Kubernetes／Dockerに便利なエディタ「Visual Studio Code」を使ってみよう
2018年4月に、拙著『プログラマのためのDocker教科書 第2版』を刊行しました。2015年の初版では、初めてDockerを利用される読者の皆さんに向けてDockerコンテナを使ったWebアプリケーションのビルド手順や、Dockerfile／Dockerコマンドのリファレンスを中心に説明したのですが、第2版では後半にKubernetesによるDockerコンテナのデプロイ手順についての説明を加えています。 本書をもとに実際に手を動かしながら読み進めていただくには、DockerfileやKubernetesのマニュフェストファイルの編集やコマンド実行が必要になります。 本書ではそのための具体的なKubernetesの実行環境としてGoogle Cloud Platformを中心に解説しました。ですが、コンテナはアプリケーションの可搬性が高く、ほかのクラウドやオンプレミス環境でも動かすこと
SQLクライアントはこれひとつでOK！ あらゆるDBMSで使える「SQL Workbench/J」をデータ解析で活用しよう
本シリーズではビジネスデータ解析でデータベースから情報を取得して活用する必要がある方を対象に、ビジネスデータ解析でよく使われる実践的なSQL例など、分析向けの活用を解説します。本稿では、さまざまなデータベースに接続する必要があるデータ解析の際に役立つ、フリーのSQLクライアントツール「SQL Workbench/J」の活用方法を解説します。導入・データベース活用手順を解説しデータ解析の際に役立つ機能を紹介します。 対象読者 SQLの基本は理解しているがより実践的な分析に取り組みたい方 サンプルの動作確認環境 MacOS 10.13 PostgreSQL 9.6 SQL Workbench/Jの概要と導入 本稿で取り扱うツール「SQL Workbench/J」とは何かを簡単にご紹介し、本ツールの導入方法についてご紹介します。 SQL Workbench/Jとは SQL Workbench/J
実践WPF業務アプリケーションのアーキテクチャ【実装編】 ～ マイクロソフト公式サンプルデータベースAdventureWorksを題材に
本記事では、前回に引き続き、マイクロソフトが、架空の大規模多国籍製造企業を想定し、公開しているサンプルデータベース「AdventureWorks」を題材に、Prism for WPFや、グレープシティのコンポーネント「SPREAD for WPF」を活用して業務アプリケーション開発する際の実践的なアーキテクチャ例を紹介します。今回は、コードを交えながら具体的な実装方法を解説します。 前回の記事「実践WPF業務アプリケーションのアーキテクチャ【概要編】 ～ マイクロソフト公式サンプルデータベースAdventureWorksを題材に」 実装ビュー さて、それではいよいよコードを交えて、実装方法について触れていきます。 本節では、ユースケースビューで取り上げた代表的なユースケースと、アーキテクチャ上重要な要素について、具体的な実装方法を解説します。 具体的に取り上げる内容は次のとおりです。 ユー
視覚的にイメージしにくいアルゴリズムを徹底的にイラストで表現するとこうなる
近年、IT企業の社員研修ではアルゴリズムを理解することが重視されるようになってきました。しかし、文字とフローチャートだけでは仕組みをイメージしづらいのも事実。『アルゴリズム図鑑』ではアルゴリズムをまず視覚的にイメージできるように、26種類のアルゴリズムをイラストで解説。3種類のアルゴリズムを紹介します。 『アルゴリズム図鑑』の元となったのは、Appleが2016年末に発表した「ベストApp10選」に選ばれたアプリ「アルゴリズム図鑑」です。 勉強しようと思っても、文字や少数の図解だけでは仕組み・概念を理解しづらいのがアルゴリズム。アプリではイラストで表現することでその課題を解決し、大変な好評を得ました。本書は紙幅を活かして一覧での見やすさを高め、26種類のアルゴリズムを徹底的にイラストで表現しました。 今回は本書から、データ構造の「リスト」、グラフを探索するアルゴリズムの「幅優先探索」、デー
Rによる機械学習を使って、実世界の問題を解決するための準備をしよう
『Rによる機械学習 12のステップで理解するR言語と機械学習の基礎理論と実装手法』より抜粋（記事掲載に合わせ一部改変）。 イントロダクション 機械学習は、情報からアクショナブルな知恵を生み出すアルゴリズムを中心とする学問である。そのため、ビッグデータの時代となった今、機械学習は特に時代に合った学問分野になっている。機械学習がなければ、情報の大きな流れについていくことはとてもできないだろう。 プラットフォームを選ばず、コストのかからない統計プログラミング環境であるRの存在感が増してきていることも考えると、今は機械学習を始めるタイミングとしては最適である。Rは強力だが学びやすいツール群であり、データから知恵を見つけ出すために大いに役立つだろう。本書は、水面下でさまざまなものがどのように動いているのかを理解するために必要な理論と実際に試せるケーススタディを組み合わせ、あなたのプロジェクトで機械学
