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パチスロ ソフトオンデマンド Facebook製の時系列予測オープンソースソフトウェア(OSS)であるProphetを紹介する本連載。前回は、主に時系列予測そのものの歴史とProphetの概要を紹介しました。

 今回は、Prophetを使用するに当たって非常に重要であるチューニングのテクニックや、予測エンジンとしてProphetを搭載したプロダクトを運用する際に気を付けるべき点について、具体的な案件とともに紹介します。

活用事例の概要

 今回は、あるWebサイトの数カ月先の日次サーバコール数を予測する案件を例として挙げます。

 リクルートグループには多種多様なサービス、サイトがあり、それが多種多様な環境で動いています。サイトへのアクセスやAPIのコールなどを総称して「サーバコール」(以下「sc」と略記)といいますが、scのボリュームを可能な限り正確に見積もることは非常に重要なタスクです。集客観点で今後のビジネス計画を立てる上でも、リクエストを受けるサーバやサイト上の行動を記録するデータベースの設計、運用計画においてもscの見積もりは不可欠となります。

 また、この観点はサービスの規模が大きくなればなるほど影響範囲が大きくなってくるので、大規模サイトのscを予測することは非常に重要なテーマです。

Prophet活用を、どのように進めたか

 上記のような課題の下、あるサイトを対象として下記のように案件を進めました。

データ確認、EDA(Exploratory Data Analysis:探索的データ解析)Prophetで予測モデル実装、チューニング、オフライン精度検証モニタリング要件定義モニタリングシステムとして実装

 今回はProphetに関係のある1.と2.について説明します。

1.データ確認

 ここでは、ざっくりとしたデータの全体感を確認するとともに、季節性の波やイベント効果による突出が起こっているかを確認しました。

データ全体のイメージ図

 ここから下記のことなどが分かります。

年末年始や春先にスパイクが起こる年間通して季節性の波がありそうだ全体のトレンドが上昇傾向である

 もう少しデータを細かく見ていくと、正月やクリスマス、販促イベントやサイトリニューアルの時には時系列が特殊な動きをしていそうであることが分かります。

2.Prophetで予測モデルを実装、チューニング、オフライン精度検証

 EDAで分かったポイントを基にProphetでモデルを実装していきます。

 季節性のチューニングポイントとして、デフォルトでは投入されていない月単位の季節性を追加しました。Prophetでは、どんな長さの周期性も追加できますが、月の中の季節性は30.5日周期の波として以下のように投入します。

 ここで、「フーリエ級数の階数を、どのように置くか」は悩ましいところだと思いますが、週単位の波は「3」、年単位の波は「10」とそれぞれ設定されていることから、間を取って「5」と設定しました。もちろん、この数字を大きくすれば表現能力は高まりますが、過学習のリスクもあるので、慎重に設定する必要があります。

 トレンドのチューニングポイントとして、「changepoint_prior_scale」「n_changepoints」があります。詳細については後述します。

 最後にイベントのチューニングポイントとして、ゴールデンウイーク、お盆、正月、クリスマス、サイトリニューアル日などの特殊なイベントを追加しました。これらのイベントは全体の時系列への効果が大きく、投入することで精度が大きく改善しました。

 過去の一定期間で学習し、その時点から1年半を予測するバックテストを行うオフライン精度検証の結果、平均予測誤差率で目標を達成し、ビジネス要件的にも満足のいくモデルが完成しました。

 上記のような形で初期開発から運用設計までは比較的うまくいきました。このように、本案件やProphetを用いた別の案件を運用してみて得られた知見は多々あるので、幾つか紹介します。

ハイパーパラメーターのチューニング方法

 Prophetに限らず機械学習のモデリングでは、精度に大きく影響することがあるため、ハイパーパラメーターのチューニングが重要です。特にProphetは、季節性の事前分布の分散、トレンドの事前分布の分散、イベント効果の事前分布の分散、「季節性を時間に依存させるか」「変化点検出にデータの何%を用いるか」「変化点の候補を何点作るか」……などチューニングできるパラメーターが多くあります。

 また、ハイパーパラメーターの一つ一つがとても大きい影響力を持っており、少し値を操作しただけで予測値が大きく変わり得ます。このような事情からProphetを使ったモデリングでは特に、慎重にチューニングを行う必要があります。

 本案件でも当初は「3年前から1カ月前までのデータで学習、1カ月前から直近までのデータで評価」という方針でハイパーパラメーターをチューニングしようとしていました。しかし実行してみると、「ハイパーパラメーターの探索空間が大きい場合には評価データのロスがかなり小さい組み合わせで見つかるものの、そのモデルを使ってみると、その期間以外の予測はうまくいかない」という現象が起こってしまいました。

 そこで今回は、下図の「Time series cross-validation」で示されるように、直近のある期間を「評価用」、それ以外の期間を「学習用」として分割し、複数期間にわたって学習と評価を繰り返す方法を採用しました。

Time Series Cross-Validation

 このようにしてデータを分割すれば、複数の期間にわたって最も精度が良いモデルを選択しやすくなり、ある一定の期間にだけ強いようなモデルを選択するリスクが少なくなります。数値実験を行ったところ、直感に反するハイパーパラメーターの組み合わせはあまり選ばれなくなり、安定的に高精度な予測ができるようになりました。

 もちろん、この辺りの内容はデータに依存するので、このように「複数期間の評価用データを取る方法が常に正しいわけではない」ことは注記しておきます。

イベント効果

 Prophetにイベント効果を入れるときは、イベント日付の入ったDataFrameを「holidays」引数に渡します。

 この際、予測期間については将来のイベント日付を直接指定する必要があります。クリスマスやお盆など将来にわたって変更がないものであれば問題はありませんが、広告出稿や販促キャンペーンのように年度ごとに変わり得るものの場合、その日付に合わせてholidays引数に渡すDataFrameの中身を書き換える必要があります。

