Linux Daily Topics 2019年9月2日Huawei開発のファイルシステム「EROFS」、まもなくステージングからメインラインへ Huaweiに所属するGao Xiangは8月23日、2018年7月からステージングツリー（linux-staging）で開発中のファイルシステム「EROFS（Enhanced Read-Only File System⁠）⁠」の開発が「ステージングから卒業するのに十分な状態」（⁠Xiang）に入り、メインラインに統合される準備が整ったことを明らかにした。 kernel/git/gregkh/staging.git -Staging driver development tree EROFSはXiangらHuaweiの開発者が中心となって開発する読み取り専用の軽量なファイルシステムで、Android端末などスマートフォンでの利用を前提に設計されて

知らないうちにWindowsユーザーにストレスを与えていることが…… 持っているだけでスタイリッシュに見えるMac。でも，Windowsを使っている人は 「Mac使ってる人って，送られてくるファイルが開けなかったり，文字化けしてたり，ムダな手間を増やしてくるだけで最悪だよね（笑⁠）⁠」 と思っているかもしれない――そんな心あたりはないでしょうか？ Macで圧縮されたファイルをWindowsで見ようとすると，次の画像のように，ファイル名が文字化けするうえ，意味のわからないフォルダもついでに現れることがあります。 ファイル名を変更すれば中身を見れないわけでもないですし，余分なフォルダは無視すればいいわけですが，いちいち面倒です。 Windows側で「Explzh」という圧縮・解凍ソフトを入れておくと，文字化けせずにちゃんと解凍してくれるのですが，「⁠なんで，わざわざこっちでひと手間かけないとい

すべての企業はデジタルカンパニーにならなくてはならない ―2016年、米国のカンファレンスや企業を取材しているときに、筆者はよくこのフレーズを耳にしました。たしかにUberに代表されるデジタルディスラプション企業の台頭、加えて世界的大企業であるGEのデジタル化へのすさまじいほどの注力ぶりなど間近に見る環境にあれば、多少の失敗も折り込み済みで最新技術を採用し、新たなビジネスのニーズをみずから掘り起こす必要性を強く感じるのは無理もないかもしれません。 そしてこのデジタライゼーションの基盤にあるもっとも重要なテクノロジがクラウドコンピューティングです。いまやほとんどのイノベーションはクラウドから始まり、クラウドをベースにしてスケールしていきます。レガシーを多く抱える企業にとっては、クラウドへの基幹業務の移行がビジネス再編の大きなカギになるとも言われています。米国と比べてデジタライゼーションのトレ

先進的なとりくみを続ける現場に訪問し、チームや個人としてどう成長していくべきかを取材するインタビューの第3回です。 今回はPreferred Infrastructureからスピンアウトし、機械学習技術を軸に事業を展開されているPreferred NetworksのCTO 久保田さんにお話を伺いました。研究起点での開発ということで、Webサービス開発とはまた違ったチーム体制、改善の取り組みをされています。 【インタビューされた人】 久保田展行（くぼたのぶゆき）（⁠株⁠）Preferred Networks Twitter：@nobu_k 開発者よりも研究者の多い組織体制 ─⁠─Preferred Networks（以下PFN）さんは現在、何名いらっしゃるんでしょうか。 久保田：全部で50名います。そのうち研究者が30名で、エンジニアが10名、そのほかはバックオフィスや経営陣などです。 ─⁠

Linux起動の概要 Linux起動前 Linuxでは基本的にシステムの初期設定をするので、Linux以前の状態ではほとんどの初期設定処理は不要です。 Linux以前ではLinuxをロードする対象であるSDRAM領域を初期化する処理は必要となります。一般的な組込みLinuxボードでは大容量フラッシュROM上にLinuxカーネルが書き込まれていることが多いので、RAM領域が使えるようにさえすれば、あとはROM上からRAM上へデータコピーをするだけでLinuxが起動できます。 SH7706LSRボードでは大容量フラッシュROMではなくSDカード上にLinuxカーネルがファイルとして書き込まれていますので、Linux起動以前にSDカードアクセスやファイルシステムの操作ができていないといけません。SH7706LSRボードではSDカードアクセスやファイルシステムの操作が可能なMESというシステムが書

