「Git 2.38」で追加、巨大リポジトリ向けの管理コマンド「Scalar」は何ができる?:快適な設定を簡単に有効化できる GitHubは公式ブログで、Gitの最新版「Git 2.38」の主要な新機能として、新しいリポジトリ管理ツール「Scalar」と、「git rebase」コマンドの新しい「--update-refs」オプションを取り上げて紹介した。
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機械学習の中でも古典的なテーマの一つである「時系列予測(時系列解析、時系列分析)」においては、昔からある「AR(Auto Regression:自己回帰)」モデルから最先端のディープラーニングを用いた「LSTM」(Long Short-Term Memory)までさまざまなアルゴリズムが存在しています。 それらの中でも近年注目を集めているのが、Facebookが開発した時系列予測のオープンソースソフトウェア(OSS)ライブラリ「Prophet」です。Python実装、R実装が公開されています。 本連載ではProphetの概要と理論的背景、案件で使ってみた経験から得られた知見を紹介します。「そもそもProphetとは何か」「他の手法との差異は何か」「チューニングのテクニック」「運用で気を付けるべき点」などを紹介しながら、Prophetへの理解を深めることを目的に、2回の連載を予定しています。
ラムダ式は小規模で名前を持たない関数を簡潔に記述するのに使える。その記述方法や使う上で注意すべきポイントを紹介する。 # 関数やメソッドの引数にラムダ式を指定 int_list = [8, 4, -10, 6, -5, -7, -8] int_list.sort(key=lambda x: x if x >= 0 else -x) print(int_list) # [4, -5, 6, -7, 8, -8, -10] d = { 'kawasaki': {'age': 100, 'height': 129, 'weight': 129}, 'isshiki': {'age': 25, 'height': 180, 'weight': 68}, 'endo': {'age': 34, 'height': 176, 'weight': 72} } result = sorted(d.ite
元任天堂開発者が伝授、3つのモノサシを使ってアイデアの「いい/わるい」を計測する:それは、発想か着想か(1/4 ページ) 相対性理論、印刷、iPhone――世の中を変える発明は、全て優れたアイデアから生まれた。では優れたアイデアとは何なのだろうか。あなたのそのアイデアは、いいアイデアなのか、そうではないアイデアなのか、「アイデアの測り方」と「アイデアの見極め方」を、WiiやSwitchの開発者が伝授する。 いいアイデアとは何でしょう? これまでは、「シンプルで分かりやすい」「実現可能性が高い」「費用対効果がある」「新規性や意外性がある」などを基準として、アイデアの「いい/わるい」を評価してきたと思います。こういった基準は、製品やサービスのアイデアを判断する際に確かに役に立ちます。 では、新たな領域の開拓を目指すプロジェクトやスタートアップ企業のビジネスなど、まだジャンルも確立されていないよ
企業でのクラウド活用は当たり前となった。ただ、導入のハードルが低いといわれるクラウドであっても「オンプレミスと異なる運用に戸惑っている」「今まさに勉強している」というインフラ運用担当者は多いだろう。 また、クラウドサービス自体は使ったことがあるという人でも、会社の方針で新しいクラウドを使うということは十分あり得る。そうなれば一から「クラウドの運用」を勉強し直す必要がある。 Cloud Operator Days Tokyo 2022のセッション「AWSを触ったことのない運用者が、AWS環境のインフラ運用巻取りを通じて、運用改善をできる様になるまでのお話」では、Amazon Web Services(AWS)での運用経験がないのに運用チームリーダーを任されることになったSCSKの小出泰介氏(ソリューション事業グループ マネジメントサービス第一事業本部 製造マネジメントサービス第二部 チームリ
自動化で避けるべき、よくある10の間違い:Gartner Insights Pickup(267)(1/2 ページ) 自動化を誤った方法で行うと、データ利用やプロセス、従業員の士気、顧客満足度に悪影響を与える恐れがある。本稿では、自動化でよくある10の間違いについて紹介する。
