テクノロジー 『製造業がアジャイル開発を実践するには? デンソー デジタルイノベーション室長に聞く「イノベーションの前提条件」』へのコメント
製造業がアジャイル開発を実践するには? デンソー デジタルイノベーション室長に聞く「イノベーションの前提条件」:DX全盛時代、求められる企業、頼られるエンジニアとは?(2)(1/3 ページ) ITでビジネスに寄与する「攻めのIT」という言葉が叫ばれるようになって久しい。だが多くの企業において、成果に結び付かない単なる掛け声に終始してきた傾向が強い。では、この言葉の真意とは何か――デンソーで「攻めのIT」を実践、リードしているデジタルイノベーション室長 成迫剛志氏に、今、企業とエンジニアが持つべきスタンスを聞いた。 X-Techに象徴されるデジタルトランスフォーメーション(以下、DX)のトレンドが進展し、ビジネスは「体験価値の競争」「ソフトウェアの戦い」に置き変えられつつある。これに伴い、ITサービスの「企画力」と、それを形に落とし込む「スピード」が差別化の一大要件となっている。 何より重要
もう5年か、まだ5年というべきかちょっと判断に迷う。大抵の業務系のシステムがクラウドを始めるのは現実的には今年来年以降になるので、今の自分達の状況は多分、今後の業務系システムをクラウド移行したユーザの近未来になると思う。ので、予想的にまとめておく。本格的にクラウドを利用した業務アプリケーションの5年がどうなるかの一つの指針になるかと。 以降は別に統計データでもなんでもなく5年間を眺めてみて自分の印象。 ・障害:大規模は5年で2-3回程度。一度は業務に影響が出て客先にお詫びに行った。AWSだったけど、サポートからは「もう回復してるのでチケットクローズね」みたいな話だったと記憶している。その後は大体四半期に一回程度のN/W障害。障害は普通に起きているし、オンプレと比べてどうか、という比較では細かい障害件数は減った気はしていない。ただし、「ドカンと来るでかい障害」は確実に減った。 ・データ増加対
IT業界は定義が曖昧な言葉が多い。例えば「人工知能(AI)」は、どんな技術を使っているのか判断できない。深層学習を使っていればAIだと言う人がいれば、ルールエンジンを組み込んだシステムをAI搭載システムと呼ぶ人もいる。技術は関係なく、なにかを自動で判断するシステムならAIだと言う人もいる。 人によって呼び方が違う製品やサービスを記事にする時は、どうやって表現しようかいつも悩む。この記事で取り上げようと考えたサービスも企業によって呼び方が違う。悩んだ結果、ここでは「専有クラウド」と表現することにした。 筆者が専有クラウドと呼ぶのは、物理サーバーを特定の企業が専有して使うクラウドのことだ。一般的なクラウドは複数の利用者に共有の計算資源を提供するため、1台の物理サーバーを複数の利用者が同時に使う。専有クラウドはサーバーを専有するため、1台のサーバー上で動くシステムは契約している企業のサービスだけ
ついでにこれも否定すると、AbemaTVはクラウドを使ってるので月間サーバーコストは数千万円で、全体コストに対する比率は3%程度。ユーザーが増えても影響は軽微です。インフラコストを心配してる人は昔のデータセンター借りてハードも買い… https://t.co/xpPVqVshaB
はじめに 初めてTerraformを触る折に 「v0.9以上だとstate lockっていう機能があるから使ったほうが良いよ」 というアドバイスをもらいました。 (そもそも、stateってなんですか?から始まるわけですが・・・) 初めてTerraformを触った時に、公式ドキュメントだけでは???な状態だったので 痕跡として残しておきます。 結果として、まだ使いこなせてません。というか僕の使い方は果たしてあっているのだろうか なので情報としては不足しているかもしれませんが、とりあえず備忘録的に残します。 またわかったらUpdateします。 そもそもState Lockとは 完全に理解しないで書いてますが Terraformは「自分が知っているリソース(EC2やS3)しか関与しないよ」というポリシーで どのリソースを自分が扱ったか、というのをtfstateというJSONファイルで管理している
Tempus, a genomic testing and data analysis company started by Eric Lefkofsky, who previously founded Groupon, debuted on Nasdaq on Friday, rising about 15% on the opening. The company priced… The tech layoff wave is still going strong in 2024. Following significant workforce reductions in 2022 and 2023, this year has already seen 60,000 job cuts across 254 companies, according to independent lay
原文:Cloudera Data Science Workbench: Self-Service Data Science for the Enterprise 原著者:Matt Brandwein, Tristan Zajonc 翻訳:有賀 私たちは機械学習の黄金時代に突入しています。それはすべてデータに関するものです。 データの量が増え、計算とストレージのコストが低下し続けることで、世界最大の問題を解決する機会はこれまでになく増えました。 当社のお客様は、すでに高度な機械学習を使用して自動運転車を構築し、病院での新生児のケアを改善し、金融犯罪の防止や、サイバー攻撃の脅威と戦っています。 しかしこれは始まりに過ぎません。 Clouderaでは、お客様がデータを活用することで実現できる限界を広げるためのご支援を行い続けています。 本日、エンタープライズにおいても高速で使いやすく、セキュアな
開発者のためのホスティングサービス【Sqale(スケール)】の最新情報をお伝えします。平素はSqale(スケール)をご利用頂き、誠にありがとうございます。 2012年8月より運営してまいりました「Sqale」でございますが、2017年5月末日を持ってサービスを終了することとなりました。 ご利用中のユーザー様にはご迷惑をおかけし、誠に申し訳ございません。 現在ご利用中のプログラムやデータベースのデータにつきましては、サービス終了後はご利用いただけなくなります。 そのため、誠に恐縮ではございますが、アップロードされているプログラムやデータベース内のデータなどは ユーザー様ご自身でバックアップを取り、他のサービスへの移行なども含めてご検討いただけますようお願い申し上げます。 PHPアプリケーションご利用の方へ 主にWordPressをご利用の方は、移行先のサービスに弊社サービスの「ロリポ
