以前、日経225に含まれる企業が外向きのWebサイトに用いるWebサーバーの種類を調査し、このブログで公表していた。「定点観測」と評していたのだが、最後に調査を行ったのはもう5年前になる。 定点観測：日経225に含まれる会社が採用のWebサーバー 2009年夏編 - Nothing ventured, nothing gained. あまり変化がなかったのと、自分自身の興味が移ってしまったこともあり、止まってしまっていたのだが、今回久しぶりに調べてみた。 2014年版日経225に含まれる企業が採用のWebサーバー 前回までのブログでも書いているように、調査はHTTPレスポンスヘッダーの中のServerフィールドを見ているだけなので、必ずしも正しい結果とは限らない。あくまでも参考情報として見て欲しい。 以下が今回の結果だ。 前回（2009年7月）の結果が以下だ。 グラフだとわからないくらいの

鈴鹿医療科学大学学長、元国立大学財務・経営センター理事長、元三重大学学長の「つぶやき」と「ぼやき」のblog 今回は、unknownさんからいただいた命題である、「果たして基礎研究は経済成長と相関するのか？」という課題について、多少なりともお答えできないかと思い、各学術分野別論文数と各生産部門別付加価値増加率の相関を分析したので、その結果を報告します。ただし、基礎研究と応用研究を区別した論文データは得られず、完全な答えにはなっていません。でも、数学とか社会科学などの学術分野は、あまり経済成長と関係なさそうに思える分野なのですが。果たして付加価値増加率と相関するのかどうか？という結果は出ました。今日の長いブログをお読みいただければ、その答えがわかりますよ。 ********************************************************************

鈴鹿医療科学大学学長、元国立大学財務・経営センター理事長、元三重大学学長の「つぶやき」と「ぼやき」のblog 今回は、各学術分野別の論文数の推移を、論文絶対数および人口当り論文数で列挙していきます。日本の「強み」「弱み」を知ることが目的だったのですが、前回のブログで、日本はすべての学術分野で弱くなっており、すでに効果的な「選択と集中」ができるような状況にはないことをお話ししましたが、今回の検討でも、同じ感想を持ちました。 特に、日本のお家芸と言われた「物理・化学・物質科学」分野の論文数が、2004年の国立大学法人化を契機に、明確に減少しているカーブは、何度見ても衝撃的です。もう、そんなカーブを見せられても慣れっこになって、何も感じない人もいるかもしれませんが・・・。 そして、韓国、台湾、中国などの新興国が、日本が過去に優位性を保っていた産業競争力を凌駕したことについて、技術の流出や経営戦略

6月2日、バッファローのダウンロードサイトが改ざんされ、無線LAN製品や外付けHDD用のツールにウイルスが仕込まれるという事故が発表された。PC向けのウイルスであるため、ネットワーク機器には感染せず、オンラインバンクでの被害はなかったが、無線LANのトップメーカーであるためにインパクトも大きい。事故の詳細をバッファローの担当者に聞いた。 ダウンロードサイトのファイルを改ざんされる 今回の事故に関して、バッファロー側で対応にあたったのが、バッファロー戦略情報システム部 情報技術課長 八田益充氏だ。八田氏はダウンロードサイトを委託したCDNetworks Japanとの折衝やファイル改ざん以降の対応を行なっており、事故の概要についてもっとも理解している人物といえる。八田氏は、「お客様にご迷惑をおかけし、大変申し訳ない」と陳謝したのち、事故の概要や原因、事後対策について説明してくれた。 まず事故

そこの貴方、どうですか、時間があるならちょっとだけ、この年寄りの昔話を聞きませんか。 Springが初めて世の中に出てきた頃の、Javaを使ったシステム開発の話。 Springがどう変わって行ったのか。Springは何を変えたのか、変えなかったのか。 まぁ、そう言わずに。昔話の中に、Microservicesやこれからの開発を理解するヒントが潜んでいないとも限りませんよ。

ハッカーズチャンプルー2014でお話してきた内容です。「データサイエンティスト（カナ）はオワコン」 http://hackers-champloo.org/program.htmlRead less

