不遇のUNIX後継OS「Plan 9」をラズパイで体験
現代の汎用OSの礎となったUNIX。その開発者がUNIX後継として開発しながら、一般には普及しなかった不遇のOS「Plan 9」。そのPlan 9が、600円台からのボードPC「Raspberry Pi（ラズパイ）」シリーズで簡単に試せます。 Plan 9は、C言語やUNIXを生み出したベル研究所が開発したOSです。OSの機能をネットワーク上に分散させられる、いわゆる分散OSとして、ケン・トンプソン、デニス・リッチー、ロブ・パイクといったスター開発者が携わりました。データを階層構造のディレクトリーで表現するUNIXの設計思想を一歩進め、ネットワークプロトコルも「/net/dns」のようにファイルとして表現するのが特徴です。しかし実利用上のメリットを訴求できず、UNIX風のオープンソースOSであるLinuxの普及を横目に2002年を最後に開発がストップ。以降はオープンソースとして公開されてい
Part2 OSの基本的な機能
Part2では，プロセス管理，メモリー管理など，OSのカーネルが持つ主な基本機能について解説していこう。 コンピュータシステムはハードウエアとソフトウエアで構成され，ソフトウエアは応用（アプリケーション）ソフトウエアとシステムソフトウエアで構成される。そして，システムソフトウエアは，基本ソフトウエアとミドルウエアで構成される。ミドルウエアは，基本ソフトウエアとアプリケーションソフトウエアの中間的な性格を持つソフトウエアで，基本ソフトウエアよりも高機能のサービスを提供する。データベース管理システム（DBMS）がその代表例だ。 基本ソフトウエアには，（1）カーネル，（2）言語プロセッサ，（3）ユーティリティが含まれ，これを「広義のOS」と呼ぶ（図1）。最近のクライアントではデスクトップ環境の利用が前提となっているので，広義のOSにはウインドウシステムも必須となっている（米MicrosoftのW
Googleの「Firebase」でリアルタイム掲示板を作ってみよう（前編）
従来、掲示板などのWebアプリを作るには、HTML/JavaScriptを記述するだけでなく、Webサーバーを準備したり、Webサーバー上で動くプログラムやデータベースにアクセスするプログラムを作る必要がありました。しかし、今なら「Firebase」がそれらすべてを提供してくれます。今回は、JavaScriptのプログラムさえできれば、手軽にWebアプリを作って公開できるサービス「Firebase」について紹介します。Firebaseを使えば、自前でサーバーを用意することなく、比較的手軽にWebアプリを公開できます。 Firebaseのサービスは、Googleが運営しており、本稿執筆時点では1GB分のデータベースを無料で利用することができます。そのため、個人でちょっとしたアプリを作る分には無料枠で十分ですので試してみましょう。 FirebaseのWebサイト [URL] https://f
ネットワークなんでも実験室 IoT編 - セキュアでレスポンスの良いIoTシステムを構築せよ！：ITpro
ここは、ネットワーク関連企業「BPネットワークス」が誇る本社の超高層タワービル…の地下3階、機械室の隣にある第二R&Dセンターである。神崎君は今日もまたIoT▼の勉強にいそしんでいる。その一方…。 片岡：zzzz…。 矢田：また片岡さんが居眠りしているわ。 神崎：う～ん？ 矢田：どうかしたの？ 神崎：IoTの無線には強くなった気がするんですが、全体が見えていないような気がして…。 矢田：そうね。無線はIoTの要素技術の一つにすぎないからね。じゃあ、IoTシステム全体の構築を体験してみたらどうかしら。 神崎：なるほど！それいいですね。 そんなところへ例のごとく、吉田さんが箱を抱えてやってきた。 吉田：はーい、みなさん。あら片岡さん、またおねむ中なの？ 片岡：ふぁ～。来てたのか？ 吉田：相変わらずね。起きて起きて。お仕事よ。 神崎：あっ、その箱は「さくらの通信モジュール」ですね！これでIoTの
ラズパイで“本物”のUNIXを味わえる「FreeBSD」