 システムにProphetを導入してしまった後にこの作業を行うことは非常に大変になると予測されるので、イベント日付は設定ファイルとして外部から与えられるような仕組みにしておくといいでしょう。

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 システム開発プロジェクトは、マラソンのようなものだ。

 本物のマラソンは、選手が1人でゴールを目指し、ペースを上げるも落とすも、あるいは体調に異常を来して途中でレースをやめてしまうも、全て本人が判断する。

 しかしシステム開発は、ユーザーとベンダーが協力してゴールを目指す「二人三脚」のようなものだ。どちらかが勝手にペースを変えたりレースをやめたりしてしまうわけにはいかない。

 ゴールを目指して一生懸命足を動かし続けているのに、一緒に走っているパートナーが突然足を止めたら、走り続ける選手は転ぶかもしれない。場合によっては大けがをすることもある。

 同様に、システムの完成を目指して一生懸命作業をしていたベンダーに、ユーザーが突然プロジェクトの中止を申し入れると、ベンダーは財務的な痛手を被ることがある。

 このとき、ユーザーとベンダーの間に正式な契約があれば、ベンダーはユーザーの一方的なプロジェクト中断を糾弾し、損害賠償の請求などを求めることができる。しかし、正式な合意がない場合は、どうなるのか。

 システム開発プロジェクトはしばしば、正式な契約を後回しにして作業を先行させてしまうことがある。そのプロジェクトが途中で頓挫してしまったら、ベンダーはユーザーに何らかの補償を求められるだろうか。

 IT訴訟事例を例にとり、トラブルの予防策と対処法を解説する本連載。今回取り上げるのは、ユーザー上層部の指示で開発が突然中止になった事件だ。

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対象:Windows 10

 アプリケーションのマニュアルや作業の操作手順を作成するために、デスクトップ全体やアプリケーション画面を画像として保存したいということも多いのではないだろうか? こうした画面の保存のことを、「プリントスクリーン」や「スクリーンショット」「スクリーンキャプチャー」「スクリーンコピー」「画面キャプチャー」、単に「キャプチャー」など、さまざまな呼び方をする。

 Windows OSでは、[PrintScreen]キーを押すことで、デスクトップ全体のスクリーンキャプチャーを撮ることができる。[Alt]+[PrintScreen]キーでアクティブなウィンドウだけをキャプチャーしたり、[Windows]+[Shift]+[S]キーを押して画面の範囲を指定してキャプチャーしたりすることもできる(これらの詳細は、Tech TIPS「Windows 10で画面の範囲を指定してキャプチャーする」、Tech TIPS「【Windows 10対応】Windowsでアクティブウィンドウだけをキャプチャーする方法」参照のこと)。

 ただ、さまざまな理由でスクリーンキャプチャーが撮れないことがある。その理由と対策を紹介する。

[PrintScreen]キーが見つからない

 前述の通り、Windows OSでは、[PrintScreen]キーを使ってスクリーンキャプチャーを撮る。しかしノートPCなどでは、[PrintScreen]と刻印されたキーが見つからないことがある。

 このような場合、まず[PrtSc]と刻印されたキーを探してみよう。[PrtSc]キーは、キートップが小さいノートPCなどで、「PrintScreen」と刻印できないために文字が省略されたものだ。場合によっては、画面のアイコンで示されていることもあるので、マニュアルなどで確認してみよう。

Let's note RZ4のキーボードLet’s note RZ4のキーボードノートPCのキーボードでは、キートップが小さいため、このように[PrtSc]と省略されて刻印されていることがある。さらに別のキートップと共用になっており、[PrintScreen]キーとして使うには[Fn]キーと同時に押す必要がある(デフォルトの場合。設定によって四角で囲まれた機能をデフォルトにすることもできる)。

 また、キーボードによっては、[Fn]キーを押しながら[PrtSc]キーを押す必要があるものもある。[PrtSc]キーを押しても、スクリーンキャプチャーが撮れないような場合は、[Fn]キーを押しながら、[PrtSc]キーを押してみるとよい。

 このように[PrtSc]キーなど[PrintScreen]キーに相当するキーがある場合はよいが、本当に[PrintScreen]キー自体がキーボードにない機種もある。例えば、Surface Pro 3のタイプカバーキーボードには、[PrintScreen]キー(とそれに代わるキー)がない。

 Surface Pro 3のタイプカバーの場合、[Windows]+[Fn]+[Space]キーが、[PrintScreen]キーの代わりになっている。このように複数のキーの組み合わせによって、[PrintScreen]キーの代用とする機種もあるので、[PrintScreen]キーが見つからない場合もマニュアルなどで確認しよう。

Surface Pro 3のタイプカバーキーボードSurface Pro 3のタイプカバーキーボードこのキーボードには、[PrintScreen]キーがない。スクリーンキャプチャーを行う場合は、[Windows]+[Fn]+[Space]キーの3つのキーを押す必要がある。[PrintScreen]キーを押してもキャプチャーできない#CmsMembersControl .CmsMembersControlIn {width:100%;background:url(https://image.itmedia.co.jp/images/spacer.gif) #DDD;opacity:0.05;filter:progid:DXImageTransform.Microsoft.Alpha(Enabled=1,Style=0,Opacity=5);z-index:1;}続きを閲覧するには、ブラウザの JavaScript の設定を有効にする必要があります。仮想通貨カジノパチンコau ペイ プリペイド カード ネット ショッピング

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パチスロ 販売台数 2014 Google Cloudは2019年4月10日(米国時間)にGoogle Cloud Next ‘19で大量の発表を行った。その中から、ストレージ、データベース、データ分析関連の主な発表をピックアップして簡潔に紹介する。

