「データベース」関連の 事例・比較・解説 などの記事一覧

HPEの「肝いりAI製品群」【後編】
AIで“システム障害を予測”する可観測性ツール「HPE OpsRamp Software」とは
Hewlett Packard Enterprise（HPE）は、人工知能（AI）技術のインフラを管理するソフトウェアとして「HPE OpsRamp Software」を投入している。“AIで予兆を捉える”というHPE OpsRamp Softwareは何ができるのか。（2025/9/5）

“宿敵”と手を組んだ狙い
なぜOracleは「自社クラウドへの誘導」を捨ててAWSと手を組んだのか
Oracleは自社のクラウドコンピューティングサービスであるOCIへの移行を推進してきたが、AWS社との提携を発表し、「AWSでOracleデータベースを稼働させる」サービスを打ち出した。その狙いとは。（2025/9/4）

見直すべきDartの価値【後編】
かつて“廃れた”言語「Dart」がいま開発者に支持される理由
Dartは、過去には「学ばなくてもよい言語」と見なされることもあったが、改めて学ぶ価値を見直すべきプログラミング言語だ。その理由とは何か。直近の動向を踏まえて紹介する。（2025/9/3）

CUDAに代わる“標準”を構想
NVIDIAの“GPU標準”に待った――CNCF「Kubernetesの再現を目指す」の真意
オープンソースのリーダーたちは、標準化の歴史におけるコミュニティーの勝利を強調し、AI向けGPUのソフトウェアでNVIDIAに戦いを挑む。その勝算について、業界団体のCTOの発言をまとめた。（2025/9/1）

テレワークにおけるBCP【前編】
テレワーク中の“まさか”に備えるBCP　ツール導入だけで安心できない理由は？
従業員のオフィス勤務を前提にした事業継続計画（BCP）は、テレワーク実施中だとうまく機能しない場合がある。技術を導入するだけでは、有事の際に事業の中断を防ぐことは困難だ。見落とされがちな課題とは何か。（2025/9/1）

HPEの「肝いりAI製品群」【前編】
AIの導入から活用までを支援　HPEが提唱する「AIファクトリー」の“中身”とは
企業がAI技術の導入で直面する費用や人材といった課題に対して、HPEは「AIファクトリー」構想を提唱し、インフラを整えるためのさまざまな新製品を発表している。どのようなもので、何ができるようになるのか。（2025/8/29）

AI利用で爆増するクラウドコスト
止まらぬ「クラウドコスト増」が足かせに　AI投資が招く“深刻な現実”
Akamai Technologiesの調査で、クラウドコストの上昇が企業の投資判断にマイナスの影響を与えていることが明らかになった。AI分野の投資収益率（ROI）の測定基準が定まっていないことも要因だという。（2025/8/25）

ネットワークセキュリティの新常識【後編】
AIにはAIで対抗せよ――旧来セキュリティが“根本”から変わる3つの新戦略
サイバー攻撃はAI技術の進化によって巧妙化しており、従来のセキュリティでは対抗できなくなりつつある。この状況を打破する可能性を秘めるアプローチとして、Cisco Systemsが提唱するセキュリティ戦略とは。（2025/8/25）

求められるのはサイバーレジリエンス強化
Commvault、Cohesity、Rubrikも動く　「バックアップ」に押し寄せる変革の波
HYCU、Commvault、Cohesity、Rubrik、Keepitなどのベンダーが、バックアップツールの機能強化を図っている。背景にあるのは、顧客がサイバーレジリエンスの強化に迫られている現状だ。（2025/8/21）

ストリーム処理を基礎から理解する【後編】
Kafkaに至る「ストリーム処理」の系譜と“クラウド時代の潮流”をたどる
センサーやアプリケーションから届く大量のデータをすぐに処理して活用したい――。それに応えるのが「ストリーム処理」だ。ストリーム処理の歴史を踏まえ、現状はどのような実装方法があるのかを解説する。（2025/8/21）

「Watsonx Orchestrate」の真の狙いは
なぜIBMは“ポスト生成AI”として「AIエージェントの自律連携」に挑むのか
AIエージェントの活用が進もうとする中で、IBMはAIエージェントのオーケストレーションに焦点を当てた新たな取り組みを発表した。その狙いと影響は。（2025/8/19）

TCP、UDPの違いとDNS【後編】
DNSが“対照的な通信プロトコル”「TCP」と「UDP」をあえて使い分ける理由
一般的なネットワークサービスで「TCP」と「UDP」のいずれかが使われるのに対し、「DNS」はこれらのプロトコルを使い分けている。その理由や、具体的な使用シーンを解説する。（2025/8/17）

