はじめに 銀行の勘定系システムや保険の基幹業務など、 社会インフラを支える多くの重要システムはいまもCOBOLで稼働しています。 これらのシステムでは、わずかな計算差異や判定誤りも許されません。 そのため、既存環境から新しい実行環境への移行は、 単なる「言語の移し替え」ではなく、 動作結果の完全一致が求められる高度な作業となります。 しかし移行対応の中で、次のような問題に直面しました。 文法上は正しい コンパイルエラーも発生しない それでも実行結果が一致しない 論理を変更していないにもかかわらず、 環境の違いによって処理結果が変化するケースが存在したのです。 この問題はCOBOL

背景と目的 VMwareからKVMへの移行を検討する際、性能や機能差だけでなく、 「品質」や「安定性」といった観点も重要な検討事項となります。 特にミッションクリティカルなシステムであればあるほど、 「KVMでも本当に問題なく運用できるのか」という点は避けて通れません。 これまで本シリーズでは、CPU、メモリ、ディスク、ネットワーク、セキュリティ、可用性（HA）といった観点から、 VMware vSphere と Red Hat KVM の違いを整理してきました。 いずれも設計や構成によって差異を吸収できることを確認しましたが、 製品レベルの品質については、どのように評価すべきでしょ

はじめに 昨今、「マスタデータマネジメントの必要性」ということが巷で話題にあがっています。 曰く、「経営判断のスピードと質を高めるため」 曰く、「データ起点の成長戦略（DX・AI）を可能にするため」 曰く、「グループ経営・事業拡大のスケーラビリティを確保するため」 曰く、「IT投資・業務コストの無駄を構造的に削減するため」 など、さまざまな理由が取りざたされています。 これらはいずれも正しいことと言えますが、こうした理由については、様々な本や記事に多く紹介されています。 また、「世界のMDM市場規模は、3桁億ドル」であるとか「日本のMDM市場規模は、2桁億円」とか景気の良さそうな記事

1. はじめに：なぜ「ただ並列化」しても速くならないのか？ Snowparkを用いてデータ分析や加工を行っていると、処理時間の長さがボトルネックになる場面に直面します。その際、「Pythonなのだから並列化すれば速くなるはずだ」と考えるのは自然な発想でしょう。 しかし実際に実装してみると、次のような問題に遭遇することがあります。 マルチプロセス（Joblib）で高速化を試みたところ、PicklingError が発生する マルチスレッド化しても、処理時間がほとんど変わらない（場合によっては遅くなる） その背景には、Python特有の GIL（Global Interpreter

背景と目的 VMwareがBroadcomに買収されたことを契機に、仮想化基盤の見直しの検討を迫られるケースが増えています。オープンソースであるKVMは有力な選択肢となります。 前回の記事（Vol.7）では、仮想化基盤が主体となって仮想マシンを再起動する「ホストクラスタ（ホストレベルのHA）」について、vSphere HAのアーキテクチャとKVMにおける実現方法を比較しました。しかし、可用性設計はホストレベルのHAだけで完結するものではありません。 　多くのエンタープライズシステムでは、データベースや業務アプリケーションの可用性を確保するために、仮想マシン内にクラスタソフトウェアを構

1. はじめに 先日、DeepRacer on AWSの概要やデプロイについて説明する記事を投稿しました。今回はデプロイ後の学習・評価の実施について説明します。 https://zenn.dev/nttdata_tech/articles/9f81ad8bf7954e これまでAWS（Amazon Web Services）マネジメントコンソールでDeepRacerを利用されていた方にとっては、見た目などは多少変わった部分はありますが、流れなどは大きく変わらないので、スムーズに学習・評価等が実施できるかと思います。 初めてDeepRacerを利用する方にとっても流れは分かりやすいです