コーディングレスなデータ統合/ETLの「Cloud Data Fusion」

 新サービス「Cloud Data Fusion」(β版)は、データの統合とETL作業がコーディングなしで実行できるというもの。「Control Center」と呼ばれるインターフェースを通じ、多様なデータセットとデータパイプラインの統合管理が行えるという。

Cloud Data Fusionなどは、データのサイロ化を打破することが目的という「BigQuery BI Engine」はインメモリのデータ分析機能

 データウェアハウスサービスの「Google BigQuery」では、「BigQuery BI Engine」のβ版が発表された。インメモリのデータ分析が行える機能で、現時点では「Google Data Studio」を通じて利用できる。今後Tableauなどが対応する予定という。

BigQueryにスプレッドシートのインターフェースを与える「Connected Sheets」

 Connected Sheetsは、数百億行のBigQueryデータであっても、Googleスプレッドシートの表として扱える機能。ユーザーは、データ分析のためにSQL言語を習得する必要がない。通常のスプレッドシートのように、式やピボットテーブル、グラフ作成などを通じて分析すればいい。α版の提供を開始したという。

Cloud SQL for Microsoft SQL Serverがスニークプレビュー

 Google Cloudは完全マネージドデータベースサービス、「Cloud SQL」のMySQL版、PostgreSQL版を提供してきた。今回はMicrosoft SQL Serverに対応した「Cloud SQL for Microsoft SQL Server」(スニークプレビュー)を発表した。仮想マシンなどインフラの設定は不要。オンプレミスのSQL Serverを、リフト&シフトでクラウドに移行するのにも適しているとGoogle Cloudは説明している。また、一般提供中の「Cloud SQL for PostgreSQL」では、PostgreSQL version 11のサポートを提供開始した。

GCPのデータベースサービスはここまで多様化が進んだ

 また、Google Cloudはマネージドデータベース関連で、前日にオープンソースソフトウェアベンダー7社との提携を発表している。

「Cloud Bigtable」はマルチリージョン複製対応がGAに

 No SQLデータベースの「Cloud Bigtable」では、複数リージョン間データ複製機能の一般提供開始が発表された。

Cloud Storageで、アーカイブ用の低価格な新ストレージクラスを提供へ

 Google Cloud Platform(GCP)のストレージサービス「Google Cloud Storage」では、2019年中にアーカイブ用の新ストレージクラスを提供するという。これは、滅多にアクセスしない大量のデータを、低料金で保管できるというもの。1 TB/月当たり1.23ドル(1 GB/月当たり0.0012ドルに相当)からという料金を実現するとしている。

 GCPでは、既に「Multi-Regional Storage」「Regional Storage」「Nearline Storage」「Cold Storage」といったストレージクラスを提供している。新アーカイブストレージクラスでは、データの取り出しに数時間かかるといったことはなく、即座にアクセスできる。だが、最低限の保存データ量については顧客がコミットしなければならない(新クラスでの容量コミット条件はまだ明らかになっていない)。データ操作についても、一定の追加料金が発生する。

 ストレージ関連では他に、ファイルストレージの「Cloud Filestore」が一般提供開始(GA)に到達。単一リージョン内でストレージを自動同期複製する「Regional Persistent Disks」についても2019年4月中旬に一般提供が開始されるという。

(取材協力:Google)

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パチンコ イベント 宝塚 Microsoftのクラウド&AI担当エグゼクティブバイスプレジデントであるスコット・ガスリー氏が2019年5月6日(米国時間)、同社イベントMicrosoft Build 2019で行ったクラウド/AI基調講演には、Microsoft Azureにおける「(IoT/エッジを含めた)リッチなハイブリッドクラウド体験」というテーマがちりばめられていた。

Microsoftのクラウド&AI担当エグゼクティブバイスプレジデント、スコット・ガスリー氏

 CI/CD(継続的デリバリ/継続的インテグレーション)パイプラインツールの「Azure Pipeline」では、YAMLを用いた宣言的なCI定義が特徴だが、今回の機能拡張で、デプロイメントパイプラインについてもYAMLで記述できるようになった。YAMLにより、Azure以外のクラウドを含めた複数クラウドへのデプロイも管理しやすくなる。

 また、Azure PipelinesではKubernetesとの連携を強化した。Azure Kubernetes Service(AKS)、Amazon EKS、Red Hat OpenShiftなど、さまざまなKubernetesクラスタへの接続が数クリックで行えるようになったという。Azure Pipelinesではリポジトリを分析して適切なYAMLテンプレート群を提案、各種Kubernetesクラスタへのデプロイメントのためのマニフェストファイルの生成につなげられる。

 なお、Microsoftは2018年10月にGitHubの買収を完了したが、これに合わせてGitHubとMicrosoft Azure間の統合が進められている。GitHubのマーケットプレイスではAzure Pipelineが提供されており、コードリポジトリを含めたパイプラインが構築できる。

 今回のイベントではGitHub EnterpriseによるActive Directoryのサポート、GitHubアカウントによるAzureポータルおよびAzure DevOpsへのログイン、GitHub EnterpriseにおけるVisual Studio統合サブスクリプションの提供を発表した。

Microsoftは、多様な側面から、エッジを含めたハイブリッド/マルチクラウドに対応しているという

 サーバレスでは、「Serverless for Azure Kubernetes Service」が一般提供開始(GA)となった。これは物理リソースの管理を考えることなくコンテナを展開できる機能。MicrosoftがCloud Native Computing Foundation(CNCF)にコントリビュートしたVirtual Kubeletに基づいている。オープンソースであり、他のクラウドやオンプレミスでも利用が可能。