トレタCTOの増井雄一郎さんがチャットワークのScala化プロジェクトのお話を掘り起こすインタビューの後編です(前編はこちら:チャットワークのScala移行と大規模メッセージDB再構築、本当にできたんですね!)。ChatWork CTOの山本さんは2年半を費やしたプロジェクトを振り返り、「やっぱりScala化は必要だった」と語ります。 山本 2014年4月ぐらいにScala化を決断して、社内で勉強会が立ち上がりつつ、採用をかけていった感じです。2014年7月に加藤潤一(「日本Scalaユーザーズグループ」発起人のひとり)というScalaの優秀なエンジニアが入ってくれて。そこから設計をどうしよう、と始まって。しばらくは加藤と、もう1人ぐらいで設計をしていた。それが半年ぐらいあったのかな。 2015年ぐらいから実装を始めて。1年でチームメンバーも増えて、そのときは全部まるっと移そうと計画をたて
2016年8月、トレタの増井雄一郎さん(「IT芸人」「フログラマー」で検索!)はPHPからScalaへの移行を表明していたChatWork CTOの山本正喜さんに「本当にScala化できるんですか?」と直球で聞きました(「PHPからScalaに乗り換えたチャットワークさん、その後どうですか?(前編)」)。そして2017年2月。「移行できたら、ぜひもう一回来てください」との誘いを受けて、再び増井さんがチャットワークにやってきました! 増井 Scala化、おめでとうございます! 山本 ありがとうございます。 増井 前回も聞きましたが、読んでない方もいるでしょうから、もう一度聞かせてください。Scalaを入れようと思った時期はいつなんでしょうか。 山本 そのあたりはBlog(「チャットワークがScalaを採用する理由、これからのチャレンジ。」)に書いたんですが、2年半前──合宿をしてScala化
フィードバックを送信 Dataflow パイプラインをデプロイする コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 このドキュメントでは、パイプラインのデプロイの概要と、デプロイしたパイプラインで実行できるオペレーションについて説明します。 パイプラインを実行する Apache Beam パイプラインを作成してテストしたら、パイプラインを実行します。パイプラインをローカルで実行し、Apache Beam パイプラインをテストしてデバッグできます。この処理は Dataflow(Apache Beam パイプラインの実行に使用できるデータ処理システム)でも実行できます。 ローカルで実行する パイプラインをローカルで実行します。 Java このクイックスタートから抜粋した次のコードは、WordCount パイプラインをローカルで実行する方法を示しています。詳細に
NTTコミュニケーションズ、NTTデータ、Pivotalジャパン、Intel Corporationの4社は11月8日、クラウドネイティブソリューションの開発・提供に向けて協業すると発表した。 企業がマーケットや顧客の変化に対応するため、クラウドサービスの俊敏性、柔軟性を生かしたマイクロサービスやAPIによるサービス連携などを前提としたクラウドネイティブプラットフォームの活用が重要になっている。こうした背景を受け、クラウドネイティブなソリューションの開発・提供に向けた共同検証・相互協力により、企業の「デジタル・トランスフォーメーション」を実現するオープンなエコシステムを構築する。 NTTコミュニケーションズは、世界11カ国14拠点に基盤を展開する専有型(Hosted Private)Cloudと、OpenStackおよび、Cloud Foundryをベースとした共有型Cloudを組み合わせ
# Start Jaeger locally $ docker run -d -p 6831:6831/udp -p 16686:16686 jaegertracing/all-in-one:latest $ export DOCKER_IP=`docker-machine ip $(docker-machine active)` $ cd $GOPATH/src # Grab a simple, self-contained OpenTracing example $ go get github.com/opentracing-contrib/examples/go $ cd github.com/opentracing-contrib/examples/go $ go run ./trivial.go $DOCKER_IP # Visualize the tracing instrum
GoogleはPivotalとの協業によりGoogle CloudでPaaS基盤のCloud Foundryをサポートし、関連ソフトウェアやドキュメントの整備を行ったことを明らかにしました。 CLoud FoundryはもともとはVMwareが開発し、現在はPivotalを中心にオープンソースで開発されているPaaS基盤ソフトウェアです。基本的にIaaSに依存しないアーキテクチャになっており、RubyやJava、PHP、Node.jsなどさまざまな言語、MySQLやPostgreSQL、MongoDB、Redisなどのさまざまなデータベースに対応。Dockerコンテナにも対応します。 Cloud FoundryをGoogle Cloudで展開するメリットとして、スケールアウト時の迅速な仮想マシンの展開やGoogleの強力なロードバランサーを利用できること、グローバルなHTTPロードバランサ
こんにちは、ももんが大好きの小山です。みなさんいかがお過ごしでしょうか? きょうは、新しく Windows Server 2016 から利用可能になったインストールオプションであるNano Serverを使って、recursive な DNS サーバを構成する例についてご紹介します。 準備 Amazon EC2 では、Nano Server オプションが適用された Windows Server のイメージが AMI として提供されています。Nano Server の AMI を使ってインスタンスを起動するには、以下のようにローンチ画面のクイックスタートからMicrosoft Windows Server 2016 Base Nanoを選択するか、コミュニティ AMI からWindows_Server-2016-English-Nano-Baseなどと検索します。 Nano Server オ
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