FreeBSDはUNIXから派生し、米カリフォルニア大学バークレー校で開発された「BSD」（Berkeley Software Distribution）をその祖先とするOSです（図1）。高負荷時の安定性、堅牢性の高いアーキテクチャーを採用している点が特徴です。Linuxに比べてマイナーという印象があるかもしれませんが、その特徴からネットワーク関連機器やサーバーなどで盛んに利用されています。これらの分野に興味のある人なら触れておくべきOSだといえます。 2016年10月下旬時点において、FreeBSDの公式なRaspberry Pi 3版は公開されていません＊1。ここではRaspberry Pi 1またはPi 2を使用します。 入手先にアクセスし、「armv6/ISO-IMAGES/11.0」フォルダーに移動します。名前の末尾が「-RPI-B.img.xz」のファイルがRaspberry
博士しか相手にされない欧米、博士を必要としていない日本
イノベーション理論と物性物理学を専門とする京都大学大学院総合生存学館（思修館）教授の山口栄一氏が、新著『物理学者の墓を訪ねる ひらめきの秘密を求めて』（日経BP社）で偉大な物理学者たちの足跡をたどったことをきっかけに、現代の“賢人”たちと日本の科学やイノベーションの行く末を考える本企画。前回に続き、米パデュー大学H.C.ブラウン特別教授の根岸英一氏と、山口氏による対談の模様を伝える。 話題は、日本とアメリカにおける研究者のあり方の違いへと進んだ。（構成は片岡義博＝フリー編集者） 台頭しつつある中国の頭脳 山口 日本では、化学産業は何とか持ちこたえているものの、エレクトロニクスや物理系の産業は総じて落ち込んでいます。シャープは自力再生が難しくなって、ついに台湾の鴻海精密工業に買収されました。東芝も今年に入って子会社の原子力企業（ウェスチングハウス・エレクトリック）が倒産し、何と最も大切な半導
Ansibleでラクラク設定管理
この連載では、ネットワーク管理の自動化は主に構築、設定、運用の三つのフェーズに分けられることを説明しました。前回は、その一つである構築フェーズの自動化機能である「Zero Touch Provisioning」（ZTP）を紹介しました。ZTPを用いることで、オペレーターの負荷を減らしつつ、サービスインまでの時間を短縮できます。 次のフェーズである設定フェーズは、サービスに必要なコンフィグ（設定ファイル）を作成し、機器設定を反映させる工程になります。このフェーズでは、サービスインしている機器に対し、顧客追加やサービス追加などのオーダーに応じて、機器へ設定を追加していくことになります。実際にはユーザー追加や変更などのサービスオーダーを受領した後、対象機器のコンフィグ作成、設定手順書の作成、手順書レビュー、本番作業という業務が発生します。このフェーズでは、次のような問題がしばしば発生します。 大
深層学習がさらに進化、動画生成や「学習方法の学習」も
Preferred Networks（PFN）は、機械学習分野で最大級の国際会議「Neural Information Processing Systems（NIPS）2016」で発表された論文（ProceedingsのWebサイト）を有志が紹介する「NIPS2016読み会」を1月19日に開催した（イベントのWebサイト）。招待講演3件、口頭発表2件、ポスター発表15件のそれぞれで注目論文を取り上げて解説。論文の紹介をポスター形式で実施するのは珍しいが、「口頭発表と比べてより深い議論ができ、より多くの論文を扱えると考えたため」（主催したPFNの大野健太氏）という（発表資料の一覧）。 参加応募者121名に対して当初60名だった参加者枠を70名に増やしたり、ポスター発表者の数を10名から15名に増やしたりするなど、参加者、発表者ともに関心の高さが伺えた。なお、NIPS 2016での発表内容につ
［2］知っておきたい善管注意義務
システム開発にかかわる作業をITベンダーに委託する場合、一般的に次の三つのどれかの契約を結ぶ。成果物の責任を負わせる「請負」契約、業務支援などを依頼する「準委任」契約、そして技術者など人材を供給してもらう「派遣」契約、である。 これらの違いは、なかなか正しく理解されていないのが実情だ。「準委任契約なので完成責任を負っていない。そのため、成果物が完成していなくても、労働に対する対価を（ユーザー企業は）支払う義務がある」といった発言を、ユーザー企業とITベンダーの紛争で聞くことは珍しくない。 システム開発にかかわる紛争を見ると、請負契約と準委任契約に関連する理解不足が原因であることが多い。まずは準委任契約を中心に紹介しよう。専門家としての責任である「善管注意義務」についても知っておいてほしい。 「 委任」と「準委任」は同じ まずは「委任」「準委任」の言葉の定義に関する誤解を解いておこう。ごくた
JavaScriptの深層学習ライブラリを使って「肥満判定プログラム」を作ってみよう