AWS、新たな3つのAIサービス「Amazon Polly」「Amazon Rekognition」「Amazon Lex」を発表
Amazon Web Services（以下、AWS）は、人工知能（以下、AI）を活用した3つの新サービス、「Amazon Polly」「Amazon Rekognition」「Amazon Lex」を、米国・ラスベガスで現地時間の11月29日から12月2日にかけて開催されたAWSのイベント、「re:Invent 2016」にて発表した。 re:Invent 2016での発表を受け、12月15日には国内のメディア向け事後説明会が東京・目黒のアマゾン ウェブ サービス ジャパン本社で行われた。 アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 技術統括本部 本部長 技術統括責任者 岡嵜禎氏 今回提供が開始されるAIサービスについて、アマゾン ウェブ サービス ジャパン 技術統括本部 本部長 技術統括責任者の岡嵜禎氏は、「AmazonがこれまでEC事業で培ってきたテクノロジー、例えば商品のリコメン
Web APIによるデータ連携デザインパターンとツール活用
APIエコノミーやマイクロサービスアーキテクチャ、FintechをはじめとするさまざまなX-Techといった言葉が叫ばれるなか、APIマネジメント企業の買収のニュースといった形で「API」というキーワードを聞くことが増えています。本記事では、さまざまなクラウド上のユニークなサービスが出てきている今、APIを使ったデータ連携で何ができるようになるのか、どんな代表的ユースケースがあるのか、そしてユーザー企業やシステムインテグレーターがよりAPIを利用しやすくするためのツール活用について見ていきましょう。 Web APIとは？ APIとはApplication Programming Interfaceの略であり、「ソフトウェアコンポーネントが互いにやり取りするのに使用するインターフェースの仕様である」と定義されています。最近使われているAPIとは、Web APIの意味で使われていることが多く、
Pythonを使って地理情報の分析・可視化をしてみよう～PyData.Tokyo Meetup #9イベントレポート
過去のイベントのリストはこちらから 登壇者のレベルの高い講演に加え、第一線で活躍されている研究者やデータサイエンティストが集まる大変充実した会になりました。なお、今回の会議はアクサ生命保険株式会社様のオフィスをお借りして実施しました（アクサ生命保険株式会社様は実はPythonのヘビーユーザとのこと！）。この場を借りてお礼申し上げます。 Pythonではじめる地理情報データ解析 PyData.Tokyoオーガナイザーの山本（@kaita）です。 さまざまな位置情報を測定・集計・分析した上で、その結果を地図上にマッピングし、そこで「何が」「いつ」「起こっているか」を把握する、いわゆる「地理情報データ解析」がさまざまな用途で活用されるようになってきています。地理情報データ解析を行う際に必要な各種ツールの多くがPythonで実装されており、多くのシーンで利用されています。 そこで、今回、PyDat
どこまで速くできる？ 達人に学ぶPython超高速データ分析～PyData.Tokyo Meetup #4イベントレポート
PyData.Tokyoは「Python＋Dataを通じて、世界のPyDataエクスパートと繋がれるコミュニティーを作る」ことを目的として設立され、これまでに勉強会3回およびチュートリアル1回が開催されました（過去のイベントのリスト）。4回目の勉強会となる今回は「データ解析アルゴリズムの高速化」をテーマに、株式会社ブレインパッドの佐藤貴海さん（@tkm2261）とシルバーエッグ・テクノロジー株式会社の加藤公一さん（@hamukazu）の2人に話していただきました。 登壇者のレベルの高い講演に加え、ヤフー、日本IBM、NTTデータ、AWS、Gunosy、Preferred Networksなど、第一線で活躍されている非常に質の高い聴講者にも参加いただき、大変充実した会になりました。 Pythonは書きやすい言語仕様と豊富なライブラリが特徴で、手軽に複雑なデータ分析を行えますが、他言語と同じ感
Apache Sparkをベースにした、無償で使えるクラウドプラットフォーム「Databricks Community Edition」のベータ版が発表
