リコー、次期統合IT基盤で保守コストを2割削減、バッチ処理は27倍高速化

リコー、次期統合IT基盤で保守コストを2割削減、バッチ処理は27倍高速化

今後も同じプラットフォームの上でOracle Databaseの統合を進めていくべきか再検討することにしたのです。その際に方針として意識したのは、当社の高効率経営に貢献するために、『コストを抑えつつ、安定性を高める』ことでした

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「特殊な性能要件のシステムには個別に対応する」という課題については、「Oracle Exadataに備わるExadata SmartScanやExadata I/O Resource Managerが有効な解決策になる」といった具合だ。Exadata SmartScanは問い合わせに対して結果となる行や列だけをストレージからデータベースに返すことで内部的に転送するデータ量を大きく減らし、大規模データベースシステムで深刻な問題となるストレージI/Oのボトルネックを解消する技術だ。また、Exadata I/O Resource ManagerはワークロードごとのI/Oリソースを動的に制御し、各データベースのレスポンスを適正に保つ技術である。
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スキーマ統合の弱点はマルチテナントで解消。既存環境の課題を解決するべくOracle Exadataを選定
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こうして導入されたOracle Exadataは、リコーに大きな恩恵をもたらした。宮腰氏はその効果の1つとして、5年間の保守費用を含めたランニングコストを20%程度削減できたと明かす。
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AIのビジネス活用、日本企業は1.8%、ドイツ4.9%、アメリカ13.3%

AIのビジネス活用、日本企業は1.8%、ドイツ4.9%、アメリカ13.3%

MM総研は2017年4月25日、日本とドイツ、米国における人工知能(AI)技術のビジネス活用に関する調査結果を発表した。日本企業がAIをビジネスに導入している割合は1.8%で、導入検討中が17.9%だった。

 日本市場の業種別導入率では、金融業(7.8%)と情報通信業(6.9%)が先行。以下、製造業が2.5%、運輸業が1.7%、医療・介護分野が1.0%と続いた。

 AIの国内市場規模は2016年度が前年度比約2倍の2220億円。今後、年平均20.4%で成長し、2021年には5610億円に達するとの予測で、米独市場と比べて高い成長率を維持するという。MM総研は国内市場成長のポイントとして「利用者側のAIの技術理解向上」と「環境整備」、「豊富なデータを生かせる人材と業界ノウハウ」の確保を挙げる。

 AIのビジネス導入率についてドイツ、米国も調べた。ドイツは導入済が4.9%、導入検討中が22.4%で、米国は導入済が13.3%、導入検討中が32.9%だった。いずれも日本よりも高い数値となった。

国内クラウドビジネス市場規模は2016年度に約2兆3000億円、2020年度には約3兆7000億円に―富士キメラ総研

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特に、これまでクラウド活用に消極的だった金融業が一部で積極的な活用を進め始めたため、今後の伸びが期待されると。製造業は海外拠点を持つユーザーも多く、グローバルビジネスの円滑化を目的にSoR(システム・オブ・レコード)などのシステムプラットフォームの統合ニーズが高まっているため、利用が進んでいるという。

 今後の注目市場をIaaS/PaaS市場とした。既存システムからの移行に加え、IoT(インターネット・オブ・シングズ)やFinTech、オムニチャネルなどSoE(システム・オブ・エンゲージメント)用途で新規システムの基盤として利用が進むという。

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日本IBM幹部が憂慮する「AI時代のエンジニア像」

日本IBM幹部が憂慮する「AI時代のエンジニア像」

「AI時代にどんなエンジニアを育成すべきか、真剣に考える必要がある」(日本IBM 山口明夫 専務執行役員

この問題については、社内でも今、相当に議論を重ねている。すでにAI時代に入っている中で、さしずめ今年の新入社員にどのような教育をすればよいのか、議論を進めながら試行錯誤を重ねている。現時点では、AI時代であろうがなかろうが、エンジニアならばまず基本となる開発技術を修得しておくべきと考え、基本的なスキルを身につけるための教育に重点を置いている」

「“Private Cloud as a Service”を積極的に推進していきたい」(レッドハット 望月弘一 代表取締役社長)
月氏はこの取り組みついて、「プライベートクラウドはこれまでオンプレミスが主流だったが、最近になってこれをサービスとして利用したいというユーザーニーズが非常に高まってきた。そこで、レッドハットならではの提供形態をパートナー企業とともに、積極的に展開していくことにした」と説明した。

正直、記事に中身がない。。

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「PaaSは滅ぶだろう」と語る米HPEの意図

「PaaSは滅ぶだろう」と語る米HPEの意図

ヒューレット・パッカードエンタープライズ(HPE)がITインフラの新戦略を打ち出した。柱はオンプレミスやプライベートクラウドのシステムを運用・監視をクラウドと合わせて一元化する「ハイブリッドITのシンプル化」だ。運用・監視が簡素化できれば、ハードウエアベンダーとしての強みが生かせるオンプレミスやプライベートクラウドの市場規模がクラウドと一緒に成長するとみている。

