お探しのものを見つけるために、以下の項目を試してみてください。 キーワード検索のスペルを確認してください。 入力したキーワードの同義語を使用してください。たとえば、「ソフトウェア」の代わりに「アプリケーション」を試してみてください。 新しい検索を開始してください。
IPA(独立行政法人情報処理推進機構、理事長:富田 達夫)国際標準推進センターは、2010年9月から推進していた「文字情報基盤整備事業」において、漢字6万文字の国際規格化が完了したことを発表します。これは、ISO(国際標準化機構)より文字コード国際規格の第5版の発行を受けてのことです。 IPAでは、内閣官房IT総合戦略室、経済産業省と共に、「文字情報基盤整備事業」を2010年9月より推進してきました。この事業は、行政の実務で求められる人名や地名等の正確な表記をコンピュータで可能にするため、約6万文字の漢字について、文字フォントの整備や文字コードの国際規格化等を行ってきたものです。なお、国際規格化にあたっては、一般社団法人 情報処理学会 情報規格調査会SC2専門委員会と連携し、順次進めてきました。 12月22日(日本時間)、文字コード国際規格書の最新版である、ISO/IEC 10646 (U
今日のお題 前回の記事ではPythonとPandasを使ってExcelファイルを読みましたが、今回はその詳しい解説とその続きです。 C++,C#などでそこそこ熟練したプログラマーがPythonに初めて触れたときの感想、といった内容になってきました。 Excelシートの内容をDataFrameに変換 まずは前回記事のコードの解説からです。 # インポート import pandas as pd # ファイルのロード filename = "C:\work\in\実験.xlsx" file = pd.ExcelFile(filename, encoding='utf8') # シートをDataFrame型として読み込んで、リストに格納 df_list = [] for sheet in file.sheet_names: df_list.append(file.parse(sheet)) fo
戻る Overview JdbcRunnerは各種RDBMSを対象としたオープンソースの負荷テストツールです。スクリプトでトランザクションを定義して多重実行し、スループットとレスポンスタイムを測定できます。またJdbcRunnerにはOracle Database、MySQL、PostgreSQLを対象とした以下のテストキットが付属しており、ユーザーが独自にスクリプトを作成する以外にこれらを用いたベンチマークを行うことも可能です。 Tiny sysbench - sysbench OLTPベンチマークの移植版 Tiny TPC-B - TPC-Bの簡易実装 Tiny TPC-C - TPC-Cの簡易実装 Download JdbcRunnerはVectorからダウンロードできます。最新バージョンは1.3.1です。 JdbcRunnerの詳細情報 : Vector ソフトを探す! ソースコー
「◯aaS」の種類が多すぎてややこしすぎる問題 BaaSやSaaSなど、「◯◯ as a Service」を略したサービスを「Everything as a service(略:EaaS)」、または「X as a Service(略:XaaS)」と呼びます。「XaaS」の「X」は未知の値で、そのサービスのジャンルの頭文字をあてはめるのが慣例です。 EaaSやXaaSと総称されるサービスは、クラウドコンピューティングサービスの形態のひとつで、クラウド上で機能や環境などをパッケージとして提供しています。 ここで問題となるのが、「◯aaS(EaaS、XaaS)」の種類が多いことです。意味を知らないと、Baas、IaaS、PaaS、SaaSといった略称だけ見ても何のサービスか分からないですよね。 さらに、総称であるEaaSは「Exploits as a Service(サイバー攻撃のツールを提供す
サーバーサイド開発担当のエンジニアが「設計と実装を進めようとしている」という背景で話を進めます。 PlantUMLは強い 「認識合わせ」という名目でホワイトボードに図を書いて会話することがよくあります。共通言語で会話してあいまいなところを少なくしたら、マネージャーも安心感がありますし、プログラマも自分がやるべきことに集中できますね。 …3日経ちました。あのとき描かれていたホワイトボードの図のとおりに、実装することになりました。認識の齟齬をなくしてくれた貴重な図です。写真に撮りました。どこに保存してたっけ。やっぱり変更したくなったらどうしましょう。またホワイトボードに書き起こす?DRYじゃないですねえ。 そこで、UML図 が登場します。表現したい図を電子データで作成、保存できて、あとで見るときも役に立ちますね。が、しかし、UML図はそれはそれでやや手間がかかるところもあります。作図を助けてく
