［速報］顧客のデータセンターに大型トラックで乗り付け、100PBのデータを吸い上げる「AWS Snowmobile」発表。AWS re:Invent 2016 AWSは大容量のデータを顧客のデータセンターからAWSのクラウドへ物理ストレージを利用して効率よく転送するために「Amazon Snowball」を2015年に発表しました。 今回のAWS re:Invent 2016では、このAmazon Snowballの進化形として「AWS Snowball Edge」が発表されました。 Snowball Edgeは100TBの頑丈なストレージにコンピュート機能などを内蔵したことで、処理中のサーバに接続し、ストレージとして直接データを受け取るといったことが可能になります。 しかし「企業が保存しているデータがエクサバイトだったらどうだろう？」と、AWS CEOのAndy Jassy氏。「エクサバ

先週末、2016年1月16日から17日にかけて、GMOインターネットが提供するレンタルサーバやドメイン名登録などのサービスで管理画面が表示できなくなるなどの障害が約24時間にわたり発生しました。 GMOインターネットはWebサイトで影響の範囲や復旧状況などを報告、それによると障害の影響範囲は、お名前.com、レンサバ.comなどに加え、ConoHa byGMO、GMOアプリクラウドなどクラウドサービスまで広範囲に渡っています。 また、障害の原因は「データセンター内における電源設備の一部故障」とされました。 24時間という長時間かつ広範囲に発生した障害の実態はどうだったのか、また原因とされた電源設備の一部故障とはどのようなものだったのか、GMOインターネットの発表は詳細部分について触れられていなかったため、PublickeyではGMOインターネットに対して取材を申し込みました。 GMOインタ

Google、Android端末にインストールしていないアプリでも表示と操作を可能に。アプリケーションストリーミングをモバイル検索で試験中 Googleは、Android端末にインストールしていないモバイルアプリケーションをクラウド上で実行し、その画面をモバイル端末に表示、操作可能にするモバイルアプリケーションのストリーミングを、モバイル検索で試していることを明らかにしました。 下記の画面（「Inside Search: New ways to find (and stream) app content in Google Search」から引用）は、シカゴのホテルをAndroid端末で検索すると、検索結果に「Hotel Tonight」のアプリケーション内の情報、いわゆるディープリンクが含まれています。それをクリックすると、画面上にHotelTonightアプリの実行画面が表示され、検索

これにより、利用者はSIMそれぞれに対してのオンオフや通信速度の設定、状態監視、管理のためのグループ分けなどの操作をWebブラウザから簡単に行うことが可能です。また、APIも用意されており、同様の操作をAPI経由でも行えるため、プログラムによる制御も可能。 これらの機能により、数百や数千の大量のデバイスにSIMを搭載した場合でも、一括制御、運用管理などが容易かつプログラマブルにできるようになります。 例えば昼間はデバイスローカルにデータをためておき、夜に通信回線を開いてデータ転送を行う、あるいはアクティブな昼間は高速な通信速度を設定する一方、夜間は低速にしておく、などの制御による通信コストの最適化もできます。 利用者はソラコムのこうした機能をプラットフォームとして利用した上でサービスとして他社に再販することも可能です。 クラウド上のデジタル交換機能を最大限に利用 ソラコムが提供するもう1つ

［速報］「Google Photos」発表。容量制限なく1600万画素の写真と1080Pの動画まで保存、ディープラーニングで写真分析し整理も支援。Google I/O 2015

Delphi生誕20周年、おめでとうございます。言語名は最近になって「Delphi言語」から「Object Pascal」に戻ったらしい いまから20年前の1995年。たしかあればWindows 95のローンチイベント取材でシアトルに出張したときだったか、それとも当時躍進していたNetscapeのイベント取材でサンフランシスコに出張したときだったか、とにかく僕は米国出張の際に宿泊していたホテルの近くにあったパソコンショップに飛び込んで、当時まだ日本では発売されていなかったビジュアル統合開発環境「Delphi」のパッケージを手に取り、レジに持って行きました。 Delphiは、DOS時代に高速なコンパイラを搭載して一躍人気言語となった「Turbo Pascal」の後継として、Windowsに対応しオブジェクト指向のビジュアル統合開発環境として登場。たいしてプログラミングが出来るわけでもなかった

ソニー銀行は金融機関としてAmazonクラウドをどう評価し導入したのか？ AWS Summit Tokyo 2014 7月17日と18日の2日間にわたって都内で開催された「AWS Summit Tokyo 2014」での大きなトピックは、金融機関がクラウドの採用を明らかにしたことでした。1日目の基調講演ではマネックスグループ代表執行役社長CEOの松本大氏が登壇し、クラウドの採用を表明。 そして2日目のセッションでは、ソニー銀行のシステム企画部 マネージャー 基盤統括担当 大久保光伸氏が、同社によるAmazonクラウドの評価と導入について詳しい説明を行いました。 1年前のAWS Summit Tokyo 2013は、企業の基幹業務をクラウドへ移行する事例が相次いで発表されたイベントでした。それから1年がたち、金融機関もついにクラウドを基盤として採用し始めたことになります。 本記事では、ソニー

