「Evernote ベーシックの仕様変更について」というメールが・・・Evernoteのアプリケーションをインストールできる端末が1アカウント辺り２台までに制限されるとのこと。サービスの収益化はフリーミアムモデルの難しいところだよね。気持ちは分かる。今まで一切の広告を廃して頑張ってたものなぁ。
Evernoteアプリケーションを減らして、EvernoteをWEBブラウザから利用することも出来るのだけど、WEBブラウザのEvernoteは何故か日本語入力が正常に機能しなかったりしたこともあったので難しいよね。しかも同類のサービスはMicrosoft OneNoteやGoogle Keepと色々増えている。Google Keepはこないだちょっと使ってみて、意外に使いにくかった上にChromeから呼び出さないと起動できなくなるらしいので、One Noteに移行かなぁ。しかもOneNoteInporterと言う便利なデータ移行ツールもあるようだし・・・。
クラウドって何か・・・クラウドって言葉の意味は使っている人ごとに違うので、そりゃ分からないです。
歴史的背景や技術的な遷移、業界事情などを把握して、クラウドなんて表現には惑わされないようになりましょう。
パソコン仮想化（2000～2004年）
クラウドの先駆けとなる技術として、仮想PC技術が広がりを見せます。VMWare WorkstationやVirtual PCなど既存のパソコン上で、パソコンのハードウェアをエミュレーションして、複数のOSを実用的に動作させる事が可能になってきました。この時点で飛びついたのは主にソフトウェア開発者などのエンジニアです。ファイルをコピーする事で他のハードウェア上に移動させたり、保存しておいたり、数時間前の状態に戻したりといった事が容易に実現できるようになりました。これ以前はテストのために何度もOSの再インストールを余儀なくされていたのです。
最初期のクラウド誕生（2003年）
2003年の終わりごろ、クリス・ピンカムとベンジャミン・ブラックはアマゾンのサーバーインフラの将来の展望についての論文を発表した。その論文では新たなサーバーインフラは完全に標準化、自動化され、ストレージやネットワークは最終的にはウェブサービスに依存することになると書かれている。またその論文の終わりでは、企業が新たなインフラ投資として仮想上のサーバーサービスが今後普及する可能性を言及されている。
2004年には極めて限定的な機能ですがAmazon Web Servicesがサービスを開始します。
サーバー仮想化（2004年～2005年）
ハードウェアレベルで仮想化をサポートするための仕組みが提供されるようになり、サーバーにも仮想化が用いられるようになります。VirtualPCを買収したMicrosoftによるVirtual Server、VMWareのVMware ESX、LinuxのXen等がでそろいます。サーバーが稼働しているときCPUは暇をしているので、仮想化を利用してサーバーを集約すればハードウェアコストを抑えられる他、サーバーの異動や再構築がファイルの複製で住むので可用性も向上し運用も楽になりました。
ですが同時に新たな問題が生まれます。規模が小さいうちはエンジニアが手作業で管理していても負荷を一様に分散させたり、負荷の低い物理サーバーを把握したり、またそれに合わせて最適化したりと言った設定を行えます。組み合わせの数は物理サーバーの台数× 物理ストレージの台数×・・・×仮想サーバーの数となるため、規模が大きくなるにつれて、人手ででの管理は到底困難な物になると考えられました。大規模システムを運用するベンダー内部で、これらの管理を自動化する方法（クラウドコンピューティング）が求められるようになります。
HaaS、PaaS、IaaSといったクラウドファームの提供開始（2006年～2010年）
「cloud computing クラウドコンピューティング」という用語の使用は、2006年のGoogleのCEOであるエリック・シュミットが使います。Google App Engine（SaaS） とか、Amazon EC2（HaaS）、Windows Azure（SaaS）と言ったクラウドサービスが出そろいます。
何でもクラウドの時代へ（2010年～2014年）
クラウドコンピューティングが成功を収めたことで、単なる仮想サーバーを提供しているサービスまでクラウド（なんちゃってクラウドと揶揄されたりする）を名乗ります。果てにはインターネットを使ったサービスであれば何にでもクラウドと付けるようになります。結果的にクラウドという用語の意味が曖昧になり、何を指しているのか分からなくなっていきます。クラウドのバズワード化です。
