Amazonクラウド、ついにJava対応PaaSの「Beanstalk」発表。Ruby on Rails対応も準備中
Amazonクラウド、ついにJava対応PaaSの「Beanstalk」発表。Ruby on Rails対応も準備中 Amazonクラウドが発表した「AWS Elastic Beanstalk」は、まぎれもなくJavaのPaaS（Platform as a Service）であり、グーグルのGoogle App Engine、セールスフォース・ドットコムのForce.com/VMforceと並ぶ、企業向けのJava対応クラウドプラットフォームサービスとなるでしょう。Amazonクラウド自身もBeansTalkの説明ページでこれがPaaSであると紹介し、PaaSへの参入を認めています。 しかも今回のJava対応に続き、Ruby on Rails対応を進めていることもプレスリリースの中で明らかにされています。AmazonクラウドはIaaSのサービスを充実させる段階を終え、PaaSへと大きく踏み
「10分でスクラム」、アジャイル開発の「スクラム」に興味がわいた方へ
今週は、野中郁次郎氏とジェフ・サザーランド氏というアジャイル開発手法「スクラム」の生みの親2人が基調講演を行った歴史的イベント「Innovation Sprint 2011」のレポートを2本公開し、たくさんの方に記事を読んでもらうことができました。 スクラムの生みの親が語る、スクラムとはなにか？ たえず不安定で、自己組織化し、全員が多能工である ～ Innovation Sprint 2011（前編） 重要なテクノロジーは10名以下のチームで作られた ～ Innovation Sprint 2011（後編） この記事きっかけに「スクラム」に興味を持ったという読者もおられたようで、そんな方のために（かどうかは分かりませんが：-）、「Innovation Sprint 2011」の実行委員長だった川口恭伸氏が「10分でスクラム」というスライドを公開しました。
2011年、IT業界はこうなる。「クラウドは本流」「IaaSとPaaSは融合」「ITの説明責任」
海外のメディアでは2011年にIT業界に起きることを予想した記事が多数公開されています。これらに目を通していくことで、今年2011年がどのような年になるのか少しずつその像が見えてくるはず。数多くの予想記事の中から、全部で9本の注目すべき予想記事の内容をダイジェストで紹介しましょう。 ガートナーの予想 「ITの透明性と説明責任」 Gartner Predicts 2011 | Top Information Technology Predictions ITのあらゆる分野で透明性と説明責任が高まるだろう ITをビジネスの成果につなげることへのフォーカスが強まるだろう コンシューマテクノロジーやソーシャルな対話を効果的に利用するニーズが高まるだろう GigaOMの予想 「目的特化型のクラウドが登場する」 Predictions for 2011 in Cloud: Chips, Lawsuit
NoSQLをRDBの代わりに使うと、どういう恐ろしいことが起こるか。PARTAKEの作者が語る
データベースの世界でいま注目されているのがNoSQL。特にキーバリュー型データストアは、グーグルのBigTable、FacebookやTwitterが内部で利用しているCassandraやAmazonクラウドが提供しているSimpleDBなど、すでに実際に使われ始めています。 ではそのNoSQLをリレーショナルデータベースの代わりに使ってシステムを構築するとどうなるのか？ 身をもって体験したことを記したShinya Kawanaka氏によるプレゼンテーション「間違った方向にCassandraを使ってみた」が公開されています。 NoSQLを用いたシステム構築は、リレーショナルデータベースによる構築どう違うのか？ とても分かりやすくまとめられています。ご本人の承諾もいただいたので、その内容を紹介しましょう。 NoSQLを使ったときに起こる恐ろしい事例 プレゼンテーションのテーマは「NoSQLを
「少人数のチームの方がソフトウェアの品質は高い」実証的ソフトウェア工学の研究会が開催
統計や実証を通してソフトウェア工学を研究していく、それが「エンピリカルソフトウェア工学」（Empirical Software Engineering、実証的ソフトウェア工学）です。「第一回エンピリカルソフトウェア工学研究会」が、12月10日に都内で開催されました。 基調講演では、マイクロソフトリサーチで研究をしているDr. Thomas Zimmermann氏が登壇。開発組織の構造がソフトウェアにどう影響するのか、バグ報告書やバグ報告者と修正されるバグの優先順位の関係、そしてエンピリカルソフトウェア工学という「データ指向のソフトウェア工学」を、どのようにソフトウェア開発における意志決定に役立ていくのか、といった内容の講演でした。 開発組織の構造がソフトウェア品質に及ぼす影響は？ マイクロソフトリサーチのDr. Thomas Zimmermann氏。 今日はいくつかのテーマについて紹介した