米Databricksは、「Apache Spark」をベースにしたクラウドプラットフォーム「Databricks」の無償版「Databricks Community Edition」のベータ版を、2月17日（現地時間）にサンフランシスコで開催されたイベント「Spark Summit East」で発表した。 「Databricks Community Edition」は、開発者やデータサイエンティスト、データエンジニア、およびSparkを学びたいと考えているユーザーを対象にしており、マイクロクラスタやクラスタマネージャー、シンプルなアプリケーションの開発が可能なプロトタイプ作成環境を利用できる。また、IPython notebooksとの互換性を備えており、既存のIPython notebooksのインポートにも対応する。 このほか、76000人以上が参加したオンライン学習コース「Intr
mavenのプラグインを作成して独自のレポートを追加する
はじめに ソフトウェアの開発手法は日々進化しており、ビルドツールやバージョン管理ツールなど、便利なものが出てきました。mavenはこれらの便利なツールを統合し、プロジェクト単位で管理できるようにするツールです。前回の記事『Mavenを利用してオールインワンのプロジェクト環境を構築する』では、単体テスト、ドキュメント作成、CVSの操作をmaven上から一貫して行う方法を見ました。本稿では、前回扱ったドキュメント作成をカスタマイズし、独自のレポートを追加できるようにします。例えば、プロジェクトの要件定義書を追加したい、データベーステーブルの定義書を載せたいといった場合にはレポートの追加が必要になります。 本稿では、前回の記事などにより、ドキュメントの作成方法やmavenの基本的な知識、インストール方法、操作方法を知っていることを前提として、話を進めていきます。 mavenに独自のドキュメントを
ITエンジニアにとって「業務知識」は不滅の財産――名著が13年越しの改訂となった梅田弘之さん記念対談
初版から13年の時を経て、『グラス片手にデータベース設計 販売管理システム編 第2版』が2月8日に刊行となります。本書はエンジニアにとって一生の財産となるデータベース設計と業務知識の粋を詰め込んだ1冊。今回、株式会社システムインテグレータの代表であり著者の梅田弘之さんと、本書の担当編集でCodeZine編集部員の市古明典による記念対談を送ります。 いまも変わらぬ「業務ノウハウ不滅の法則」 市古：2月8日（月）に『グラス片手にデータベース設計 販売管理システム編 第2版』を刊行しますが、もともと初版は翔泳社が刊行していた『DB Magazine』での連載から始まっています。当時、梅田さんから業務知識の連載をしたいというメールをいただいたんですね。僕も編集部会議で似たような連載企画を提案していたんですが、業務知識だけだとちょっと難しいと言われていました。 そんなとき、ちょうど梅田さんからデータ
製品に依存しない業務知識はエンジニアの一生の武器。『グラス片手にデータベース設計 販売管理システム編 第2版』
『グラス片手にデータベース設計 販売管理システム編 第2版』は、販売管理システムの構築に不可欠な「データベース設計」と「業務知識」を学べる入門書です。基本から押さえているため、実務に詳しくないエンジニアやこれから学びたい開発者にとって、自分のスキルを上げていくのにぴったりな1冊です。 1995年に株式会社システムインテグレータを設立し、いまも現役のエンジニアである著者の梅田弘之さんいわく、「業務知識を制するものはプロジェクトを制する」とのこと。つまり、どんなに製品知識や技術力があっても業務知識がなければプロジェクトの中核として活躍することはできないということです。チームを率いていきたいエンジニア・開発者は、流行り廃りのある製品に依存した技術や知識だけでなく、その根幹となる業務知識を身につけなければなりません。 本書では初版刊行の2003年以降に普及したインターネットビジネスに対応し、オムニ
Struts 2入門（5）～Viewレイヤーの仕組み～
はじめに 「Apache Struts」（以下、Struts）とは、サーバサイドJava開発のデファクトスタンダードとしてあまりにも有名な、オープンソースのWebアプリケーション・フレームワークです。本連載では、そのStrutsの次世代バージョンであるStruts 2を、実際に動作するアプリケーションと共に解説していきます。 第5回目の本稿は、MVCモデルで言うところの「V」iewレイヤーについて説明することにします。Viewレイヤーとは、アプリケーションの処理結果を表示するレイヤーにあたります。 対象読者 サーバサイドJava（JSP＆サーブレット）について基本的なことは理解している方を対象とします。 Result処理 Struts 2のViewは、URIリクエストから実行されたActionクラスの処理結果や状態を出力するレイヤーです。デフォルトでは、JSPファイルをテンプレートとして、
HTML5でクロスプラットフォームなデスクトップアプリを開発できる「Electron」とは