「Jenkins X」発表。Git/Docker/Kubernetesに特化したことでCI/CD環境の構築運用を自動化 ソフトウェアの開発プロセスにおいて、「Jenkins」はビルドやテスト、デプロイなどを自動化してくれるツールとしてよく知られています。 そのJenkinsの派生プロジェクトとして、「Jenkins X」が発表されました。Jenkins Xは、Git、Docker、Kubernetesの環境を前提とすることで、Jenkinsの設定、運用などを大幅に自動化し、より簡単な導入と運用を実現するものです。 Jenkins Xは、Git/Docker/Kubernetes環境に特化 オリジナルのJenkinsは汎用的なビルドやテストの自動化ツールとして、さまざまな環境やツールと連係できるように作られています。そのため柔軟なコンフィグレーションが可能になっていますが、一方でそれが導入や
Oracle Java SE Supportロードマップ (更新しましたOctober 15、 2024) オラクルは、メンテナンスとサポートのオプション、関連するタイムラインを把握していただくために、このOracle Java SE Supportロードマップを公開しています。Oracleから最新の無料JDKリリースをお探しの場合は、oracle.com/javadownloadまたはオープン・ソース・ライセンス(jdk.java.net)を参照してください。 このロードマップにおいて、各用語を以下の意味で使用しています。 オラクルのお客様とは、アクティブな(1)Java SE Subscription製品、(2)Oracle Java SE Advanced、Oracle Java SE Advanced Desktop、Oracle Java SE Suite、Java SE Sup
プランニングポーカー 最初は、プランニングポーカーです。アジャイル開発の見積もりのときによく使われる手法で、聞いたことがある・使ったことがある方も多いのではと思います。 まず、1, 2, 3, 5, 8, … といった、フィボナッチ数が書かれたカードを各自が用意します。そして、ベースラインとなるものの大きさを2と定めたとき、今から見積もりしようとするものが2と比べてどれくらいか?をカードの数でメンバー一斉に表現します。 数が大きく異なった場合、一番小さい数を出した人と大きい数を出した人で議論した後、再度カードを出し直します。詳細は、下図のkawaguti氏によるプランニングポーカーかんたんガイドに簡潔にまとまっているので、参照ください。 試してみると分かりますが、このプランニングポーカーは会議を前に進めるのに非常に効果的です。通常の見積もりの場でよくある、声が大きい人に引きづられる・なかな
共有プール・ラッチが空き領域を探すために空きリストをスキャンして適切なチャンクを割り当てる作業を保護するなら、ライブラリ・キャッシュ・ラッチはSQLを実行するためにライブラリ・キャッシュメモリー領域を探索して管理する全ての作業を保護します。 ライブラリ・キャッシュ・ラッチはCPUカウントより大きい素数中一番小さい数だけ子ラッチを持ちます。 ライブラリ・キャッシュ・ラッチを獲得する中で競合が発生すると、latch:library cache待機イベントを待機します。ライブラリ・キャッシュ・ラッチ競合は主に次のような場合に発生します。 ハード解析やソフト解析が多過ぎる場合 バージョン・カウントが高い場合 SGA領域のページ・アウトが発生する場合 共有プール・ラッチ競合が主にハード解析による空きリストの探索によって発生するように、ライブラリ・キャッシュ・ラッチ競合の最も重要な原因もハード解析にあ
Scripts and Tools used at Tanel's Oracle Troubleshooting seminars You can download most of the scripts Tanel uses from the .zip file below. Downloadable Files Demos are in demos, aot and ast directories The command I use for running rlwrap (for getting command line history and completion) is stored in the setup/README_rlwrap.txt file in tpt_public.zip Visualize Statspack, AWR data (and any other S
A lot of people have asked me whether there’s some sort of index or “table of contents” of my TPT scripts (there’s over 1000 in my TPT script repo right now). I have planned to create such index for years, but never got to it. I probably never will :) So a good way to extract the descriptions of some scripts is to just grep for Purpose: in the scripts directory: grep -i Purpose: ash/*.sql awr/*.sq