サーバーを物理的に専有するプライベートクラウドやホステッドクラウドは、サーバーを共有するクラウドに比べてセキュリティを高めた運用・監視がしやすい。一方、サーバーを専有する分だけ利用料が割高になりがちだ。HPEはプライベートクラウドやホステッドクラウドクラウドのセキュリティレベルを評価するまでの中継ぎのサービスだと考え、長期的には縮小する市場と判断してソフト資産を整理した。

ネリ氏が滅ぶとするPaaSは、OSやデータベースソフトの更新やパッチ適用といった運用をクラウドベンダーが実施するサービスや、自動でスケールアウトするインフラサービスのこと。こうした作業がAIで自動化できれば、クラウドベンダーを選ばず利用できるIaaS(インフラストラクチャー・アズ・ア・サービス)の方が安価で、オンプレミスやプレイベートクラウドとも互換性が高くて便利だという。

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基幹系もいよいよクラウドの時代へ――日本企業のIT環境としての最適解は、どのような形態か

基幹系もいよいよクラウドの時代へ――日本企業のIT環境としての最適解は、どのような形態か

アプリケーション視点でのクラウド化検討

 具体的には、企業内の業務全体をアプリケーションポートフォリオとして可視化し、下記の項目を評価、決定します。

  • アプリケーション間の結合度評価(データ連携規模やデータベース共有の有無など)
  • クラウド化への親和性評価(OSやミドルウェアの調査とクラウド化難易度評価)
  • アプリケーション自体の複雑度、規模を考慮し、「アプリケーションがどの稼働環境(IaaS/PaaS/SaaSもしくはオンプレ)に向いているか」の評価

レガシーシステムという側面

また、基幹業務に関しては、非機能側面でのクラウド化のハードルとは別の視点として、レガシーシステムという側面もある。

  • 利用技術の老朽化
    • 古い技術に対応できる技術者の確保が困難
    • ハードウェアが故障すると代替がきかない場合がある
  • システムの肥大化、複雑化
    • 機能の追加、変更が困難であり、現行業務の遂行や改善に支障を来す場合がある
    • システム変更が難しいため、外部に補完機能が増えたり、人手で運用をカバーしなくてはならかったりする場合がある
  • ブラックボックス
    • ドキュメントなどが整備されておらず、属人的な運用・保守状態にあり、障害が発生しても原因がすぐに分からない場合がある
    • 再構築のために現行システムの仕様再現が困難

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基幹系システムの課題 システムの保有状況別 経営上の深刻度(現状) (出典:「企業IT動向調査報告書2016」著者・編者:日本情報システム・ユーザー協会(JUAS)、発行:日経BP
「企業IT動向調査報告書2016」 ユーザー企業のIT投資・活用の最新動向(2015年度調査) | JUAS 一般社団法人 日本情報システムユーザー協会

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大垣共立銀行が新勘定系システムに移行、日本ユニシスを採用

大垣共立銀行が新勘定系システムに移行、日本ユニシスを採用

日本ユニシスが提供するBankVisionは、「Windows Server」で動作するオープン勘定系パッケージ大垣共立銀行を含め、地銀10行で稼働済みだ。すべての導入行で「スケジュール通りに稼働させてきた」(日本ユニシス)という。

 大垣共立銀行日本ユニシスは、BankVisionの機能をAPIアプリケーション・プログラミング・インタフェース)経由で外部企業に提供する取り組みも進める予定だ。複数の企業が参加する実証実験などを始め、異業種連携による新サービスの創出を目指す。

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~ 自動運転の実現は、わたしに言わせれば30年「も」かかってしまった

~ 自動運転の実現は、わたしに言わせれば30年「も」かかってしまった

やってみたからこそわかる、ということは多いんです。イノヴェイションは、「アイデア」と「実現可能性」、その「社会的価値」という三角形がうまく形づくれたときに起きる。人間は神様じゃないんだから、試さなければ分かりませんよ。やってみる勇気が大事ですね。こういうことが起きればいいな、という希望=「アイデア」を、「実現可能性」と「社会的価値」も合わせて周囲を巻き込む魅力的なストーリーとして語り、実現していくことができるのが優れた科学者・技術者であるわけです。

秘訣というほどのものではないですが、先ほど述べた魅力的な「ストーリー」を、一方的に押し付けるのではなく、さも説得される相手側が考えたように思わせる、ということですね。面白い「アイデア」に基づいた研究開発の「ストーリー」を伝えるとき、「なるほど、だとしたらこんなことができるかな」とか、「本当だろうか、話のこの部分に問題がある気がするが、こうしたらもっと良くなるんではないだろうか」といったふうに、相手に発想や提案をわき起こさせる。その時点で、わたしの「ストーリー」はわたしのものではなく、相手の「ストーリー」になります。こうなれば、ほぼ勝ちのようなものですよ(笑)。

わたしは技術の基礎理論の進化論と言っているのですが、重要な応用や問題などに対して、手探りで築いた能力や解法を説明するのが「ヴァージョン0」。その意義をより発展させたり、もっと広範に役立つ理論に進化させるのが「ヴァージョン1」。そして、ヴァージョン1の理論の部分的な仮定や条件を変えていくだけの活動が「ヴァージョン2」です。

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