いまでこそ沈静化しましたが、バズワード化した影響で、人によってクラウドの意味が違ってしまっています。PaaSとかSaaS、IaaSといった用語で表現する方が、誤解無く伝わります。相手がクラウド云々言い出したら、何をさしてクラウドと言っているのかまずは確かめましょう。
待機児童解消の為に保育所を作り、保育士を増やすなどという非現実的な事はやめた方が良い。待機児童の多さが大きな問題となっているのは0～3歳の乳児期の保育だ。現状では枠も少ないので母子家庭や父子家庭、病気療養などの特別な事情がない限りは、よほど幸運でない限り入れません。
この年代の子供は生活の全てを大人が支援する必要があり、0歳児では３人に１人、1～2歳児では6人に１人の保育士配置を求めています。各年代に100万人くらいの児童が居るので、利用者が50%としても、新たに30万人ほどの保育士が必要にな計算です。現在の保育士が全国に50万人ほどだから倍増させる必要があります。その上で低賃金も解消しようとするなら、予算を3倍にしても間に合うか怪しい所です。
もっと現実的な解決方法があります。男性も育休を取れば良いのです。現総理が育児休暇を三年に延長するという案をだして、ずいぶん批判されていたが、的は外していないと思っています。夫婦で半年づつ交互に育休を取り、３歳になるまで保育します。３歳になれば20人に1人の保育士の配置でよく、実際に待機児童も激減します。
もうひとつ延長保育の問題があります。地方でも都心部でも通勤時間が1時間～2時間というのは珍しくありません。仮に延長保育を申し込んでも18:00～19:00までしか預かってもらえない施設が大多数なので、定時に退社してかろうじて間に合うかというところです。これでは残業も一切できませんから、正社員としてフルタイムの仕事に従事するのは困難になります。
この対策として昔のように職住近接を推薦していただければと思います。事務職に関してはITを活用した在宅勤務や、サテライトオフィスでの業務に従事することができれば、遠くにある会社所在地にしばられる事もありません。中途退社して子供を迎えた後、自宅等で続きの仕事をできればお迎え問題はだいぶ緩和できるはずです。
これに加えて、現在は持ち家・・・それも新築ばかりが優遇されていますが 、賃貸住宅に住んだり、必要に応じて中古住宅を売買して、職場の近隣に住むことを推奨する政策を実施してほしいと思います。これは子育て世代だけではなく、多くの人にメリットのある事です。3LDKの間取りなんて子育て中にしか必要なく、老後にはオーバースペックとなる無駄な投資です。通勤に浪費する時間を減らせれば、家族と過ごす時間も随分と増やせます。経済状況に応じて最も大きな固定費である居住費を容易に減らせるのは、失業対策にもなります。
職場から数十分のところに住むようになれば、多少の残業が発生しても延長保育中に迎えに行くことが容易になります。なんとか検討してほしいところです。
ファイルサーバ導入の基本、ライセンス違反はないか？マイナンバーに使ってもよいか？
宣伝記事とはいえ、語弊の多い内容なので・・・・
Windows搭載サーバをファイルサーバ用途として利用する際はアクセスするPCやユーザーの数に応じたライセンスが必要となる。そのことを知らずに利用してしまうと、ライセンス違反となってしまうので注意が必要だ。
グループウェアや業務システムを動かすにもユーザーの数に応じたライセンス（CLI）が必要になることが多い。CLIが不要なのはユーザー認証の無いシステムや、インターネットで不特定多数に公開するシステムだけです。業務システムやグループウェアでユーザー認証不要なサーバーと言うのは考えにくい。もしCLIを買っていないなら、ライセンス違反になっている可能性があるか、セキュリティ上問題があると思った方が良い。
とはいえ、「専用機ではなく、扱い慣れたサーバをファイルサーバにしたい」というニーズはもちろんある。それに応えたのが2番目に多い「サーバをベースとしたファイルサーバ専用機」という形態だ。
これらは機器としては一般のサーバと同じだが、「Windows Storage Server」というファイルサーバ向けOSを搭載している。用途が限られるが、PCやユーザーの数に応じたライセンス（Windowsの場合は「CAL（Client Access License）」と呼ばれる）が不要となる。
簡易NAS（LAN接続可能な外付けHDDやストレージ機器によるファイルサーバ専用機）でWindows Storage Serverを搭載している機器は稀である。特に国内ではBuffaloの一部のエディションを除いてほぼ皆無になっている。大部分はLinuxをベースとしたFile Server専用のディストリビューションで構成されている。
