レベル: 初級 Kane Scarlett (kane@us.ibm.com), developerWorks Editor, IBM
2006年 8月 08日 アップデートされた AIDE ツールキット (Autonomic Integrated Development Environment toolkit) が提供する新機能について調べましょう。また developerWorks のフォーラムに立ち寄り、PMAC (Policy Management for Autonomic Computing) 技術を使う上での必要な情報を得ましょう。さらに、ISS (国際宇宙ステーション) サイトを訪れ、浮動プローブにオートノミック技術が応用されているのを見ましょう。また、皆さんの IT が仮想化採用スペクトルのどこに位置するのか調べ、転写情報と最もよく一致する遺伝子を推測する予測アルゴリズム開発の現状を検証しましょう。セブン・ミニッツ・シリーズでは、こうした話題を、そしてさらに様々な話題を取り上げます。このシリーズは、IBM や世界各地でのオートノミック・コンピューティングの話題を見ていきます。
セブン・ミニッツにようこそ。このシリーズは、IBM や世界各地でのオートノミック・コンピューティングを、見ていきます。ここではニュースやイベント、ツールやヒント、そして皆さんのシステムやソフトウェアをオートノミックにするための、あらゆるものを取り上げます。
ツール
最新の AIDE アップデートに含まれる新機能
万が一、見逃した方のためにお伝えすると、2006 年 4 月に発表された IBM Autonomic Integrated Development Environment では、ランタイム環境と Eclipse ツールの両面で、次のような新機能が提供され、また新たな機能強化が行われています。
- WSDM エンドポイントとサービス・グループのイントロスペクションと操作のための、新たな Manageable Resource Explorer Eclipse プラグイン
- RedHat Enterprise Linux® 3.0 のサポート
- WS-Service Groups や WS-Metadata Exchange、さらには advertisement のような概念を含め、より多くの WSDM 関連仕様を実装
- アップデートされた Resource プロキシー・ジェネレーター
- リソース作成用のオプション
- 複合型に対する自動シリアライゼーションのサポート
- コード生成の改善 (標準機能に対する、ランタイム環境との自動連携)
- ユーザー・インターフェースの拡張
- デプロイメント・エクスペリエンスの改善
ヒント
PMAC (Policy Management for Autonomic Computing) に関して助けが必要な場合には
PMAC 技術に関して質問がある場合には、PMAC forum が答えてくれるでしょう。日々 PMAC に取り組んでいる人達から答えを得るために、このフォーラムに参加してください。これまでに取り上げられた話題は、次のようなものです。
- Websphere® を持っていなくても、未承諾デモ (unsolicited demo) をテストすることはできますか。
- アクション・ベースの判断シナリオのためのポリシー・ルールは、どうすれば作成できますか。
- 手動で acpmconfig.properties の中にコンフィギュレーションされた管理対象リソースを、PMAC API を動的に使って追加することはできますか。
- Policy Editor Storage のデータベース版を使うために、Websphere Application Server (Application Server) をインストールする必要はありますか。Application Server 以外の選択肢はありますか。
- AC Policy チュートリアルに含まれている ACPolicyTutorialTest.java ファイルを実行する際に、なぜ例外を投げるのですか。
- 自分独自のポリシーとスコープをデプロイしようとする際に、必ず「NO GUIDANCE」が返ってくるのはなぜですか。ACPMConfig.properties は、新しいスコープを含むように変更してあります。
- スタンドアローンのクラス・ファイルからローカル・オートノミック・マネージャーを呼ぶとうまく行きますが、Application developer の WebSphere テスト環境で使おうとすると失敗します。必要なライブラリーはすべてクラスパスに追加し、また PMAC のプロパティー・ディレクトリーを指すライブラリー変数として ACPM_DEV_CLASSDIR を追加してあります。何が悪いのでしょうか (参考までに、私は埋め込みのトポロジーの中で、Web アプリケーションで PMAC を使っています)。
ニュース
「
宇宙ステーションでロボットが活躍
」: 皆さんは、様々な映画やテレビ番組で何度か目にした、おかしな癖を持った愛すべき小さなロボットを覚えているでしょうか。現在、国際宇宙ステーション (ISS: International Space Station) には 、そうしたロボットが 2 台が乗り組んでいます。彼らのミッションは「賢くなる」ことです。こうした愛すべきマシン達 (CO2 小型推進ロケット付きの 9 ポンドのボウリング玉) は、マサチューセッツ工科大学 (Massachusetts Institute of Technology) の宇宙システム研究所 (Space Systems Laboratory) のディレクター、David Miller 博士の考案によるものです。教授はスター・ウォーズの映画を学生達に見せ、「私はこういうものを 3 台欲しい。そのために私達はどうすべきだろう」と問いかけ、そこからこのロボット達が生まれたのです。2 台は既に宇宙ステーションに搭乗しており、3 台目は 12 月に到着する予定です。目標は、自分でトラブルを検知し、それを補うように小型推進ロケットを使用するインテリジェントなドッキング・システムとなるよう、彼らに教え込むことです。(Christian Science Monitor より)
