Kurt Marko

フラッシュメモリの一種である「NOR型フラッシュメモリ」は「NAND型フラッシュメモリ」ほどの知名度はないが、その種別に応じて独自の役割を持っている。NAND型フラッシュメモリとの違いを踏まえて考える。

フラッシュメモリの分類は、「NAND型」と「NOR型」の2種だけではない。さまざまな技術進化があるNAND型フラッシュメモリは、さらに細かく分類できる。どのような違いがあるのか。

「NAND型フラッシュメモリ」と「NOR型フラッシュメモリ」には、技術的に明確な違いがあるだけではなく、期待できる利点にも違いがある。それぞれ何が期待できるのかを紹介する。

フラッシュメモリの「NAND型」と「NOR型」にはどのような違いがあるのか。実はその呼称には、分かりやすい違いがある。仕組みの違いを踏まえて解説する。

SSDの記録媒体と使われる「NAND型フラッシュメモリ」は、なぜ広く使われているのか。「NOR型フラッシュメモリ」との違いとは。昨今の技術進化も踏まえて紹介する。

Oracleの無料クラウドサービス「Always Free」を使うことで、開発者はコストをかけずにクラウドアプリケーションを構築し、試験的に運用することができる。無料のサービスだけでどこまでできるのか。

クラウドベンダーは自社のクラウドサービスを開発者に試してもらうために、期間無制限で使える無料プランを用意している。OracleとAWSの無料プランの違いとは。

企業のシステムが複雑になる中で、機械学習をシステム運用に取り入れることが重要になってきた。全てを機械学習モデルに任せることは簡単ではないが、部分的に活用するだけでもメリットを享受できる可能性がある。

インシデント対処の質向上とコスト削減を図るための選択肢として、機械学習が注目されている。どのような問題に対して、どのような機械学習の手法が有効なのだろうか。

データが爆発的に増えている中にあって、ストレージ設計の見直しは喫緊の課題だ。ユーザー企業が「拡張性」を重視する大規模クラウドから学べることは何か。

機器の故障は避けられないが、システム全体への影響をいかに最小限に抑えるかがIT担当者の腕の見せ所だ。「故障」を織り込んだ計画のこつとは。

ITインフラをソフトウェアで制御する流れはストレージにも広がっている。一般企業はハイパースケールクラウドに倣い、ソフトウェア定義ストレージ（SDS）を活用することでさまざまなメリットを得ることができる。

企業は「ハイパースケールクラウド」の知識を取り入れれば、ストレージの設計や運用を最適化できる。何を学べばいいのか。

Intelに劣らずAMDによるサーバ向けプロセッサの話題も豊富だ。AMDはコアアーキテクチャ「Zen」の新世代を発表した。どう進化するのか。

IntelとAMDのサーバ向けプロセッサは企業向けの製品に幅広く使われている。Intelが発表した新世代「Xeon」を詳しく見てみよう。

代表的なクラウドサービスが「Amazon Web Services」（AWS）であることは明確だが、AWSのみがクラウドサービスではない。独自の強みをアピールする、他の主要ベンダー各社が提供するクラウドサービスの特徴とは。

クラウドサービス市場をけん引するAWSは、自社のクラウドサービスや事業をどう強化し、どう拡大させようとしているのか。同社のクラウド戦略と、ユーザー企業がAWSを利用するときの課題を整理する。

主要クラウドベンダーはシステムの災害対策（DR）を可能にするために、DRaaSをはじめとするDR関連サービスやDRに関するドキュメントを提供している。GoogleとIBM、Oracleが用意するDR支援策を説明する。

災害時に備えた予備のインフラをクラウドサービスとして利用できる「DRaaS」。主要クラウドベンダーのうち、Amazon Web ServicesとMicrosoft Azureの主要なDRaaSを取り上げる。

DRサイトを構築する手段として「DRaaS」がある。DRaaSを利用するメリットと、大手クラウドベンダーのAWSとMicrosoft、Googleの動向を説明する。

「VDI」用のインフラとして「HCI」が有力な選択肢になるのはなぜなのか。VDIに適したインフラの要件から、その理由を探る。

在宅勤務などのテレワークのために「VDI」を設計する際は、適切なインフラ選びだけではなく、テレワークを実施する従業員の業務特性を踏まえることも欠かせない。どのようなテレワーカーを想定すべきなのか。

在宅勤務などのテレワークを実施する動きが広がる中、その手段として重要性が高まっているのが「VDI」だ。VDI構築時に必要なものは何か。どのように設計すればいいのか。基本的なポイントを紹介する。

オンプレミスのインフラで稼働させているレガシーアプリケーションをクラウドサービスに移行させる際の課題が、DBMSの移行だ。移行先として「クラウドデータベース」を選ぶ場合、失敗しないためには何をすべきか。

