背景 シェルスクリプトを書くことが結構あるのでその備忘録代わりに記事を書いてみました。 特殊変数とは 特殊変数とは シェルによって自動的に値が設定される特殊な変数がいくつかあり、それら特殊な変数を参照することにより、様々な情報を取得することができる。 変数名 説明
米Google SREディレクターに聞く、運用管理の意義、価値、役割:特集:情シスに求められる「SRE」という新たな役割(2) デジタルビジネスの競争が激化し、システム開発・運用の在り方がビジネスの成果に直結する状況となっている。こうした中で、運用管理者の役割も「担当システムの安定運用」から大きく変わりつつある。今回は、Googleの巨大なサービス群とインフラを支えているSRE――Site Reliability Engineer(サイト信頼性エンジニア)に、今、運用管理者が持つべき視点、マインドを探ってみた。 デジタル化の潮流で変わる、開発者、運用者の役割 テクノロジーの力で新たなビジネス価値を生み出すデジタルトランスフォーメーションが急速に進展している。IoT、X-Techに象徴されるデジタルビジネスの戦いも激化し、「ITは既存ビジネスの効率化・コスト削減」のためのものではなく、「収益
ここから、DevとOpsが協力すればより効率的になる=DevOps、という言葉が生まれました。 当時は大企業においてはDevとOpsが分かれていることが当たり前だったのです。そして、大企業における当たり前が、当たり前ではないことに気付き始め、DevOpsを実現するためのツールができ始めたころでもあります。 ではなぜ、大企業ではDevとOpsが分かれているのが当たり前だったのでしょうか? ハードウェアの時代その昔、産業の主役はハードウェアでした。 そのため、多くの企業はハードウェアを作ることに対して最適化が行われました。 ハードウェアには研究開発、製造、運用サポートといった大きな区分けが存在します。そして、それぞれの仕事において要求する人材レベルは異なります。 加えて、大量生産された製品の運用サポート(設置作業員、サポートセンタ)には、大量の人員が必要になってきます。 したがって、組織を研究
技術書に対して、馴染みのなさや苦手意識を感じている人は多いのではないかと思う。 僕もそうだった。ITの事はITを駆使して、本を使わずにお金もかけずに勉強すれば良いと思っていた。 しかし、振り返ってみると結局は本を使って勉強する時間が多かった。 情報の質がインターネットと変わらなかったとしても、体系的に集約された情報や一覧性の高さに書籍の価値があることに気がつき始めたからだ。 もちろん、気になった技術やど忘れした事を手早く調べるためにはネットが有効だ。 だが、初心者が体系的に学びたい場合は、本を使うとトータル的に時間が短縮できるのではないかと思う。 というわけで、2年ほどネットワークを勉強してきた僕が今まで読んでオススメだと思った本を紹介していこうと思う。 まだ初心者の域を脱していないかもしれない自分のことは一旦棚に置いておき、なるべくわかりやすいラインナップを心がけた。 ネットワーク知識の
世界的なPCメーカー、デル株式会社 広域営業統括本部プレゼンツの同社上席執行役員の清水博さんによるブログが連載中です。第9弾は、デル社内やセミナーでしか公開していない、デルおすすめの書籍200冊の紹介です。 本好きを公言しているため、今まで何度も尋ねられた質問です。そのほとんどの方が、普段あまり本を読んでいないので、なにか良い1冊(1冊でさまざまなことが一気に勉強できる本、という意味で)はありますか?と質問をされるのですが、なかなか期待に沿うことはできません。 少し虫が良すぎる話ではないかな、と感じます。同じようなカテゴリーの本を読んでいる人同士で会話した際に、まだ読んでいない本1冊を提示されてとても有効なことはありますが、たった数冊の本だけを推薦して最大の効果を出すことはなかなか難しいと思います。 現在、私の担当しているDELL広域営業統括本部(従業員が100名から1000名未満の企業様
Pythonの世界へようこそ! Pythonはシンプルで直観的な文法が魅力のプログラミング言語です。古くから人気のJavaやCといった静的型付け言語よりも人気が年々増しています。 これはフレームワークの充実やハードウェアの高性能化によってPythonがベストな選択になる場面が増えてきたという背景もあります。 わたしもPythonに魅了されている一人です。特によく使う場面は簡単なデータ分析です。データの集計やデータの可視化が容易にできるためデータ解析はすべてPythonで行うようになりました。また、使いやすいJupyter NotebookというUIも備えているのでエクセル作業がなくなりました。 Pythonを学ぶと、世界の見え方が変わります。ありとあらゆることが簡単に自動化可能です。 もっとも検索された言語 Pythonの人気をもう少し客観的な指標でみてみましょう。 PythonはPYPL
機械学習の数理100問の改訂版 (2019年2月24日)。 2018年度の講義も残りわずかになった。 私が着任した昨年度から、基礎工学部情報科学科数理科学コース3年「計算数理B」で、機械学習の数理に関する講義を行っている。その中で、計算数理B100問 を学生に解かせている。 線形回帰 ロジスティック回帰と判別分析 クロスバリデーションとブートストラップ 情報量基準 スパース推定 非線形 決定木 サポートベクトルマシン 教師なし学習 機械学習の演習と言うと、参加費が◯十万円の企業のセミナーなどでも、中身を理解させないで、データを流し込むだけのものが多い。そういうのをみると、頭を使わない勉強方法を奨励しているように思えてならない。この100問は、理論(簡単な数式の証明)だけでなく、R言語でかかれたソースプログラムを理解するようにしている。 データサイエンスの人材が◯万人不足すると指摘する声は多
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