最近のRESTの進化。バージョン番号、状況報告、プロダクトとしてのAPI
RESTの時代がやってくるのだ、という記事を1つ前の「時代はRESTへ。SOAPの終わりを象徴する、Webサービス標準化団体のWS-Iが活動終了」で紹介しましたが、そのRESTも使われ方が進化してきているのだ、ということを、その記事の中でとりあげたProgrammableWebのJohn Musser氏が公開しているの資料の中で解説しています。 3つ紹介しましょう。 バージョン番号の組み込み 最近のREST APIにはバージョン番号がURIに埋め込まれるようになったとのこと。 利用者に状況報告 レイテンシーがどうなっていて、正常稼働しているかどうかといった報告を利用者に対してきめこまかく報告するようになったと。APIに依存した外部サービスが増えたためでしょうね。
時代はRESTへ。SOAPの終わりを象徴する、Webサービス標準化団体のWS-Iが活動終了
SOAP、WSDL、UDDIなどを基盤とするWebサービスの標準化を行ってきた団体WS-I（Web Services Interoperability Organization）が、2002年からの約8年間の活動に幕を下ろしたことを正式に発表しました（参考：WS-I Completes Web Services Interoperability Standards Work（pdf））。 WS-Iは、WS-*と総称されるWebサービスのさまざまなプロトコル策定に取り組んできましたが、複雑すぎるといった評判がつきまとい、また策定そのものにも予想以上の時間がかかったことなどで、当初の想定ほど普及に至りませんでした。 そのSOAPに代わり、ここ数年サービス間をつなぐAPIとして存在感が高まっているのがREST（Representational State Transfer）と呼ばれるアーキテクチ
リアルタイムなHadoop？ 「Real-Time MapReduce」を実現するS4、オープンソースとしてYahoo!が公開 － Publickey
米Yahoo!は、大規模データの分散処理を実現するMapReduceをリアルタイムに行うソフトウェア「S4」を、オープンソースとして公開しました。 MapReduceを実行するソフトウェアとして、オープンソースの「Hadoop」がありますが、Hadoopはあらかじめジョブを定義して投入するバッチ処理を前提としていました。 S4は、データをキーとバリューのペアで構成されるストリームデータとして非同期に受け取ることができ、処理結果もキーバリューのペアで構成されたストリームデータとして出力するようになっているとのこと。 この非同期なストリームデータによる入出力が、リアルタイムなMapReduceを実現するフレームワークとしてのS4の特徴といえます。 リアルタイムなMapReduceで何ができる？ リアルタイムなMapReduceにはどのような用途が考えられるのでしょうか？ S4の公開を表明したY
グーグル、分散処理のためにデザインされた言語「Sawzall」をオープンソースで公開
グーグルは、同社内でパラレルデータ処理に利用している言語「Sawzall」を、「Szl」というプロジェクト名のオープンソースとして公開しました。 書籍「Googleを支える技術」によると、Sawzallは分散処理のためにデザインされたDSL（Domain Specific Language）で、特定の用途に限っては非常に容易に処理を記述できるようになっているインタープリタ型のプログラミング言語。GFS（Google File System）とMapReduceを基盤とし、MapReduceをより簡単に実行できるものと説明されています。 なぜSawzallはオープンソースとして公開されたのか？ グーグルは2003年8月に、論文「Interpreting the Data: Parallel Analysis with Sawzall」を発表し、これによってSawzallという言語がグーグルに
NoSQLとしてMySQLを使うDeNAが、memcachedよりも高速な75万クエリ／秒を実現
モバゲーで知られるDeNAは、バックエンドデータベースにNoSQLを使っていません。なぜか？ それはMySQL/InnoDB 5.1の環境で秒間75万クエリという、多くのNoSQLでも実現できないような高性能を実現しているから。DeNAの松信嘉範（まつのぶよしのり）氏は、自身のブログにこんな内容のエントリ「Using MySQL as a NoSQL - A story for exceeding 750,000 qps on a commodity server」（英語）をボストしています。 Yoshinori Matsunobu's blog: Using MySQL as a NoSQL - A story for exceeding 750,000 qps on a commodity server 松信氏が指摘するように、大規模なネットサービスを提供している企業の多くは分散環境で
