最新記事一覧
簡単なアンケートにご回答いただいた方の中から抽選で10名にAmazonギフトカード（3000円分）をプレゼント。
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AWSは生成AIの基盤モデルを提供しているが、オープンソースや自社開発の基盤モデルは使えるのか。他システムで使っているデータを学習させることは可能なのか。
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Clouderaはがセキュリティと信頼性に優れた責任あるAIを大規模に利用して、企業が利益を得るためのプロセスとそのソリューション群を発表した。セキュリティとガバナンスを確保しつつ、独自のデータや自社特有の文脈に対応させた生成AIの利用が可能になるとしている。
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Gartnerには、「ビッグデータ」に関する問い合わせが継続して寄せられているが、「Apache Hadoop」についての問い合わせは多くない。本稿では、Hadoopの現状と今後の動向について考察する。
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データ基盤の扱い方や「データ資産」概念のアップデートが求められるようになるかもしれません。
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今回は、オンプレミスデータベース管理システム（DBMS）に関するよくある誤解を解消しよう。
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非リレーショナルのデータベース管理システム（DBMS）市場において、専業ベンダーのシェアは大きくない。1社のみが独走しているのが現状だ。今回は、各社の割合と今後の展開について考える。
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NXP Semiconductorsは、クラウド上のデジタルツインを使い日々、自動車がアップグレードされる「デジタルツイン・オートモーティブ」の実現に向けた半導体デバイス／ソリューション開発を積極的に進めている。デジタルツイン・オートモーティブで自動車はどのように変化し、NXP Semiconductorsはどのような半導体デバイス／ソリューションを提供していくのか。NXPジャパンでマーケティング統括本部 副統括本部長 兼 マーケティング部長を務める園田慎介氏に聞く。
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Gartnerのデータベース管理システムチームには、よく「オープンソースDBMS（OSDBMS）を検討すべきか」という質問がある。今回は、OSDBMSの進化と市場価値について考えてみよう。
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MONOistは2021年6月3〜4日、オンラインで「品質」をテーマとしたセミナー「製造業×品質、革新するモノづくりの在り方」を開催した。同セミナーでは検査不正や品質問題に立ち向かうべく、IoT（モノのインターネット）やAI（人工知能）といった新たな技術を「品質改善」にどのように組み込むべきかを紹介した。本稿では「3D DATAを活用した設計品質向上とIT活用インライン検査」をテーマとした、ロジ 代表 小田淳氏の基調講演を含む「Day1」の様子をダイジェストで紹介する。
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「Java」のAPIの著作権を争いGoogleとOracleが繰り広げた法廷闘争とその結末は、さまざまな意見を呼んだ。この判決はソフトウェア開発者にとってどのような意味を持つのか。
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ドワンゴは、Clouderaのエンタープライズ向けデータプラットフォームを運用していると発表した。ニコニコ動画やニコニコ生放送などのサービスの効果測定などに活用する。
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データをビジネスに活用する機運が高まっているが、データ分析の実現にはさまざまな課題と向き合う必要がある。これらを解決し、データの活用を推進するためには何から始めればいいのだろうか。複数の観点から語り合った。
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データレイクの構築を決断したとして、オンプレミスで運用するのが適切なのか。クラウドを利用すべきなのか。各社の製品とサービスを紹介する。
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データから価値を引き出し、競争力を高める上で、ハイブリッド／マルチクラウド環境全体にわたるセルフサービス分析機能を備えることは重要だ。そこで注目される定番データプラットフォームについて、移行の鍵となるポイントを解説する。
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ハイブリッド環境でセルフサービス型分析の需要が高まる中、データ基盤には高い要件が課せられている。そこで注目されるのが、データカタログやスキーマの統合でデータの扱いを簡素化し、安全なデータレイクを構築できるソリューションだ。
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NECは、自社グループの基幹システムを「SAP S/4HANA」に刷新し「SAP HANA」を活用したデジタル経営基盤を構築した。従来の個別最適化されたシステムを見直して、統合的なデジタル基盤を構築しDXを推進する。
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今回は、最終回の前の番外編として、AZCAが以前から行ってきた働き方をご紹介するとともに、コロナがもたらすベンチャー投資への影響や、コロナが加速するであろうDX（デジタルトランスフォーメーション）について触れてみたい。
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LINEは各種サービスのデータウェアハウスをClouderaによって統合し、社内の全ユーザーに対してセルフサービス型の分析機能を提供する。
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東京証券取引所は、新たに運用を開始したデータ利活用基盤に、日立製作所のデータ統合・分析プラットフォーム「Pentaho」と、Clouderaの「Cloudera Enterprise Data Hub」を採用した。
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日本オラクルは、データ分析や機械学習に向けたクラウドサービス「Oracle Cloud Data Science Platform」を発表した。複数のアルゴリズムとハイパーパラメータ構成に対するテストプロセスを自動化するなど、機械学習に向けた自動化機能を備える。
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AIをめぐる日本企業の現状を解説するマスクド・アナライズさんの連載。今回は「仕事がときめくAIの魔法」について解説します。
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Clouderaは「Cloudera Data Platform」の提供を開始する。その一環として、ビジネスアナリスト、データサイエンティスト、IT部門と開発者がそれぞれ対象の3つのサービスを新たに提供する。
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2019年1月、クラウデラ（Cloudera）とホートンワークス（Hortonworks）が合併し、新生クラウデラとして発足した。「Hadoopを用いたデータプラットフォーム」で競合関係にあった両社だが、エッジとAIという観点では互いの技術を補完し合っている。今後日本市場では、AIやIoTの活用が大きな課題になっている製造業への提案を強化する構えだ。
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ClouderaとHortonworksの合併が2019年1月に完了し、新生Clouderaが誕生して約半年が経過した。現在開発中の統合製品は、具体的にどのようなものになるのか。2社製品の既存ユーザーにはどのような影響があるのか。Cloudera創始者の一人で、グローバルCTOのアマー・アワダラ氏に聞いた。
