「オンプレミス・システムの終わり」の始まり〜AWSでのミッションクリティカルシステムの稼働 - 急がば回れ、選ぶなら近道
個人的には割と大変だったので、その辺をまとめておきます。 ニュースリリースはこちら。 http://www.nautilus-technologies.com/topics/20130409.html 要するに本部系バックエンド基幹システムの「一式」のクラウド移行です。完全なミッションクリティカルシステムで、止まった段階で業務に確実に影響が出ます。 システムの機能概要 1.売上の確定処理と債権管理 POSデータの直結です。売上確定処理を行います。同時に債権管理も行い、F/Bからの入金データをそのままつなぎ込み、入金処理・債権の消し込み処理を実行します。マッチングは自動処理できるものは処理を行い、ヒューリスティックなものはユーザー判断に従います。 2.仕入・費用の計上と確定処理、および支払いデータの作成 費用・在庫の計上確定処理です。当時に支払データの確定処理を行います。EDI（BMS）との
SI屋さんとSIと、直近の課題について。 - 急がば回れ、選ぶなら近道
某セッションでちょっとしゃべったことをつらつらと。SIの現状と近い将来について思うところをまとめておきます。自分自身の立ち位置も確認していくという意味で。 結論的にいうと、SI自体は必要とされていますが、SI屋さんのビジネスモデルは成立しないという状況になるので、旧来の「SI屋さんの方法」ではうまくいきません。なので、別のやり方でSIをどうやっていくか？という議論が必要になりますね、という話です。 まずSI事業は人月稼働で商売をしています。スタート地点はそうではなかったのですが、一旦大きな人数を抱えると、食わせる必要があるため、より大きな仕事を取る羽目になります。要は稼働させる事、それ自体が目的になります。稼働を維持させる事で、収入を確保する事ができ、確保された収入で稼働のための人員を維持できる。そもそもそういう循環をベースに組織の目的が、「結果として」形成されてしまっています。 副作用と
トランザクションデータ（とマスターデータ）について思うところ - 急がば回れ、選ぶなら近道
業務系のデータ処理では、大きくはトランザクションとマスターに分かれる。 マスターデータは特に、モデルや制御の方法が何かと面倒くさいので、よく議論になる。「マスターデータの管理の手法」というセミナーまで定期的に普通に開かれることも多い。他方、トランザクションデータ（以下TXデータ）は、普通に受け渡しのデータなので、フラットにダラダラ書いておけばよい、という扱いが大抵になる。そもそもER志向でモデルを設計すると、ほとんどは図面はマスターで占められ、TXデータはやたらなんか大量のフィールドを持つ大きなクラスがあるわいね、という扱いも多い。 あと、設計の観点からいうと、ERベースだとマスター設計が花形になる。まぁわかりやすいし、設計作業がしやすい。マスターは「構造」になり、TXデータは「構造」になりにくい。設計者は「構造」が好きだ。良くできた設計は確かに堅牢で、一定の変化にも追随できる。ある種の「
システムはどこまで内製化できるか - 急がば回れ、選ぶなら近道
どこでも何回も何十回も言われているが、システムを経営の変化に対応させるにはある程度のシステムの開発を内製化すべきである、という論調が強い。この問題は、古くて新しい問題であり、と同時におそらく、いままでとは違うコンテクストで語られることになるような気がしている。ここ１０数年の流れを見れば、内製化の議論はアウトソーシングの流れとそのより戻りの反復運動の繰り返しだといっていても過言ではなかったと思う。近年はむしろ、SI屋さんの全体的な弱体（特に技能として）化とクラウド等によるインフラの導入しやすさと相まって別の背景で語られることが多くなってきている。また、見逃せない背景としては、そもそもの就労可能若年層の減少と、若年層の総体数減少による能力のばらつきの顕在化も強くあげられる。特にシステム開発の供給サイドの問題は、エンドユーザーの内製化の議論においては、今までのコンテクストでは語られることがなかっ
MapReduceのもう一つの使い方 - 急がば回れ、選ぶなら近道
MapReduceというと集計に使うモノという人が多いと思う。 なんとなれば、MapReduce＝Hadoop＝ワードカウントの図式になっているからだ。 実際、Hadoopを触ってみようという人のほとんどはexampleとしてワードカウントを使うはず。その辺に落ちてるシェークスピアのログでHadoopのexampleを動かした人もおおいはず。 ところが実際に業務バッチ的な処理を行うときに、MapReduceの効果的な使い方は別にもある。個人的は、「本当のMapReduceの使いかた」はこっちだと思う。なんということはなくて「組み合わせ計算を高速に行う」だ。ある種の計算では、順序処理でギブアップしてしまうケースの一つに組み合わせの計算がある Node{ List<Node> nodeList value(){ hasNodeList() ? nodeList.traverse(value()
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