データベース管理システムの機能をクラウドサービスとして利用できる「クラウドデータベース」への移行が適している企業は、どのような企業なのか。その条件を説明する。

クラウドベンダーはさまざまな種類の「クラウドデータベース」を提供している。自社にあったクラウドデータベースを選定するには、どのような基準で評価すればよいのか。

大手クラウドベンダーはさまざまな「クラウドデータベース」を提供するようになった。Gartnerの調査結果を基に、クラウドデータベース市場が拡大する理由を探る。

「QLC」方式と「TLC」方式のNAND型フラッシュメモリのどちらが適切かは、どのような基準で判断すればよいのか。用途に注目して両者を比較する。

進化や変化が、常にあらゆるニーズを満たすとは限らない。「QLC」「TLC」といった新しい方式が登場したにもかかわらず、従来の「SLC」方式のNAND型フラッシュメモリが使われるのには、それなりの理由がある。

HDDの出荷台数を抜く勢いでフラッシュストレージが普及しつつある理由を知るには、幾つかの視点が必要だ。容量やフォームファクターなどの視点から見てみよう。

ストレージインタフェースにSATAやSASを採用したSSDよりも、NVMeを採用したフラッシュストレージが選ばれる傾向があるという。その理由とは何か。

大容量化と低価格化によってSSDなどのフラッシュストレージは企業のストレージとして主流と言えるほどになった。それでもHDDの出荷容量が増えている。どちらを選ぶべきなのか。用途で両者を比較する。

ストレージ市場でHDDからSSDなどのフラッシュストレージへの移行が進む。ところがHDDの出荷容量は増加傾向にあり、HDDベンダーは大容量化に寄与する技術開発を進めている。ストレージ市場の現状を整理してみよう。

Intelの新メモリ技術「3D XPoint」をベースにしたメモリモジュール「Optane DCPM」は、Memory ModeとApplication Direct Modeの2つのモードで動作する。それぞれの違いを解説する。

Intelは次世代メモリ技術「3D XPoint」をベースにしたメモリ製品群「Optane」を市場に投入した。従来のメモリのどのような課題を解消したのか。

クラウド時代のITサービス提供プロセスでは、DevOpsという言葉が頻繁に使われる。DevOpsを実践し、最新の要件に合わせたサービス管理に必要な「4つのA」とツールとは

「Google Compute Engine」（GCE）に追加された新機能の中でも、イメージとテンプレートを中心とする機能は、管理者による仮想マシンの作成と管理の効率を高める可能性がある。

Amazon Web Services（AWS）、Microsoft、Googleの各マネージドKubernetesサービスにはそれぞれメリットがある。だが、このサービスをベンダー固有の他のツールと密接に連携させていると、ワークロードの移植を妨げる恐れがある。

コンテナの運用にはハードルだらけだ。クラウドでさえ困難な課題は多い。

Googleは「Google Kubernetes Engine」（GKE）サービス向けにさまざまな管理オプションに対応する。各オプションにはそれぞれ長所と短所がある。選定のポイントと各オプションの機能を紹介する。

Googleは割引料金のプリエンプティブ仮想マシンで余剰のコンピューティングリソースを提供する。ただし、これはいつシャットダウンされか分からないため、利用するアプリケーションの選定には注意が必要だ。

データセンターをパブリッククラウドにプライベート接続する手段として、VPNに代わる選択肢が充実し始めている。Googleが提供する「Google Cloud Dedicated Interconnect」の主な機能と利用要件を解説する。

コンテナは数多くのメリットをもたらすが、制約も少なからずある。コンテナの可能性を正しく引き出すために、把握しておくべき制限事項を紹介する。

「Google Cloud Platform」には幅広いインスタンスタイプがある。Googleクラウドが用意するインスタンスタイプの中から自社のワークロードに最適なタイプを選ぶためのガイドラインを提示する。

Googleのクラウドサービスはビジネスユーザーを考慮し、2016年に大幅な進化を遂げている。こうした改善は2017年にも続きそうだ。

IaaSプロバイダーがポートフォリオを拡大してより高いレベルのサービスを提供するようになるにつれ、インフラだけでなく、アプリのニーズもベンダーを選ぶ基準になりつつある。

「Amazon Web Services」（AWS）のHadoopサービスとして特に魅力的なのが「Apache Spark」である。「Amazon Elastic MapReduce」と連係して高速処理や多用途性を実現する。

クラウドを利用するにも、プロビジョニングといった手間やコストが発生する。だが、システムが自動でそれを実行できるとしたら、手間が大幅に下がる。ではどのように自動化すればいいのだろう。

SaaSの導入が広がっており、企業もアプリケーションの提供方法をSaaSにシフトしている。IT部門は、SaaSを使うことでどのようなメリット／デメリットがあるのだろうか。

アプリケーションをクラウドで運用するコストは算定しづらい。だが、オンラインツールを使用してコストを分析すると、プラットフォームの選択肢を絞ることができる。