自動化、自律型の機能には既に10年以上投資してきた 日本オラクル Cloud Platform ソリューション本部 Database ソリューション部 猿田剛氏 Oracle Database 18cは、前バージョンの12cから大きくバージョン番号が更新した。「今回はいきなり18cに飛びました。これはオンプレミス版とは別のクラウド専用なの? との声も聞かれます」と猿田氏。実際に11gや12cと18cはどこがどう違うのか。 「これからは、年次リリースで出すということです。その最初のリリースが18cです。これまでのように数年ごとに大きな機能をどかんと入れるのではなく、毎年少しずつ新しい機能を入れていきます。これで開発側としては、仮に今回入れることができなくても翌年には機能を入れられることにもなり、製品品質的には安定してくるはずです」(猿田氏) Oracle Database 18cはクラウド版
Google のリサーチ・サイエンティストである Martin Zinkevich 氏によって書かれた、機械学習を使った良いプロダクトを開発するためのコツを集めた記事。エンジニアが良い機械学習プロダクトを作るには、機械学習の専門知識が無いことに苦心するのではなく、得意なエンジニアリングの技術を活かすことが重要、というのが主な趣旨です。 紹介記事:Rules of Machine Learning: Best Practices for ML Engineering はじめに ほとんどの問題はエンジニアリングに関する問題である 性能向上は、良い機械学習のアルゴリズムではなく、良い素性によってもたらされる 機械学習の前に ルール1. 本当に必要になるまで機械学習を使わない ルール2. まず指標を設計、実装する ルール3. ヒューリスティックが複雑になりすぎる前に、機械学習に移行する フェーズI
“Cursor: pin S” mutex contention testcase and diagnostics tools. I like testcases. One testcase results in more understanding than ten page article or weeks of data collection. This is why we need reproducible testcases if we want to explore mutex contention. Testcases will also give me a possibility to demonstrate how to use mutex contention diagnostics tools embedded in Oracle. I will use Oracle
Oracle Database で意図時に mutex(以下は"cursor: pin S") を発生させる。 “Cursor: pin S” mutex contention testcase and diagnostics tools. | Latch, mutex and beyond 以下のPL/SQLコードを同時多重実行する。 begin for i in 1..1000000 loop execute immediate 'select 1 from dual where 1=2'; end loop; end; / Snapper v4.02 and the Snapper launch party video | Tanel Poder: SQL Performance Tuning, System Troubleshooting and Training とかで発生状況を
Apache Kafka: Producer, Broker and Consumer2017年は生まれて始めてApache Kafkaを本格的に業務利用(PoCではなく本番運用)した年でした。Apache Kafka的なメッセージングミドルウェアそのもののは、社内的な事情でよく使っていたのでその使い勝手に対して困惑はほとんど無かったですし、ミドルウェアとして非常に安定しているため、Kafkaクラスタそのものでの不具合らしい不具合が発生したことは一度もありませんでした。 しかし、Kafkaのトピック設計などに関してのベストプラクティスは事例ベースでもあまり見かけたことがなく、チームメンバーと悩むことも多かったです。このストーリーでは、主にKafkaを利用したアプリ設計で考えたことや失敗したことを振り返りつつ共有します。なお、パーティション数や各種バッファサイズなどのチューニング要素は今回取
Apache kafka 最近仕事でApache Kafkaの導入を進めている.Kafkaとは何か? どこで使われているのか? どのような理由で作られたのか? どのように動作するのか(特にメッセージの読み出しについて)? を簡単にまとめておく(メッセージングはまだまだ勉強中なのでおかしなところがあればツッコミをいただければ幸いです). バージョンは 0.8.2 を対象に書いている. Apache Kafkaとは? 2011年にLinkedInから公開されたオープンソースの分散メッセージングシステムである.Kafkaはウェブサービスなどから発せられる大容量のデータ(e.g., ログやイベント)を高スループット/低レイテンシに収集/配信することを目的に開発されている.公式のトップページに掲載されているセールスポイントは以下の4つ. Fast とにかく大量のメッセージを扱うことができる Scal
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く