国勢調査のシステムはセールスフォースのクラウド採用。開発期間は数週間（修正あり） － Publickey
5年に一度、国が行う国勢調査がはじまっています。 その国勢調査の内部作業を行う業者を支援するためのシステムが、セールスフォース・ドットコムのクラウドによって構築されていることが同社社長 宇陀栄次氏のツイートで明らかになりました。 はい、仰る通りです。パートナー様経由ですが。使ったら、次は5年後ですし、バックアップも災害対策も無料で、開発期間も数週間です。RT @tera3pokole: @udaeiji 今回の国勢調査のシステムも御社が請け負われたのでしょうか。less than a minute ago via Echofon宇陀栄次 udaeiji この記事では当初、セールスフォース・ドットコムのシステムが東京都をモデル地域として行われた国勢調査のオンライン回答に使われたものと書きましたが、間違いでした。オンライン回答のデータはセールスフォース・ドットコムは使われておらず、データも国内
アジャイル開発の現在・過去・未来
9月4日土曜日に、有志によるアジャイル開発のイベント「XP祭り2010」が早稲田大学西早稲田キャンパスで開催されました。イベントは200名以上の参加者が集まる盛況となり、アジャイル開発への注目の高さをうかがわせました。 基調講演では、「アジャイル開発の現在・過去・未来」というタイトルで、アジャイルの第一人者であるチェンジビジョン代表取締役社長の平鍋健児氏が登場。タイトル通り、アジャイル開発の全体と最新動向を俯瞰する、アジャイル開発のイベントでしか聞けない充実した内容となっています。 この記事では、その基調講演の内容を紹介しましょう。 なぜアジャイルが注目されるようになったのか なぜいまアジャイルが注目されるようになったのか？ 何かのビジネスを行う際には、企業が市場を分析して、企画を立て、IT関連のシステムを発注する、といったことが行われる。すると、ITが「仕様通りにできました」と納品してく
その分析、Hadoopなら速く安くできます
ビジネスデータを分析するビジネスインテリジェンス（BI）分野の新たなプラットフォームとして注目されているHadoop。Hadoopでは、どのようなデータ分析が可能なのでしょうか？ 現在、Hadoopビジネスの牽引役であるClouderaのJeff Hammerbracher氏が、Hadoopでデータ分析が可能なビジネス上の課題を示した「10 Common Hadoop-able problems」（Hadoop化可能な10の一般的課題）と題したプレゼンテーションを公開しています。 Hadoopにとって得意な処理とは、複雑で複数のデータソースからなる大量のデータの分析であり、それをバッチ処理の並列実行によって実現することです。 従来は、データがあまりに複雑だったり膨大だっために、計算時間やコストなどの理由で実現が難しかった処理でも、Hadoopによる低コスト化、計算時間の短縮、高い柔軟性など
Twitterの大規模システム運用技術、あるいはクジラの腹の中（前編）～ログの科学的な分析と、Twitterの「ダークモード」
Twitterの大規模システム運用技術、あるいはクジラの腹の中（前編）～ログの科学的な分析と、Twitterの「ダークモード」 先週の6月22日から、米サンタクララで行われていたWebサイトのパフォーマンスと運用に関するオライリーのイベント「Velocity 2010」が開催されていました。 その中で、TwitterのJohn Adams氏がTwitterのシステム運用について説明するセッション「In the Belly of the Whale: Operations at Twitter」（クジラの腹の中：Twitterでの運用）が行われています。Twitterのような大規模かつリアルタイムなWebサイトの運用とはどういうものなのでしょうか？ 公開されているセッションの内容を基に概要を記事で紹介しましょう。システム管理者の新たな役割、Railsの性能の評価、Bittorrentを使った
最近盛り上がってきた「かんばん」、ソフトウェア開発における「かんばん」（Kanban）とは何か
