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国内大手の旅行会社であるJTBは、プライベートクラウド「J-Cloud」で運用してきたアンケートシステムを、パートナーである情報基盤開発の助けを得ながらAmazon Web Services(AWS)に移行した。その狙いと、移行にまつわるポイントを尋ねた。 国内旅行業界大手のJTBは100年を超える歴史を持つ。ネット専業の旅行会社をはじめ、ITを駆使する新興企業の出現で旅行業界が激変する中、同社も安穏とせずデジタル化を促進している。 「デジタル技術やデータを活用し、JTBの強みを生かせるブランド価値の創造、顧客体験価値の向上、市場環境の変化へのスピーディーな対応を実現したいと考えています」と話すのは、JTBの白水友明氏(個人事業本部 事業統括部 IT企画担当マネージャー デジタル化推進プロジェクト担当)だ。 JTBはシステム基盤にその時々の技術トレンドを取り入れ、最善の形を模索してきた。仮
これらの設計パターンは、信頼性の高い、スケーラブルで安全なアプリケーションをクラウドに構築するために役立ちます。 パターンごとに、そのパターンで対処する問題、パターンの適用に関する考慮事項、Microsoft Azure に基づいた例を説明します。 ほとんどのパターンには、Azure でのパターンの実装方法を示すコード サンプルまたはスニペットが含まれています。 ただし、パターンのほとんどは、ホストが Azure か他のクラウド プラットフォームかにかかわらず、分散システムに関連しています。 クラウド ワークロードでは、分散コンピューティングに関する誤解が生じやすくなります。 クラウド設計に関する誤解の例を次に示します。 ネットワークは信頼できる 待機時間はゼロである 帯域幅は無限に存在する ネットワークはセキュリティで保護されている トポロジが変更されることはない 管理者は 1 人しかい
Azure サポート エンジニアにて共同執筆した、「Azure定番システム設計・実装・運用ガイド」 の書籍に記載のリンク集となります。 本を購入いただいたお客様が、実際にリンクをブラウザーに直接入力するのは不便なため、簡単にアクセスできるよう準備しました。 Azure のドキュメントはリンクが変更される場合があるため、不定期にメンテナンスします。リンク切れなどにお気付きの場合、コメントいただけましたら、早期に修正させていただきます。 Azure定番システム設計・実装・運用ガイド予約受付中 (2018/9/6 発売) 日経BP様サイトより https://shop.nikkeibp.co.jp/front/commodity/0000/P53790/ Rakutenブックス様より https://books.rakuten.co.jp/rb/15571143/ ※ 9/14 追記 (リンク集
ソリューション おすすめ すべてのソリューションを表示 (40 以上) Azure AI 移行して AI の時代にイノベーションを起こす インテリジェントなアプリの構築とモダン化 AI 向けデータ分析 Azure AI インフラストラクチャ 適応型クラウド Azure のネットワーク セキュリティ SAP on Microsoft Cloud AI Azure AI Azure を利用した責任ある AI Azure AI インフラストラクチャ インテリジェントなアプリの構築とモダン化 ナレッジ マイニング Azure 上の Hugging Face Azure 機密コンピューティング アプリケーション開発 インテリジェントなアプリの構築とモダン化 開発とテスト DevOps DevSecOps サーバーレス コンピューティング アプリケーションとデータのモダン化 Azure でのロー コー
5分で分かる、MSが提唱するインテリジェントな「クラウド」と「エッジ」の真価:Mostly Harmless Microsoftが提唱する「インテリジェントクラウド」と「インテリジェントエッジ」について、コンピューティングの進化を踏まえつつ、用途や可能性を考察します。 先週、Microsoftに関する記事で目を引くものがありました。「インテリジェントクラウド」と「インテリジェントエッジ」についてです。Microsoftが5月に「Microsoft Build 2017」で発表した内容のようです。 集中→分散の歴史を繰り返すコンピューティング環境 クラウドとは、集中化されたコンピューティング環境です。 コンピュータの歴史をひもとくと、最初はIBMをはじめとした大型機を複数のユーザーが共有して使うスタイルでした。それがコンピュータの小型化によって分散処理に移行し、PCが出現してクライアントサー
出典:ITpro 2017年6月29日 (記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります) サービスアップデートのサイクルが早く、度重なる値下げを実施し、豊富なサービスを抱える――。これらは米アマゾン ウェブ サービス(AWS)の強みといえるが、強みであるがゆえにユーザー企業から苦悩の声も上がっている。対応を怠れば他社の追随を許す事態を引き起こしかねない。 例えばアップデートのサイクルについて、あるユーザーは「ブログでいきなり新サービスが発表されるため、数年先を見据えたIT戦略のロードマップを描けない」と打ち明ける。 別のユーザーは「当初AWSに無かった機能を独自開発したら、同様の標準機能が登場した。せっかく作ったが、標準機能を利用するように実装(方式)を変更した」と話す。 アマゾン ウェブ サービス ジャパン(AWSJ)の長崎忠雄社長は2017年5月31日、開発者やユーザ
