翔泳社では11月19日に『プログラマのためのDocker教科書 インフラの基礎知識＆コードによる環境構築の自動化』を刊行しました。今回、Dockerが大好きだという著者の阿佐志保さんに、本書の紹介だけでなくDockerに関わる人生観についてもお話をうかがいました（インタビュー内容は10月21日時点のものです）。 家事、育児、講師、執筆の両立 ――よろしくお願いします。最初に、阿佐さんの自己紹介をお願いできますでしょうか。 阿佐：結婚・出産前は、システムの基盤を構築・運用するエンジニアなどをしていました。インフラの設計構築だけでなく、アプリケーション開発標準化や運用設計など、障害やトラブル以外では表に出ることのない地味な仕事です。毎日、朝早くから終電まで働いていました。仕事が好きだったし、非常に優秀なメンバーに囲まれていたのであまり苦ではありませんでした。 分かりやすくいうと「社畜」です。社

6月25日(土)に、秋葉原・通運会館にて開催された「技術書典」に行ってきました。このイベントは、ITエンジニアなら誰でもお世話になるであろう「技術書」をテーマとする「技術書オンリーイベント」で、今回が初開催であるばかりか、おそらく業界でも初ではないかと思われる新しい試みです。 （上記写真は技術書典の会場となった通運会館） 会場にはIT系出版社から技術コミュニティまでの多種多様な出展サークルと、それらが頒布する書籍や冊子を買い求めるたくさんの来場者が集まりました。1日で約1400人が来場したという、熱量の高いイベントの模様をお伝えします！ 技術書典の主旨と内容 技術書典のWebサイトに、イベントの主旨が説明されていますので引用します。 技術書典とは、新しい技術に出会えるお祭りです。技術書典は、いろんな技術の普及を手伝いたいとの想いではじまりました。技術書を中心として出展者はノウハウを詰め込み

本連載は、2014年12月に刊行された書籍『システムテスト自動化 標準ガイド』の翻訳あるいは執筆を担当した方に、担当した章について自身の体験談などを交えつつ、同書の魅力や開発現場で役立つポイントなどを語っていただきます。今回は第9章「その他の課題」の翻訳を担当された松木晋祐さんが、「どのテストから自動化するべきか？」「テストの分割と実行順序」といった現場でまず悩みそうな点を、この第9章から取り上げて説明してくださいます。（編集部） 実はかなり重要な章です こんにちは。『システムテスト自動化 標準ガイド』第9章の翻訳を担当した松木です。第9章のタイトルは「その他の課題」と一見ぞんざいな印象を受けますが、この章にはまだこれといった標準が確立していない、さまざまな（そして、案外クリティカルな）課題とその解決案が提示されています。本稿ではその中から、いくつかを抜粋してご紹介します。 これらの課題に

ビックデータとは はじめに、Cassandraが得意としているビックデータについて解説します。ビックデータという言葉が一般的に使われていますが、実際のところ何を指すのか、これまでとの違いは何かを説明します。 何に使われているのか 「ビックデータ」とは、通常の処理では処理不可能な膨大な蓄積データを指す言葉です。これまでは、処理することをあきらめていた膨大なデータを処理対象とすることで、新しい答えを見出すことを目指しています。しかも短時間で処理することで、タイムリーな活用を目指すのです。 これまでは、ばらばらに発生していたデータが、通信環境の発達でリアルタイムに収集することが可能になりました。個々のデータは小さくても、大量に集まれば膨大なデータです。せっかく集めた膨大データを活用するために時間が掛っては何もなりません。大量に集めたデータを短時間に効率よく処理して、処理結果を得られる必要がありま

はじめに Amazon Redshiftは、Amazon Web Services（AWS）が提供するデータウェアハウス（DWH）サービスで、2013年2月に正式リリースされ、同6月4日には東京リージョンでも利用可能になりました。既存のDWHと比較しても安価で、PostgreSQLベースで容易に高速なデータ分析が可能であることなどが知られており、注目も高まっています。 ところが、日本国内では「使ってみた」という情報は非常に少ないです。幸運にも筆者は、限定プレビューの段階からRedshiftに触れる機会に恵まれました。そこで、今回は「こんな使い方をしてみました」「こんなところでつまずいた」といったことを中心に紹介したいと思います。 なお、本記事は限定プレビュー～サービス開始当初の米国東部リージョンでの使用結果を元に執筆しており、当時のAPIバージョンは2012-12-01です。東京リージョン

