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Posted by ブクログ
2017年5月の本なので、2019年後半の現在となっては多少古くなっている。とはいえ当時の最新技術がいまコモディティ化しているかというとそうではないので、まだまだ読むべき部分は多い。エンジニア向けというよりは、営業や経営層といった、おおづかみでITトレンドを抑えたい人向けの印象。もちろんエンジニアが読んでもためにはなる。技術の具体的な部分まで書かれているわけではないが、取り上げる最新技術に至るまでの過去の経緯が書かれているので、エンジニアの自分にとって勉強になる部分があった。基本的には左1ページでパワポチックに絵が載っており、右1ページでその説明が載っている構成。パワポの絵が好きな人には刺さるのでは。
・IoT
- ドローン、インダストリー4.0、モノのサービス化、分散
・人工知能とロボット
- AI、機械学習、
・クラウドコンピューティング
- パブリッククラウド、ハイブリットクラウド
・モバイルとウェアラブル
- クライアント、Ajax
・ITインフラストラクチャと仮想化
- デスクトップの、アプリケーションの、クライアントの、ストレージの、ネットワークの
・開発と運用
- アジャイル、DevOps、サーバレス、コンテナ
Posted by ブクログ
タイトルの通り、一通りITトレンドがピックアップされていて、「聞いたことがなかった」「どういう意味か知らなかった」レベルから、「知ってる」「概要を説明できる」レベルまで導いてくれる。ただし「ビジネスで通用する」レベルではないので、必要なら更に自分で勉強が必要、当然ながら。勉強しなきゃいけないこと一覧としては十分。
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機械学習とは、大量の学習データは機械に分類されて分類や判断のためのルールを作らせるもので「学習」と「推論」の2つのプロセスに分けられます。
「学習」は推論を行うための「推論モデル」を生成するプロセス。
「推論」は与えられたデータを推論モデルに当てはめて、推論結果を導き出すプロセス。
これまでの「機械学習」では、特徴量は人間が決定し、最適値は大量のデータを分析することで決定していました。それに対し、「ディープラーニング」では、特徴量と最適値の両方を大量のデータを分析をすることで決定します。
ディープラーニングは人間が気付くことのできない難しいパターンを見つけられる可能性を秘めている。
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教師あり学習、教師なし学習、強化学習
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(マルチクラウドとは)異なるパブリッククラウドを組み合わせて使うこと
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(最大限クラウドのメリットを享受するには)できるだけ、開発も運用も必要のないSaaSへ(どうしても必要ならPaaS、それでもダメならIaaS)
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IaaSを構築するソフトウェアをクラウドOSと呼ぶ場合があります。OpenStackやCloudStack、Azure StackやVMwareのvCloud Suiteなど
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ブロックチェーンとは、複数のシステムで取引履歴を分散管理する技術のこと。ビットコインの信頼性を担保するための基盤技術として誕生。
台帳を改ざんしようとしても、分散共有された膨大な数のブロックチェーンをほぼ同時に改ざんしなければならず、結果として不可能になっている。
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FaaSとは、イベントドリブン方式でサービスのコードを書き、それを連携させるだけで、一連の業務処理を実行できる。実行に必要なサーバは、そのサービスが自動で割り当て、必要に応じてスケールしてくれる。書いたコードはコンテナ上で実行し、終了すると即座に廃棄される。コンテナの実行は100ms単位で計測され、使った分のサーバ使用料が課金される。そのため、一般のIaaSのように使う使わないにかかわらずサーバーを立ち上げている時間に科研されるのと異なり、コスト削減が期待できる。
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ビジネス・実用
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