出典:ITpro 2017年 3月 17日 (記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります) 「新しいCIO(最高情報責任者)が社長決裁直前の稟議書を破ってAmazon Web Services(AWS)に踏み切った。破った稟議書は某社のデータセンターを使う内容だった」「AWSの導入に対し周りの98%は敵だった」 2017年3月11日に開催されたAWS最大のユーザーグループによる年次イベント「JAWS DAYS 2017」で、「本当の敵は社内にいる!?~攻める情シスが吠える座談会~」と題したセッションが実施された。AWSを導入したユーザー企業4社の情報システム部門の実務担当者が、クラウド時代におけるユーザー部門との調整や、ベンダーとの付き合い方について議論を交わした。 登壇者は、フジテック 情報システム部 主務の松本紘直氏、旭硝子 情報システム部 電子・基盤技術グループの
出典:ITpro 2017年 5月 31日 (記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります) 「企業にとってクラウドの活用は止められない不可逆な流れ。イノベーションを起こし続けるためのプラットフォームになっている」――。アマゾン ウェブ サービス ジャパンの長崎忠雄代表取締役社長は2017年5月31日、開発者やユーザー、ベンダーを一堂に会したイベント「AWS Summit Tokyo 2017」の基調講演でこう述べた。 長崎社長は「米Amazon Web Services(AWS)がサービス提供を開始した2006年から、約10年で売上高は1兆円を超えた。IT業界では最速で成長した企業だ」と強調した。「10万超に増えた」(同氏)という日本のユーザーに対し、よりクラウドを導入しやすくする施策の一つとして、「2017年6月末までにサービスコンソールの100%日本語化を実現する予
シムトップスは「日本の製造業が世界でNo.1であるために」という目標を掲げ、製造業向けのITソリューションを提供する開発ベンダーであり、特に生産管理、工程管理の分野でよく知られ、シェアも高い。 同社では近年、クラウドを積極的に活用したソリューションの開発、提供にも注力している。その1つが「ConMas i-Reporter」(以下、i-Reporter)だ。 ConMas i-Reporter 製造業の現場では、作業の実績や進捗、またワークの品質チェック、設備機器やシステムの安全確認、動作チェックなどの結果を、現場で収集し管理システムに入力するという作業が発生する。こうした作業には、主に紙の帳票が用いられている。ペンで定められた項目をチェックしたり、状況を記述したりした後、必要であれば状態をデジタルカメラで撮影して、事務所へ持ち帰る。事務所では、帳票の記載内容をExcelなどに清書し、デジ
Amazon.comのサービス利用者としては、商品のリコメンデーションだけでなく、Amazon Echoなど様々な領域でAIを活用したサービスを知らない間に利用している。 Amazonの中でもAWS(Amazon Web Service)は、クラウドサービスプラットフォームで、利用者はいわゆる通販サイトの利用ではなく、クラウド上にあるリソースを利用してWebサービスなどを作ることができる。 Amazon.comで提供されているAIサービス このAWS内には、Amazon.comで培われたAIサービスが多く提供されている。Amazonがもっているテクノロジーを多くの人に使えるようにできないか?というのがアマゾンのAIサービスへのアプローチで。これを開発するために数千名のエンジニアもいるという。 AWSの機械学習サービスは、4つのレイヤーから構成されている。 AWSで提供されるAIの4レイヤー
関連キーワード IBM(アイ・ビー・エム) | Amazon Web Services | API | Google | Google Compute Engine | OSS | Microsoft Azure | オープンソース | Watson | クラウドコンピューティング | クラウドサービス | ビッグデータ | データ分析 | ディープラーニング | 機械学習 クラウドサービスの機械学習機能を比較(英語版、記事本文では日本語版を掲載)《クリックで拡大》 データサイエンティストが機械学習モデルを構築し、運用するためのツールは多数存在する。だが適切なツールを選ぶには難しい判断が幾つも伴う。 下記の表では、Amazon Web Servicesの「Amazon Web Services」(AWS)、Microsoftの「Microsoft Azure」(Azure)、Googleの
2017年6月、NTTコミュニケーションズ(NTT Com)はGoogleとクラウドビジネスに関する戦略的協業を発表した。今後、NTT Comのクラウドサービス「Enterprise Cloud」と、Googleのクラウドサービス「Google Cloud Platform(GCP)」やグループウェアサービス「G Suite」を連携したサービス開発などを進める考えだ。 「AWS(Amazon Web Services)」「Microsoft Azure」との連携を発表済みのNTT Comは、これで3大クラウドとの協業体制を確立した。NTTコミュニケーションズ クラウドサービス部 販売推進部門 担当部長の津田かほる氏は「クラウドが継続的に発展していくなか、技術進歩を一社でまかなうのは難しい。だから世の技術進歩をうまく取り込みやすい構造にしておく」と同社クラウド戦略を語る。 NTT ComのE
クラウドコンピューティングは、現在IT業界において注目を集めているサービスの一つです。 ここ数年で一般的な用語として一般に浸透し、IT業界の動きを象徴するキーワードとも言えるのではないかと思います。 クラウドのサービスは大きく「パブリッククラウド」と「プライベートクラウド」の2つに分類することができます。 このサービスの違いをきちんと理解することが、クラウドサービス選定の成功のコツの一つです。 今回は、プライベートクラウドとパブリッククラウドとは、そしてそれぞれの特徴とメリット、デメリットについて説明したいと思います。 [dl_doc_html] パブリッククラウドとは パブリッククラウドとは、クラウドプロバイダーなどが提供するクラウドコンピューティング環境を、企業や組織をはじめとした不特定多数のユーザにインターネットを通じて提供するサービスです。 ユーザはハードウェアや通信回線などを自分
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