 Microsoftはまた、Red Hatと共同で開発したオープンソースツール「Kubernetes-based Event-driven Autoscaling(KEDA)」を紹介した。KEDA(「ケイダ」と発音)では、Kubernetesにおける物理リソースを、Kafkaストリームをはじめとするイベントに応じて自動プロビジョニング/スケーリングできる。AKSやOpenShiftなど、さまざまなクラウド/オンプレミス上のKubernetes環境に適用できる。

 IoT/エッジ関連でも、「多様なハイブリッド構成シナリオに対応できる」とガスリー氏は話した。

 KrogerやOlympusでは、ローカルでのデータ処理ニーズに応え、データの秘匿性やパフォーマンスが理由でクラウドへのデータ送信ができない場合にも対応が可能な「Data Box Edge」を採用しているという。

 IoT関連では、データベースで「Azure SQL Database Edge」を発表。Database Edgeは、IntelあるいはArmのプロセッサーを使った、リソース制限の厳しいデバイスでの稼働を目的としている。WindowsあるいはLinux上で動作する。

 IoT/エッジでは、上記の開発者ワークフロー、コンテナ環境の展開、データに関する対応に加え、Cognitive Servicesのコンテナとしての提供、一貫したセキュリティ管理などを通じ、「他のクラウド事業者にはないハイブリッド(クラウド構成)のリッチさを提供している」(ガスリー氏)と訴えた。

 なお、Azureのリレーショナルデータベースサービスでは、逆にスケーリングの大幅な強化も進めている。新たに提供する「ハイパースケールエディション」では、扱えるデータ量を数GBから数百TBへ、性能を1秒当たり数百トランザクションから数百万トランザクションに向上する。

 SQL Database、PostgreSQL、MySQLでハイパースケールエディションを提供するが、今回のイベントでは「Azure SQL Database Hyperscale Edition」の一般提供開始(GA)を発表した。ストレージエンジンを完全に書き換えており、「どんなサイズでも対応する」(ガスリー氏)という。PostgreSQL版についてはパブリックプレビューを発表した。

 また、SQL Databaseでは、「サーバレスプライシング」という料金体系を追加。1秒当たりのパフォーマンスに基づき支払うことができる。

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パチスロ4号機 赤剣 サイバー攻撃の一種である「サプライチェーン攻撃」への関心が高まっている。

 きっかけは、情報処理推進機構(IPA)が、2019年版の「情報セキュリティ10大脅威」の中で、組織向け脅威の4位に「サプライチェーンの弱点を悪用した攻撃の高まり」を取り上げ、対策を呼び掛けたことだ。過去5年間の「10大脅威」ではサプライチェーン攻撃を取り上げていなかったため、話題となった。

2019年版の情報セキュリティ10大脅威(出典:IPA)

 サプライチェーンとは「供給連鎖」、つまり、企業において他社との取引で行う原材料の購買や部品調達、製造、物流、販売、業務委託などの一連の商流を指す用語だ。国内では防衛産業や自動車産業などがいち早くサプライチェーン攻撃への対応を進めている。

 IT分野ではビジネスに欠かせないサーバやPC、ネットワーク機器、そしてその内部で稼働するソフトウェアなどがサプライチェーン攻撃の対象になり得る。IPAはITサプライチェーンとして「システム・サービスを構成するソフトウェア、ハードウェア、サービスのライフサイクル全般(設計・開発・流通・運用・廃棄)」の保護を呼び掛けている。

攻撃は2種類に分かれる

 従来のセキュリティ対策では自社の防御をしっかりとすればサイバーリスクを避けられるという意見が少なくなかった。だが、サプライチェーン攻撃では、別の側面が重要になる。

 さまざまな企業との取引において脆弱(ぜいじゃく)な組織や企業が攻撃され、そこから自社に対する攻撃が発生する場合があるからだ。いわば企業間の信頼の環を悪用して攻撃が進む。場合によっては、製品やサービスの利用者である顧客にも被害が及ぶことがある。

 サプライチェーン攻撃の手法は多岐にわたる。大きく2つに分類すると、不正な部品やファームウェアが組み込まれたハードウェアを利用するものと、ソフトウェアの脆弱性などを利用したものに分かれる。

 それぞれの対策はかなり異なる。まずハードウェアについてはチップレベルからの対策が必要だと考えられている。

Hewlett Packard Enterprise(HPE)のボブ・ムーア氏

 既にベンダー各社が対策に乗り出している。例えば、2019年6月にユーザー企業向けのセミナーで登壇したHewlett Packard Enterprise(HPE)のサーバーソフトウェアおよび製品セキュリティ担当ディレクターであるボブ・ムーア氏は、コンピュータを対象としたサプライチェーン攻撃を念頭に、「コンピュータの設計、開発段階から防御を意識する必要がある」と強調した。「シリコンレベルの信頼性を築き、正当性を常に確認することが重要だ」

 ムーア氏によると、HPEではこの考えに基づき独自の「HPE iLO/BMCシリコン」を自社で開発。サーバの起動時だけではなく、稼働中もサーバのファームウェアを監視し、仮に改ざんなどが見つかればサーバを自動で復旧する。マルウェアなどによってファームウェアを勝手にダウングレードさせない機能や、サーバの構成を記録し、不正な構成変更がされないように防御する機能などがある。

サーバの改ざんを監視するHPEの取り組み(出典:HPE)

 この他、媒体のサニタイズ(消去)に関する米国国立標準技術研究所(NIST)のガイドラインである「NIST 800-88, Revision 1」に準拠し、サーバの廃棄時にSSDの内容を工場出荷時に戻して、データの悪意ある復元を防止する「One-buttonセキュア消去」機能も搭載している。

