DXを実現する大企業に必要なアジャイル組織立ち上げの勘所とは──Yamato DX Night #1レポート - TECH PLAY Magazine
現在、DXに取り組む企業が増加し、変化の激しいビジネス環境に対応したシステムを開発するため、アジャイルを実践することが一般化しつつある。だが、特に大企業においてはさまざまな壁に阻まれ、思うようにアジャイルが進まず、悩んでいる企業も多い。 そこで今回は、ヤマトホールディングス執行役員の中林紀彦氏とデンソー デジタルイノベーション室の及部敬雄氏に「アジャイル」をテーマに語り合っていただいた。 アーカイブ動画 登壇者プロフィール 株式会社デンソー デジタルイノベーション室 エンジニア 及部 敬雄氏 AGILE-MONSTER.COM アジャイルコーチ 製造業アジャイル勉強会 オーガナイザー ヤマトホールディングス株式会社 執行役員 データ戦略担当 中林 紀彦氏 経営構造改革に取り組むヤマトグループ 最初に登壇したのは、ヤマトホールディングスの中林氏。ヤマトグループは現在、1年間に約18億個の宅急
3〜4時間でAWSの監視系のサービス一気に学べたらコスパ良いと思いませんか | DevelopersIO
突然ですが、以下の機能がそれぞれどういうものか すべて ご存知でしょうか？ CloudWatch ServiceLens X-Ray CloudWatch Contributor Insights CloudWatch Synthetics CloudWatch Container Insights CloudWatch Logs Insights CloudWatch メトリクス Metric Math 検索式 カスタムメトリクス CloudWatch ダッシュボード CloudWatch 異常検出（Anomaly Detection） CloudWatch 埋め込みメトリックフォーマット CloudWatch アラーム 異常検出に基づいたアラーム 複合アラーム 私はわからなかったですね。ここ 1〜2年のCloudWatch系のアップデート量は凄まじいなと個人的には思っていて、Cloud
「データサイエンス100本ノック」の生みの親はなぜ「3言語のサポート」と「Docker」にこだわったのか
2020年6月15日、一般社団法人データサイエンティスト協会（以下、データサイエンティスト協会）は、データサイエンス初学者が構造化データの集計・加工を効率的に学べる演習環境「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」を、「GitHub」で無償公開した。公開直後からデータサイエンスに関わる技術者の間で大きな話題を集め、その内容や利用法を紹介するコンテンツがネット上で数多く公開された。 このデータサイエンス100本ノックの「生みの親」ともいえるのが、データ解析設計事務所の森谷和弘氏だ。同氏はフリーランスのデータサイエンティストとして活動する傍ら、データアナリティクスラボの取締役CTO（最高技術責任者）として、データサイエンティスト人材を一から育成して企業に派遣する事業に携わっている。 本稿では、データサイエンス100本ノックのこだわったポイントや活用するためのコツ、今後の展望につい
千葉・印西で巨大データセンターの建設ラッシュ、クラウド大手をひき付ける秘密
ベッドタウンとして人気を集めている千葉県印西市は、IT業界では大規模なデータンセンター（DC）が集う「DC銀座」として知られている。さらに現在、海外の大手クラウド事業者の需要を見越した「ハイパースケール」向けのDCが続々と新設されている。あまりの需要の多さに、電力会社も電力供給の増強へと動き出した。 千葉ニュータウンを擁する印西市は、自然豊かな環境が残っていることやショッピングセンターなど大型商業施設があることなどを理由に、住みよい街のランキングで上位に名を連ねることも多い。 しかしIT業界では、ベッドタウンとは別の顔を持つことで知られている。大規模なデータセンター（DC）が集積する「DC銀座」だ。米Amazon Web Services（AWS）などのDCがある場所として「INZAI」の地名は世界に知れ渡っている。 しかも最近は、北総鉄道・京成電鉄の千葉ニュータウン中央駅の周辺で、海外の
マイクロソフト、海中データセンターを引き上げ--2年間の運用で故障率は地上の8分の1
Microsoftは、海底にデータセンターを沈めて試験する取り組み「Project Natick」において、約2年間運用していた水中データセンター「Northern Isles」を引き上げ、試験結果を公表した。故障率は地上で運用される一般的なデータセンターの8分の1と低く、高い信頼性と実用性が確かめられたとしている。 Northern Islesは、Project Natickで2代目に相当する水中データセンター。大きさは長さ12.2m、直径2.8mで、輸送用コンテナと同程度のサイズだ。内部に12台のラックを入れ、864台のサーバー、合計27.6ペタバイトのHDDストレージ、冷却システムなどを設置。2018年6月1日に英国オークニー諸島の深度117フィート（約36m）の海底へ沈められ、パフォーマンスや信頼性の試験が続けられてきた。 内部に充填されていた1気圧の窒素ガスは、試験開始当初と同等