はじめに 木構造と呼ばれるデータ構造の一種があります。1つのルート（根）と呼ばれるノードを始点として、（⁠通常）複数のリーフ（葉）と呼ばれるノードまでを経路で結んでできるデータ構造です。その名のとおり自然界にある「木」の構造ですし、学校時代、確率の授業で樹状図を書いた経験のある人もいるでしょう。 この構造は、私たちの周囲にとてもたくさん存在します。家系図や組織図も木ですし、IT関連の例では、ヒープやRDBのインデックス、ディレクトリ（フォルダ）によるファイルシステムやXMLも木構造です。Webの掲示板でも、最初の書き込みをルートとしてそれに対してコメントがつけられ、そのコメントにまたコメントがつけられるというプロセスで木構造を形成します。ここでは1つの書き込みがノードになります。 このように、IT技術と木構造は切っても切れない関係にありますし、多くの分野で応用されてもいるのですが、実は長い

いまいちばん勢いのあるオープンソースプロダクトとして注目度の高いApache Spark。2月8日、東京・大井町きゅりあんで行われた「Hadoop / Spark Conference Japan 2016」は、国内で開催される初めてのSparkカンファレンスということもあり、1300人を超える登録者を集め、盛況のうちに幕を閉じました。今回、このカンファレンスの基調講演、そしてSparkセッションに登壇した、Databricks創業者のひとりにしてSparkの3代目リリースマスターでもあるレイノルド・シン（Reynold Xin）氏にインタビューする機会を得たので、その内容をご紹介します。 HadoopはSparkの“原点であり越えるべき目標” ─⁠─まずはレイノルドさんご自身の自己紹介をお願いできるでしょうか。Databricksという会社についてもご説明いただければ。 シン氏：僕はDa

第8回はMySQLの代表的なスケールアウト構成であるレプリケーション機能について解説します。 レプリケーションとは データベースでのレプリケーションは、多くの場合データを複数のサーバで保持することで、処理性能の拡張性や耐障害性の向上を狙いとしています。レプリケーションによってデータの複製が作成されることにより、1台のサーバに障害が発生した場合でもデータを失うリスクが削減できるほか、システムを継続利用できる可能性が高まります。さらに複数のサーバにデータが複製されている場合は、データ参照処理を分散できる利点があります。 MySQLサーバのレプリケーション機能は2000年5月にリリースされたMySQL 3.23.15から実装されており、MySQLサーバの中でも初期から含まれている機能の一つとなっています。 参考URL C.3.46 Changes in Release 3.23.15 (08 M

はじめに 前回までにおいては、データ処理の並列化方法および宣言型のデータ処理系における問い合わせ最適化について説明してきました。今回と次回の2回では、並列データ処理系において用いられる分散システム技術について述べていきます。まず今回は、分散システムにおける耐障害性のための仕組みであるレプリケーションとロギングについて説明します。 レプリケーションとは 並列データ処理系におけるレプリケーションは、第3回でも軽く説明したように、データを複数の計算機に保持しておくことにより、システムの耐障害性を保つための技術です。すなわち、データの複製（レプリカ）を複数の計算機で管理することにより、並列データ処理系を構成する計算機の一部が故障した場合や当該システムを構成するネットワークに分断が発生した場合においても、当該システムが管理するデータが失われる（ように見える）可能性を低減することができます。当該技術は

はじめに 前回は、分散システム技術を基本とする耐障害性のための仕組みとして、レプリケーションとロギングについて述べました。今回は、分散システムにおいて複数のプロセスが協調して動作するための仕組みであるコーディネーションについて、その概要を説明します。 コーディネーションとは 並列データ処理系におけるコーディネーションは、複数のプロセス間において、協調して動作をする、または、同意を取るための技術です。すなわち、コーディネーションを行うことにより、並列データ処理系における複数のプロセスが同じ目的（もしくは値）を共有し、各々がその目的のもとで何らかの処理を実行できるようになります。当該技術は、たとえば、複数のプロセスにおける状態やレプリカ間の値の一貫性を保つために用いられます。 コーディネーションにおいては、多くの場合、次のことを前提として議論されるため、特に明示的に言及しない限り、本連載におい