 ボブ・ムーア氏によるとHPEはFBIとも協力し、最新のセキュリティ脅威やその防止策について協議をしているという。

 さらに調達したハードウェアに対して個別に対策を進めるだけでなく、システムを俯瞰(ふかん)した対応に特徴があることを強調した。

ソフトウェア開発のサプライチェーン、自社のサプライチェーンにまで、脆弱性対策の拡大が必須に#CmsMembersControl .CmsMembersControlIn {width:100%;background:url(https://image.itmedia.co.jp/images/spacer.gif) #DDD;opacity:0.05;filter:progid:DXImageTransform.Microsoft.Alpha(Enabled=1,Style=0,Opacity=5);z-index:1;}続きを閲覧するには、ブラウザの JavaScript の設定を有効にする必要があります。仮想通貨カジノパチンコau 携帯 ポイント 使い方

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用語解説

 機械学習(ML:Machine Learning)とは、人間が行う知的活動の一つである「学習」をコンピュータプログラムによって実現することである。人間が体験や知識から学ぶことで新しい行動ができるようになるように、機械学習モデルも学ぶことで新しい行動(主には過去の経験に基づく未来予測)ができるようになる。

 機械学習は、人工知能(AI)の一種といえる(図1)。

図1 機械学習のイメージ図1 機械学習のイメージ

 機械学習にはたくさんの手法がある。例えば、決定木、最近傍法、単純ベイズ分類器、サポートベクターマシン、ニューラルネットワークなどがある。ニューラルネットワークをディープラーニングに対応させて層を深くしたものが、ディープニューラルネットワークである。

「AI・機械学習の用語辞典」のインデックス

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横浜 駅 西口 パチンコ ガートナー ジャパンは2019年6月17日、「デジタルプロダクトマネジメントを採用しない技術やサービスのプロバイダーが、今後2年以内にディスラプション(創造的破壊)のリスクにさらされる恐れが高い」という見解を発表した。

 ガートナーは、デジタルプロダクトマネジメントを「従来のプロダクトマネジャーの業務範囲を拡大した新しい領域だ」と説明する。同社のアナリストでディスティングイッシュトバイスプレジデントを務めるLars Van Dam(ラース・ファン・ダム)氏は、デジタルプロダクトマネジメントを導入し、これに投資する企業は、市場のシフトやディスラプションにうまく対応できる、と述べている。

 「ソフトウェアやハードウェア、ソリューション、サービスといったいずれのベンダーであろうと、『デジタルプロダクトマネジメント』の採用は避けられない」(ダム氏)

画像デジタルプロダクトマネジメントを採用しないベンダーにリスクが2024年までに変わるプロダクトマネジャーの役割#CmsMembersControl .CmsMembersControlIn {width:100%;background:url(https://image.itmedia.co.jp/images/spacer.gif) #DDD;opacity:0.05;filter:progid:DXImageTransform.Microsoft.Alpha(Enabled=1,Style=0,Opacity=5);z-index:1;}続きを閲覧するには、ブラウザの JavaScript の設定を有効にする必要があります。仮想通貨カジノパチンコフットサル 関西 大会

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パチスロ 7 の 日 セルフサービスデータ分析プラットフォームのAlteryxは2019年4月15日、日本法人アルテリックス・ジャパンの開設を発表した。来日したプレジデント&チーフ・レベニュー・オフィサーのスコット・ジョーンズ氏は、日本における売り上げの3けた成長を今後数年継続すると共に、アジアで最大の市場であり続けることを目標にしていると語った。

Alteryxプレジデント&チーフ・レベニュー・オフィサーのスコット・ジョーンズ氏

 Alteryxが提供する、社名と同じ名称の製品「Alteryx」は、Tableauとの共通点が幾つかある。どちらも「セルフサービスBI」のジャンルに分類できる。また、企業内個人が使い始め、これが部署から社内全体へと広がる展開を目指している。このため、コミュニティ活動を重視している点も共通だ。

 Alteryxの最大の強みは、「ETL」「データプレパレーション(データ準備)」などと呼ばれる前処理の部分にある。「ツール」と呼ばれる細かなデータ処理機能ブロックを線で結ぶことにより、分析のためのデータ処理パイプラインがノンプログラミングで設計・実行できる。データ準備というと一般の企業内個人には難しいイメージがあるが、Alteryxを使えば「Excelよりも簡単」という人もいる。こうしたことから、Tableauと組み合わせて使われるケースもある。

 なお、データアクセスガバナンスは組織として確保する必要があるが、Alteryxはこれを制御する機能を備えている。また、典型的なデータ処理パイプラインの一部をIT部門が社内ユーザーに提供するケースもあると、ジョーンズ氏は話す。

 Tableauもデータ前処理の機能を徐々に強化しつつあるが、「Tableauのデータ準備機能は、Tableauに閉じている」とジョーンズ氏はいう。Alteryxは処理したデータをTableau以外にMicrosoft Power BIなど、さまざまなフロントエンドツールに提供できる。一方、「ファンシーなフロントエンド機能は必要ない、リポート機能が欲しいだけだ」というユーザーも多いといい、Alteryxではこの機能を備えている。

Alteryxでは、アナリスト/市民データサイエンティストと呼ばれる人たちを中心とし、データ分析のセルフサービス化に向けたプロセスに、熟練したデータサイエンティストやIT部門が関われるようにしている

 さらにジョーンズ氏が強調するAlteryxの特徴は予測分析機能。ノンプログラミングで誰もが容易に予測モデルを構築し、ビジネスに生かせることを目指している。

 上記の機能に、ワークフロー/データの共有および再利用の機能や、ガバナンス関連機能を組み合わせ、セルフサービスデータ分析の「プラットフォーム」と呼べる製品に仕立てているのだという。