Electron（旧Atom-Shell）とは、Web開発者がHTML5とNode.jsでMac、Windows、Linuxのデスクトップアプリを作れるクロスプラットフォーム実行環境です。Electronはオープンソースで無料で使える上に、MITライセンスであるため、商用利用も可能です。開発元はGitHub社です。 最近はJavaScript、HTML5の進化によって、多機能なWebアプリケーションが増えてきました。それに伴い、モバイルでは、WebViewやApache Cordovaなどを使ったハイブリッドアプリも注目されています。Electronはその流れの中から生まれた新しい実行環境です。 ElectronはChromiumブラウザを内蔵しているのが一番の特徴です。Chromiumブラウザは、Google製のChromeブラウザのオープンソース版にあたります。ウェブ開発者がChrom
モダンアプリケーションのための軽量・高性能プラットフォーム「Vert.x」の概要と導入手順
対象読者 Javaのフレームワークというと、いまだにStrutsに代表されるServletベースのMVCフレームワークを経験されている方がほとんどだと思います。 Node.jsも経験されている方であれば比較的理解しやすいかもしれませんが、ここでは「伝統的な同期型のマルチスレッドプログラミングになれているJavaプログラマー」を対象とし、Vert.xのアーキテクチャを理解して実際にアプリケーションを作成する手助けになることを目指していきます。 なお、この記事は執筆時点で最新の安定版である2.1.5を前提に記述していきます。 Vert.xのインストール Vert.xは、2012年5月に1.0、2013年に2.0がリリースされ、現在3.0が開発中のまだまだ若く枯れていないオープンソースです。 公式サイトのインストール解説を見てもらえば早いとは思いますが、簡単にインストール手順を説明しておきます。
高速化／単純化／一般化のためのアルゴリズムをパズルで習得。『プログラマ脳を鍛える数学パズル』刊行
開発環境がどれほど激しく早く変化しても、アルゴリズムの重要性は変わりません。翔泳社ではパズルを解くことでアルゴリズムを習得できる『プログラマ脳を鍛える数学パズル』を刊行しました。本書はCodeIQの人気連載「今週のアルゴリズム」の問題を収録し、さらにオリジナル問題を加えたパズル形式のクイズブックです。 開発者は仕様をどのように実装すればいいのか？ 一つの仕様に対する答えはいくつも存在します。しかし、できるならプログラムは高速で、単純で、一般化されているほうが優れているといえるのではないでしょうか。 そんなプログラムを実装するには、さまざまなアルゴリズムを知っていて、ときには閃かなければなりません。それができるにはいずれにせよ、どれほど多くのコードを読み、そして書いたかという経験が必要です。 翔泳社では10月13日（火）に、パズルを解きながらアルゴリズムを学べる『プログラマ脳を鍛える数学パズ
検索効率を向上させる新たな機能 ――類似データ抽出、空間、関数
はじめに SQL Serverを使用したコーディングをより簡潔に、必要とするデータを容易に取得できるように改善がされています。データ間の類似性・関連性を調べたいときには、統計的セマンティック検索を使用すると、統計的に作成されたキーフレーズの重みづけから類似・関連ドキュメントを抽出できます。新たに追加された関数を使用すれば、クエリのコーディングを簡潔にすることができます。 今回は、クエリを書く際の効率化、容易性向上を実現した「統計的セマンティック検索」と「空間」、「14個の関数」について紹介します。 対象読者 SQL Serverを使用するアプリケーション設計、開発者 SQL Serverデータベース管理者 SQL Server 2012の新機能に興味のある方 類似・関連した値を抽出する統計的セマンティック検索 統計的セマンティック検索は、文章を形態素解析を実施し、単語・キーフレーズを抽出し
GAEのデータストアをjQueryで操作可能にする「gaedirect」、バージョン3.0からOSS化
有限会社サイバースペースは5月31日、Google App Engine（以下、GAE）のデータストアをjQueryで操作可能にするツール「gaedirect」のバージョン3.2をリリースした。バージョン3.0からGPLv2のオープンソースソフトウェアとして提供されている。 gaedirectを使うと、PythonやJavaによるサーバーサイドコーディングを行うことなく、JavaScriptでGAEの分散キーバリューストアを扱えるため、PythonやJava、GAEに精通していなくても、高いスケ―ラビリティと可用性を持つデータストアを活用することができる。 データのCRUD（登録・参照・更新・削除）処理、基本的な条件参照を行うことができ、バージョン2.0でChannelサービス、Blobstoreの格納・検索、連想配列やオリジナル関数での非同期通信に対応した。 バージョン3.0で、ユーザ名
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