サトヤ・ナデラ氏。マイクロソフト新CEOとして最初のインタビュー。46歳、まず社内でイノベーションの障害になるものを取り除いていく マイクロソフトの新CEOにサトヤ・ナデラ（Satya Nadella）氏が就任したことは、すでに国内外のニュースで大きく報道されています。 そのナデラ氏がマイクロソフトのキャンパス内で（おそらくマイクロソフト社内のスタッフに）インタビューされている動画が、マイクロソフト公式動画として公開されています。 ナデラ氏がこれからマイクロソフトをどう変えていこうと考えているのか、具体的な話はまだ語られてはいませんが、ナデラ氏の人物像と方向性の片鱗がうかがえるインタビューになっています。 インタビューの内容からポイントだけを訳してみました。 Satya Nadella: His first interview as CEO of Microsoft ──── サトヤ・ナデ

自動改札機の運賃計算プログラムはいかにデバッグされているのか？ 10の40乗という運賃パターンのテスト方法を開発者が解説（後編） 9月12日から14日のあいだ、東洋大学 白山キャンパスで開催された日本科学技術連盟主催の「ソフトウェア品質シンポジウム 2012」。オムロンソーシアルソリューションズ 幡山五郎氏の講演「自動改札機ソフトウェアの品質向上の取り組み　厳密な仕様、もらさないテストを目指して」。この記事では、そのダイジェストを紹介しています。 本記事は、前編、中編、後編の3部構成です。お読みのページは後編です。 大規模なテストをどうやって実行しているか 続いて、大規模なテストについて。 1000万件のテストパターンを作っても、それぞれのテスト結果の正解を人手で作っていたら追いつきません。なので、別々に運賃計算ソフトウェアを作って、その答えを突き合わせてチェックしよう、という話です。 例

今週月曜日に公開した記事「特許庁の基幹システムはなぜ失敗したのか。元内閣官房GPMO補佐官、萩本順三氏の述懐」は、記事に対して数多くのブックマークやツイートが行われ、大きな反響をいただきました。 その萩本氏から「問題提起だけで終わるのではなく、こうあるべきだという提案もしたい」、という依頼をいただいたので、記事にいただいた反響への返答という意味も込めて、萩本氏の提案についても掲載したいと思います。 以下からは萩本氏の文章となります。 これまでのIT業界の慣習を捨て去り、あるべき姿へ 僕が日記（注：記事の元になったFacebookへの書き込み）を書いたのは、二度とこのような案件が出ないよう本質的な問題提起をしようと思ったからです。 それが僕の責任だと思いました。 本質的問題を提起したつもりですが、しかし本当に理解していただいたのかというのが心配でもあり、また理解していただいたとしても、今後何

現代のコンピュータにおいて、メモリとストレージはプロセッサと並ぶもっとも基本的な構成要素です。高速なアクセスを担当するのがメモリ、データの永続性を保証するのがストレージです。 Fusion-ioは、ストレージ性能に換算すると10億IOPSという超高性能を実現するAuto Commit Memory（ACM）を発表。ACMとは、永続性を備えた新しいタイプのメモリだと説明しています。 ACM is a new memory type that uses the underlying flash to present a persistent memory directly to applications. ACMはフラッシュを基盤に用いた新しいタイプのメモリであり、アプリケーションに対して永続性を備えたメモリを直接提供する。 Fusion-ioは、PCIeスロットに接続する高速なサーバ内蔵型フ

グーグルでは、社内のプログラマによって作り出される大量のコードの品質を保つため、チェックイン前にユニットテストとコードレビューが行われているそうです。しかし、コードが大量になってくると、ユニットテストやレビューをすり抜けるバグも少なからず発生します。 そこでコードの品質をさらに高めるために、グーグルでは「バグ予測アルゴリズム」を採用。バグがありそうな部分をレビュアーにアドバイスする仕組みを採用したとのこと。 そのバグ予測アルゴリズムとはどんなものなのか。Google Engineering Toolsブログに投稿されたエントリ「Bug Prediction at Google」（グーグルにおけるバグ予測）で説明されています。 ソースコードの修正履歴を基に予測 コードの中にバグがありそうな箇所を分析する手法としては、「ソフトウェアメトリクス」がよく用いられます。これはコードを静的に分析して、