既に日本では100社近くの顧客がいる

 Alteryxは日本で、既に100社近くの顧客を獲得しているという。その中には、本田技研工業、東洋エンジニアリング、全日本空輸などがある。一方、販売パートナーにはNTTデータ、LHit、KCCSモバイルエンジニアリング、クラスメソッドなどがいる。日本法人では、コミュニティ活動の活発化をはじめ、これらの顧客やパートナーのサポート、販売・マーケティング活動に力を入れる。

 日本法人の社員は現在10名だが、1年後には25名に増やしたいとジョーンズ氏は話している。

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カルプレスk8 カジノ続・Windows Updateの“更新遅い”問題を改善したい!──Windows Server 2016の場合[第2弾]仮想通貨カジノパチンコ海 物語 m56

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筆者がWindows Server 2016の更新時間短縮に固執する理由

 Windows Server 2016ベースでシステムを構築し、運用している企業や組織のIT担当者は、OSやアプリケーションの更新管理に苦労していないでしょうか。Windows Server 2016のOS更新技術は、Windows 10 バージョン1607と共通であり、Windows 8.1やWindows Server 2012 R2以前から大きく変更されています。

 そのため、従来の更新方法では期待通りに運用できないこともあります。「Windows Update」の技術は、その後のWindows 10やWindows Serverで改善が継続して行われていますが、その改善がWindows Server 2016にフィードバック(バックポート)されることはあまり期待できません。

 「長期サービスチャネル(Long Term Servicing Channel:LTSC)」のWindows Serverの最新バージョンは、2018年11月リリース(正確には再リリース)の「Windows Server 2019」であり、2016年10月リリースのWindows Server 2016は一世代前のバージョンです。それでも筆者がWindows Server 2016の更新の問題に固執するのは、このバージョンがLTSCであり、2027年1月まで更新プログラムのサポートが続くからです。

 Windows Server 2016ベースでシステムを構築し、運用している場合は、この先もしばらくはWindows Server 2016の更新管理と向き合うことになります。まだ先のことですが、2022年1月にメインストリームサポートが終了し、延長サポートに入る頃には、現行システムの今後について検討を始めましょう。

 本連載第151回では、Windows Server 2016の更新プログラムのインストールに異様に長い時間がかかったり、エラーで失敗したりする原因の一つとして「コンポーネントストア」の問題と、その修復やクリーンアップの方法を紹介しました。また、時間を長引かせている要因の可能性として、未完のクリーンアップタスク(「\Microsoft\Windows\Servicing\StartComponentCleanup」および「\Microsoft\Windows\DiskCleanup\SlientCleanup」)、.NET Frameworkの更新の影響による再コンパイル処理について指摘しました。

Windows Updateの“更新遅い”問題を改善したい! ─ Windows Server 2016の場合(本連載 第151回)更新時間を短縮できるかもしれないもう一つのヒント――ウイルス対策の除外設定

 Windows Server 2016では、更新プログラムのインストールとは関係ないタイミングで、通常のシャットダウンや再起動に時間がかかることがあります。毎月、Windows Server 2016を更新していると、「\Microsoft\Windows\Servicing\StartComponentCleanup」タスクによるコンポーネントストアのクリーンアップが最後まで完了していないことが影響しているのではないかと筆者は考えています。

 「タスクスケジューラ」で「\Microsoft\Windows\Servicing\StartComponentCleanup」タスクの実行履歴を確認し(「タスクの履歴」の有効化が必要)、タスクが強制終了を繰り返しているようであれば(タイムアウトに到達またはシャットダウンなどの理由で)、「タスクを停止するまでの時間」を既定の「1時間」から「4時間」などに変更してみると状況が改善するかもしれません。

 もう一つ、状況を改善できる可能性がある設定に、「ウイルス対策ソフトの除外設定」があります。Windows Server 2016で毎月行われる累積更新プログラムのインストールでは、ダウンロードされた更新プログラムのパッケージとインストール済みの更新ファイルから、数万個に及ぶファイルやディレクトリがディスクの一時的な場所に展開され、最終的にコンポーネントストア「C:\Windows\WinSxS」が更新されます。

 コンポーネントストアや一時的な展開場所を除外設定に追加することで、更新されたファイルのダウンロードと展開に対してウイルス検査が行われなくなり、I/O処理の改善が期待できます。筆者が追加設定している除外設定は、以下の4つの場所です。

C:\Windows\CBSTemp

C:\Windows\Servicing

C:\Windows\SoftwareDistribution

C:\Windows\WinSxS

 Windows Server 2016は標準で「Windows Defenderウイルス対策」を備えており、他のウイルス対策ソフトがインストールされておらず、明示的に無効にしていない限り、有効になっています。Windows Defenderの除外設定は、「設定」アプリの「更新とセキュリティ」→「Windows Defender」を開き、「除外」から編集できます。Windows PowerShellで次のコマンドラインを実行して追加することも可能です(画面1)。

Add-MpPreference -ExclusionPath "C:\Windows\CbsTemp"Add-MpPreference -ExclusionPath "C:\Windows\Servicing"Add-MpPreference -ExclusionPath "C:\Windows\SoftwareDistribution"Add-MpPreference -ExclusionPath "C:\Windows\WinSxS"画面1画面1 更新プログラムのインストールで大量のファイルI/Oが行われる一時ディレクトリとコンポーネントストアをウイルス対策から除外するWindows回復環境(WinRE)からのオフライン更新という方法

 Windowsの「Windows Update(wuauserv)」サービスを利用した更新プログラムのインストールを「オンライン更新」と呼ぶとしたら、実行中でないWindowsのイメージに対して更新プログラムをインストールする方法を「オフライン更新」と呼ぶことにします(本稿内において)。

 「設定」アプリの「更新とセキュリティ」→「Windows Update」、Server Coreの「Sconfig」ユーティリティー(デスクトップエクスペリエンスでも利用可)→「6)更新プログラムのダウンロードとインストール」、そして「Windows Update Agent(WUA) API」の自作スクリプトによる更新プログラムのインストールはオンライン更新です。