ストリーム処理を基礎から理解する【中編】
いまさら聞けない「ストリーム処理」と「バッチ処理」の違いとは？
データ処理の代表的な手法である「バッチ処理」と「ストリーム処理」は、処理のタイミングや対象データの扱い方に違いがある。ストリーム処理が必要とされる理由と、バッチ処理とストリーム処理の違いを解説する。（2025/8/14）

Googleが直ちに修正を適用
Chromeのゼロデイ脆弱性「型混乱」とは？　Web閲覧だけでPC乗っ取りの危険性
GoogleのWebブラウザ「Chrome」で、すでに攻撃が確認されている深刻な脆弱性が見つった。今回の脆弱性は「型混乱」と呼ばれる。その危険性と、想定される被害とは何か。（2025/8/14）

LangChainで始めるLLMアプリ開発【前編】
「LangChain」入門──プロンプト、ツール、チェーンで始めるLLMアプリ開発
生成AIを活用したアプリケーション開発が本格化する中で、LLMと外部システムをどう連携させるかが重要な課題となっている。この課題を解決する有力なフレームワークとして注目されているのが「LangChain」だ。（2025/8/8）

ストリーム処理を基礎から理解する【前編】
いまさら聞けない「ストリーム処理」とは？　リアルタイム分析の基礎知識
「ストリーム処理」（リアルタイム分析とも）とは何か。ストリーム処理がどのような仕組みで、なぜ必要なのかを解説する。（2025/8/7）

IBMストレージの全体像と新たな方向性
メインフレームからクラウドまで　100年企業「IBM」のストレージを徹底解剖
クラウドやAI技術の進展により、ストレージでもさまざまな変化が起きている。メインフレームからクラウドまで対応する製品群を展開してきたIBM。長年の実績を持つ同社の最新ストレージ戦略を整理する。（2025/8/6）

Pure Storage幹部インタビュー
AIが期待通りに動かない原因？　「データエンジニアリング」が大事な理由
AIモデルの調整を繰り返しても、期待した成果が得られない原因は、学習以前のプロセス「データエンジニアリング」にある可能性がある。Pure StorageのAI担当が、データエンジニアリングの重要性を語る。（2025/8/4）

AI実用化に求められる設計思想とは
AIエージェントの成否はインフラ次第――「MCP」に対応するBoomiの狙い
AIエージェントの実装では「分散した社内外のデータをいかに効率良く活用するか」「ガバナンスをどうするか」といった悩みが尽きない。AIエージェントの価値を最大化するためのインフラの条件とは。（2025/8/1）

セキュリティ職のキャリアアップ【前編】
目指せCISO？　セキュリティ職のキャリア4レベルと“リアルな年収”
一口にサイバーセキュリティと言っても、その職種は多岐にわたり、個人が積むキャリアも異なる。キャリアを4つのレベルに分類し、それぞれの役割や年収、学歴の目安などの“リアル”を紹介する。（2025/8/3）

顧客志向がOracle Cloudの本質？
xAI「Grok 3」を採用するOracle　後発クラウドが仕掛ける“AI戦略の勝算”
Oracleは実業家イーロン・マスク氏率いるxAIのAIモデルが利用可能になると発表した。クラウドサービスへの導入で、顧客ニーズに応えるための一手だという。同社の戦略の狙いや背景を解説する。（2025/8/1）

データセキュリティの2つの手法
漏えいを防ぐ「DLP」、見える化する「DSPM」――その違いと使い分け方法
データ損失防止（DLP）およびデータセキュリティ態勢管理（DSPM）は、いずれもオンプレミスおよびクラウドにおけるデータ保護をするための手法だ。両者の違いはどこにあるのか。（2025/8/1）

AIエージェントの実態を探る【第2回】
データ活用に専門家はもう不要？　GoogleのAIエージェントが壊す“属人化の壁”
生成AIやAIエージェントの実用化が進む中で、「専門家の手を借りずに誰もが自律的にデータを扱える時代」が近づいている。Googleが提供するAIエージェントは、分析業務の在り方をどう変えるのか。（2025/7/28）

データレイクとDWHのいいとこ取り
GoogleやAWSなど大手ITベンダーがこぞって採用　「Apache Iceberg」とは何者か
大手IT企業が、自社サービスで「Apache Iceberg」形式のデータテーブルを扱えるようにする動きが進んでいる。データレイクとDWH双方の特徴を持つ「データレイクハウス」の土台になる、Apache Icebergの仕組みとは。（2025/7/30）