JavaScriptの深層学習ライブラリを使って「肥満判定プログラム」を作ってみよう JavaScriptで簡単に実践できる深層学習（2） 近年、第三次人工知能ブームが巻き起こっています。特に、深層学習（ディープラーニング）と呼ばれる技術で目覚ましい成果を上げています。本稿では、難しいと思われている機械学習（深層学習）を、お手軽プログラミング言語JavaScriptで実践してみます。難しい数式や理論は後回しにして、まずは、気軽に機械学習に触れてみましょう。 前回は、深層学習とは何かを概観してみました。なんとなく、雰囲気がつかめたでしょうか。今回は、実際にニューラルネットワークのライブラリを利用して、肥満かどうかを判定させてみましょう。 Node.jsとsynaptic.jsをセットアップしよう 深層学習ブームのおかげで、ゼロから深層学習を実装する必要はなくなっています。便利なライブラリやフ
PFNが語る、GPUインフラ調達の考え方とは
2016年度中に5ペタFLOPS（1秒当たりの浮動小数点演算性能）のGPUインフラを使えるようにする――。AI（人工知能）分野で国内トップ級の技術力を持つスタートアップ企業、Preferred Networks（PFN）が社内で掲げる目標である。 ディープラーニング（多層ニューラルネットを使った機械学習）は、画像認識からロボティクス、自然言語処理まで適用が進み、大きな成果を挙げている。 そのディープラーニングの学習を担う要となるITインフラが、GPU（グラフィックス・プロセッシング・ユニット）搭載サーバーである。 特に米グーグルは、囲碁でプロ棋士を破った「AlphaGo」から、高い精度でテキストを翻訳する「Gogole Translate」まで、ニューラルネットの学習や推論に大量のGPUインフラを活用している。例えばAlphaGoの場合、2015年10月に欧州のプロ棋士と勝負した際は、12
ブロックチェーンの「合意」の意味を、我々は合意できているのか？（上）
ブロックチェーンについて議論がなされるとき、「合意」という言葉がひんぱんに使われる。 たとえばブロックチェーンの機能について、データの正当性を複数のコンピュータが「合意」することで、中央機関に頼らずデータを共有する仕組みだ…などと説明されることがある。 では、ここでいう「合意」とは、そもそも何を指す言葉なのだろうか？ この言葉は「両社は協業することに合意いたしました」など、私たちの日常でも多く使われている言葉である。日常的に使われている「合意」をイメージしたまま、ブロックチェーンの議論をしてしまうと、ブロックチェーンの仕組みについてうまく議論できない。 これに加え、分散システムの学術界/産業界では30年以上前から、分散された複数のコンピュータの間で何らかの合意を形成する「合意問題」という課題に取り組んできた。実際に合意問題を解決するアルゴリズムやプログラムも登場している。 この分散システム
画像認識の性能は圧倒的、他領域ではまだ発展途上
一口にディープラーニング技術といっても、用いられるニューラルネットワークの構造や手法はさまざまだ。画像認識や音声認識、自然言語処理、ロボット制御などタスクごとに使われ方は異なる。ここではそうしたタスクごとにディープラーニング技術の現状を見ていく。 ディープラーニング技術のブームの火付け役となり、最も成果が上がっているのが画像認識である。2012年に「ILSVRC（ImageNet large scale visual recognition challenge）」という画像認識のコンテストで、ディープラーニング技術を用いたチームが既存手法を用いたチームに10％以上の大差を付けて優勝。以来、ディープラーニング技術は世界的な注目を集めるようになった。 ディープラーニング技術を画像認識に用いる場合、現在では「CNN（convolutional neural network）」という構造を用いるこ
見積もりがブレるメカニズム
三者三様の見積もり結果となった。工程別に工数を積み上げるやり方，ステップ数を生産性係数で割って工数を算出するやり方，FP法を使うやり方など見積もりプロセスはまちまち。コストの見積もり結果も165万円から300万円までと，大きな差があった 3人はいずれも10年以上のキャリアを持つベテランSEである。にもかかわらず，見積もり結果には大きな開きが出た。なぜこんなに差が出たのか。彼らが使った手順とそのコメントから考えてみよう。 銀行のシステム開発・運用を担当する小沢勉氏（仮名，46歳）の場合，最初にプロジェクトを「基本設計」「詳細設計」「プログラミング」といった工程別に分割し，それぞれに必要と思われる工数を積み上げた。ただ，小沢氏はWebシステムの開発に携わった経験がない。「ホスト系の開発と同じような感覚で素直に計算すると，実績とズレた値が出ると思った。なので，工数の一部を修正した」と言う。 中堅
