GitHubで2018年に人気のあったオープンソースプロジェクトの統計が公開された。それによると機械学習（ML）や3Dプリント、データ分析といった分野が急成長を遂げており、具体的なプロジェクトとしては「TensorFlow」や、IT部門向けの自動化ツールである「Ansible」や「Kubernetes」が含まれている。 このランキングは、GitHub関連の多くのアップデートとともに発表された「The State of Octoverse」レポートで示されている。Microsoft傘下のGitHubは、同社
社会人エンジニア向けの教育プログラム「トップエスイー」から、エンジニアの皆さんに対して有用な情報をお届けするコーナーです。ITインフラの分野では長らく装置産業的なアプローチが主流でした。いわゆる物理的なモノであるハードウェアを対象として、それを人がコントロールしていく考え方です。しかし、ソフトウェアの活用領域が広がるに従い、ITインフラの分野にも大きな変化が訪れています。その代表例が「コードによってITインフラを制御する」という考え方です。これはスクリプトやツールによる自動化と混同されがちですが、ここには
by geralt Amazonが「就職希望者の履歴書をAIで評価する」というシステムをひそかに開発していたものの、AIが男性を好み、女性を就職に不利なように評価することから、ツールを破棄していたことが判明しました。 Amazon scraps secret AI recruiting tool that showed bias against women https
最近、CI/CDという単語を見ることが増えてきました。Google、Microsoft、Oracleなどの大きなIT企業が自社のCI/CDツールを発表したり、CI/CDのスタートアップの買収などの話が過去一年にいくつもありました。読者のみなさまも導入はしていなくても、CI/CDについてなんとなく知っている方も多いのではないでしょうか？ 実際CI/CDに対する需要は急速に高まっています。その裏には自動化の重要性の高まりやアジャイル開発の浸透・進化があります。2回の連載でこの流れについて見ていきましょう。
AIやIoTなどのトレンドもあり、企業内でデータを分析し、活用しようという機運は高まり続けている。しかし、その意気とは裏腹に、分析を行う人間のリソースは全く追い付いていないのが現状だ。いわゆる「データサイエンティスト」は世界的に不足しており、企業間で熾烈（しれつ）な争奪戦が行われている。 データは増え続けているのに、それを分析できない――この需要と供給のギャップに悩む企業は少なくない。住宅・不動産ポータルサイトの「LIFULL HOME'S」を手掛けるLIFULLもそんな1社だった。 同社が扱うデータの量
近年ビジネスの現場ではSlackやチャットワークのような、業務用のチャットサービスを活用するシーンが少しずつ増えてきた。特にTechCrunch読者のまわりではその傾向が強いのではないだろうか。 ただこれは僕自身もそうだったのだけど、数年前を思い返すとFacebookのグループやメッセンジャー、LINEのグループといった普段プライベートで使うツールがその役割も担っていたように思う。 今でもこれらのツールが業務で使用されるケースも多く、その典型例が飲食店なのだそう。つまり「お店とアルバイトとの連絡」を専用の
Facebookは、同社が開発し、実際にネットワークトラフィックの管理に使用しているソフトウェアライブラリ「Katran」をオープンソースとして公開した。また、バックボーンネットワークを構築する際の作業を自動化するツールを発表した。 このツールはFacebook主催の年次技術カンファレンス「Networking @Scale」で紹介されたもので、その詳細は2本のブログ記事で説明されている。 FacebookがKatranを作ったのは、ネットワークの負荷分散を改善しながら、バックエンドサーバにより大きな柔軟
システム運用の自動化を目指す「NoOps」が現実のものとなりつつある。クラウドやサーバーレス、自動化ツールの活用で、障害からの自己修復も実現可能になった。ただしここにも銀の弾丸はない。「回復性設計」と「運用エンジニアリング」による継続的活動で手に入れることができるのだ。
今や多くの人が使っているVCSのGitを、独自にホストしているサービスとして人気の高いGitLabが、最近とくに好調だ。わずか2週間前にはGitHubとの統合を発表したが、今日はGoogleのKubernetes Engine(GKE)を統合してクラスターの展開を自動化し、ユーザーであるデベロッパーが自分のアプリケーションをほんの数クリックでデプロイできるようにした。
この機能を作るために同社はGoogleと協働したが、しかしこの統合はGitLabに前からあるAuto DevOpsツールを大々的に使ってい
