「NVMeストレージ」の実力を最大限に引き出す【前編】
NVMeストレージの性能向上に「ファイルシステム」が重要な理由
ファイルシステムによっては、NVMeの高いパフォーマンスが発揮できないことがある。本稿ではその理由を明らかにする。(2019/4/16)

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)

リスク別セキュリティ製品ガイド
サイバーリスク対策を「未知と既知」「内部と外部」で分類 役立つ製品は?
企業を狙ったサイバー攻撃が後を絶たない。サイバーリスクを的確に把握して被害発生を防ぐために、「内部起因」「外部起因」、および「未知」「既知」の軸に沿ってサイバーリスクを分類し、それぞれの対策を考える。(2019/4/15)

IBM、Microsoft、AWS、Googleなどの主要ベンダーが参入
データや人材が足りなくてもAIを活用できる「AIaaS」とは?
AIaaS(サービスとしてのAI)の出現により、最先端のIT企業だけでなく、より多くの企業が人工知能(AI)をアプリケーションに組み込み、利用できるようになりつつある。(2019/4/12)

苦戦を強いられるレガシーEHRベンダー
メモや処方箋などの非構造化データも処理 IBMとAWSの医療データ活用技術
IBMやAmazon Web Servicesが医療業界をターゲットに新たなサービスを提供している。注目すべきは、これらの企業が人工知能(AI)といった、今までのEHR製品にはなかったテクノロジーを取り入れている点だ。(2019/4/11)

自動化に向いているプロセスとは
「非効率なプロセスも自動化すべし」導入企業が語るRPA成功のためのヒント
RPAの導入効果を上げるには、導入計画の策定と、ビジネスに関係する複数の要素の調整が必要になる。成功につなげるRPA戦略を構築する方法について、botを導入した企業の経営幹部が語った。(2019/4/9)

人間の脳を再現する?
量子コンピューティング技術で実現する「量子AI」は何をもたらすのか?
機械学習が、量子コンピュータの重要な用途になるかもしれない。研究者や開発者が、量子コンピュータを使った、より「人間的な」AI(人工知能)の実現の鍵を探しているからだ。課題とメリットは何だろうか。(2019/4/8)

2021年にはシェアの半分を占めると予想
企業利用が浸透しつつあるNVMeフラッシュストレージ、今後の展開は?
ハイパースケールデータセンターはNVMeフラッシュの早期導入者(アーリーアダプター)だ。ベンダー各社も今後数年でフラッシュデバイスとNVMeファブリックの普及をさらに進める計画を立てている。(2019/4/2)

目に見える自動化と、目には見えない自動化の違い
人間、チャットbot、協働ロボットが共存する労働環境に必要な管理スキルとは
チャットbot、協働ロボット、人工知能(AI)が仕事に及ぼす影響、そしてデジタルな労働力が人間の職場に混在する環境には新たな管理スキルが求められる理由について、エキスパートに話を聞いた。(2019/3/29)

プロジェクトの調整に悩まされないために
アーキテクトと開発者のギャップを埋め、開発をスムーズにするツール4選
どの企業でもソフトウェア開発者とアーキテクトの役割の間にはストレスの原因になる隔たりが生まれることがある。本稿ではそうした隔たりの橋渡しに役立つツールを4つ紹介する。(2019/3/29)

「AIフレンドリーなHCI環境を目指す」
AI処理に最適なHCIは? Dell、HPC、Ciscoなど代表的製品を比べる
リソースを大量に利用するAI(人工知能)のワークロード需要が高まっている。そのため、HCI(ハイパーコンバージドインフラ)もそうした需要に対応するために進化している。(2019/3/29)

オープンソース化するAI技術
Googleが機械学習の可能性を広げる「GPipe」をオープンソースに その影響は
GoogleでAIの研究開発を担うGoogle AIは、大規模な高精度ディープニューラルネットワーク構築用ライブラリ「GPipe」をオープンソースとして公開した。その意味するものとは。(2019/3/27)

