IBM Data Studio: 全体像

ライフサイクルを通じて最大価値を得るための情報管理

IBM® ソフトウェア ポートフォリオに比較的最近に加わった IBM Data Studio は、データの要求から使用終了までのライフサイクル全体を通じて、データおよびデータ中心のアプリケーションを管理する革新的なアプローチです。この概要記事では、Data Studio のビジョンと実体の両方について説明し、データ アーキテクト、開発者やテスター、DBA、またはデータ管理者が今日 Data Studio を使用して、生産性やサービス品質を向上させ、IT ロール間のより緊密な連携を促進する方法について説明します。

Holly Hayes (hollyann@us.ibm.com), Program Director, Data Studio, IBM

holly hayesHolly Hayes は Data Studio Enablement チームのプログラム ディレクターです。IBM で 27 年間の豊富な経験を持ち、開発、戦略、マーケティング、および管理のポジションで、オペレーティング システム マイクロコード、レプリケーション テクノロジー、データ ウェアハウス インフラストラクチャ、データベース管理、および情報統合テクノロジーに携わってきました。業界のイベントやお客様向けブリーフィングでは優れた講師であり、業界の記事、分析調査、およびその他の出版物も頻繁に執筆しています。また、レプリケーション テクノロジーに関する米国特許を所有しています。



2008年 12月 04日 (初版 2008年 7月 08日)

Data Studio について

IBM は、データ管理ライフサイクル全体を通じてのデータ、データベース、およびデータ駆動型アプリケーションの設計、開発、展開、運用、最適化、およびガバナンスの、統合的かつモジュール式のデータ管理環境を提供する戦略イニシアチブに着手しました。これを統合データ管理と呼びます。ライフサイクル全体に焦点を当て、異なるロール間での共同作業を可能にすることで、多様なデータ、データベース、およびデータ駆動型アプリケーションのサービス品質、所有コスト、およびガバナンスを改善させながら、組織の生産性と効率を向上させることができると考えています。

個々のツールは特定のデータ管理ロールおよびタスクを対象とする強力な機能を備えていますが、より重要なのは、複数のコンポーネントがシームレスに相互協調することで、ロールをまたがるコラボレーション、生産性向上、および効率化を実現します。さらに統合は Data Studio 製品だけで終わるのではなく、Optim™、InfoSphere™、Rational®、WebSphere®、および Tivoli® のポートフォリオまでも含まれます。

この記事では、フェーズとロールを概観し、Data Studio を使用して情報からより高い価値を引き出し、チームの生産性と効率を向上させる方法について明確に説明します。

データ ライフサイクルのエンドツーエンド管理

今日、ほとんどの組織の内部には多くのベンダーが提供する無数のツールがあり、異なるロールやタスクをサポートしています。各ツールは、タスク固有の高い価値を提供することに焦点を置いていますが、ライフサイクル内で前後に位置するフェーズ間の連携についてはほとんど考慮されていません。データが最初に設計されたときにアクセスまたは保存のポリシーを定義し、1 つのフェーズから次のフェーズへとツール間でその情報を伝搬させる方が便利ではないでしょうか。Data Studio では、データ中心のタスクとロールを実現する堅固な機能によってライフサイクルの各フェーズをサポートすると同時に、フェーズ間の主要な連携の設計と実装もサポートしています。データ中心のソフトウェア開発における主要フェーズを次のように定義します。

  • 設計: ビジネス上の共通定義の理解を後押しするための情報を発見、収集、モデル化、および関連付けします。
  • 開発: データ アクセス層、データベース ルーチン、およびデータ サービスをコード化、生成、テスト、調整、およびパッケージ化します。
  • 展開: アプリケーション、サービス、およびデータベースを実稼働環境にインストール、構成、変更、およびプロモートします。
  • 運用: 非常時の問題に迅速なサービスを提供しながら、サービス レベル アグリーメントおよびセキュリティ要件を満たすようにデータベースを管理します。
  • 最適化: アプリケーションとワークロードに関するプロアクティブな計画と最適化 (トレンド分析、容量および拡張計画を含む) とアプリケーションの使用終了 (将来の要件に対応するための戦略の実行を含む) を実行します。
  • ガバナンス: ポリシーおよびプラクティスを確立、伝達、実行、および監査することによって、データを保護し、データに関して政府、業界、または組織の要件および規定を遵守します。ガバナンスは単一のフェーズのみに限らず、ライフサイクル全体に導入する必要があるプラクティスです。
データ ライフサイクル