実践的な「Trivy」利用方法~「VSCode」によるスキャンからCI/CDパイプライン、「Trivy Operator」による継続的なスキャン~:Cloud Nativeチートシート(18) Kubernetesやクラウドネイティブをより便利に利用する技術やツールの概要、使い方を凝縮して紹介する連載。今回は、Trivyの代表的な利用シーンを取り上げながら、実践的に利用するための検討ポイントを解説する。
サービスの信頼性を守るため、オンコール対応は重要な仕事だ。だが、夜中に何度も呼び出されるような状況ではエンジニアの肉体的、精神的な疲労は計り知れない。Cloud Operator Days Tokyo 2022のセッション「信頼性を落とさず効果的にオンコールを減らす取り組みを目指して エンジニアの睡眠時間を守ろう」では、こうしたオンコール対応におけるエンジニアへの負担を軽減させる取り組みを紹介した。 「常に何らかのアラート情報が流れている」 GMOペパボの渡部龍一氏(技術部プラットフォームグループ)の役割は、GMOペパボの各種サービスの可用性を確保しビジネスの成長に合わせて適切な環境を提供することだ。そのためのさまざまな業務をこなす中で、オンコール対応は悩みの種になっていた。 「私のチームで対応するサービスだけでも100を超えており、平均すると2、3日に1回のペースで何らかのアラートが発生
これは、企業のAI(人工知能)導入について調査した結果をまとめたもの。調査対象は世界19カ国(米国、英国、フランス、ドイツ、スペイン、イタリア、中国、インド、シンガポール、オーストラリア、カナダ、アラブ首長国連邦、韓国、ブラジル、メキシコ、コロンビア、アルゼンチン、チリ、ペルー)の経営層で、計7502人から有効回答を得た。 「AI導入は確実に進んでいる」 調査結果によると2022年の「企業のAI導入率」は、対前年比13ポイント増の35%だった。「AIの導入を検討している」と回答した企業の割合は42%となっており、企業規模別では、大企業の方が中堅企業よりもAI導入率が高かった。国別に見ると、中国とインドのAI導入率が高く、これらの国では60%近くの企業がAIを積極的に利用している。それに対して韓国は22%、オーストラリアは24%、米国は25%、英国は26%にとどまった。業種別で見ると、金融サ
AI(人工知能)利活用が珍しいものではなくなった昨今、AIが開発者の意図しない挙動を起こしてしまう事例が度々問題となっています。女性の求職者を不当に低く評価してしまったAmazon.comの人材採用システムや、黒人の写真をゴリラと誤認識してしまう顔認証AIの事例などは、記憶に新しいことと思います。 このような問題を受けて、主に欧米を中心にAI利活用で生じるさまざまなリスクを低減させるべく「AI倫理」や「AI原則」を守るための法律やガイドラインの整備が進んでいます。日本でも経済産業省が2021年にガイドラインを公開するなど、AI利活用で生じる問題を予防する動きが高まりつつあります。 では一体、AI倫理を守るためには何をすべきなのでしょうか。この電子書籍では、連載「エンジニアが知っておくべきAI倫理」全4回を収録。「AI開発中に内在する代表的なバイアスやリスク」「データ収集段階でのバイアスへの
Stack Exchangeが運営する開発者向けQ&Aサイト「Stack Overflow」は2022年6月22日(米国時間)、2022年の年次開発者調査「2022 Developer Survey」の結果を発表した。同調査は2022年5月11日~6月1日に実施し、180カ国の7万3000人以上のソフトウェア開発者が回答した。 調査結果は「開発者プロフィール」「技術」「仕事」「コミュニティー」「プロフェッショナル開発者」のカテゴリーにまとまっている。 コーディングの学習方法が変化(開発者プロフィール) 開発者プロフィールではコーディングの学習方法に変化が現れた。 動画やブログ、フォーラムなどのオンラインリソースでコーディングを学んだ回答者の割合が、2021年調査の59.53%から、今回70.91%に上昇した。 45歳以上の回答者は書籍から学んだ人が最も多く、若い回答者はオンラインで学んでい
