KDDI高橋社長が通信障害を陳謝、原因はコアルーター交換時の不具合とアクセス集中
今回の通信障害では、音声電話やSMSが一時つながらなくなったほか、データ通信がつながりにくかったり途切れたりといった状態になった。影響を受けた回線数は7月3日午前11時時点の概算で最大約3915万回線。内訳はスマートフォン・携帯電話が同約3580万回線、MVNO（仮想移動体通信事業者）向け回線が同約140万回線、IoT（インターネット・オブ・シングズ）回線が同約150万回線、「ホームプラス電話」回線が同約45万回線。 通信障害のきっかけとなったのは、メンテナンスの一環としてモバイルコア網と全国各地の中継網をつなぐコアルーターのうち、1拠点で旧製品から新製品へ交換する作業。これに伴い通信トラフィックのルート変更を実施している際に「VoLTE交換機でアラームが発生した」（高橋社長）。確認したところ「ルーターのところで何らかの不具合が起き、一部の音声トラフィックが不通になったことが判明した」（同
Googleが「Cloud AutoML」発表、専門家不要でAIをカスタマイズ
米Googleは2018年1月17日（米国時間）、同社が提供するクラウドのAI（人工知能）サービスをユーザー企業が容易にカスタマイズできる「Cloud AutoML」を発表した。まずは画像認識AI「Vision API」の機械学習モデルをカスタマイズ可能にし、ユーザー企業が登録する被写体をAIが認識できるようにする。 Googleが提供するVision APIは、同社があらかじめAIに学習させた被写体を認識できるディープラーニング（深層学習）ベースのサービスである。今回Googleは、Vision APIをカスタマイズする新機能「Cloud AutoML Vision」を追加した。これは、Googleが学習させた被写体に加えて、ユーザー企業が学習させた被写体をAIが認識できるようになる機能だ（図）。 ユーザー企業はまずWebベースのUI（ユーザーインタフェース）を使って「教師データ」を登録
「AbemaTV」の元SMAP出演番組、視聴者数の真相
「『72時間ホンネテレビ』の視聴者数は当社のデータ上、控えめに見積もっても500万人を超えていた」 サイバーエージェントの藤田晋社長は、2017年12月15日に東京・渋谷で開催した株主総会でこう明かした。72時間ホンネテレビとは、テレビ朝日との共同出資会社AbemaTV（東京都渋谷区）が運営するネット動画サイト「AbemaTV」で11月2日午後9時～5日の午後9時にかけて放送された番組だ。元SMAPの3人が出演したことで話題を呼んだ。 同番組について、株主から具体的な視聴者数について質問が飛ぶと、藤田氏は重い口を開き、ついに番組の視聴者数を口にした。藤田氏が個別の番組の視聴者数について言及したのは、2016年4月のAbemaTVの開局以来初めてのこと。「（個別の番組の視聴者数は）今後も公開しない考え」（サイバーエージェント）と秘密主義を貫く同社にとって、異例とも言える措置だ。 サイバーエー
増え続ける50代SE、減る20代と30代
IT現場の最前線で働き続ける50代SEが増えている。55歳になるSCSKの舟野真樹氏は、データセンターの効率的な運用を考える企画業務に携わる。「先輩達を見ていて、50代はアドバイザー的なポジションになると思っていた」。かつての想像と異なる現在の仕事に驚きを隠せない。 舟野氏は入社以来、社内の情報システム部門、顧客へのシステム運用のコンサルティングなど様々な仕事を経験した。「システム運用の上流から下流まで経験した。経営層やスタッフ部門の考え方に深く触れることもできた」（舟野氏）。経験を活かして、50代になっても第一線から退くことなく現役SEとして仕事を続けている。 現在の肩書きは「ITマネジメント事業部門 netXデータセンター事業本部 サービス基盤部 第二課 シニアプロフェッショナル サービスマネージャ」。組織を率いる「部長」や「課長」といったラインマネジャーではなく、システム運用ソリュー
メルカリの個人情報流出、陥った「no-cache」の罠
フリーマーケットサービスのメルカリで個人情報が流出する事故が起こった。iOS/Androidアプリ版ではなくWebアプリ版で起こった。あるユーザーが自分の情報を表示しようとすると、他のユーザーの情報が表示されてしまうというものだ。 第三者の情報を閲覧できる状態になっていた可能性があるユーザーは5万4180人。このうち、住所・氏名・メールアドレスが見える状態になっていたユーザーは2万9396人だという。 第三者の情報を閲覧できる状態になっていた可能性があるユーザーでも、特定の条件を満たさなければ、実際には住所・氏名・メールアドレスが見える状態にはならなかったという。メルカリは、そうした条件には二つのケースがあるとしている。 第1のケースは、障害が発生した2017年6月22日の9時41分から15時5分の間にWeb版メルカリにログインしてアクセスし、そのときに閲覧したページがキャッシュサーバーに
怒りを通り越してあきれるOracleユーザー