Barclays Bankが試験導入
「IBM Q System One」が切り開く量子コンピュータの未来
いつの日か、量子コンピューティングは宇宙の謎を解き明かすかもしれない。量子コンピューティングを早期導入したBarclays Bankの前に今立ちはだかる最大の壁は、量子コンピュータで実行できる程度に問題をシンプルにすることだ。(2019/3/26)

仮想アシスタントやチャットbotを活用
AI×フィットネス:Fitbit、Shft、Planet Fitnessの新アプリはここがスゴイ
AI技術の導入で続々と新たなサービスが登場するフィットネス業界。パーソナライズしたサービスを提供し、ユーザーの健康管理やトレーニングの効果を高めている。Fitbitから仮想アシスタントに至るまで、その状況を紹介する。(2019/3/23)

オンプレミス寄りか、クラウド寄りか
「ハイブリッドクラウド」を実現する製品とは? 選定の勘所は?
オンプレミスとパブリッククラウドが併存するハイブリッドクラウドを構築する動きが広がっている。管理ツールを中心に、関連製品の選定ポイントや今後の注目動向などについて、ITRの甲元宏明氏の話を基にまとめる。(2019/3/26)

AWS vs. MS vs. Google(第2回)
局地戦でAWSに勝利したMicrosoftとGoogleだが……
MicrosoftとGoogleがAWSから顧客を奪うことに成功した。AWSに対する小売業界の懸念と合わせるとAWSが劣勢に立たされているように見える。だが果たしてそれだけだろうか?(2019/3/22)

核心的テクノロジーに注目
2019年注目のストレージスタートアップ“えりすぐりの9社”
ストレージのスタートアップ企業は、成功するよりも失敗に終わる可能性が高い。それでも、意欲のある企業がクラウド、バックアップ、コンバージェンス、フラッシュの革新的テクノロジーに挑んでいる。(2019/3/20)

オンプレミスよりも信頼性が高いのはなぜか
Amazon、Google、IBM 各ベンダーの「クラウドベースIAM」を比較する
Amazon、Google、IBMは、それぞれクラウドサブスクリプションの一部として、IDおよびアクセス管理(IAM)サービスを提供している。企業はこうしたサービスの利用を開始する前に、それらを慎重に評価する必要がある。(2019/3/19)

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)

HCISとHCIは何が違うのか【第2回】
HCISとHCIを「システムの種類」と「情シスの気質」で比較する
HCIとHCISはどのように使い分ければいいのか。「システムの種類」と「情シスの気質」に注目し、企業の課題に沿った製品選定例を紹介する。(2019/3/12)

量子コンピュータの汎用化に一歩前進
商用量子コンピュータ「IBM Q System One」登場
IBMが商用量子コンピュータを発表した。まだ誰でも使えるとは言えないが、量子コンピューティングの扉が開かれた意義は大きい。(2019/3/11)

Computer Weekly日本語版のお知らせ
クラウド業界トップのAWSが抱える弱点
ダウンロード無料のPDFマガジン「Computer Weekly日本語版」提供中!(2019/3/6)

AIとIoTでの活用が進む
データレイクを「沼地」にしないために 2019年ストレージ技術予測
専門家によると2019年は、ビッグデータ分析、AI(人工知能)、機械学習、IoT(モノのインターネット)のための「ストレージアーキテクチャの見直し」が重要になるという。(2019/3/5)

音声操作も視野に
Salesforce.comとAppleのパートナーシップの強化でCRMはどう変わる?
新しいSalesforceのモバイルSDKを利用すれば、開発者はAppleのプログラミング言語「Swift」を使って、iOSデバイス向けのネイティブSalesforceアプリを簡単に作成できる。(2019/3/4)

自動索引生成やIoTデータの高速取り込み
徹底解説:Oracle Database 19cは何ができるのか?
「Oracle Database 19c」は最新のソフトウェアが安定して動作することを目指している。それだけでなくデータベース管理者にとって便利な追加機能も提供する。(2019/3/1)