サッカーＷ杯に合わせて、ツイッター社が世界１５０カ国以上でつぶやかれた試合に関するデータを公開している。同社がツイートデータの視覚化ツールを開発、提供した初の試み。ツイート数を時系列で示しながら、話題の広がりの発信源になった「ツイッター・リバーブ（つぶやきの共鳴）」の中心を表したり、世界地図上でどの国からの発信が多いかを、炎が燃え上がるように表したりしている。 同社によると、準決勝までの６２試合でツイート数が最大だったのはブラジルが１―７で惨敗したドイツ戦で、３５６０万ツイートだった。２番目に多かったのはブラジルがＰＫ戦の末に辛勝したチリ戦で、１６４０万ツイート。日本戦で最も多かったコロンビア戦が４４４万ツイートだったことと比較しても、ブラジル戦への注目度の高さがわかる。 一方、１分間あたりのツイート数も、ブラジル―ドイツ戦が最も多かった。ブラジルが４失点した前半２３～２９分の６分間に最大

みなさん、こんにちは。MacPeople／週刊アスキーを絶賛兼務中の吉田でございます。 さて、週刊アスキー8/12増刊の特別付録『くるくるパッチンスマータブル防水ポーチ』はもうゲットされたでしょうか。『くるくるパッチンスマータブル防水ポーチ』はスマホも8インチのタブレットも入っちゃう便利な2ウェイアイテム。 紹介動画には私も特別出演を果たしているので、ぜひチェックしてください。 今回は、防水ポーチの付録号をうっかりして買っていなかった、購入したが装着するのは忘れたという場合に起こりうる、スマホの水没からの救出方法を紹介します。 非防水端末などを水没させてしまっても、端子などからの浸水が少なく、内部でショートさえしていなければ一時的に復活するケースも多いのです。もし水没させてしまったら、まずはあわてずに電源をオフにして、水分を取り去りましょう。このときに、端末を大きく動かすと、浸水した水分が

ベネッセ原田社長、ジャストシステムを批判　「一方的なデータ削除は原因究明を難しくする」 ITmedia ニュース 7月12日(土)15時42分配信 ベネッセホールディングスの原田泳幸会長兼社長は7月12日、傘下のベネッセコーポレーションから流出した情報をジャストシステムが全て削除すると発表したことに対し、「一方的に情報を削除することは、警察や経済産業省による原因の究明を難しくするだけでなく、情報が漏えいしたお客様の不安感の払しょくには至らない」と批判するコメントを発表した。 ジャストシステムは7月11日、名簿業者を通じて購入した約257万件の個人情報を削除すると発表。「データの出所が明らかになっていない状況で契約に至り、購入していたことが判明」したため、「企業としての道義的責任」と説明している。 原田社長はコメントで、「今回の情報漏えいは教育業界全体への信頼を毀損（きそん）する大変な事

「ベネッセコーポレーション」から流出したとみられる顧客の個人情報を利用したＩＴ会社、「ジャストシステム」が１１日、このデータの削除を決めたことに対し、ベネッセ側は１２日、「警察による原因の究明を難しくする」などとしてデータの削除をやめるよう求める書面を送りました。 ジャストシステムは、東京の名簿業者から購入した、ベネッセから流出したとみられる個人情報を基にダイレクトメールを送っていましたが、情報の出所が明らかになっていなかったなどとして１１日、２５７万件余りのデータすべてを削除することを決めました。 これに対してベネッセ側は１２日、「一方的な情報の削除は警察や経済産業省による原因の究明を難しくする」として、ジャストシステムの対応に懸念を示すコメントを発表しました。 そのうえでベネッセは、「積極的に情報を開示し、自主的に警察の捜査へ協力することを強く要請する」として、ジャストシステムに対して

何の話かというと RHEL7/CentOS7では最小構成でインストールすると、ifconfig、route、netstat、arpなどのネットワーク関連のコマンドが使えません。これは、次のコマンドで「net-tools」パッケージを導入すると解決します。 # yum -y install net-tools しかしながら！ RHEL7/CentOS7では、net-toolsを「deprecated（廃止予定）」としており、今後は、iproute2パッケージに含まれる「ip」「ss」などのコマンドを使用することが推奨されています。 ・お客さんのRHEL7サーバーのメンテを頼まれたらnet-toolsが入ってなかった！ ・「えー。まだifconfigつかってんのー。」と若い同僚に冷たい目で見られた！ ・などなど といった事態に備えて、RHEL7/CentOS7を導入した際には、iproute2