いずれのイベントでも2015年8月にリリースされたMySQL 5.7.8 RC2（リリース候補版第2弾）やPostgreSQL 9.5 Alpha 2をはじめとした最新の技術情報や実践的なノウハウなどが紹介されていました。また沖縄でJavaに限らず幅広い分野をカバーするオープンソースコミュニティJava Kücheの10周年イベントではPostgreSQL 9.6のロードマップがコミッタから紹介されるなど、充実したコンテンツが目白押しでした。 データベース部会設立記念セミナー講演資料公開 2015年8月28日（金）にOSSコンソーシアム データベース部会の設立を記念したセミナーでの講演資料を公開しております。RDBMSに限らない幅広いオープンソースデータベースの情報を調査し情報発信していくOSSコンソーシアム データベース部会への皆さまのご参加も併せてお待ちしております。 ［MySQL］2

2015年9月8日紙版発売 2015年9月4日電子版発売 齊藤雄介（外道父）　著 A5判／672ページ 定価3,520円（本体3,200円＋税10%） ISBN 978-4-7741-7603-1 Gihyo Direct Amazon 楽天ブックス ヨドバシ.com 電子版 Gihyo Digital Publishing Amazon Kindle 楽天kobo honto この本の概要 ITの根幹を支えるインフラを切り盛りするには、いつ・どこで・なにを・どのようにしていくべきか？ アプリケーションエンジニアからインフラエンジニアに転身し、小規模なスタートアップから大規模まで幅広い経験を積んだ著者が、十数年で培ったノウハウを集大成。インフラに向き合うための心構え、ネットワーク設計などの基礎知識、最新のクラウド活用法はもちろんのこと、組織の規模別に求められること、引っ越しやコスト削減など

はじめに 前回までは、（⁠並列）データ処理の説明をするために必要な言葉の定義や整理をしてきました。いよいよこれからは、データ処理自体について触れていきます。今回は、アプリケーション開発者の視点から見るデータ処理にはどのようなものがあり、その観点において、Hadoopがどのようなものであるか、また、Hadoopがどのようにデータ処理を構築しているかについて、その概要を説明します。 手続き型言語によるデータ処理と宣言型言語によるデータ処理 データ処理は、データ処理を行うアプリケーション開発者（ユーザ）の視点から見ると、 手続き型言語によるデータ処理 宣言型言語によるデータ処理 の2つに大別することができます。 手続き型言語によるデータ処理は、ユーザがプログラミング言語等を用いて行うデータ処理です。たとえば、CやPerlなどを用いて行うデータ処理や、汎用機においてCOBOLなどを用いた集計処理な

はじめに 前回は、本連載の目的や、本連載で扱う並列データ処理の定義について説明しました。今回は、並列データ処理系の歴史や重要性について見ていきます。技術を学ぶうえで、その技術の歴史や重要性について理解しておくことはとても良いことですので、かんたんな読み物を読むつもりでお付き合いください。 並列データ処理系の進展 並列データ処理系における基本的なアルゴリズムや処理方式は、並列データベースと称される並列化された[1]データベースシステムにおける技術に基づいています。 並列データベースに関する研究・開発は、1970年代からの並列データベースマシン（Parallel Database Machine）［⁠1、2、3］と称されるデータベース処理専用の並列計算機に遡ることができます。並列データベースマシンは、データ処理用途にカスタマイズされたプロセッサや記憶装置を用いていたため、必ずしも価格に見合った

昨年は第288回や第294回で、Ubuntuのサービスオーケストレーションツールである「Juju」を紹介しました。今回はWebブラウザを使ってサーバー上にさまざまなサービスをデプロイできる「Juju GUI」を紹介しましょう。 Juju GUIとJuju Quickstart 「Juju GUI」は、JujuをWebブラウザから操作できるサーバーサイドのツールです。Node.jsベースで実装されており、サービスの状態の確認、ドラッグ＆ドロップでのサービスのデプロイ、Webブラウザからのサービスの設定変更やスケールアウト・バック、設定のエクスポートやインポートなどが行えます。実際の動作は、Jujuのデモページを見ると良いでしょう。 Juju GUIをデプロイする Juju GUIはCharm（Jujuでは、サービスをデプロイするために必要な処理を書いたスクリプト群をCharmと呼びます）とし