 対してオフライン更新とは、イメージ展開のためのWindowsイメージ(WIMファイル)、仮想マシンの仮想ハードディスク(VHD/VHDXファイル)、あるいはメンテナンス用の独立したOS環境である「Windows回復環境(Windows Recovery Environment:WinRE)」で起動したサーバ/PCのローカルディスク上のOSボリュームに、「DISM」コマンドを利用して更新プログラムをインストールする方法です。

 Windows Server 2016デスクトップエクスペリエンスの場合は、「設定」アプリの「更新とセキュリティ」→「回復」を開き、「PCの起動をカスタマイズする」の「今すぐ再起動する」をクリックします。その後、「オプションの選択」画面が表示されたら「トラブルシューティング」→「詳細オプション」→「コマンドプロンプト」の順番に選択することで、WinREのコマンドラインを起動することができます(画面2)。

画面2画面2 オフライン更新の方法で更新プログラムをインストールするために、WinREの「コマンドプロンプト」でサーバを起動する

 Server Coreインストールの場合は、次のコマンドラインを実行することで「オプションの選択」画面に入ることができます。この方法は、デスクトップエクスペリエンスでも使えます。

reagentc /boottoreshutdown /r /t 0

 事前にオンラインのWindows Server 2016環境で、「Microsoft Updateカタログ」サイトから更新プログラム(.msu)をWinREからアクセス可能な場所(例えば、オンラインのWindows Server 2016の「C:\Work」)にダウンロードしておき、WinREのコマンドプロンプトで起動し直したら、次のコマンドラインを実行することで更新プログラムをインストールできます。

DISM /Image:<オフラインイメージのドライブ名:\> /Add-Package /PackagePath:<更新プログラム(.msu)のパス> /ScratchDir:<ローカルディスク上の任意の一時ディレクトリのパス>WPEUTIL REBOOT対決! オンライン更新 vs. オフライン更新――更新時間

 オンライン更新の場合、更新の負荷によるサーバ性能の低下や、更新を完了するための再起動に伴うダウンタイムが発生します。Windows Server 2016では、それが安定運用を阻害する一因になることがあります。WinREによるオフライン更新なら、業務時間外など、許容できる範囲の少ないダウンタイムで更新を完了できるかもしれません。

#CmsMembersControl .CmsMembersControlIn {width:100%;background:url(https://image.itmedia.co.jp/images/spacer.gif) #DDD;opacity:0.05;filter:progid:DXImageTransform.Microsoft.Alpha(Enabled=1,Style=0,Opacity=5);z-index:1;}続きを閲覧するには、ブラウザの JavaScript の設定を有効にする必要があります。仮想通貨カジノパチンコjsports オン デマンド メンテナンス

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ゾロ 目 の 日 スロット 大阪 クラウドの普及によりITリソースを「所有」するのではなく、必要なときに、必要な量だけ「利用」するというパラダイムシフトは、既に多くの企業にとっての常識となりつつある。企業の情報インフラにおいて、今やクラウドが重要な選択肢であることについて、もはや議論の余地はない。

 クラウドのメリットは、旧来のオンプレミスに比べて、初期導入コストやハードウェアの調達、運用管理にかかるコストを大幅に削減できることだ。これをクラウド活用の「ファーストステップ」だとするなら、現在多くの企業が「セカンドステップ」へいかに踏み出すかを模索している段階だといえる。セカンドステップとは「クラウドならではの規模感」「コスト感」「柔軟性」「技術の先進性」を最大限に活用し、従来では難しかったビジネス上の新たな価値を生み出す段階のことだ。

セカンドステップを考える企業はどのようにクラウドを利用しているか

 「クラウドというキーワードが一般的になったことで、情報システムの担当部門だけでなく、トップダウンの号令で、クラウドを活用しようという機運が高まっていると感じています」。こう話すのは、トップゲートでCTO(最高技術責任者)を務め、 Google Developer Experts ( G Suite )でもある小川信一氏だ。

トップゲートのCTO 小川信一氏トップゲートのCTO 小川信一氏

 「クラウドの典型的な用途としては、ビジネスインテリジェンス(BI)やアナリティクスに利用するためのデータウェアハウス(DWH)があります。オンプレミスでDWHを構築しようとするとコストや手間が膨大になりますが、クラウドであれば安価で簡単に立ち上げられるからです」(小川氏)

 あらゆるビジネスのデジタル化が進む中で、指数関数的に増大し続けるデジタルデータの保管場所として、クラウドを活用したいというニーズも増えているという。

 トップゲートの技術マネージャー 鈴木達彦氏は「柔軟に拡張できるクラウドのメリットを生かして、社内システムの多様なデータを保存しておく『データレイク』として利用する企業が増えています。そうした企業の中には、蓄積されたデータから、機械学習などを活用した新たな価値の創出を模索するところもあります。そうしたテーマで当社に相談される企業が多いと感じています」と語る。

 小川氏、鈴木氏が所属するトップゲートは、2006年創業のクラウドインテグレーターだ。 Google Cloud Platform ( GCP )の黎明(れいめい)期から一貫してGoogleの技術にフォーカスした事業を展開しているのが特徴だ。生産性向上ツール群の「 G Suite 」や GCP の導入支援、システム開発、特にGo言語やフレームワーク「 Angular 」を用いた「 Google App Engine 」でのWebアプリケーション開発。さらに「 Flutter 」などクロスプラットフォームによるモバイルアプリの開発、運用、コンサルティング、各プラットフォームに対応した技術セミナー、トレーニングなどを幅広く手掛けている。