Apacheのログを解析しようと思い、色々とググってみたところ、 fluentd (td-agent), Elasticsearch, Kibanaというキーワードが頻出しました。 上記3つを組み合わせると、ApacheのログがシャレオツなUIで見れるということはすぐ理解できたのですが、 それぞれが結局何をするものなのか分からなかったので簡単にまとめてみました。 使ってみたいけど、いまいち仕組みが分からないって方は読んでみてください。 fluentd とは fluentd 様々なログフォーマットを指定したサービスのフォーマットに整形してくれます。 今回の場合は、Apacheのログを、Elasticsearchの入力フォーマットに整形してくれます。 fluentdの動作イメージ(公式より転載) fluentd は Apache や Nginxのログを Elasticsearchのフォーマット

こんにちは。@jedipunkz です。 {% img /pix/kibana3.png %} 前回の記事で Kibana + elasticsearch + fluentd を試しましたが、ツイッターで @nora96o さんに “Kibana3 使うと、幸せになれますよ！” と教えてもらいました。早 速試してみましたので、メモしておきます。 前回の記事。 http://jedipunkz.github.io/blog/2013/09/07/kibana-plus-elasticsearch-plus-fluentd/ 前半の手順は前回と同様ですが、念のため書いておきます。 前提の環境 OS : Ubuntu 12.04 Precise (同じ方法で 13.04 Raring でも出来ました) 必要なパッケージのインストール 下記のパッケージを事前にインストールします。 手順を省くために

きっかけ せっかくなので Elasticsearch を深堀してみた Elasticsearch とは Elasticsearch とは... Apache Lucene をベースに作られた RESTful な検索エンジン JSON で設定や検索が可能 スキーマレスなのでデータをジャンジャン放り込める（？） 使ってみる こちらのスライドを参考にして色々と触ってみた。 とりあえず Elasticsearch はこちらで既にインストール済み 起動するとサーバーの 9200 ポートで Listen する インデックス（データ登録） 以下のようにデータ登録が行われる。 データの取得 以下のようにデータ取得が行われる。 データの検索 user が kappa で登録されているレコードを検索すると以下のように 2 レコード登録されているのがわかる。 ということで kibana との連携については ki

複数台のサーバーやクラウド環境を組み合わせてのサービス運用においては、ログの収集方法に工夫が必要となる。こういった場合に有用なのが、さまざまなログの収集手段を提供するfluentdだ。今回はfluentdのアーキテクチャやそのインストール/設定方法、基礎的な設定例などを紹介する。 さまざまな方法でログを収集できるfluentd 今回紹介するfluentdは、Treasure Dataが開発するログ収集管理ツールだ（図1）。オープンソースで公開されており、Linuxや各種UNIXで動作する。 図1 fluentdのWebサイト ログ収集のためのソフトウェアとしてはsyslogdやsyslog-ngなどが有名だが、fluentdがこれらと異なる点としては、以下が挙げられる。 さまざまなソースからのイベントをさまざまな媒体に出力できる fluentdの大きな特徴としては、ログの収集方法やログの記

はじめに 書きかけです fluent-plugin-twitter を試してみた 当初は fluent-plugin-twitter が gem のコンフリクトで正常に動作しなかったが @y-ken さんにご対応頂いて動作するようになったのでテンション上がってブログにしてみた @y-ken さん、有難う御座いました！ 設定 elasticsearch や kibana 等はさくっとセットアップ。td-agent の設定だけ以下に記載。 <source> type twitter consumer_key xxxxxxxx consumer_secret yyyyyyyy oauth_token zzzzzzzz oauth_token_secret pppppppp tag input.twitter.sampling timeline userstream lang ja,en outp