近年、EUではOTセキュリティに関する法制度の整備が急速に進んでいます。 2025年6月に参加した Interop Tokyo 2025 では、OTセキュリティ関連の展示において、欧州サイバーレジリエンス法（CRA）や NIS2指令といった制度への言及が数多く見られたことが印象的でした。展示内容をきっかけに調べると、EUではCRAやNIS2指令の制定を通じて、制御システムのセキュリティ対策を法的義務として位置づけ始めていました。一方で、日本では経済産業省のガイドラインを軸とした自主的な取り組みが中心であることが分かりました。 今回は、2本の記事に分けてEUと日本におけるOTセキュリティの

1. はじめに 昨今、クラウドサービスが増えてきたなかで、アカウント管理の一元化やセキュリティレベルの底上げといった観点で有効なSSO(Single Sign-On)機能を提供するサービスも多くなってきています。 AWS(Amazon Web Services)においても例外ではなく、本記事ではAWSのユーザ認証を外部IdP(Identity Provider)と連携させ、SAML 2.0(Security Assertion Markup Language 2.0)によるSSOを実現する方法を記載します。 ! SSOを実現する認証プロトコルはSAMLの他にも、OIDC(OpenID

はじめに はじめまして。NTTデータでデータサイエンティストを務めております池野です。 本記事では、DataRobot の生成AIを活用したアプリケーションである「データと会話する」エージェントを使って、商品の売り上げデータをインプットに、対話的に商品の需要傾向を確認する方法や、その使用感をお伝えしたいと思います。 DataRobotとは DataRobot社は、AIに対するユニークなコラボレーション型のアプローチによってユーザーをAIサクセスに導くバリュー・ドリブン AIのリーダーです。 https://www.datarobot.com/jp/ DataRobot社の製品であ

背景と目的 VMwareがBroadcomに買収されたことを契機に、VMware製品のライセンス体系やコスト構造が大きく変化し、既存の仮想化基盤を継続利用するか、あるいは別の選択肢へ移行するかの検討を迫られるケースが増えています。そのような状況の中で、オープンソースであるKVMは有力な選択肢となります。 　VMwareからKVMへの移行を検討する際、CPU、メモリ、ディスク、ネットワークといったリソース面の違いに加えて、可用性（High Availability：HA）をどのように確保するかは、特に重要な検討事項となります。多くの場合、vSphere HAを標準機能として利用しており

Nested KVMで作る Ceph + libvirt HCI ラボ構築ガイド こんにちは。普段は法人向けのネットワークなどを担当しているインフラエンジニアです 本記事は一般家庭のラボ環境などでそのまま使える、 libvirt + Ceph の習熟を目的とした3台のHCI環境を構築するガイドとなります 1. 目標/ゴール L0（物理）上に L1 KVM ノードを3台（hci-node01/02/03）デプロイする オーケストレーションツール cephadm を用いて Ceph のクラスタ構築を行い管理方法や主要な設定ポイントを理解する libvirt から Ceph RB

近年ゲリラ豪雨など水害による被害が発生しています。このような都市部での水害をシミュレーションすることは都市設計の観点から有益な取り組みの1つになります。 そこで、都市水害シミュレーションをOpenFOAMというCFDフレームワークを用いて実行することを目的にその手順についてまとめていきたいと思います。 ※CFD（Computational Fluid Dynamics、流体解析）フレームワーク OpenFOAMは都市水害で多く利用されるVOF法を実装しているOSSであり、メッシュ生成などCFDに必要となる機能を網羅しているため採用しています。 本記事ではOpenFOAMの環境構築について

背景と目的 VMwareがBroadcomに買収されたことを背景に、VMware製品のライセンス体系やコスト構造が大きく変化し、既存の仮想化基盤を継続利用するか、別の選択肢へ移行するかの検討を迫られるケースが増えています。そのような状況の中で、オープンソースであるKVMは有力な選択肢となります。 　VMwareからKVMへの移行を検討する際には、性能や可用性といった観点だけでなく、セキュリティをどのように維持・設計するかという点も重要な検討事項となります。特に仮想化基盤では、複数の仮想マシンが共通の基盤上で稼働するため、基盤全体のセキュリティ設計がシステム全体の安全性に直結します。