今の日本に最も必要な科学的思考、社会へのエンジニアリングのかたまり 「貧乏人の経済学」パナジー＆デュフロ著 山形浩生訳｜TAKASU Masakazu
ブームになったので、なにか政策が失敗するたびにナッジだのパターナリズムだのの用語を持ちだして賢しげに「こうすればうまくいくのに！」とコメントする人も多い。 （ナッジやパターナリズムは、思い込みを利用して成果を出すための仕組み。 ナッジ： なにか得する行動をするような仕掛けをつける。たとえばトイレの小便器の中心にハエの絵を書くと、そこめがけて小便する率が上がってトイレがキレイになる パターナリズム： 多くの人にとってオススメの選択肢に予めマルをつけておこう、たとえばレストランのメニューでヘルシーなものを目立つようにしておけば健康が改善するだろう） でも、「そうした岡目八目のほとんどは間違っている」というのが、まさに行動経済学だ。ノーベル賞をとった学者たちは、実験でそうした思い込みの存在を証明し、うまく思い込みを利用して他人の意思決定や行動を変えさせることに成功したことで評価されている。 失敗
ディスクファックスのコト | Colorful Pieces of Game
太古の時代、ISDN回線でフロッピーディスクのデータをまるまる転送できるFDトランスファーという驚異のマシンが存在していた。電子メールで1MB以上のデータを送るのも憚られた時代だった。 pic.twitter.com/7o2j28MD8w — Watanabe (@nabe1975) September 2, 2020 これは、初期のISDN回線(64K)を使ってフロッピーのデータをやりとりできる、という代物。 ISDNは64キロビット＝秒８キロほどの転送速度なので２HDの約1000キロバイトだと、だいたい2分ちょっとぐらい通信時間はかかることになる。 でも、当時使っていた人たちは、みんな（僕も含めて）数分以上かかったという記憶があるので、たぶんエラーチェックのやりとりまで含めると数分以上かかっていた、ということだろう。 ついでに書いておくが、これでも当時最高速に近かった28800ボーのモ
「Oculus Quest 2」製品版先行レビュー。性能とコスパからFacebookの本気を感じろ！
Home » 「Oculus Quest 2」製品版先行レビュー。性能とコスパからFacebookの本気を感じろ！ 「Oculus Quest 2」製品版先行レビュー。性能とコスパからFacebookの本気を感じろ！ Facebookの一体型VRヘッドセット「Oculus Quest」がバージョンアップし、「Oculus Quest 2（オキュラス クエスト 2）」になる。9月16日10時（※アメリカ太平洋時間）に開催された「Facebook Connect」で発表されたものだが、今回、事前にデバイスを体験する機会に恵まれたので、取り急ぎレビューをお届けする。 （Oculus Quest 2。予約は米国時間9月16日より開始、発売は同時間で10月13日） 一言で言うなら「この価格でこの性能はヤバい」。正直、これ以外の言葉が見つからない。ではどう“ヤバい”のかを見ていくことにしよう。 白く、
入館時に体温を自動チェックできる——スペクトラム・テクノロジー、「体温検知キット」発売｜fabcross
スペクトラム・テクノロジーは、AIによる顔認識および非接触型温度計を利用して体温を自動測定する「体温検知キット」を発売する。新型コロナウイルス対策として、企業や公共機関などの出入り口での体温検知による入館チェックなどをイメージしたキットだ。 同キットは、事前に顔をデータベースとして登録した上で、カメラとサーモセンサーの前に立つと自動的に顔認識による個人特定と体温測定を行うものだ。制御部にRaspberry Pi 4 model Bを使用し、結果はAWS経由で自動的にデータベース（DynamoDB）上に登録され、CSV形式で取り出して活用できる。また、体温異常時にはメールで通知することも可能だ。プログラムはPythonで作成されており、ユーザー側でカスタマイズし、AWSを使わずにローカルにデータを保存させることもできる。 キットにはRaspberry Pi 4 model Bの他、サーモセン
オンラインでのプログラミング系の演習をGoogle Colab & Google Driveで行なう - yasuhisa's blog
去年に引き続き、東京都立大学の非常勤講師の依頼をid:mamorukさん(小町先生)からして頂いたので、今年も講義を担当してきました。講義の内容としては Mackerelでのロール内異常検知を題材に、機械学習をプロダクトに取り込んでいく際、どういった視点が必要になるのか 実際の開発はどういった形式やツールで行なわれているのか、擬似的に体験してもらう といった内容(講義 & 演習)で行ないました。内容としては昨年とほぼ一緒ですが、新型コロナウイルスの影響で演習パートがオフラインの対面ではなく、オンラインで行なう点が一番違いました。演習系のサポートは学生さんの手元の環境がそれぞれ違う、などあって去年も苦戦しました。今年は同じ感じでいくとさらに大変そう(というか見切れない...)だろうなと思って、やり方を考えてみました。 他にいいやり方があったら誰か教えて & 自分用の今後*1のメモという感じの
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