Grafana という InfluxDB をバックエンドにしたグラフ描画ツールの存在を知ったので触ってみた。正確には、Grafana は本来は Graphite 用のダッシュボード置き換えツールなのだが、InfluxDB をバックエンドにしても動くらしい。というか、つい10日ほど前にサポートしたらしい。 InfluxDB については InfluxDB を10分だけ触ってみた の記事を参照。その記事の中で、Elasticsearch に対する Kibana のように、InfluxDB にも描画ツールがあれば便利だよね、という話をしたが、まさしく Grafana をその用途で使えるようだ。ちなみに、Grafana は Kibana を fork したツールである。 インストール $ git clone git@github.com:torkelo/grafana.git $ cd grafan

InfluxDB とは Black Duck Open Source Rookies of the Year 2013 にも選ばれた今注目の Time series metrics database である。 ということでちょっと触ってみた。 インストール http://influxdb.org/download/ ページを見て、環境にあわせてインストールする。 例えば CentOS x86_64 の場合 $ wget http://s3.amazonaws.com/influxdb/influxdb-latest-1.x86_64.rpm $ sudo rpm -ivh influxdb-latest-1.x86_64.rpm influxdb process is not running [ FAILED ] Starting the process influxdb [ OK ] i

こんにちは。 最近ストリームデータ処理サービスであるAmazon Kinesisのドキュメントを読んだり、 クライアントコードのソースを読んだり、実際の小さいアプリケーションを作ったりしたのですが、 その際にわかったことをとりあえずまとめておこうと思います。 1.Amazon Kinesisとは？(http://aws.amazon.com/jp/kinesis/) ・Amazon Kinesis は、大規模なストリーミングデータをリアルタイムで処理する完全マネージド型サービス ・大容量のストリームデータを受信し、提供することができる 2.Kinesisの構造(http://docs.aws.amazon.com/kinesis/latest/dev/introduction.html) ・Kinesisの実態は「大規模でスケール可能、メッセージが一定時間保存されるPubSub型キュー」

昨年11月、米ラスベガスで開催されたカンファレンス「AWS re:Invent 2013」で、ストリーミングデータをリアルタイムに処理するサービスである「Amazon Kinesis」が発表されました。ストリーミングデータをリアルタイムに処理...と、なにやら難しそうな感じがしますが、API、SDKが公開されているので簡単に試すことができます。今回はRuby向けAWS SDKを利用し、Amazon Kinesisを操作してみます。 Amazon Kinesisとは Amazon Kinesisは、Amazon Web Servicesが提供するストリーミングデータをリアルタイムに処理する為のサービスです。近年ビッグデータの処理や分析が注目されてきましたが、バッチ処理が主流でした。Amazon Kinesisを利用すると、リアルタイムにストリーミングデータの処理や分析が可能です。また、Ama

Twitterにはリアルタイムに大量のメッセージが送られています。大多数は取り立てて意味のないデータかも知れませんが、その中から役立つデータをピックアップするのは大変なことです。分析している間に次のデータがきてしまい、すぐにトレンドが変化してしまいます。 そんなリアルタイムのTwitterトレンドビジュアル化をしてくれるソフトウェアがBirdWatchです。 BirdWatchの使い方 例えばJavaによる検索結果。グラフやワードリスト、ツイートが一覧になって表示されています。 下の方には一緒に出てくることの多いキーワードが並んでいます。 BirdWatchはTwitterのストリーミングAPIからデータを受信し、それをElasticSearchへ放り込んでインデックス化しています。そしてそれを検索してグラフを生成しています。ライブラリとしてAngularJS、D3.jsなどを使い、フレー

VCs are clamoring to invest in hot AI companies, willing to pay exorbitant share prices for coveted spots on their cap tables. Even so, most aren’t able to get into such deals at all. Yet, small, unknown investors, including family offices and high-net-worth individuals, have found their own way to get shares of the hottest…

R と Python の連携を考える 最近 R による基本的なデータプロッティングやファイル入出力の方法について説明しました。 データ分析の言語としては Python ですべてをやろうという傾向があるようですが、やはり過去の膨大な R による資産は魅力的でそう簡単に切り捨てられるものではありません。 よくあるケースとしては、部分的なデータ解析については R を流用したいが、全体的なプログラミングは Python で書きたいというシーンでしょう。また、プロッティングだけ R でおこないたいという場合もあるでしょう。こんなとき Python と R で連携できれば問題が一気に解決して便利です。 Python から R を利用するライブラリ PypeR かつては RPy2 というライブラリが使われていたようですが、最近使われており主流なのは PypeR です。 PypeR のインストール インス