データ収集から異常検知まで
「AIOps」とは何か？　IT運用を変える“5つのステージ”と全体像
クラウドや分散システムの普及により、システム運用はますます複雑化している。「AIOps」でAI技術を活用することで、運用の効率と精度を飛躍的に高めることが可能になる。AIOps導入のステップやこつを解説する。（2025/7/28）

生成AIに仕掛けられる“見えないわな”
社内のRAGも標的に――「間接プロンプトインジェクション攻撃」の脅威とは
LLMの安全性を高める手法として注目されてきた「RAG」（検索拡張生成）だが、その仕組みを逆手に取った攻撃手法「間接プロンプトインジェクション」が問題視されている。脅威の実態を解説する。（2025/7/28）

クラウドサービスの複雑な相互依存関係
Google Cloudの大規模障害で浮き彫りになった「隠れた単一障害点」とは？
Googleで発生したAPIの誤設定が、世界中のサービスに障害を引き起こした。この障害は、ネットワークインフラの複雑な相互依存関係について重要な教訓を示していると専門家は指摘する。何が問題なのか。（2025/7/25）

「自社データを生かすAI」の設計【後編】
「RAG」導入に成功する企業の“6つのベストプラクティス”
LLMの信頼性や業務適用性を高める技術として注目される「RAG」。その効果を最大限に引き出すための6つのベストプラクティスとは。（2025/7/22）

SIEM、SOAR、XDRの違い【前編】
いまさら聞けない「SIEM」「SOAR」「XDR」の役割と活用シーン
巧妙化するサイバー攻撃から自社を守るには、検出から対処まで一貫して実施できるセキュリティ体制が不可欠だ。その中核を担う「SIEM」「SOAR」「XDR」はそれぞれどのようなツールで、どのような役割を果たすのか。（2025/7/21）

構築から運用までを自動化
ネットワーク用「AIエージェント」の実力とは？　できること、主要ベンダーまとめ
ネットワーク分野で「AIエージェント」の活用が広がっている。主な機能や注力しているベンダー、活用ポイントなど、ネットワーク用AIエージェントの現状をまとめた。（2025/7/16）

「自社データを生かすAI」の設計【前編】
なぜ「RAG」導入は思い通りに進まない？　企業が直面する“5つの壁”
企業のナレッジや最新情報をLLMに取り込む手法として、「RAG」の採用が広がっている。LLMの限界を補完する有効なアプローチである一方、企業は実装段階で幾つかの課題に直面する。（2025/7/15）

5つの戦略と5つの技術
アプリとAPIの保護が「WAFだけ」では危険な理由と“正しい”防御策
アプリケーションやAPIを狙う攻撃が巧妙化し、WAFなどの従来の対策だけでは不十分な場面が多々生じている。アプリケーション構造の変化に伴って誕生した新たな脅威に、企業はどう立ち向かうべきか。（2025/7/14）

Microsoftが脆弱性を修正
Windowsユーザーを危険にさらす「重大な欠陥」の悪用シナリオと深刻度
Microsoftの主力製品に影響する脆弱性が見つかり、同社はパッチを公開した。システムを守るために知っておきたい、脆弱性情報をまとめた。（2025/7/14）

情シス担当者が迷わないための選定ガイド
自社に合う「AI開発ツール」はどれ？　Google、Microsoft、AWSの選び方
企業におけるAI開発が本格化する中、開発ツールの選定は極めて重要なテーマとなっている。Google、Microsoft、AWSの主要ツールの特徴を整理し、自社に最適な選択肢を見極めるヒントを提供する。（2025/7/22）

生成AIの台頭で変わるストレージ市場
NASやSANではなく「オブジェクトストレージ」が“AI時代の主役”に躍り出る？
大量のデータを扱うAI活用プロジェクトでは、ストレージの選定が重要な要素の一つになる。企業はNAS、SAN、オブジェクトストレージといった選択肢から最適なストレージを選択することが求められている。（2025/7/11）

自動化とオーケストレーションの違い【後編】
もはやIT部門に欠かせない「自動化ツール」　失敗しない選び方は？
自動化やオーケストレーションの導入を成功させる鍵の一つは、適切なツール選びにある。製品選定を誤ればメリットが薄れるどころか、業務全体に悪影響を及ぼす恐れもある。ツール選びのポイントとは。（2025/7/10）

生成AIを支えるRAGの裏側【後編】
「RAGの精度がイマイチ」なら試してみるべき“改善のヒント”はこれだ
AIシステムの裏側に広く採用されている「RAG」だが、期待した精度が出ないケースも少なくない。RAGの構築から評価までのステップと、検索精度を最大化するために押さえるべきポイントを解説する。（2025/7/9）