2013年6月22日紙版発売 データベースエンジニア養成読本編集部　編 B5判／136ページ 定価2,178円（本体1,980円＋税10%） ISBN 978-4-7741-5806-8 ただいま弊社在庫はございません。 Amazon 楽天ブックス ヨドバシ.com 本書のサポートページサンプルファイルのダウンロードや正誤表など この本の概要 NoSQLの普及，Hadoopなどによるビッグデータの蓄積と活用といった技術トレンドの中で，データベースを開発・運用で活用するためのスキルや考え方が少しずつ変わってきています。Webサイトにおいても業務システムにおいてもデータベースの重要性は高まる一方で，昨今はとくに，いかに蓄積したデータを活用するかが注目されています。本ムックでは，こうした流れを踏まえて，オープンソース系のRDBMSとNoSQLの最新活用術，そしてデータ分析やデータ可視化などに関す

上村氏：アスクルではもともと、法人様向けにカタログ通販サービスを提供していましたが、新たに市場を開拓するという目的のもと、Yahoo! JAPANとの提携を機に一般消費者向けの市場に本格的に打って出ることになりました。そのプロジェクトの第一弾となるのが「LOHACO」になります。昨年10月にスマートフォン向け、11月にはPC向けのWebサイトをオープンしました。 ――最初にスマートフォン向けのWebサイトを公開したのは、どういった理由からなのでしょうか。 上村氏：Yahoo! JAPANでは開発方針として「スマホ・ファースト」を掲げており、今後のアスクルにおいても同様のコンセプトでビジネスを展開していきたいと考えています。そうした背景もあり、これからスマートフォンやタブレット端末の進化に先駆けてサービスを展開するという意味も込め、スマートフォン向けのWebサイトを先に提供することになりまし

第5回Pacemakerを運用してみよう！［保守運用編(2)］ 岡和田拓也 2011-05-12

はじめに やり方は3つしかない。 正しいやり方。間違ったやり方。俺のやり方だ 『カジノ』（⁠マーティン・スコセッシ） そろそろ独り立ちするときがやってきました。これまで本連載では、OpenFlowコントローラの書き方とTremaの仮想ネットワークを使った実行方法[1]を知り、テスト駆動によるOpenFlowコントローラの開発手法[2]を学びました。Tremaのソースコードを探検し、その設計思想にも触れました[3]⁠。OpenFlowプログラマとしてやっていくための基本的な知識はすべて身につきました。 次は何をすればよいでしょうか？ あとはやってみるだけです。まずは自宅のネットワークをOpenFlowで置き換えましょう。うまくいったら、こんどは職場のネットワークをOpenFlowで置き換えましょう。その環境で実際に暮らしてみて、初めて見えてくるアイデアや改善案があります。これは、とにかくやっ

先日お伝えしたとおり、多くの紆余曲折があったものの、GNOME 3が正式リリースされた。旧バージョンからのUIの大きな変更にとまどうユーザも少なくないようだが、すでにネット上ではGNOME 3を便利に使うためのtips集などが多く公開されており、Linuxデスクトップ環境のデフォルトとしての地位を固めるのもそれほど遠くない日なのかもしれない。 今さら言うまでもないことだが、GNOMEを含むOSSには世界中の開発者がコントリビュータとして関わっている。その数は膨大すぎて、プロジェクトのトップメンバーや有名ハッカーでもない限り、たとえばバグフィクスやマニュアルの翻訳を担当するコントリビュータが多くの人の記憶に残ることはほとんどない。とりわけ、GNOMEのような巨大プロジェクトの場合はなおさらだ。だが、今回紹介するAdrian Hands氏の場合、彼の最後の仕事の反響が大きすぎて、世界中のGNO