簡易NASは10名以下の小規模なチームで使用するには便利で私もお勧めする。これらの機器を単体で使う場合は、ユーザー認証機能が貧弱なことが問題となる。例えばユーザーごとにパスワードを設定しようとすると、従業員を一人一人呼び出してサーバーの管理画面からパスワードを設定してもらという、なかなかに面倒なことになる。Active DirectoryやLDAPを使った認証サーバーと連携することもできるが、Linuxをベースとした機器ではユーザー権限の設計思想が根本的に違うため、Windowsのような柔軟な設定はできない事が多い。従業員ごとにアクセス権を設定する必要がない場合や、ごく限られた人数で使用する場合には良いが、利用者数が増えると運用が難しくなる。
また、そもそも低価格帯の簡易NASは同時接続可能なセッション数を数百と見積もって設計されている。したがって接続するPCが数十台になるとスペック的にも苦しくなっているはずである。
「特定のPCをファイルサーバ用途として利用」は避けるべき選択といえる。WindowsではPCをファイルサーバ用途として利用することはライセンス上、許可されていない。
これは誤り。Windows 10やWindows 7などのクライアント用OSを使ってファイルサーバを構築することはライセンス上許可されている。ただし同時接続可能なユーザーセッション数が20までとなっている。一人のユーザーが複数のセッションを使用する場合もあるので安心して使えるのは5人程度までと思ったほうが良い。
従業員数が20名を超えるようなら、そろそろエンタープライズ向けのサーバーを用意して、クライアント管理機能を使用する事を見当した方が良い。というのも物理的にローカルコンソールにログインしてメンテナンスできる台数が、せいぜい20台が限界だからだ。例えば業務アプリケーションの一斉更新が必要になったとする。もし1台ずつ設定等を確認して構成していては、１台あたり数時間、数十台ともなれば終日頑張っても終えるのが難しくなってくる。セキュリティ更新の適用確認だって時間がかかる。
それにあわせて全社的なファイル共有の仕組みも整えるのが妥当と思う。昔はちょっとパソコンに詳しいだけの人が仕事を任されてしまった悲哀をよく聞いたが、今ならクラウドベースのサービスが多数あるので高度な専門知識がなくとも運用できる環境が整っている。Windows Itune（MicrosoftのクライアントPC管理サービス）やOffice 365といったサービスを使えば難しいことは抜きにできるはずだ。
情報セキュリティスペシャリスト合格者は「情報処理安全確保支援士」試験免除へ
登録しようかなぁ。でも登録料取られるんだろうし・・・名称独占だけならSCのままでも同じだよなぁ・・・と思っいつつ、原文を見た。
情報経済小委員会試験ワーキンググループの検討結果を取りまとめました
①従来の情報処理技術者試験のうちＳＣ試験等に合格した者の取扱い
＜＜中略＞＞
なお、情報処理安全確保支援士制度の開始から一定の期間（例えば２年程度）をもって
既合格者の登録申請の期限とし、登録申請期限経過後は資格試験の免除を受けることがで
きないものとする。
ですよねぇ。
これで登録しないという選択肢はなくなりました。
ただ更新義務付きと言うことは更新に手数料もかかるのだろうし、名称独占だけで実質的に今までのSC合格者と同じ扱いだと、ちょっと割に合わないよなぁ。インセンティブが必要とは報告書にも書かれているので、そのあたり期待してます。
GPGPUとCPUの違いを並列性の有無とか高速性で説明するとミスリードするよね。
CPUだって並列化が進んでる。ハイエンドのCorei7だとSIMDで1コア辺り8個の倍精度演算を同時におこなう。それが6コアあるので48並列で演算できる事になり、理論性能は倍精度で160GFLOPS近い。
GPGPUはというと、例えば GeForce GTX 980の場合、2048コアで単精度なら4.6TFLOPSを超える。単精度ならってのがGPUに特化したチップの弱点で、倍精度だと144GFLOPSまで落ち込む。
Core i7 5820K BOXが4万円台、GeForce GTX 980搭載ビデオボードが5万円台。科学技術計算で多く使われる倍精度演算に用途を限ると、価格性能比ではよい勝負となる。GPGPUのほうが並列数が多い上に、バス速度がボトルネックになりやすく、最適化も難しい。下手をすると価格性能比でGPGPUよりもCPUの方が勝るということになる。