ここ数カ月、ソフトウェア開発の話題で「かんばん」（英語でも「Kanban」）という言葉を目にする機会が増えてきました。かんばんとは何で、どのようなものなのでしょうか？ 勉強がてら、いくつかのサイトを紹介していきましょう。 ビギナー向けの「Kanban101」 今年3月にかんばんビギナー向けのサイト「Kanban101」が立ち上がりました。このトップページがかんばんの特徴をよく表しています。 ソフトウェア開発におけるかんばんとは普通に日本語の「かんばん」のことで、誰でも見えるところに置かれて、ホワイトボードや黒板になっていて、記入したり、この画面のようにポストイットを貼って運用するのが一般的です。 かんばんの効果とは、このかんばんを模した画面に書かれているように「仕事のみえる化」「仕掛かりを減らす」「流れを見えるようにする」ということ。このサイトは英語ですが説明がとても簡潔で分かりやすいもの
マイクロソフトにおけるアジャイル開発はこんな風に進められている － Publickey
マイクロソフトの代表的なソフトウェアは、数千人を超える開発者、数十万のソースコードファイル、数千回ものビルドを繰り返して開発される大規模なものだといわれています。 マイクロソフトのエバンジェリスト長沢智治氏は、こうした大規模な開発プロジェクトがマイクロソフト社内でどのように行われているのか、プロジェクトチームの組成から実施計画、進捗管理、バグレポートなど、その裏側を紹介するセッションをいくつかのイベントで行っています。 そこで明かされている内容は、パッケージソフトの開発だけでなく、SIerでの開発プロジェクトでも参考になる部分が多いと思われ、いつかレポート記事として紹介したいと思っていました。 今回、以前に行われたセッションビデオの存在を長沢氏ご本人から教えていただいたので、開発プロセスに関する部分にフォーカスした記事としてまとめました。 記事での内容は主に、「Microsoft Tech
グーグルによるMapReduceサービス「BigQuery」が登場。SQLライクな命令で大規模データ操作
「数兆件のデータも対話的に、高速に分析できる」。グーグルは5月19日にこのような表現で新しいサービス「BigQuery」の登場を紹介するエントリを、ブログにポストしています。 グーグルが公開したBigQueryは、Hadoopやデータウェアハウスなどを用いて多くの企業が行おうとしている大規模データ（いわゆる「Big Data」）の分析を、グーグルのクラウドで可能にします。利用者はGoogle Storage経由で大規模データを転送し、SQLライクな命令によって抽出や分析を行います。 まるでグーグルが大規模データ処理のMapReduceをホスティングし、その機能をサービスとして提供するようなものがBigQueryといえます（ただし公開された「BigQuery」の説明には、内部でMapReduceを利用しているのかどうかの記述はないのため、MapReduce「的」なサービスと表現すべきかもしれ
Google App EngineがSQLデータベースをサポートへ。エンタープライズ向けサービスを拡充
Google App EngineがSQLデータベースをサポートへ。エンタープライズ向けサービスを拡充 グーグルは5月19日（現地時間）に米サンフランシスコで開催されたイベント「Google I/O」の基調講演で、エンタープライズ向けにフォーカスした「Google App Engine for Business」を発表しました。その内容を紹介しましょう（基調講演の内容は、記事「［速報］Google I/Oで発表された4つのポイント：VP8オープンソース化／Chrome Web Store／VMwareとの協業／Google App Engine for Business」をご覧ください）。 基調講演で最後の発表者として壇上に立ったのは、グーグルのKevin Gibbs氏。App Engineがエンタープライズに受け入れられるようにするためには、いくつかのバリアを乗り越えなければならないと語
HDDをSSDにしたらデータベースはどれだけ速くなるか？ オラクルと富士通が実験
リレーショナルデータベースを利用する際には、高い性能を引き出すために物理設計をし、スキーマを工夫し、パラメータのチューニングを行うことがつねに行われてきました。 性能のボトルネックはたいがいHDDにあり、いかにそのボトルネックを回避するかがチューニングのポイントですが、最近では性能向上のための武器として、HDDよりもずっとアクセス性能の高いSSDが注目されています。SSDはHDDと置き換えるだけで、アプリケーションにまったく手を加えずに性能向上を可能にする手段として非常に魅力的です。 HDDの代わりにSSDを利用したら、リレーショナルデータベースの性能はどれだけ向上するのでしょうか？ オラクルと富士通が共同検証を行い、その結果をホワイトペーパーとして先週発表しました（参考「日本オラクルと富士通 フラッシュ技術活用によるデータベース高速化を共同検証」）。 ホワイトペーパーでは、HDDの代わり
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