【DB概論】データベースシステムに求められる要件:できるエンジニアになる! ちょい上DB術・基礎編(1) デキるエンジニアになるためには、DB技術の基礎は必須です。本連載では、豊富な実例と演習問題で、プロとして恥ずかしくない設計手順を解説します。DB設計のポイントとなる汎用的なケースを紹介しているので、通常の業務とは異なる場合でも応用できる「共通の考え方」を身に付けられます。 デキるエンジニアになるためには、DB技術の基礎は必須です。 「使える」システムを構築するには、データベース設計がと非常に重要です。先人が遭遇したトラブルを避けられるかどうか、システム構築やアプリケーション開発が成功するか否かは、データベース設計にかかっているところが大きいです。 本連載では、豊富な実例と演習問題で、プロとして恥ずかしくない設計手順を解説します。システム構築において「どの工程で、どのような観点からデータ
肥大化し続けるソフトウェアをどうテストする? アジャイル時代のソフトウェアテストに必要な考え方:海外企業に学ぶテスト自動化(終) 海外の先進的企業の事例を基にテスト自動化に使われる手法を解説する本連載。最終回は、アジャイル開発におけるテスト自動化において重要な考え方とは何かを解説する。 これまでの連載でミューテーションテストとカオスエンジニアリングを紹介しました。先進企業においては「時間はお金で買うもの、特に品質担保の時間はなるべく少ない方がいい」「テストの時間がゼロになるならお金はいくらでもつぎ込みたい」というのが本音だと思います。GAFAM(Google、Amazon.com、Facebook、Apple、Microsoft)は十分な利益があるのでお金で時間を買って先行者利益を得たいはずだと筆者は考えています。Googleのあるテスト担当者は「私たちはマニュアルテストをしている時間がな
「ターミネーター(TERMINATOR)」は、1984年に公開された映画を皮切りに制作されたSF映画シリーズである。 非常にたくさんの映画、テレビドラマ、アニメなどのコンテンツを生み出した作品群であるが、本稿では、本作品が対象とする歴史事実の全貌がつづられた、サラ・コナーが最初のターミネーターに会う1984年から、息子のジョン・コナーが父親のカイル・リースと会う映画シリーズのTERMINATOR1、2、3、4の4作品を対象に解説していく。 映画シリーズは、この後「ターミネーター:新起動/ジェニシス」「ターミネーター:ニュー・フェイト」が作られている。ジェニシスは1&2のパラレルワールド、ニュー・フェイトは1&2の続編(3&4&ジェニシスはなかったことになっている)だ。2で「スカイネット」誕生を阻止し、「審判の日」を回避したが、新たなAI「リージョン」が誕生し、人類の脅威になっているという設
契約では「設計以降」をお願いしていますが「要件定義」もやってくださいね。下請けなんだから:「訴えてやる!」の前に読む IT訴訟 徹底解説(26)(1/3 ページ) 東京高等裁判所 IT専門委員の細川義洋氏が、IT訴訟事例を例にとり、トラブルの予防策と対処法を解説する本連載。今回はパッケージソフトを使った開発のトラブルを解説する。契約にない「要件定義」をパッケージベンダーはするべきなのか? 連載目次 IT訴訟事例を例にとり、トラブルの予防策と対処法を解説する本連載。前回は、主要な要件が欠落していたために使いものにならなかったシステムをめぐる裁判事例を、新国立競技場の聖火台になぞらえて解説した。 今回は、パッケージソフトをカスタマイズして開発するプロジェクト頓挫の裁判例を解説する。要件定義の責を負うべきは、ユーザーか、SIベンダーか、はたまたパッケージベンダーか? 増加するパッケージソフト導入
業務をパッケージに合わせると言ったけど、めんどくさいからやっぱりやめた:「訴えてやる!」の前に読む IT訴訟 徹底解説(99)(1/3 ページ) 連載目次 システム開発契約に大切なのは、「要件」と「目的」と……? システム開発契約において、その中核をなすものは言うまでもなく、システムにどのような機能や性能などを具備するかという「要件」であろう。受注者であるベンダーは、この要件を実現することで代金を支払ってもらえる。つまり要件は契約上の「債務」の中核であり、いくら欠陥のないシステムを納品しても、要件を満たさないシステムは「債務の不履行」となり、費用の支払いを得られないばかりか、場合によっては損害賠償の請求までされてしまう。 もっとも、ここでいう「要件」とは、要件定義書に明記されたものだけを指すわけではない。たとえ文書化されておらず要件として定義されていなくても、システム開発契約の目的に照らし
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