組織の境界を越えたコラボレーション

連携を維持するには、組織のロール間でのコミュニケーション、コラボレーション、および透明性が重要です。ユーザおよびビジネス アナリストは要件を把握する必要があります。アーキテクトは、プロセス、アプリケーション、およびデータ モデルを設計する責任があります。開発者は、それらのモデルを使用して効果的で効率的なコードを作成する必要があります。管理者は、コンプライアンス責任者が確立したセキュリティと保存のポリシーを理解し、ネットワークとシステムの管理を担当する同僚と協力してコンプライアンスとサービスに関する契約を遵守する必要があります。組織全体としての効率と生産性にとって、各自が使用するツールが複数のロールとタスクにわたって効果的に情報を共有していることが重要です。

包括的なポートフォリオ: 新たな統合

今日、ポートフォリオは、Rational、Data Studio、Optim、およびデータ管理ツールなどのさまざまな製品を包含しています。IBM は、ライフサイクルの各フェーズに対して多様で強力な機能を提供します。しかし、長期的に IBM の製品を差別化するのは、現在の製品またはロードマップのポートフォリオ全体における付加価値の統合です。この統合には共通のユーザ インターフェイス、共通のコンポーネントとサービス、および共有の成果物が含まれます。

  • 共通のユーザ インターフェイス

    Eclipse ベースまたは Web ベースのいずれであっても、Data Studio では、ユーザ インターフェイスに対して標準的かつ統合的なアプローチが採用されており、ロール間の移動が簡単で直感的になっています。ポートフォリオには、設計、開発、オブジェクト、およびコマンド中心のタスクに対する Eclipse ベースのユーザ インターフェイスが含まれます。ここで、Data Studio ツールは IBM Rational Software Delivery Platform を補完および拡張します。IBM Data Studio と Rational が完全に統合されているため、ビジネス アナリスト、アーキテクト、開発者、および管理者の間のコラボレーションが単純化されます。ユーザは同じ Eclipse インスタンス内でツールを結合してタスク間でのシームレスな移動を可能にしたり、地理的に分散しているチーム間でオブジェクトを共有したりして、より簡単に連携を維持して効率的に作業を行えます。

    一方、運用の支援には、どこでもいつでも監視および応答できる能力が必要です。Web ベースのユーザ インターフェイスは、運用指向型の管理をサポートしています。Web で提供されるダッシュボードおよびポートレットに Tivoli と共通のアプローチを採用することによって、監視および管理の柔軟性が大幅に向上し、運用スタック全体の情報が一貫するため、組織のサービス レベル アグリーメントを満たす能力が向上します。さらに、これらの機能をデータ サーバ間で共有することにより、全体でのスキル要件とコストが削減されます。z/OS ベースについては、既存の 3270 インターフェイスのサポートは継続される予定です。また、販売状況から 3270 インターフェイスの存続が求められており、望ましいと判断された場合にはサポートはさらに延長される予定です。

  • 共通のコンポーネントおよびサービス

    製品間でコンポーネントとサービスを共有することは、組織がコスト、生産性、および一貫性に関する目標を達成するのに役立ちます。たとえば、共通のシェル インスタンスにインストールされたコンポーネントを使用することにより、組織はクライアント マシン上のフットプリントを最小化し、ツール展開コストを削減できます。ツールが Data Source Explorer などのコンポーネントを共有すると、スキルを新しい製品により簡単に移行できます。データ プライバシー サービスなどの共有サービスによって、テスト データの作成や調査データの共有において個人識別番号が一貫して処理されます。

  • 共有のポリシー、モデル、およびメタデータ

    これは真にすべてをまとめる接着剤のようなものです。マシンが解釈できるようにポリシーを表現し、ポリシーをデータ モデルまたはデータ ワークロードと関連付け、共有メタデータを通じてその両者を伝達する機能は、最も重要な課題であり、価値を最大に高めるための重大な要でもあります。メタデータ、開発、および設計成果物を共有することによって、ソフトウェア開発の連携、制御、および効率を向上させることができます。データベース管理者とアプリケーション サーバ管理者との間で構成情報を共有することによって、サービス品質を向上させつつ展開コストを大幅に削減できます。ポリシーを実装するサービスとポリシーを共有することによって、セキュリティとコンプライアンスが向上します。

