Former Autonomy chief executive Dr Mike Lynch issued a statement Thursday following his acquittal of criminal charges, ending a 13-year legal battle with Hewlett-Packard which became one of Silicon Valley’s…

イギリスのチェスタートンという批評家の名言に好きな言葉がある。 「なぜフェンスが建てられたのかわかるまで、決してフェンスをとりはずしてはならない 」 高級なクラブなどに行くと気づくのは、そこにある灰皿が極端に小さいことだ。小さく造形された灰皿はそれだけで独特な美しさを持っているが、ここには原作者の粋なアイデアが詰まっている。小さな灰皿は、一本でもたばこを吸えばいっぱいになってしまう。そうすると、スタッフが灰皿を新しいものに替える。そうするとことで、客への細やかなサービスを演出できるし、スタッフに自然と客へ細かく注目させることを可能にしている。 もちろん、これを違うやり方で実現することもできる。たとえばマネージャーが、スタッフに「客を細かく見ろ。灰皿は、客が一本たばこを吸ったら必ず変えろ」と言えばいい。そういうマニュアルを作ってもいいし、バックルームに貼り紙をしてもいい。なんらかの指示や号令

もう1つの、DBのかたち、分散Key-Valueストアとは：分散Key-Valueストアの本命「Bigtable」（1）（1/3 ページ） RDBとは別の、クラウド時代のデータベースとして注目を浴びている「分散Key-Valueストア」。その本命ともいえる、Googleの数々のサービスの基盤技術「Bigtable」について徹底解説 クラウド時代のデータベース「分散Key-Valueストア」 グーグルがインターネットの世界をここまで席けんできた最大の理由は何でしょうか。実は、それは同社の優れた検索技術ではありません。グーグルが成し遂げた最も大きなブレークスルーの1つは、同社が生み出した巨大な分散データストア、「Bigtable」にあります。 Bigtableは、Google検索をはじめ、YouTubeやGoogle Map、Google Earth、Google Analytics、Goog

<LinkWattとは> 世界に15億人いる、電気のない生活をしている人々。彼らが明かりとして使うのは、有毒な煙を出し、燃料代が高価なケロシンランプ・・・ 僕らのチームが開発している小型「遊力」発電機LinkWattは、アソビの力（生活で余っている力や子供たちの遊んでいる力）を使い、回転する何か（例えば現地で使われている手押し車やリヤカー等）に取り付けることで、電気を生み出すことができます。昼に遊びながら発電・蓄電を行い、夜には明るく・安く・クリーンな照明の電源となり、未電化地域で使われているケロシンランプと代替することができます。 LinkWattは回転する何かと組み合わせて電気を生み出すことができます。 <背景　～調査先の東ティモールで見たものは～> --- 電気も無い途上国。どんなに貧しい場所なのかと思って訪れたら、そこは笑顔に溢れていた。電気があったら何がしたい？と聞くと、「子供達

長らく続いてきた「最強名刺スキャンアプリはどれ論争」に、決定的とも言えるアプリが登場しました。名刺管理クラウドサービスリンクナレッジを展開する三三株式会社による、Eightです。 Eightは三三株式会社による、「撮影した名刺を無料で人力OCRしてくれる」アプリです。 名刺をぱしゃりと撮影してアップロード。数日待つと、「会社名」「氏名」「メールアドレス」「電話番号」がデータとして名刺から抜き出されて登録されます。精度は他の全名刺OCRと比較しても圧倒的です。なぜなら「人力」でやってるから。 じ、人力・・・！？ いや・・・なんで無料なの・・・？？？ もう一度確認します。名刺をパシャッと撮影して、待ってたらデータが人力で登録されて戻ってくる。これが無料。 ま・・・まじで？？ 先日までAppBankで最強名刺OCRアプリとして認定していたCamCardは1300円ですよ。それでも精度には限界があ

DISCLAIMER： 私はプライバシー分野はもちろん一応の勉強はしていますが、必ずしもコアな専門領域というわけではないのでBest Effortベースで書いています。もっと詳しい方からのコメントを期待します。 IBMの「ビッグデータ」担当の人が日経ITProのインタビュー記事で「ビッグデータ」の応用として通話履歴（CDR）を使ってソーシャルグラフを作るというような事例を挙げたのに対して「それは通信の秘密に反する違法行為ではないか」ということで、twitter界隈を中心にプチ炎上的な状況になっています（参考togetter）。 そもそも、「ビッグデータ」と言う言葉が出る前から通話履歴情報の分析はデータウェアハウスの重要応用分野でした。通話履歴の分析がいっさいできないということであれば容量計画もできないですし料金の設定もできません。 過去にこの手のデータウェアハウス・アプリケーションについて

ここに来てビッグデータの代名詞ともなったApache Hadoopですが、その生い立ちは意外に知られていない感があります。Apache Hadoopというソフトウエアが日本でこれほどメジャーになったのは2011年のこと。Apache Hadoopに早く取り組み始めたという方でも、その存在を知ったのは2008～2009年頃でしょう。 筆者はソフトウエアにも人間と同じように“年齢”があり、シニアになるほど安定し信頼性が増すと考えています。例えば、UnixやLinuxなどのオペレーティングシステムや、リレーショナルデータベース（RDB）、TPモニター、Javaのミドルウエアなどは誕生してから10年以上が経過し、企業システムで利用され続けるなかで、品質・機能とも大幅に向上しました。これらのソフトウエアは成長期を終え安定期にあるでしょう。人間で言うと30代中盤から40代前半、信頼があり経験豊富で重要

OSS（オープンソースソフトウエア）のミドルウエア、「Hadoop」が注目されている。大量のデータ、とりわけログ、テキスト、画像といった非構造化データを取り扱うための高速な情報処理基盤を安価に構築できるからだ。そこで本連載ではHadoopを基礎から説明する。 本連載は情報システム部門の企画担当者や利用部門のIT活用推進者などが対象。序盤ではHadoopの基本やアーキテクチャーを解説。回を追って分散ファイルシステムの操作とMapReduce処理をコードで確認。ユースケースやクラスタ管理にも言及するほか、2012年に予定されている次期メジャーリリース0.23の情報などの最新トピックも取り込んでいく。 ニーズ高まる「ビッグデータ」の基盤 日本にとって2011年は「ビッグデータ」元年だったと言ってよいのではないでしょうか。ビッグデータに関わる製品やソリューションが国内外のベンダーから発表となり、多