海外拠点のリスク管理・対策に有効
監査業務を効率化する「AI」「プロセスマイニング」「GRCツール」とは?
海外展開する日本企業に不足しているのが、テクノロジーを活用したリスク・コンプライアンス管理だ。グローバルガバナンスを構築するために、AI技術やデータ分析などのテクノロジーをどう役立てればよいだろうか。(2019/2/27)

LinkedInとIndeedの調査から見えること
リモートワークなどの柔軟な働き方を認めれば採用への応募が増加する?
ある調査結果によると、働く場所や時間を従業員自身が自由に決められるような柔軟な業務ポリシーがある企業ほど、求職者の支持を集める可能性がある。(2019/2/26)

ラック、ブレード、メインフレームにも留意
「サーバは8つの機能で比較すべし」 有識者が語る、その真意とは
サーバハードウェアを購入する場合、プロセッサ数、メモリ容量、ストレージ容量など検討する要素はたくさんある。主要ベンダーが提供するサーバを比較する際は、8つの重要な機能を綿密に評価すべきだ。(2019/2/26)

今後に備えるために
2019年に磨くべき5つのデータセンタースキル
データセンターにおけるソフトウェアの比重が高まる中、管理者はクラウドやコンテナ、DevOps、人工知能(AI)について学び、今後に備える必要がある。(2019/2/25)

管理団体の変化に伴う期待と不安
Googleの手を離れたKubernetes、今後の展開は?
Googleは、Kubernetesの大規模テスト環境をCNCFに移管するため、「Google Cloud Platform」(GCP)クレジットとして900万ドルを寄付し、3年間の引き継ぎプロセスに入る。(2019/2/21)

既存のFC SANでも利用可能
NVMeの最新標準「NVMe over Fibre Channel」とは何か?
「FC-NVMe」とも呼ばれる新しい標準が公開された。ファイバーチャネルSANによるパフォーマンスの遅れをこの標準がどの程度軽減するかは、これから数カ月の動向を見守る価値があるだろう。(2019/2/20)

文法の習得に終始していないか?
最初に学ぶのに最適なプログラミング言語が存在しない理由
開発者が最初に学ぶのに最適なプログラミング言語はJavaだという意見がある。だが本当にそうだろうか。どの言語でも構成要素はほぼ変わらない。(2019/2/15)

サーバレス関数のパフォーマンス向上が鍵
「サーバレスアプリケーション」のデプロイを高速化する5つのポイント
サーバレスアプリケーションのデプロイを迅速化するには、その構成要素であるサーバレス関数のパフォーマンスを向上させる必要がある。具体的に何をすべきなのか。本稿では主要な5つのポイントを紹介する。(2019/2/15)

レガシーデータへの対処がポイント
ビジネス変革プロジェクトを成功させる 「短期的解決策」と「長期的解決策」
ビジネス変革には強固なデータ基盤が必要だ。本稿では、データ品質に関する問題の短期的解決策と、データ品質向上に向けた長期的アプローチの基礎を専門家が紹介する。(2019/2/14)

ブレード、ラック、メインフレームなど
主要ベンダー14社のサーバ製品比較総まとめ
本稿では、利用可能なブレードサーバ、ラックサーバ、メインフレームコンピュータの全体像を詳しく示し、主要ベンダーについて紹介する。(2019/2/13)

技術動向を的確に読みとる
教育から始めるAI活用 CIOはどのように従業員と会社を導くべきか
AI技術の活用を一任されたCIOは、まずはAI分野で起きている最新の情報を知るよう努めるべきだ。そして、IT部門のスタッフにも情報収集に関して同様の習慣を身に付けさせる必要がある。(2019/2/12)

Forrester Researchがレポート
2019年のITヘルスケア予測 バーチャルケア、AI、FHIRなどが話題に
Forrester Researchの予測によれば、2019年の医療IT業界における主要トレンドはバーチャルケア、AI、FHIRだという。(2019/2/12)