異機種混合の柔軟性

ほとんどの組織では異機種が混在していることを考慮して、ビジョンは IBM データベースおよび非 IBM データベースの両方にわたっています。ポートフォリオは、最初は DB2® および Informix® Dynamic Server データベース上で提供しますが、Oracle、Microsoft、Sybase、その他の主要なオープン ソース データベースへと広げていく予定です。Rational Data Architect および Optim ソリューションは、既に広い範囲のデータベースをサポートしています。Data Studio Developer および Data Studio pureQuery のコアとなる pureQuery テクノロジーは、WebSphere sMash のデータ アクセス層としてロールにおいて既に異種データベースをサポートしており、準備は整っています。


データ中心のロール

ここで Data Studio がサポートするさまざまな主要ロールに注目して、それらのロールによって導入される主要な機能と価値について説明します。


データ アーキテクト: データのより高い品質と全社的な一貫性

データ アーキテクトの主要ツールは、データの発見、モデル化、関連付け、標準化のためのデータ設計ツールである Rational Data Architect です。他の優れたデータ モデル化ツールと同様に、Rational Data Architect は論理的モデル化と物理的モデル化、およびさまざまなデータベースに対する自動化機能をサポートしており、既存のデータベースからのリバース エンジニアリング、論理モデルからの物理モデルの生成、物理モデルからの DDL の生成、および変更の影響の視覚化などのタスクが簡素化されます。

図 1. イメージをモデル化するための Rational Data Architect
イメージをモデル化するための Rational Data Architect

Rational Data Architect は、コア データのモデル化だけではなく、データ アーキテクトの次の作業も支援します。

  • モデル間のマッピングの検出と識別による情報の統合。フェデレーション展開とメタデータ交換のための InfoSphere Information Server との統合、およびウェアハウス設計のための InfoSphere Warehouse Design Studio との統合。
  • 命名標準の徹底、ビジネス用語集の統合、および業界モデルの統合に基づくベスト プラクティスの実装。
  • 組み込みのモデル間変換およびビジネス要件への明確な関連付けによる、プロセス、サービス、アプリケーション、およびデータ モデル間でのアーキテクチャ連携の達成。
  • プライバシー属性、ビジネス オブジェクト、および抽出範囲を Optim Test Data Management Solution および Optim Data Privacy Solution に公開することによる、テスト データ生成のためのプライバシー標準に関するガバナンス プラクティスの促進。

Rational Data Architect は、Rational、InfoSphere、および Optim/Data Studio ポートフォリオ間の重要な統合ポイントを意味します。IBM Optim 統合の推進を計画する充実した製品ロードマップがあり、これによってパッケージ化されたアプリケーション モデルをサポートし、保存属性を含むモデル駆動型ガバナンスを拡張できます。さらに InfoSphere ポートフォリオとの統合が計画されており、これには Information Analyzer からのメタデータ検出に基づくデータ モデルの拡充、およびモデルの拡張と Metadata Server とのデータ交換が含まれます。


開発者: 生産性とアプリケーションのパフォーマンスの向上

今日の Data Studio Developer および Data Studio pureQuery Runtime 製品のターゲットは、データ中心の開発者またはアプリケーション DBA、つまり、ストアド プロシジャ、SQL 文と XQuery 文、データベース リソース上の Web サービス、およびデータ アクセス層を作成する人々です。pureQuery は次の項目で構成されています。

  • DB2 および IDS 向けの統合開発環境。Data Studio Developer 内で提供され、データ中心の開発を迅速化します。ツールセットを使用することによって生産性が 25% から 50% 向上したということがお客様およびパートナーから報告されています。また、この機能によって Rational Application Developer などの Rational Software Delivery Platform 内で機能性がシームレスに拡張されます。特に、Data Studio Developer は、Java エディタ、pureQuery コード生成、DataPower 展開のための Web サービス ツール、およびその他多くのツールと統合された SQL コンテンツ アシストを提供します。
  • オブジェクト リレーショナル マッピングによる生産性向上とカスタマイズによる SQL 生成の制御を両立させる直感的で簡潔な API。
  • Data Studio pureQuery Runtime 内で提供される実行時環境。DB2 データベースの最適化機能を活用しながら、多様なバックエンド データベースへの展開を可能にします。社内およびお客様のテストによって、DB2 アクセスのスループットが 2 桁向上することが容易に実証されました。