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Hadoopの登場で守勢に立ったDWHが、クラウドに新たな活路を見いだしている。活性化の兆しを見せるDWH市場で、クラウドDWHが特に存在感を増している理由を探る。
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商用製品からオープンソースまで、人工知能（AI）を使ったデータサイエンスツールの選択肢が広がっている。うまく利用すれば、データアクセスや分析モデル作成、データ管理の共同作業が簡便になるだろう。
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Microsoftは、「Azure Data Lake Storage Gen2」および「Azure Data Explorer」の正式リリースと、「Azure Data Factory Mapping Data Flow」のプレビュー版を発表し、Azureのデータサービスを拡充した。
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IBMによるRed Hat買収がさまざまな臆測を呼んでいる。楽観論もあれば悲観論もある。悲観的な人々は、一体何を恐れているのだろうか。
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データウェアハウス、データレイク、データマートなど、ビッグデータを収容する方法は少なくない。とはいえ、どの方法を選ぶかはデータの使用目的や使用者によって変わる。本稿では、これらの違いを考える。
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Dell EMCは、企業のAI活用を支援する新ソリューション「Dell EMC Ready Solutions for AI」を提供開始した。「Machine Learning with Hadoop」と「Deep Learning with NVIDIA」という2つのパッケージを用意している。
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人工知能（AI）インフラ市場はまだ歴史が浅く、各社さまざまなツールを市場投入している。クラウドサービスも、パワフルで高価なハードウェアもある。Amazon、Baidu、Clouderaなど、主要な18社を紹介する。
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クラウドやAIを活用して、新しいサービスを開発しようとする企業は多いものの、データ利活用の環境構築や、データ分析のための人材確保に手間取っている企業は少なくない。ビッグデータをうまく活用して、そこから得られた知見をビジネスに活用するポイントについて、企業の取り組み事例とともに日本マイクロソフトに聞いた。
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スマートフォンの登場により、多くの人が気軽にWebサイトやアプリケーションを触れるようになった。スマートフォンからは同時に膨大なデータが生み出されるようになり、そのデータをどのように活用すればいいか悩んでいる企業は少なくない。BIソリューションを提供するジールが導く解決策とは。
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HPEは、主要ワークロードに対応する従量課金制のITソリューションスイート「HPE GreenLake」をリリースした。
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Clouderaは2017年11月7日、東京で行われた同社のイベント「Cloudera World Tokyo 2017」で、Microsoftとの提携拡大について発表した。CTOのアマー・アワダラ氏が、PaaS製品のMicrosoft Azure展開を進める狙いについて語った。
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当社でもAI導入を、と考えると一般的にはまず社内のデータ分析から始める。データ分析用のさまざまな製品やアプリケーションがあるが、今回は無償で開始できるMicrosoft Rを紹介する。
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前回は、Dockerプライベートレジストリ（DPR）の構築手順をご紹介しました。今回は、実際にユーザー認証付きのDPRを使用してみましょう。
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インターネットを経由しないDockerプライベートレジストリに、ユーザー認証を用意することで、社内LANなどにDockerイメージ配信システムを構築できます。今回はこのユーザー認証付きのプライベートレジストリを用意する具体的な方法を解説します。
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本連載では、「NoSQLデータベースの今」を正しく理解し、ビジネス躍進の実現に向けて対策していくための「ベストプラクティス」を掲示していきます。今回は「NoSQLの特性と、種類別の長所と短所」を説明します。
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前回までは、インターネットを経由せずに使えるDockerプライベートレジストリを紹介しました。今回は、ユーザー認証機能付きのDockerプライベートレジストリ（DPR）について紹介します。
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米HPと米Deloitte Consultingは、世界の製造業のデジタルトランスフォーメーション（DX）推進に向けて提携した。両社の経験、強みを生かし、製品／サービスを組み合わせたソリューションをアメリカから各地域へと提供していく。
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Dockerプライベートレジストリが構築できたら、実際にプライベートレジストリを使って、Dockerイメージの登録、入手などを行ってみましょう。プライベートレジストリは、閉じたネットワーク環境でのDockerハブのようなDockerイメージ管理が可能になります。
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「Hadoop」の生みの親の1人であるカッティング氏に、現在の活動、Hadoopの今後、サイバーセキュリティとビッグデータの関係について聞いた。
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インターネットを経由せずに、プライベートLAN内で、Dockerイメージをユーザーに配布したいといったニーズに対応するには、「プライベートレジストリ」を活用するのがおすすめです。実際にプライベートレジストリを立ち上げる方法をご紹介します。
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ホステッドレジストリは、インターネット経由でクラウドサービスのように利用できますが、インターネットを経由せずに、プライベートLAN内で、Dockerイメージをユーザーに配布したいといったニーズもあります。そんなときに活用したいのが、プライベートLAN内でDockerイメージを配布する「社内プライベートレジストリ」です。
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ホステッドレジストリを活用すると、Dockerイメージをアップして管理するだけでなく、Dockerfileをアップロードし、ホステッドレジストリでDockerイメージをビルドすることも可能です。今回はその方方を具体的に見ていきます。
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ホステッドレジストリには、アップロードしたDockerイメージのセキュリティ脆弱性をチェックする機能もあります。「Quay.io」を実際に操作しながら、セキュリティチェックの方法を確認します。
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ホステッドレジストリは、一般に「Docker Hub」が有名ですが、今回はNASAやeBayも利用しているホステッドレジストリの「Quay.io」を使って、実際にDockerイメージを管理してみます。
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