対象読者 スマートフォンWebサービス開発者 特に、フロントエンド周りの開発に従事する方 スマートフォン向けWebサイト高速化のテクニック スマートフォンはOS／デバイスの進化が激しく、要求される最適化の内容も半年で別物になることがあります。そのため最適化に際しては、案件ごとの状況や目的、デバイス／OSのシェアに応じて、まずターゲット端末を選定し、問題の検出を行います。 この記事では「iPhone 4＋iOS 5」を想定して話を進めます。実際に「iPhone 4＋iOS 5」はよく現場でも最も動作が重い組み合わせとしてターゲット端末に挙がります。これはiPhone 4がRetinaディスプレイを採用したことで960×460ピクセルの高解像度を備えながら、CPUなどのデバイス性能が潤沢とはいえず、ボトルネックが生まれやすいためです。iOS 4ではなくiOS 5をターゲット端末として扱うのは、

CodeZine編集部では、現場で活躍するデベロッパーをスターにするためのカンファレンス「Developers Summit」や、エンジニアの生きざまをブーストするためのイベント「Developers Boost」など、さまざまなカンファレンスを企画・運営しています。

これまでのエンジニアを取り巻く状況 10年ほど前、エンジニアには「ホスト系」「オープン系」という区別がありました。誤解を恐れずに言うならば「ホスト系エンジニア」は「ホスト」と呼ばれる中央集権的な高級マシンを主にCOBOLで操るエンジニア、「オープン系エンジニア」はPerlやPHP、Ruby、Javaといったオープンな枠組みで、Webに強い言語を使ったシステムをインターネット関連技術を用いて構築するエンジニアです。CodeZineをご覧の多くは後者である「オープン系」のエンジニアに当たるのではないでしょうか。 決まった処理をコンピュータに任せることで業務の効率化を図るという目的はホスト系もオープン系も同じです。要件定義、仕様策定し、実装・テストをして運用にあたるという大まかな流れも同じです。 決定的に違うのはアーキテクチャの選択幅ではないでしょうか。ホスト系はマシンを提供しているベンダーのド

必要な環境 Windows、Macなどインターネットが利用可能なOS環境 クラウドでHadoopを使うメリット 昨今ビッグデータ格納の基盤としてHadoopを使う事例が増えてきています。大規模なストレージを必要とせずにビッグデータを扱える環境は非常に魅力的です。 HadoopはGoogleの検索エンジンの基盤として開発されたGoogle File SystemおよびMapReduceの技術仕様を元に開発されたオープンソースソフトウェアです。ファイルを複数のサーバに冗長化した上で分散配置するHDFS（Hadoop Distributed File System）と、分散配置されている大量データから必要なデータの抽出や分解を行うHadoop MapReduceにより構成されています。 現在、Hadoopはクレジットカード会社の売上データの解析や、国立国会図書館が提供している検索サービスのインデ

はじめに Internet Explorer 10（以下、IE10）では、HTML5や関連APIの実装が大きく進みますが、中でもWebSocketに対応することはアプリケーション開発者にとって非常に重要です。 WebSocketは、HTTPリクエストで確立した接続を「繋ぎっぱなし」にすることで、サーバとクライアントの双方向で効率的な通信を実現する技術です。WebSocketは新しい通信プロトコルです（RFC）が、HTTPと同じポート番号を使用するためファイアウォールを越えやすいのと、JavaScript APIに関する仕様もあらかじめ用意されており、Webアプリケーションとの親和性が非常に高いのも特徴です。 WebSocketは、IE10だけではなくGoogle Chrome、Firefox、Safariと言ったブラウザでもサポートされています(Operaでは、デフォルトで無効にされていま

はじめに Internet Explorer 10（以下、IE10）ではIndexed Database API（以下、IndexedDB）が初めて実装されました。IndexedDBは現在W3CのWorking Draft（英語）として公開されています。 IndexedDBとはブラウザ内で動作するNoSQLデータベースで、JavaScriptのオブジェクトをそのまま保存、または読みだすことができます。IndexedDBの最大の特徴は、保存されたJavaScriptのプロパティ値に対するインデックスを持つことができ、オブジェクトの高速な検索が可能となっています。また、オフラインの状態でもデータの読み書きを行うことができ、ブラウザを終了してもデータは消去されないことから、デスクトップアプリと比べても遜色が無いようなオフラインWebアプリケーションを作成することも可能です。 今回の記事では、RS

CodeZine編集部では、現場で活躍するデベロッパーをスターにするためのカンファレンス「Developers Summit」や、エンジニアの生きざまをブーストするためのイベント「Developers Boost」など、さまざまなカンファレンスを企画・運営しています。