マルウェア検出や監視業務を高度化・効率化
AIを活用したセキュリティ対策 何に使える? 何が課題?
AI技術のセキュリティ分野における活用が進む一方で、求められる機能を実現するためには課題も残る。具体的な活用例や、課題解決に向けた取り組みの動向を紹介する。(2019/2/8)

イメージほど高価ではない
x86やクラウドよりもLinuxメインフレームを選ぶべき理由
時代遅れで高価で管理が難しいというイメージが定着しているメインフレームの価値を問い直す。大規模かつミッションクリティカルなシステムを運用するなら、コスト効率の高い選択肢の一つとなる。(2019/2/6)

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)

Amazon、Googleに対抗
Intel、AI用プロセッサ「NNP-I」を2019年に発売 画像認識や画像分類に力を発揮
Intelは新プロセッサ「Intel Nervana Neural Network Processor for Inference」を発表した。AI用のこのチップはFacebookとの共同開発で、画像認識や画像分類の分野で重要な機能を果たすという。(2019/2/5)

Oracle Databaseが勝敗の決め手
AWSやMicrosoft Azureにクラウドで対抗するOracleの秘策 顧客が望む結末は?
Oracleは顧客を「Oracle Cloud」へ移行させるための取り組みに、自社のデータベース製品を活用している。その戦略が成功する可能性はあるのか。(2019/1/31)

「仮想化」がキーワード
いまさら聞けない「クラウドストレージ」と「仮想ストレージ」
クラウドストレージは必ずしもパブリッククラウドを意味するわけではない。仮想化や仮想データストレージも仮想サーバや仮想デスクトップに関係するとは限らない。これらが実際は何を意味するのかを解説する。(2019/1/31)

「AIOps」「チャットbot」「GPU」
2019年に注目すべきデータセンターの5大技術トレンド
データセンター管理者は2019年、管理業務やヘルプデスクなどのニーズに対応する手段として「AIOps」「チャットbot」「GPU」といった技術に目を向ける必要がある。(2019/1/31)

これから必要な統合運用管理の方法
アプリ統合を楽にする「iPaaS」、主要ベンダーの特徴と製品選びのポイントは?
ハイブリッドクラウドのアーキテクチャが広がるのに伴い、アプリケーションやデータの統合に有用な製品へのニーズが高まっている。iPaaSがその助けになる可能性がある。(2019/1/29)

オンプレミス、クラウド、仮想環境をまとめる
マルチクラウド管理ツールはどう選ぶ? 主要製品の特徴を比較する
クラウド管理ツールを選定する際、IT担当者が評価すべきポイントについて解説する。本稿で取り上げる6つの機能が搭載されているかどうかが確認のポイントだ。(2019/1/24)

「LinuxとWindowsの違い」だけではない
いまさら聞けないファイルシステム 「NFS」と「CIFS/SMB」の違い
NFSとCIFS/SMBとはどのような違いがあるのだろう。NFSとCIFS/SMBをどのように使い分けるかを説明できるだろうか?(2019/1/22)

自社に適したハードウェアはどれか
サーバハードウェア比較 ラック、ブレード、メインフレーム、HCIの違いは?
本稿では、ラック、ブレード、メインフレーム、HCIといった各タイプのサーバの構造と、その長所と短所を解説する。どの種類のサーバが自社のデータセンターに適しているか、考えるヒントにしてほしい。(2019/1/21)

AWSやMicrosoftの戦略から見えるもの
AIフィーバーはまだ冷めない 次はどの分野でAIが活躍するか?
2019年は人工知能(AI)技術にとって大きな年になりそうだ。仮想アシスタントの普及や、活発なベンチャーキャピタル投資といったトレンドが続き、新たな流れも生まれるからだ。(2019/1/21)

IT担当者が語る
アップストリームとマネージドのKubernetesを比較 それぞれの長所と短所は
ITベンダーはKubernetesのパッケージ化を急いでいるが、ライバルは他のベンダーではない。アップストリーム版や企業の独自コンテナオーケストレーションプロジェクトだ。(2019/1/18)