「Oracle Database（DB）は信頼性や可用性が高く、当社のシステムには欠かせない。しかしここ数年、保守料が右肩上がり。IT予算に占めるOracle DBの保守料金の割合が増えて困っている」。 製造業A社のシステム部長は悩んでいた。会計や販売管理、生産管理など社内の主要なシステムは全てOracle DBを利用している。しかし開発時期はバラバラで、システム構築を依頼したITベンダーもシステムごとに異なっていた。Oracle DBのライセンスはシステム構築に合わせて、その都度購入している。システムごとに同じOracle DBとはいえ、バージョンは異なり、システム部門の保守作業も手間になっていた。 「Oracle DBを使っているシステムの維持費用を削減したい」。こう考えたシステム部長は、安定稼働していて、今後も大きな業務機能の変更もないと想定できるシステムのデータベースの保守契約を止
過労による精神疾患でワースト1、IT業界が変われない理由
過労によるうつ病などの精神障害（精神疾患）は20人、うち自殺は4人（未遂含む）――。 これは、IT企業を含む情報通信業の従業員が、業務による過労自殺等として2015年度に東京都内で労災認定された数である（東京都には、情報通信業に属する全国の従業員の50％超が集積している）。 従業員数当たりの比率では、精神疾患、自殺ともに他産業の2倍以上。特に精神疾患の割合では、建設業などを超えてワースト1である。もちろんこの数字は氷山の一角であり、労災の申告や認定に至らなかったケースも多数あるだろう。 東京労働局が2016年9月に過労自殺と認定した電通社員の一件をきっかけに、広告業界における過酷な長時間労働がクローズアップされた。だが、過労による精神疾患や自殺については、IT業界はワースト1の劣等生、と言わざるを得ない。 「IT業界は、長時間労働が最もひどい業種の一つ」。労働時間を監督したり労災を認定した
判明、ANAシステム障害の真相
大型のシステム障害の詳細が見えてきた。全日本空輸（ANA）が2016年3月22日に起こした国内線旅客システム「able-D（エーブルディ、以下では便宜上開発コード名のANACore：アナコアと称す）」のシステム障害では全国49の空港で搭乗手続きができなくなり、ANAと提携航空会社5社の合計で719便、7万2100人以上に影響を及ぼした。インターネットや予約センターでの予約などもできなかった。 ANAは障害発生から8日後の3月30日に経緯や原因を公表、さらに4月11日に弊誌のメール取材に応じ、一段詳しい真相が判明した。 4台のSuperdomeをRACでクラスタリング 今回のシステム障害の中身は3月20日のニュースで報じた通り、4台のデータベース（DB）サーバーが停止したというもの（関連記事：ANAシステム障害の原因判明、シスコ製スイッチの「世界初のバグ」でDBサーバーがダウン）。今回、弊誌
NTTデータが4000コアのクラスターでSparkを試行、NTTドコモからの要望受け
写真●2014年7月に東京で開催されたHadoopのイベント「Hadoop Conference Japan 2014」で、Sparkの試行結果について発表するNTTデータ基盤システム事業本部 システム方式技術ビジネスユニット OSSプロフェッショナルサービスの土橋昌主任 Hadoopによる分散クラスターを使ってビッグデータをインメモリーで高速処理できるソフト「Spark」。このSparkによるビッグデータ処理の試行結果を2014年7月、NTTデータが発表した（写真）。Sparkに注目しているユーザー企業であるNTTドコモからの要望を受け、NTTデータが実利用に近い形で約200台（4000コア）のクラスターでSparkを評価した。Sparkの実証例は世界的にもまだ少なく、先駆的な事例といえる。 Sparkはインメモリー処理が主体のため、Hadoopで一般的な処理方式である「MapReduc
大規模障害から1年余り、あの企業が「その後」を語った
「この度は取材をお受けしましたが、どう対応したらよいか。今でも迷いがあります」。担当者は取材の冒頭で、心境をこう吐露した。 記者は取材のためレンタルサーバー事業を手掛けるファーストサーバ（本社：大阪市）を訪れた。1年半ほど前に、顧客企業が利用していたサーバー約5700台のデータをほぼ消失させる大規模障害を起こした事業者だ。 今回の取材は、過去に失敗を経験した複数の企業や公的団体に申し込んだ。目的は、「IT運用の失敗から技術者がどう学び、再発防止に取り組むべきか」をまとめる企画記事を執筆するためだ。 中でもファーストサーバは、運用のプロであるべきITベンダーが、一部とはいえ現場担当者のずさんな運用作業を見逃していた実態が明るみになり、個人としても大きな衝撃を受けた。失敗を経てどう体制を立て直したのか、大いに興味があった。 「非技術者」にも分かる再発防止策を：ファーストサーバ 簡単に、ファース
奇跡のJava
