構造化データを大量に管理しなければならない。そうした際に不可欠なのが「ベクトルデータベース」だ。なぜ重要であり、どう役立つのか。（2024/11/20）

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