数値演算に特化したNVIDIA TESLA K20だと倍精度でも十分な演算速度が得られており、約1.2TFLOPSで約50万円。同性能のCPUというとXeon HaswellのデュアルCPU構成にすると1.3TFLOPSで約110万円。やっぱりGPGPUの方が価格性能比が・・・と思うかもしれないが、拡張スロットに刺してよいなら Xeon Phiという選択肢もある。Xeon Phiなら1TFLOPSで約20万円くらいで手に入る。やっぱり価格性能比ならCPUの方が安いってことになる。
こうなるとGPGPUのメリットは何？って感じになるが、消費電力対性能比だとGPGUの方が勝っている。TESLA K20の消費電力は225W程度だが、Xeon Phiは300Wも消費する。
本質的には汎用性の有無と消費電力で説明した方が良い。汎用性が高い代わりに消費電力の大きなCPUと、汎用性が低い代わりに消費電力の小さいGPGPU。ちなみにFPGAの性能を単純にFLOPSで表現するのは難しいけど、 Virtex UltraScaleは最大で1.7TFLOPSにたいして、消費電力は最大で100Wに届かないので、消費電力対性能比はGPGPUよりさらに勝ることになる。
もちろんCPUに加えてGPUも使える環境なら、GPGPUを使って演算をオフロードしたほうが早くなるし良い。既存のPCに後付けでGPGPUを追加する選択もありだろう。たが演算を高速にするために専用にサーバーを用立てるなら、最初からGPGPUを選択すべきかは微妙なところだよね。
小学生の頃、習っていないことを勉強していたら『実力差がついちゃうからしないでね』と先生に言われた→多くの人が同じ経験をしていた – Togetterまとめ
無理矢理弁護してみる。
日本の教育システムが到達度別クラスとか、少人数クラスになっているのであれば何も問題はない。だが残念なことに40人者大人数で、到達度など関係なく同じ地域に住む同じ年齢の子供を集めて教えるようになっている。
到達度の全く異なる人たちを対象に、全員が満足する授業を行うというのは難し・・というより不可能に近い。これが大人相手なら、全く異なる勉強をしたりしながら、時間を有意義に、到達度の低い生徒の邪魔する異なく過ごせるだろう。だが残念な事に小学生相手だとそうはならない。退屈した生徒は騒ぎ初め、到達度の低い生徒の邪魔を始めてしまうのだ。
本来問題なのはこのような発言をする先生ではなく、到達度に関係なく同じ年齢の子供を沢山集めて教えるというシステムの方だろう。実際に到達度別クラス分けとか、少人数クラスにしたりとか、補助教員を置いて到達度の高い生徒はより高度なことを出来るようにしているとか、そういった事例は海外に沢山ある。
算盤とかピアノとか、学校の授業と全く関係の無い事を学ぶのなら問題は無いのだろうけど・・・。
Microsoft Cognitive Services APIが公開されました。Windows 10で追加された画像認識や顔認証、モーション認識、Cortanaの音声認識、自然言語認識、音声合成などのもとになっている各種強力な機能を含む多くのWEB APIが新たに公開されました。ちょっと前まで機械学習に関する知識を身に着け、膨大なサンプルデータと計算資源を自ら用意して計算させなくてはできなかった事が、Web API呼び出しだけで実装できるようになったのは、破壊的に大きな変化ですよ。
しかも試しにちょっと使うだけなら、無料って言う・・・
仕事に役立つJavaScript入門：JPEGファイルに機密データを埋め込むツールを作ろう
それ、役に立てちゃ駄目なやつじゃ・・・
というのはさておき、セキュリティを守る側としては「大抵のデータ形式は目に見えない部分に別の情報を保持できるよ」って事は知っておこう。例えばPNGは補助チャンクに任意のデータを埋め込むことが出来るし、xlsxやdocxは拡張子をzipに変換した後に開いて中のXMLファイルに任意のコメントを入れることも出来ます（一端開いて上書き保存すると消えちゃうけど・・・）。
Traffic ServerでWORDPRESSを高速化するでWordPressの高速化を実施したのだけど、その前後で20%近くPVが増えていてちょっとびっくりした。月間2200PV程度しかない個人サイトだけど、今月は2600PVぐらいになりそう。
コンテンツの内容だけではなく、サーバーの質（応答速度とか）でランクを制御していると見聞きするけど、本当なんだと実感した次第。
最近は電子証明書も無料で使える所が出てきたいので、近いうちにSSLに対応したいと思います。SSL対応有無も検索ランクに影響すると聞いているので、またPVの変動として観測できるかな。