Yankee Group の調査によると、サーバー仮想化が今や主流に
: Yankee Group が最近行ったサーバー仮想化に関する 2006 年世界調査 (Global Server Virtualization Survey) から、驚くべき傾向が明らかになりました。調査対象となった700 人の IT マネージャーのうち、4 分 の 3 (76 パーセント) は既にサーバー仮想化を使っているか、あるいは計画中です。もっと驚くべきことは、そのうちの 25 パーセントから 30 パーセントの人は、複数のソリューションの採用を計画しているのです。仮想化を選択する大きな理由としてあげられるのは、迅速なアプリケーション・デプロイメントによるROI (投資対効果)、そして災害時回復です。回答によれば、多くの場合、1 週間から 1 ヶ月という短期間でソリューションをデプロイし、実稼働環境を実現できたということです。
仮想化技術に移行するための計画を特に持っていない人の割合は回答者の 15 パーセントにすぎず、この数字は、仮想化のためのベンダーをまだ選んでいないと回答した人の割合とほぼ同じです。(CXO Today より)
会議
6th Internation Conference on Intelligent Virtual Agents
アメリカ合衆国カリフォルニア州 Marina del Rey にて 2006 年 8 月 21 日から 23 日まで開催
各分野にまたがる研究者や実務に携わる人のためのフォーラムとして、コンピューター・グラフィックスやアニメーション、コンピューター・ゲーム、仮想環境、人工知能、自然言語処理、認知モデリング、人とコンピューターとの対話動作、人工生命などが取り上げられます。
3rd International Conference on Machine Intelligence (ICMI 2006)
チェコ共和国プラハにて 2006 年 8 月 25 日から 27 日まで開催
研究者や科学者、エンジニア、学生などが一堂に会し、機械知能の様々な側面に関する体験や新しい考え方、研究結果などを交換し、また、これまでに突き当たった実際的な課題や採用したソリューションなどについて議論を行います。
7th International FLINS Conference on Applied Artificial Intelligence
イタリアのジェノバにて 2006 年 8 月 29 日から 31 日まで開催
FLINS の後援により、応用人工知能 (オペレーション・サポートのための人工知能に関する議論や、サービス・ロボット環境での学習技術なども含みます) で著名な講演者が登場し、また 15 の特別セッションでは、産業分野におけるファジー意志決定から最適化メタヒューリスティックまで、そして、直感処理 (intuitionistic processing) から自動化や Web インテリジェンスまでという、非常に広範な話題が取り上げられます。
考えるためのヒント
IBM Journal of Research and Development に掲載の論文「
Machine learning methods for transcription data integration
」は、統計的学習理論に基づく分類アルゴリズム、SVM (support vector machine) を使って、遺伝子の転写要因 (transcription factor: 遺伝子発現を行います) を、各転写要因が制御する一連の遺伝子と関連付ける研究に関するものです。著者らは作業の中で、何種類かのゲノム・データセットを使ってクラス分類器 (classifier) を学習させ、またモチーフ一致 (motif match) や部分配列数 (subsequence count)、モチーフ保存 (motif conservation)、機能注釈付け (functional annotation)、発現プロフィール (expression profile) などを考慮しながら、どの要因がどの遺伝子とバインドされるかを予測しています。最終的なクラス分類器を構成する際の各データ型の貢献度は、重み付けのスキームによって変化します。またこの論文は、データ分類アルゴリズムを改善するための新しい考え方や、予備作業についても触れています。これは、多様に変化する複雑な課題に対して学習アルゴリズムを応用し、修正するという、素晴らしい研究と言うことができます。
参考文献 学ぶために
製品や技術を入手するために
議論するために
著者について  | 
| | Kane ScarlettはdeveloperWorksのAutonomic computing technologyゾーンの編集者です。出版に関わる、これまでの経験としては、『Unix Review』や『Advanced Systems』、（JavaWorldやSunWorldなどの）Worldシリーズの雑誌、変わったところでは『ナショナル・ジオグラフィック・マガジン』などもあります。 |
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