開発者は、パフォーマンスの問題を分離するためにかなりの時間を費やす場合があります。最初に SQL 文、次にソース アプリケーション、さらに発生元のコードを調査します。3 層アーキテクチャおよび一般的なフレームワークによって、この分離はさらに難しくなります。開発者がフレームワークによって生成された SQL を見ることがまったくない場合があるためです。Data Studio Developer では、Hibernate、OpenJPA、Spring、およびその他の Java フレームワークを使用している場合であっても、SQL 文をソース アプリケーションの発生元の行までトレースするアウトラインが提供されるため、問題の分離がより簡単になります。

図 2. Data Studio Developer でのアウトライン ビュー
Data Studio Developer でのアウトライン ビュー

アプリケーション アーキテクチャが抽象的になるにつれて、開発者と DBA の相互理解が低下します。開発者はデータベース アクセスおよび永続性の管理を実行する SQL に関与したり、または制御することさえ少なくなっていきます。Data Studio Developer では、開発者と DBA の間のコラボレーションがサポートされており、実稼働環境で使用される SQL のキャプチャ、共有レビュー、最適化、および承認が可能になります。


テスター: 機密情報を開示しない高品質のテスト データ

参考文献

テスターの主要な役割は、アプリケーションの品質を保証することです。これまでテスターは、コンテキストが正確なデータを提供するために実際のお客様データのコピーや抜粋を使用してきましたが、単純な抜粋では十分でない場合があります。テスト データには、アプリケーション処理の制約、およびエラーと境界の条件が反映されている必要があります。また IT スタッフは、機密データ、および銀行口座番号や国民識別番号などの個人の特定が可能な情報 (PII) を保護するという課題を抱えています。

Optim Test Data Management Solution と Optim Data Privacy Solution を併用することで、エンドツーエンドのビジネス プロセスを正確に反映する「実稼働環境に似た」テスト環境を作成できます。また機密情報を識別できないものにすることによってテスト データ作成の最適なオプションが得られます。パッケージされたアプリケーション ビジネス オブジェクトの組み込みの知識も備えています。


データベース管理者: 管理強化と効率的な問題分離

DBA をサポートしているツールのポートフォリオは個々に挙げるには数が多すぎますが、Tools for z/OS (US) および Tools for DB2 for Linux®, UNIX®, and Windows® (US)で詳細情報を参照できます。そこで、個々のツールではなく戦略的優先順位に焦点を当て、これらの優先順位を例示する特定ツールの例について説明します。

DBA による制御の強化

アプリケーション スタックの層が増えると共に、DBA がデータベース パフォーマンスを制御する能力は徐々に失われ、または少なくとも制御することがさらに困難になってきました。SQL はプログラマではなくフレームワークによって生成され、データベース接続は DBA ではなくシステム管理者によって管理され、さらに、動的 SQL によってセキュリティ管理が複雑になりました。

IBM では、DBA は静的 SQL を使用することで制御を強化することが好ましいと考えています。現在、Data Studio Developer および Data Studio pureQuery Runtime によって提供されるクライアント最適化技術を使用することによって、既存の Java アプリケーションに対する制御が容易に得られるようになっています。これはパフォーマンス最適化の新しいアプローチで、データベース エンジン内のみに注目するのではなくデータベース クライアントからのデータベース アクセスを最適化する方法に焦点を当てています。クライアント最適化では、SQL を Java アプリケーションからキャプチャし、管理者がアプリケーション コードの行をまったく変更することなく静的実行のために SQL を DB2 にバインドできます。応答時間の安定化、セキュリティ リスクの軽減、スループットの向上などの静的 SQL の利点をすべて享受でき、面倒な作業はまったく必要ありません。

将来的な機能強化の計画では、最終的には DBA がアプリケーション サーバのパフォーマンスを調整でき、クライアント構成が管理可能になる予定です。

情報の集約

パフォーマンス上の問題を分離して特定の問合せにするためだけに 3、4 日を費やし、アプリケーションに分離するためにさらに数日を費やした経験はありませんか。パフォーマンス上の問題では、アプリケーション、アプリケーション サーバ、データベース クライアント、ネットワーク、データベース サーバ、またはオペレーティング システムに原因がある可能性があるため、分離が特に困難です。これらの階層のそれぞれにパフォーマンスの情報がありますが、これらの情報はまったく集約されていません。主要な目標は、管理者が情報を集約して関連付けられるようにすることによって、問題の SQL 文だけではなく発生元のアプリケーション ソースへの問題の迅速な分離を可能にすることです。