仮想マシンとコンテナを徹底解説【第2回】
コンテナ普及の今こそ見直す「仮想マシン」が使われる理由とは？
企業のインフラを支える中核として活用され続けている仮想マシン。多様な仮想化技術が登場する中でインフラとIT運用の最適化を図るには、仮想マシンのメリットとデメリットを把握しておくことが欠かせない。（2025/7/8）

組織の変革に欠かせない
生成AIの知識を補う「RAG」の魅力とは？　企業はどう使っている？
「RAG」（検索拡張生成）は大規模言語モデル（LLM）に外部知識を組み合わせ、より精度の高いアウトプットを可能にする技術だ。RAGを導入し、成果を上げる企業の取り組みを紹介する。（2025/7/7）

Windowsアプリケーション最新化の進め方【後編】
誰も触りたくないレガシーアプリ　「とりあえず動く」からの脱却法は？
長年使っているWindowsアプリケーションを含め、レガシーアプリケーションの維持と最新化は多くの企業にとって喫緊の課題だ。現行システムの最新化にどう取り組むべきなのか。その実践的な手法を探る。（2025/7/7）

ポート番号とその役割【後編】
「8080」や「993」　どこかで見た“あの数字”の正体
「ポート番号」は、通信の仕組みを理解する上で欠かせない基礎知識だ。「8080番ポートとは何か」「プロキシのポートは」など、ポート番号を理解するための基本を解説する。（2025/7/5）

データセンターは“1つのPC”？
NVIDIAが切り開く“AIファクトリー革命”――次世代データセンターの主役は誰だ
AI技術の進化を支えるGPU分野で、市場をけん引しているのがNVIDIAだ。同社は「AIファクトリー」構想で何を目指そうとしているのか。従来のデータセンターやコンピュータはどう変わっていくのか。（2025/7/3）

生成AIを支えるRAGの裏側【前編】
「RAGがうまくいかない」のはなぜ？　精度を高める“チャンキング”のこつ
「RAGの構築が上手くいかない」と悩む企業は、データを見直すべき可能性がある。RAGの精度を高めるために欠かせないデータの前処理プロセスについて解説する。（2025/7/2）

ネットワーク監視のこつ【前編】
6ポイントで分かる、「ネットワーク監視システム」の構築方法はこれだ
ネットワークのパフォーマンスやセキュリティの問題を特定するには、ネットワーク監視システムの導入が効果的だ。どのように構築すればいいのか。6つのポイントに分けて解説する。（2025/7/2）

Googleが見据えるAI市場の今後
なぜあえてオンプレミス？　Gemini新モデルで浮上するAIの“クラウド離れ”
LLM「Gemini」がオンプレミス環境で利用できるようになる計画をGoogleが明らかにした。発表からは、生成AI活用のステージが次の段階へ移りつつある状況が垣間見える。（2025/7/1）

「無停止」にこだわりぬく
AWSからGoogle Cloudへ　「にゃんこ大戦争」のインフラ“大引っ越し”の理由
スマートフォン向けゲームにゃんこ大戦争を提供するポノスは、サービスを中断することなくITインフラをAWSからGoogle Cloudに移行した。なぜ、どのように移行したのか。（2025/7/1）

LLMベンチマークの全体像を知る【後編】
今すぐLLMを比較したい　性能が一目で分かる「リーダーボード」はどれ？
LLMの性能をまとめて評価したい場合に有用なのが、リーダーボードだ。さまざまなLLMの性能を評価した情報が公開されている。LLM選びの参考にできる、主要なリーダーボードを紹介する。（2025/6/30）

Windowsアプリケーション最新化の進め方【中編】
塩漬けだった「Windowsレガシーアプリケーション」から脱却する7つの手法
レガシーアプリケーションは企業がビジネスニーズに即応するに当たっての足かせになる可能性がある。とはいえWindowsアプリケーションを含めてその最新化は簡単にはいかない。どのような選択肢があるのか。（2025/6/30）

クラウドサービス選びの第一歩
「シングルテナント」と「マルチテナント」の違いは？　そもそもテナントとは？
クラウドサービスを利用する際の選定基準の一つになるのが、「シングルテナント」と「マルチテナント」の違いだ。テナントの形態をどう選べばいいのか。それぞれのメリットと注意点を押さえておこう。（2025/6/27）

企業のセキュリティリスク評価をデータベース化
「取引先のセキュリティ」どう評価する？　Assuredの新サービスが登場
サプライチェーン攻撃が深刻化する中、アシュアードが取引先のセキュリティリスク評価を効率化する「Assured企業評価」を提供開始。評価結果をデータベース化して共有することで企業の負担を軽減する。（2025/6/20）

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