はじめに システム開発において、外部API連携は避けて通れない要素です。 一方で、こんな課題に直面したことはないでしょうか。 外部APIが不安定でテストが止まる エラーケースや特殊なレスポンスを再現できない 外部システムのデータベース状況に依存する 本記事では、こうした課題を解決するためのツール WireMock を紹介します。 WireMockを使うことで、外部APIに依存しない安定したテスト環境を構築できます。 WireMockとは？ WireMockは、HTTPベースのモックサーバを簡単に立ち上げられるOSSです。 主な特徴は以下の通りです。 HTTPリクエストに対

はじめに エンジニアの方もエンジニアではない方も、こんにちは。これまでは金融業界で SRE としてGoogle CloudのプロジェクトにJoinしていましたが、最近プロジェクトが変わり、Amazon Web Services (AWS) に挑戦しています。 先日はGoogle Cloud Partner Top Engineer 2026 に選出していただきました！ みなさんは普段、どのようなインプットをしていますか？ 私は「自分から情報を収集しなくても、自動で技術情報が目に入る仕組み」としてRSSを使っています。RSSを利用するには主にRSSリーダーを利用することが多いかと思いま

1. はじめに GitHub Copilotの認定試験「GH-300」は、GitHub Copilotの使用スキルを評価し、ソフトウェア開発ワークフロー効率化の能力を認定する試験です。 この記事では、GH-300試験とは何か、1週間での勉強方法、そして学びを業務にどう活かすか について紹介します。 ! 認定試験「GH-300」は2025年にリリースされたばかりの試験のため、執筆時から変更される可能性がある旨ご注意をおねがいします。 2. プロフィール 役割：開発エンジニア 年次：5年目 Copilotの経験：触れたことがある程度 3. 受験の動機 チーム内でのAI活用

はじめに ログは「システム内で何が起こっているのか」「いつ、誰が、何をしたのか」を証明するための大切な記録です。障害発生時の原因究明や不正アクセスの検知、監査対応などに欠かせない重要な情報源となります。 一方で、ログがどこに出力され、どのようにローテーションされているのかを理解していないと、必要な情報にたどり着くことができず、調査や対応に時間がかかってしまうこともあります。 そこで、本記事では、ServiceNow®で取得しているログの基本について、初心者の方にも分かりやすく整理して紹介します。 利用バージョン：Yokohama ログ一覧 ServiceNowで取得している主なロ

はじめに 近年生成AIの普及により、テキスト入力を中心に、画像を生成・編集する手段が一般的になりつつある。 NTTDATAにおいても、テキスト生成AIを中心に業務代替や生産性向上の取り組みが進められている。一方で、画像生成AIについては、テキスト活用と同等のレベルではまだ本格的な業務適用には踏み込めていないのが現状である。 そこで本検証では、画像生成AI、とりわけイラスト編集への活用可能性について検証を行うこととした。 画像生成を実務に持ち込む際には「それらしい画像が1枚できる」こと以上に、一貫性が重要になる。特に画像生成AIを活用したイラスト編集の検証の場合、生成のたびに顔つきや身

はじめに 今回は機械学習プラットフォーム「DataRobot」のデモ紹介記事として、フィルム製品製造時の不良発生に影響する要因分析についての活用事例を紹介します。 DataRobotについて DataRobot社は、AIに対するユニークなコラボレーション型のアプローチによってユーザーをAIサクセスに導くバリュー・ドリブン AIのリーダーです。 https://www.datarobot.com/jp/ DataRobot社の製品であるDataRobotは、10年以上にわたってユーザーの自動機械学習（AutoML）活用を支援してきたAIライフサイクル・プラットフォームであり、機械学

はじめに（本記事の想定読者） 近年、AI／機械学習を活用したデータ分析基盤の構築ニーズが高まる中で、Dataiku DSS はデータの準備と統合、また高度な分析・機械学習をノーコード／ローコードで実現できる統合プラットフォームとして利用されています。 本記事では、Windows 環境において無料版の Dataiku DSSを構築する手順を整理します。 Dataiku DSS は Windows 上でのネイティブ実行を前提としていないため、WSL2（Windows Subsystem for Linux）上の Linux 環境にインストールする構成を採用します。 ! 本記事の内容は 2