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システムに関するsubtrのブックマーク (7)

  • Vector: トップ / ダウンロード / Windows10/8/7/Vista/XP/2000/NT / ユーティリティ / バイナリファイル処理

  • MD5コマンドの詳細情報 : Vector ソフトを探す!

    「バイナリファイル処理」カテゴリーの人気ランキング FastHash ファイルのCRCやMD5、SHA-1を高速に計算しTEXTで出力(ユーザー評価:4.5) CRC16の計算ソフト テキスト入力、またはファイルから4種類のCRC16値を8タイプ同時に計算する(ユーザー評価:0) HashChecker ファイルのCRC-32とMD5を見比べずに簡単チェック(ユーザー評価:4) テキストバイナリコンバータ テキストファイルとバイナリファイルの相互変換を行う(ユーザー評価:4.5) B64MD5 GUI,CUIで手軽にBASE64をエンコード・デコード MD5ハッシュ計算も可(ユーザー評価:0)

  • ハッシュ値計算ツール: ある SE のつぶやき

  • 運用再発見! 形式的引き継ぎから「業務運用」を実現する引き継ぎへ

    EnterpriseZine(エンタープライズジン)編集部では、情報システム担当、セキュリティ担当の方々向けに、EnterpriseZine Day、Security Online Day、DataTechという、3つのイベントを開催しております。それぞれ編集部独自の切り口で、業界トレンドや最新事例を網羅。最新の動向を知ることができる場として、好評を得ています。

    運用再発見! 形式的引き継ぎから「業務運用」を実現する引き継ぎへ
  • “安心して使えるシステム”を客観的に評価する

    業務活動の中での情報システムの重要度は高まる一方だ。“安心して使えるシステム”実現のためのさまざまな対策は講じられているはずだが、それを客観的に評価するのもシステム監査の大きな役割である。 連載の第3回になります。今回は、システム監査の中心である信頼性と安全性の監査について、お話しします。 情報システムの信頼性の監査 経済産業省の「システム監査基準」では、「システム監査は情報システムの信頼性、安全性、効率性の向上を図ることを目的に実施する」としています。効率性については、次回に詳しく取り上げるので、まずは信頼性、安全性に関してみていきましょう。 まず、「信頼性」とは何かについて整理します。システム監査基準では、信頼性を次のように定義しています(表1)。 この定義はかなり分かりにくいのですが、次のようなものが信頼性の要件であるといえるでしょう。 情報システムを活用して業務活動を行っていく中で

    “安心して使えるシステム”を客観的に評価する
  • [ThinkIT] 第5回:バックアップとリストア (3/3)

    コールドバックアップにせよホットバックアップにせよ、データベースの容量が大きくなるとバックアップを取得する時間が長くなってきます。また、取得したバックアップを格納するために必要なメディアの容量も大きくなります。そこで、考えなければならないのは一定期間内の変更データのみをバックアップする差分バックアップです。 差分バックアップの取得には注意しなければならないことがあります。それは差分バックアップだけではデータベースを復旧できないことです。あくまでも差分バックアップが有効となるのは、その差分バックアップのベースとなるデータベース全体のベースバックアップが存在している場合に限られます。 図2の通り、差分バックアップを用いてデータベースを復旧するためにはベースバックアップをリストアし、そこに対して差分バックアップを適用しなければなりません。 差分バックアップは取得するデータ容量がベースバックアップ

  • [ThinkIT] 第3回:アーキテクチャ比較 ファイル構造の違いPostgreSQLの特徴 (3/3)

    部門表には元々3行のデータが格納されていました。インサート当時のXID=10でした。その後に、部門コード"001"の部門名が変更になった為、update文が実行されたとします。 (1)部門名変更のUPDATE文を実行 (2)行を特定するOIDはそのまま継承し、修正された新たな行を末尾に追加 元のOID=5001,XID=10の行には無効の印が付けられる。 (3)以後のトランザクションでは新しい OID=5001,XID=93の行が検索される。 ここで追記型の弱点が見えてきますが、それは無効とされた行の扱いの問題です。 PostgreSQLでは、削除や更新された古いデータ行が残っています。テーブルは1つの物理ファイルですから、OLTP処理などの更新が多数発生する場合は、来のデータ量と変更前の履歴データをすべて抱え込む事になってしまい、次第に肥大化していきます。 この為に、検索時の負荷が増大

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