クラウドデータレイク
大量のデータを効率的に管理し、ビッグデータ分析、機械学習、AIなどの高度なデータ分析を実現するためのデータ基盤として、クラウドデータレイクが注目されています。スケーラビリティと多様なデータ管理機能を兼ね備えたクラウドデータレイクは、現代のデータ分析ニーズにマッチする技術として、データの重要性が増す昨今、多くの企業の関心を集めています。本書は、クラウドデータレイクのセットアップ、管理、ガバナンスについて、包括的に解説した実践的なガイドです。設計におけるポイントやベストプラクティス、データフォーマットとパフォーマンスの最適化、コスト管理、セキュリティなど、クラウドデータレイクの構築方法を、架空の組織をモデルにわかりやすく解説します。クラウドデータレイクの構築とデータアーキテクチャの実践的なノウハウをコンパクトにまとめた1冊です。 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新
効率的なGo
本書は、Goアプリケーションの効率やスケーリングに関する疑問に対して、実用的な答えを与えてくれる書籍です。 レイテンシー、CPU、メモリ資源についての知識、またOSやGoがそれらを抽象化している方法について、またソフトウェアの効率に関わるデータ駆動な意思決定を行う事の意味や、計算量解析の手法、最適化状況の例など、実用的なソフトウェアを開発する中での「効率」に関する知識を紹介します。 Goやその他のモダンな言語で書かれたプログラムを設計、作成、変更するソフトウェア開発者、また誰かが書いたソフトウェアを主に運用するDevOpsエンジニア、SRE、シスアド、プラットフォームチームなどの読者が、いつ、どのように効率最適化を適用するかという問いに答えるための知識を身に付けることができるでしょう。 関連ファイル 原著者による本書のサンプルリポジトリ 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づい
データ保護完全ガイド
本書には、バックアップ、アーカイブ、リストア、リトリーブ、それらを行う上で用いられる手法、ソフトウェア、サービス、バックアップとアーカイブを保存する際に使用されるハードウェアなど、データ保護に関して必要な知識が全て詰まっています。この20年間に現れた新技術についても触れ、従来のバックアップから最新のIT技術までそれぞれの良い点と悪い点を理解することができます。「バックアップとアーカイブの違い」「テープがあるべき場所」「Microsoft 365やSalesforceのようなSaaS製品をバックアップすべきか」といったバックアップ業界で議論される多くのテーマにも決着をつけています。データ保護に関する決定を下すための重要な基本概念を学べる1冊です。 訳者まえがき 序文 はじめに 1章 データへのリスク：我々はなぜバックアップするのか 1.1 人災 1.1.1 事故 1.1.2 悪いコード 1.
ポートスキャナ自作ではじめるペネトレーションテスト
本書は、ポートスキャンを用いて攻撃者がネットワークを経由してどのように攻撃してくるのかを具体的な手法を交えて学び、攻撃手法を知ることでセキュリティレベルの向上を目指す書籍です。Scapyを用いてポートスキャナを自作し、ポートスキャンの仕組みや動作原理をしっかりと学びます。そのあとで、脆弱性診断やペネトレーションテストに不可欠なNmap、Nessus、Metasploit Frameworkなどのツールについて解説します。ハンズオンで学習を進めながら徐々にステップアップしていける構成となっています。攻撃者側の思考プロセスを理解し、対策を強化しましょう。付録ではペンテスターのキャリア形成、関係の築き方などにも触れ、著者の豊富な経験からのアドバイスを紹介しています。 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作
プログラミング文体練習
レーモン・クノーの『文体練習』から着想を得て執筆された本書は、1つの課題を異なるプログラミングスタイルで実装し、さまざまなスタイルの特性やスタイルが生まれた歴史的経緯などを解説します。本家の『文体練習』は、「バスの中で起きた諍いと、その張本人を後で目撃した」という内容を、公的文書風、宣伝風、業界用語風など、99の異なる文体で表現したものですが、本書は、「単語の出現頻度をカウントして多いものから出力する」という課題を、40のスタイルで実装しています。リソース制約が大きかった時代の方法から、オブジェクト指向、純粋関数型、リフレクション、並行処理、ニューラルネットワークまで幅広いスタイルを扱い、マルチパラダイム言語Pythonの威力と魅力を感じられる構成となっています。 訳者まえがき 第2版 まえがき 第1版 まえがき 序章 第Ⅰ部 歴史的スタイル 1章 古き良き時代：アセンブリ言語 2章 Fo
システム運用アンチパターン
上層部がDevOpsに理解のない組織で働き、組織構造を変える権限を持っていない開発者であっても、チームにDevOpsを導入するための現実的な方法を紹介します。 重厚な承認プロセス、可視化されていない運用、プロセスの最後でのみ行われるソフトウェアテスト、ノイズだらけのアラート、インシデントから学習しない習慣、時間外のデプロイ、情報のため込みなどを取り上げ、ソフトウェアシステムの開発運用が滞るチームや組織に共通してみられる陥りがちな状況や犯しがちな間違いをアンチパターンとして紹介します。そして管理職やマネージャでなく、エンジニアが実行し、繰り返すことで改善できる具体的な行動を解説します。 組織で必要とされる変化を、エンジニアが行動することで実現する本書は、ソフトウェアシステムをよりよく開発運用したいエンジニア必携の一冊です。 目 次 序文 本書について 1章 DevOpsを構成するもの 1.1
11月新刊情報『データサイエンスのための統計学入門 第2版』
『データサイエンスのための統計学入門 第2版 ―予測、分類、統計モデリング、統計的機械学習とR/Pythonプログラミング』 Peter Bruce, Andrew Bruce, Peter Gedeck 著、黒川 利明 訳、大橋 真也 技術監修 2020年11月9日発売予定 396ページ ISBN978-4-87311-926-7 定価3,520円（税込） データサイエンスにおいて重要な統計学と機械学習に関する52の基本概念と関連用語について、簡潔な説明とその知識の背景となる最低限の数式、グラフ、RとPythonのコードを提示し、多面的なアプローチにより、深い理解を促します。データの分類、分析、モデル化、予測という一連のデータサイエンスのプロセスにおいて統計学の必要な項目と不必要な項目を明確にし、統計学の基本と実践的なデータサイエンス技法を効率よく学ぶことができます。データサイエンス分野
リアルワールドバグハンティング
セキュリティの脆弱性を発見し、アプリケーションの所有者に報告するエシカルハッキング（倫理的ハッキング）の事例から、ソフトウェアのバグを見つける方法と手順を解説します。 Twitter、Facebook、Google、Uber などのアプリケーションで発生した報奨金がかかった脆弱性の実例を紹介し、攻撃者がどのようにユーザーを騙し機密情報を抜き取るか、レース条件を利用する方法、サイトがユーザーに自らの脆弱性を公開してしまう過程などを解説します。 基本的なウェブハッキングの概要、攻撃者がウェブサイトを侵害する仕組み、脆弱性に共通する要素の見分け方を解説し、さらにクロスサイトスクリプティング、安全でないダイレクトオブジェクト参照、サーバーサイドリクエストフォージェリなど様々なバグについて説明します。 ウェブセキュリティの脆弱性について、報告された実例から学ぶ本書は、バグハンターはもちろん、セキュア
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