OpenStack、AnsibleとDockerで実現する自動化の世界
OpenStackディストリビューション「RDO」を用いて、実際に動作するOpenStack環境を構築しながら、OpenStackの利用方法や内部構造を学ぶ特集の第8回です。今回は、OpenStackとDockerを組み合わせて、仮想マシンインスタンスの作成からアプリケーションの実行までをまとめて自動化する方法を紹介します。 「基礎編」第4回では、1台の仮想マシンインスタンス上でDockerを利用しましたが、ここでは、複数の仮想マシンインスタンスが連携する環境を構築します。OpenStackによって仮想マシンインスタンスの作成そのものは自動化されていますが、アプリケーション環境が複雑になると、手作業での環境構築には時間がかかります。 そこで、自動化ツールのAnsibleを利用して、一連の作業を自動化していきます。Ansibleには、OpenStackやDockerを操作するモジュールが用意
OpenStackのネットワークは？Neutronによる仮想化の仕組み
OpenStackディストリビューション「RDO」を用いて、実際に動作するOpenStack環境を構築しながら、OpenStackの利用方法や内部構造を学ぶ特集の第7回です。今回は、Neutronが仮想ネットワークを実現する仕組みを解説します。Neutronが標準で提供するOVSプラグインに加えて、外部のSDNコントローラーと連携する使い方も紹介します。 Neutronのプラグイン方式 「基礎編」第4回の図1に示したように、Neutronが構成する仮想ネットワークには、大きくは、仮想ルーターと仮想スイッチの機能が含まれます。その他には、仮想マシンインスタンスにIPアドレスを割り当てるためのDHCPサーバーの機能もあります。Neutronは、これらの機能を個別の「エージェント」によって実現します（図1）。例えば、Neutronサービスが仮想ルーター作成のAPIリクエストを受け取ると、メッセー
［3］運用負荷やコストの増大を、Dockerで解決
第1回、第2回で解説したように、FiNCアプリではマイクロサービスを採用しています。事業の多角化を急速に進める上で、マイクロサービスは不可欠なアーキテクチャーでした。 ただ、マイクロサービスに基づくアプリケーション開発は決して容易ではありません。第3回となる今回は、FiNCでSite Reliability Engineering（以下、SRE）に携わる立場から見たマイクロサービスの課題や、解決策である「Docker」の活用について紹介します。 SREとは、Webアプリケーション開発/運用の分野で最近使われる言葉です。Webサイトの信頼性向上のためのエンジニアリングを意味し、具体的にはアプリケーションのパフォーマンスや可用性、セキュリティなどを確保するためのインフラ構築/運用を指します。 FiNCにおけるSREの業務は多岐にわたっています。サーバーの構築から始まり、冗長構成やバックアップ体
Node.jsでCSVファイルを徹底的に編集しよう(前編)
10年以上前に作ったデータで、今でも現役で使っているファイルってあるでしょうか。もちろん、同じ仕事を10年以上続けていれば、そうしたデータもあることでしょう。しかし、データだけがあっても、それを読み書きするアプリケーションがなくなっては元も子もありません。OSはどんどんバージョンアップしていきますので、最新のOSでも常に、そのデータを読み書きするアプリケーションがなくてはなりません。そうして考えると、10年以上前に作ったデータが今も使えるというのは、とても汎用的な形式であることが分かります。 今回は、汎用的なデータ形式の中でも、特に長い年月を生き残っているデータ形式のCSV形式を紹介します。というのも、先日の本連載で、Node.jsでライブラリの作り方を示したときに、簡単な例としてCSVファイルの読み書きを行うプログラムを紹介したのですが、「もっと詳しくCSVライブラリの使い方を知りたい」
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