効果的にコミュニケーションする 会話は相手と共感するところから始めます。言いたいことは同じでも、言い方を工夫することで相手とより良いコミュニケーションをとることができます。 うまく物事が伝わらないと思ったら、言い方を変えてみましょう。 だめだと分かりながらついついやってしまった自分の過去を反省しつつ、参考にしていただければと思い公開します。

4. 1994-12 インターネットを知る 1995-01 初めてのWeb(Mosaic) 1998-04 NAIST入学 1999-03 第一回XML開発者の日 2000-04 就職 2000-11 SOAPを知る 2004-10 RESTをちゃんと調べる 2005-04 REST入門を書いた 2005-11第八回XML開発者の日 2006-04 WEB+DB PRESS Vol.32 特集3 2007-04 『RESTレシピ』連載開始 2007-12 『RESTful Web サービス』 2010-05 『Webを支える技術』 2014-07 API Meetup #1 ←イマココ

「仕事のメールをもっと減らしたい」と思いませんか？：新連載・ビジネスチームハック（1/2 ページ） 最近、「メールは仕事の大きな妨げになる」と、強く思うようになりました。メールは重要なコミュニケーション手段の1つですが、それをグループチャットに変えることで困りごとが減らせます。 誠 Biz.IDの読者のみなさん、お久しぶりです。以前、ライフハック系の連載を手掛けていた佐々木正悟です。このたび、新連載「ビジネスチームハック」をスタートすることになりました。よろしくお願いします。 初めてお会いする読者もいると思いますので、簡単な自己紹介を。本職は作家で、最近では『なぜ、仕事が予定どおりに終わらないのか？』『チームのやる気を高める「すごい！」手法』といった本を書きました。ほかにも講演で話したり、本欄のような連載を書いたりしております。 ビジネスチームハックの第1回は、「メールを減らしたい」という

4月に新入社員としてWeb制作会社やSIerに入社した方も、開発業務に携わるようになり、HTML／CSS／JavaScriptを使ったフロントエンド開発を始めた方も多いかと思います。HTML／CSS／JavaScriptはWebブラウザーの上で動かせるので、気楽に開発が始められる半面、「デバッグが難しい」「不具合原因の特定が難しい」「どこにミスがあるのか分からない」というような話をよく聞きます。 そんなときに役に立つのがブラウザーに付属している「開発者ツール」です。「開発者ツール」を上手に使うと、不具合の原因特定を効率的に行えます。以下のように現行の全ての主要なブラウザー（Mozilla Firefox／Google Chrome／Microsoft Internet Explorer／Apple Safari）は「開発者ツール」を持っています。ブラウザー自体が無料ですので、もちろんこれら

地下鉄の動き・モバイルネットワーク状況・監視カメラの位置・ツイート・Instagramの投稿などの情報を、世界各都市の3Dマップに表示させ、リアルタイムな変化を見ることができるのが「Watch_Dogs WeAreData」です。地図上のデータを通して街全体の動きがコンピューターの画面上で把握できるようになっており、かなりすさまじい仕上がりになっています。 Watch_Dogs WeAreData http://wearedata.watchdogs.com/ まずはロンドンを見てみます。 テムズ川が流れるロンドン地図が表示されました。 The Tower Of London(ロンドン塔)をクリックすると…… ロンドン塔周辺が表示されました。 画面右には地区統計。タワーハムレッツ・ロンドン特別区の平均給与は3432ポンド(約60万円)で、失業率は13％、犯罪率は12.3％、電力消費は約24

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仕事が忙しくなってくると真っ先に疎かになるのは「食生活」という人、多いのではないでしょうか？ 私たちの体は、日々の食べ物によって形作られています。だから、仕事がデキるビジネスパーソンほど、食生活や運動などの習慣を大切にして、スマートな体型を維持しているもの。けれど、わかっていてもなかなかそこまで手が回らないという人がほとんどですよね。 コンビニ弁当や外食続きの日々にちょっと罪悪感を抱きつつも、今の生活をガラリと変えるのは現実的に無理...という人のために、今回は「いつもやっていることを少し変えるだけ」できちんと自分の体を管理できるようになるコツをご紹介します。 20～30歳代からの習慣が未来を大きく変える 不規則な食生活（朝食抜き、外食、深夜の夕食...）を繰り返していても、見た目には現れにくいのが20代。30代に近づくにつれ、男性は「お腹がぽっこり出てきた」などの変化を指摘され始めます。