 トップゲートは「 GCP トレーニングパートナー」と「 GCP プレミアサービスパートナー」の認定を受けたことに加え、Googleが選定するパートナーアワード「2017 Google Cloud Japan Services Partner of the Year」「2018 JAPAC Services Partner of the Year」を2年連続で受賞している企業でもある。Googleに関する技術力の高さについては、お墨付きといえるエキスパート集団だ。

「クラウドならでは」のメリットを模索する企業がGCPを検討すべき理由トップゲートの技術マネージャー 鈴木達彦氏トップゲートの技術マネージャー 鈴木達彦氏

 単なるオンプレミスの置き換えや導入、運用コストの削減だけではなく、情報環境の長期的なロードマップにのっとって「段階的にクラウドの活用レベルを上げていきたい」と考える企業にとって「 GCP は検討に値するクラウドサービスだ」と鈴木氏はいう。

 「確かに『クラウドをIaaS(Infrastructure as a Service)として使いたい』といった用途であれば、クラウドサービスごとの差別化は難しいかもしれません。ただ、Googleが自社のインターネットサービスを通じて得た知見を基に改善を続けている『実績のある仕組み』を、ユーザーが利用できることは GCP ならではの特徴です。エンジニア目線でいえば、 GCP で使われている技術の先進性は非常に興味深く、使いがいあります」(鈴木氏)

  GCP は、データ分析プラットフォームとして評価が高い「 Google BigQuery 」や「 Firebase 」(モバイルアプリ、Webアプリのバックエンド処理であるリアルタイムデータ同期機能、認証機能などをパッケージ化したmBaaS<Mobile Backend as a Service>)をはじめ、多種多様な機能を持ったサービス群を提供している。これらをうまく連携させ、自社独自のサービス、アプリケーションへと容易に発展させられる点が GCP を選択する大きな理由になるという。

 例えば、DWH内に蓄積してきたデータを基に、機械学習を活用して新たなサービスに発展させたいと考えた場合、 GCP が提供するオブジェクトストレージ「 Google Cloud Storage 」や機械学習用サービスの「 Cloud AutoML 」を利用できる。

 「企業が、何らかの形で機械学習などAI(人工知能)を活用したい場合は、Googleの約20年にわたるサービス運営の中で培われてきたデータと技術を活用できます。 GCP には既に学習済みのモデルがあり、それをカスタマイズするための仕組みもあります。出来上がったモデルは、APIを呼び出すだけで、容易に自社のサービスの一部として取り込むこともできます」(鈴木氏)

  GCP のサービス連携を活用すれば先進の機械学習などに限らず、より身近な部分でもメリットを生み出せる。ビジネス向けにメールやカレンダーといったツールを提供する「 G Suite 」も、その一つだ。

  GCP を活用していなくても「グループウェアとして G Suite を導入している」という企業は少なくないだろう。 G Suite の機能や蓄積されているデータは、 Google App Engine のようなプラットフォームを通じて、さまざまな形で再利用、拡張できる。

 「 G Suite を導入する企業の中には、その機能やデータを Google App Engine や他の社内システムと連携させ、よりユーザーにとって便利な仕組みを構築している企業が多い印象です。当社でも多くのご相談を受けています」(小川氏)

 AIのような高度なデータ活用を一足飛びに目指すのはハードルが高いと感じる企業は少なくない。だが、 G Suite のような身近な仕組みを発展させていくことで、 GCP を含むクラウドの活用レベルを段階的に高めていく、といったロードマップは描けそうだ。

エキスパートの中のエキスパートが集うトップゲートの「Tech Club」とは?

  GCP の先進的な機能をフル活用し、その利点を最大限に引き出すに当たっては、確かな技術と実績を持つパートナーの支援が必要だ。 GCP で新たに生まれる技術や日々の更新情報をキャッチアップし、それを取り入れていくというのは、企業の情報システム部門が単独でできるものではない。実運用やトラブル対応についても、クラウドならではのノウハウが求められる。

 トップゲートは GCP プレミアサービスパートナーとして、長期にわたって企業の GCP 活用に関する幅広いニーズに対応してきた。そこで蓄積されたノウハウの継承と洗練を目指し、同社では「Tech Club」(テッククラブ)と呼ばれる新組織を立ち上げた。

 「Tech Clubは、社内でアプリケーション、データ、モバイル開発、DevOpsなどの領域に明るい6人の『エキスパート中のエキスパート』を集めた新組織です。これまでも当社が受ける案件で必要に応じてこのメンバーが個別にコンサルティングや技術支援などをしていました。これからは単独の部署として社外に向けたより高度な支援とともに、社内における技術検証、ノウハウの蓄積、啓蒙(けいもう)などを果たせるチームにしていきたいと考えています」(小川氏)

 例えば他のクラウドサービスと比較して、まだ十分に整理されているとはいえない GCP に関する知見を整理し、広く情報発信していくことも検討しているという。トップゲートの「技術ブログ」においては、既にその一端も垣間見える。

 トップゲートは、大企業による大規模な GCP 活用案件や業種ごとのニッチなプロジェクトなどを数多く手掛けている。そうした案件においては、発生するトラブルやその対策ノウハウなどが一般的な案件では想定しないものも多いという。

 「『何が、どこまでできるのか』『要求に合ったシステムを構築するにはどうすればいいのか』といったことに関する知識と実績は、業界トップレベルと自負しています。Tech Clubは、そうした経験を積んだ社内のエキスパートをフルに活用し、 GCP のメリットを最大限に引き出す提案や開発をしていきます」(鈴木氏)

 「トップゲートのTech Clubが、 GCP で『できない』ということは、他社にも絶対にできないと言いきれる自負を持って取り組んでいく」(小川氏)という。クラウド活用の「次の段階」を模索している企業にとって、これほど心強い宣言はないのではないだろうか。

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