ビジネス系のシステム開発では、まったくの新規システム開発は少なく、すでにあるシステムの再構築プロジェクトがほとんどです。このようなプロジェクトでは既存システムを調べる作業が必ず発生します。その割には公開された情報として、既存システムを分析する方法を説明したものを見かけません。多くは開発者がその場その場で臨機応変に対応しています。 実際のプロジェクトでは開始早々この既存システムの分析で手間取り、時間を大きくロスするケースが見られます。この連載ではコストをかけずに分析するモデルベースの方法を5回に分けて紹介します。第1回目となる今回は、詳細に踏み込まずにトップダウンでモデル化していくための考え方を示します。 プロジェクトが置かれた状況 既存システムは土台にできるか 既存システムの調査分析は時間ばかりかかり、なかなか成果が現れません。そんなプロジェクトでは以下のような会話が飛び交います。 佐藤さ

大規模環境でもスケーラビリティや冗長性を確保するMongoDB ピグライフはアメーバピグのサービス内ゲームであるが、まったく別のシステムで動作しており、アーキテクチャもまったく異なる。アメーバピグがJava＋MySQLという従来型のWebアプリケーションであるのに対し、ピグライフはアプリケーションサーバがNode.js、データベースサーバにはMongoDBを採用している。 MongoDBは、オープンソースのドキュメント指向データベースで、米10gen社によって開発・提供されている。いわゆるNoSQLの一種だが、KVSほど単純ではなく、JSONをベースとした「BSON（バイナリJSON）」によるスキーマレスで柔軟なデータモデルであることが特長だ。 本セッションの前半では、ビグライフでMongoDBを採用した理由とその運用成果について桑野章弘氏が発表した。その理由としては、次のようなアーキテク

対象読者 トラブルプロジェクトに投入されるインフラエンジニア そのエンジニアを使うプロジェクトマネージャ はじめに 常日頃から、突発的なシステム障害に際し、昼夜問わず対応することを迫られているインフラエンジニア。 そのような立場にあるインフラエンジニアにとって、トラブルプロジェクトに投入されるということは、本来のプロジェクト遅延キャッチアップ作業に加え、日々巻き起こる嵐のような障害（特に、ハードウェア・OS・ミドルウェア障害）に24時間忙殺されることを意味する。そのようなときは、「トラブルを収束させ、困っている人を助けねばならない」「リスクが恐怖であってはならない」と頭では分かっていても、身がすくむ思いがしてしまうものである。 通常のシステムエンジニアとインフラエンジニアのトラブル対応には、以下のような特性の違いがある。 通常のシステムエンジニアのトラブル対応 想定外の突発的な事態の発生確

10年ぶりのWeb標準刷新となったHTML5 羽田野氏は、言わずと知れたHTML5のエキスパート。HTML5の詳細な解説本も執筆しており、日本におけるHTML5の第一人者として広く知られている。本セッションではそんな同氏から、HTML5の現状や今後の見通し、そしてWeb技術者にとってのHTML5の存在意義などについて解説が行われた。 「HTML5とは何か。一言で言えば、マークアップ言語にAPIの機能が加わったものだ。むしろ、マークアップ言語よりAPIの仕様の方が大きくて、『HTML5はほとんどAPIの塊』と言ってもいいほどだ」 セッションの冒頭で、羽田野氏はこう述べる。では、Webテクノロジーの面から見て、膨大なAPIをWeb標準として定義したHTML5の登場にはどのような意義があるのか。同氏によれば、そもそもWeb標準の世界は「この10年の間、まったく進化してこなかった」という。 振り返

本連載では、セキュアコーディングスタンダード「CERT Oracle Secure Coding Standard for Java」の内容をベースに、Android特有の情報を交えつつ、堅牢なプログラムを開発するためのノウハウを具体的な事例とともに紹介していきます。第1回では、セキュアコーディングの意味と、その効果について解説します。 はじめに 昨年、C/C++に関してセキュアコーディングの連載があったことを御存じの方もいるかもしれません。今回始まる「Javaセキュアコーディング入門」は、Javaのプログラミングにおいて、入力値検査、引数の安全な渡し方、例外処理、整数演算といったソフトウェアの脆弱性に直結する問題に対して、コーディング上の注意点や脆弱性を作り込まない作法を解説するものです。具体的には、演算処理、文字列処理、ファイル操作などトピックごとに、よりセキュアなコーディングスタイル

講義の内容は「MADDER、およびStarfishによるHadoopでの自己調節データ解析（MADDER and Self-tuning data analytics on Hadoop with Starfish）（PDF）」というものです。一言で言えば、Starfishプロジェクトが目指しているのは、Hadoopシステム用の自己調節および自己管理技術を開発することであり、SQL Anywhereをはじめとする自己管理型リレーショナルデータベースシステムが抱える課題の多くは、Hadoopシステムの課題と対応しています。 Starfishの論文とソースコードはApacheラインセンスの下で公開されており、こちらで見ることができます。 次に、Shivnathの講義中に私が書き留めたメモを示します（スライド（PDF）はこちらで見ることができます）。 大規模データ解析は、多くの場合、Google