アプリケーションの最も基本的な部分を支える開発基盤が大きく変わろうとしている。主役は「二つのJava」だ。Javaを基に、関数型という先進技術を導入した「Scala」。Scalaに触発されて関数型のアイデアを取り入れたJavaの次期版「Java 8」。この二つが互いに影響を及ぼしながら、本来ならトレードオフの関係にある「高生産性」「高品質」を両立できる新たな基盤を実現しようとしている。三菱UFJフィナンシャル・グループのように利用を始めた企業も出てきた。情報システム部門として二つのJavaを生かさない手はない。 （進藤 智則） 本記事は日経コンピュータ7月11日号からの抜粋です。そのため図や表が一部割愛されていることをあらかじめご了承ください。本「特集」の全文は、日経BPストアの【無料】特別編集版（電子版）で、PCやスマートフォンにて、7月18日よりお読みいただけます。なお本号のご購入はバ
Linus君がボクを後継者に指名した理由 - Gitメンテナー 濱野 純氏
今やソースコード管理システムの標準となっている「Git」（関連記事）。作者のLinus Torvalds氏から指名され、メンテナーとして責任を負っているのが現在米国のGoogle本社に勤務する濱野純氏だ。濱野氏に、メンテナーを引き継いだ経緯、Googleでの仕事などについて聞いた。 Gitコミュニティはどのように活動しているのですか。 本体の開発は、デザインからコードレビューまで、すべてGitメーリングリストで行っています。最近のリリースには、それぞれ60人から80人程による変更が入っていますが、常に活動している主要な開発コミュニティ参加者、と言えるのは10人程度です。 開発者でない人たちで#git IRCチャネルとか、stackoverflowなどでエンドユーザーのサポートをしてくれる人たちの数はもっと多いと思います。この人たちも、Gitコミュニティの重要な仲間です。 Gitコミュニティ
［スクープ］みずほの次期システムはマルチベンダー、4社に分割発注
みずほ銀行が次期システムの開発をマルチベンダー体制で進めることが日経コンピュータの取材で判明した。富士通、日立製作所、日本IBM、NTTデータの4社に分割発注する。ハードウエアの調達とアプリケーションの開発を分離し、さらに預金や融資といった機能ごとに開発委託先を変える。大手4社に発注を分散させることで、総額4000億円を超えるとみられる大規模プロジェクトにおける技術者確保などに万全を期す。 委託内容と発注先との関係は次のとおりだ（図）。勘定系システムの中核をなす「流動性預金」のアプリケーション開発は、富士通に委託する。富士通はみずほ銀が現在使っている勘定系システム「STEPS」の開発元である。 流動性預金のアプリケーションの動作プラットフォームには、日本IBM製メインフレームを使う。みずほ銀は「CIF（カスタマー・インフォメーション・ファイル）」や「処理フロー制御」など、各アプリケーション
「Hadoopは低遅延に向かう」、米クラウデラのアワダラーCTO
「SQLを使ったクエリー処理を低遅延で実行できる『Impala』を、2013年に『Hadoop』のディストリビューションに追加する」――。Hadoopのディストリビューションを販売する米クラウデラのアメル・アワダラーCTO（最高技術責任者、写真）は2012年11月7日、東京都内で開催した「Cloudera World Tokyo」で講演し、同社の製品ロードマップなどについて解説した。 Cloudera World Tokyoは、クラウデラが日本で初めて開催する自社カンファレンスである。米本社の共同創業者でありCTOを務めるアワダラー氏が基調講演に立った。クラウデラは2013年に、Hadoopディストリビューション「Cloudera’s Distribution including Apache Hadoop（CDH）」の次期バージョン「CDH 5」をリリースする予定。CDH 5には、SQL
特集:基礎から理解するデータベースのしくみ - 特集:基礎から理解するデータベースのしくみ：ITpro
「データベースはブラックボックス。どんなSQL文を投げたらどんな結果が返ってくるかさえ知っていればよい」---そう思っている人も多いかもしれません。 しかし，本物のソフトウエア・エンジニアを目指すのであれば，データベースが動く仕組みを学ぶことは避けて通れません。パフォーマンスなどに問題が生じたときどこから手を付けていいのか皆目見当がつかない，といった事態に陥りかねません。 市販のRDBMSの内部はかなり複雑ですが，基本的な部分を理解するのはそれほど難しくありません。この特集でデータベースの動く仕組みを理解してください。 イントロ ●ブラックボックスのままでいいの？ 基礎から理解するデータベースのしくみ（1） Ｐａｒｔ１ ●SQL文はどのように実行されるのか 基礎から理解するデータベースのしくみ（2） 基礎から理解するデータベースのしくみ（3） 基礎から理解するデータベースのしくみ（4） 基
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
AIで離職率を半減させた会社、ハラスメント上司を見抜くソフト