ベネッセの顧客情報流出事件、まずは、不正競争防止法容疑で捜査が行なわれているようです。刑事罰の要件がはっきりしているので当然と言えます。他にも、個人情報保護法や消費者保護法上の論点はあると思うのですが、ここでは不正競争防止法のみについて考えてみます。 不正競争防止法には営業秘密の不正取得・使用を禁ずる規定があります。営業秘密とは、(1)秘密として管理され、(2)事業活動に有用で、(3)公然と知られていない情報であり、製造ノウハウ等だけではなく、当然に顧客リストも含まれます。 ここで、この事件の登場人物のそれぞれについて不正競争防止法上の責任について考えてみましょう。なお、不正競争防止法という観点では、顧客情報を勝手に使われた消費者は直接的には関係ありません。 １．ベネッセ 営業秘密を不正取得・使用されたことにより、不正競争によって営業上の利益を侵害された「被害者」です（個人情報保護法や消費

リカー・イノベーションは8月2日、東京・阿佐ヶ谷駅周辺にて日本酒の飲み歩きイベント「阿佐ヶ谷 SAKE WALK」を開催する。 約30種類以上の日本酒を用意 同イベントでは、同社が運営する日本酒の定期購入サービス「KURAND」の提携先の蔵元9場が東京・阿佐ヶ谷エリアに集まり、参加者に日本酒をふるまう。 参加者は、受付にてプラスチック製のシャンパングラスを受け取り、エリア内の10店舗を飲み歩く。各店舗には蔵元が待機しており、蔵元直送の日本酒を直接参加者にふるまうという。 なお、各蔵4種類前後の日本酒を用意するため、合計約30種類以上の日本酒を飲み比べることができるとのこと。また、「KURAND」限定の日本酒も用意する。 会場となる店舗は、Barや串かつ屋、寿司屋などバラエティー豊か。"飲み屋"の多い阿佐ヶ谷の飲食店だからこそ熟知している、日本酒にぴったりな料理も用意するという。料理の価格は

英語学習がとにかく続かない人必見！1日15分で効果を出せた「ゴガクル」活用術 2014年07月11日 　by ねむ こんにちは。一ノ瀬ねむです。 私は、英語勉強のやり直しをしています。 元々英語は好きでしたが、しょせん受験英語。英語を話すことはできませんでした。 「実践的に英語を使えるようになりたい」と夢見るものの、英会話スクールへ通ったり留学をする余裕はありません。 お金と時間をかけずに効率良く英語学習をする方法を見つける為に、今まで色々な教材や学習方法を試してきました。 その中で、一番自分に合う学習法に出会う事ができました。 NHKの語学学習サイト「ゴガクル」です。 「ゴガクル」を利用してみて、魅力的だと感じた5つのポイント NHKの語学講座を統一して学習できる 秀逸な内容であると評価が高い事で知られるNHKの語学講座を、一つのサイトでまとめて学習できる。 初級から上級まですべてのフレ

久しぶりにMySQLガチュアルカジュアルに参加してきたので、そんなログと資料をまとめておこうと思います。 zusaar.com -&nbspzusaar リソースおよび情報 尚、このイベントの過去の参加記録は以下。 「MySQL Casual Talks vol.1」に参加してきたよ、のメモ 「MySQL Casual Talks vol.2」に参加してきたよ、のメモ 「MySQL Casual Talks vol.3」に参加してきたよ、のメモ 「MySQL Casual Talks Vol.4」のエア参加レポート vol.4がエア参加で、vol.5・・・っていつやったの。。。な感じで久しぶりに参加させていただきました。 TokuDB試してみる (@yoku0825) TokuDB試してみる from yoku0825 TokuDB、InnoDBの3倍くらい圧縮が効くとのことで、レイテンシ