パフォーマンス モニタである DB2 Performance Expert および Tivoli OMEGAMON XE for DB2 Performance Expert on z/OS では、もちろん各データベース サーバのパフォーマンスに関する豊富な情報が提供されます。Tivoli によってアプリケーション サーバ、ネットワーク、およびハードウェア デバイスに関する情報が収集されます。Data Studio Developer のアウトライン ビューによって、Java コード、SQL 文、およびテーブル情報の相関という欠けていた部分が追加されます。しかし、要点は情報をまとめるということです。

DB2 Performance Expert 3.2 の拡張機能である DB2 Performance Expert Extended Insight Feature は、データベース クライアント、アプリケーション サーバ、およびネットワーク全体へデータベース監視を拡張し、DBA はデータベースのワークロード、トランザクション、および SQL 要求がどこで時間を要しているかを即時に判断できます。DBA は SQL 文およびアプリケーションを容易に識別できるようになりました。開発者は pureQuery アウトラインを使用して SQL 文をソース コードまでトレースできます。

パフォーマンス モニタの機能拡張の計画、および Tivoli との統合により、開発メタデータを含むアプリケーション スタック全体の総合的なビューが提供され、問題分離がさらに合理化される予定です。

図 3. DB2 Performance Expert Extended Insight Feature でのエンドツーエンド応答時間の分布
DB2 Performance Expert Extended Insight Feature でのエンドツーエンド応答時間の分布

タスク固有の流れおよびコンテキストの提供

DB2 データベースに無償で提供される Data Studio 管理コンソールでは、タスク固有のフローの例が提供され、さらに将来の運用ベースのユーザ インターフェイスの一端を見ることができます。ヘルス モニタリング ダッシュボードによってしきい値条件が検出され、問題が存在することが管理者に警告されます。コンソールには根本原因分析の手順を案内するデシジョン ツリーが組み込まれており、関連する構成パラメータおよびパフォーマンス指標が問題解決のための推奨事項と共に自動的に表示されます。

図 4. Data Studio 管理コンソール
Data Studio 管理コンソール

参考文献

ツールをよりスマートに改良

IBM では、ベスト プラクティスと通知機能をツールに統合する自動運用に向けて改良を続けています。タスクの自動化によって Data Studio Administrator の生産性は向上し、アプリケーション障害は減少します。Data Studio Administrator は、影響分析と依存関係分析を促進することでリスクを軽減し、カスタマイズ可能な展開スクリプトを生成して、変更とオブジェクト、データ、および権限の移行を自動化および高速化することによってインプレース変更およびデータベース移行シナリオの両方をサポートします。

図 5. Data Studio Administrator での依存関係の識別
Data Studio Administrator での依存関係の識別

もう 1 つの例として、DB2 Optimization Expert for z/OS があります。DB2 Optimization Expert は包括的なツールセット、および問題のある問合せの識別と改善を支援するエキスパート アドバイザーを提供します。また、単一の問合せの調整およびプロファイル ベースの監視を通じたワークロードの調整をサポートします。アドバイザーは、パフォーマンスを向上させるのに必要な統計のタイプに関する豊富な推奨事項セット、問合せの応答時間を向上させる新しいインデックス、および問合せとアクセス パスの推奨事項を提供します。機能拡張の計画では、Data Studio Developer とのシェル共有が可能になり、アプリケーションを変更することなくアプリケーション SQL を最適化および修正して DBA の単一のワークスペースが提供される予定です。

図 6. DB2 Optimization Expert for z/OS
DB2 Optimization Expert for z/OS

戦略的拡張の計画

データベースが大きくなりすぎると、主幹業務の ERP、CRM、およびカスタム アプリケーションのパフォーマンスが低下する場合があります。Optim ソリューションは、企業のアプリケーション データを管理することによって、データ増加の問題を発生元で解決します。Optim によってトランザクション レコードの履歴をアーカイブし、安全でコスト効率よく保存できます。取捨選択するデータを少なくすることで、レポート作成を加速し、主幹業務のビジネス プロセスの応答性を向上させることができます。


データ管理者 (または別の名前の場合もあります): リスクを軽減するための一貫性の向上

データ管理のロールは、多くの場合、基幹業務において上級管理職に直接レポートするロールですが、データ管理機能の実装は、通常、セキュリティ管理者、コンプライアンス管理者、またはデータベース管理者の責任で行われます。

データ ガバナンスにはさまざまな側面があります。いくつか例を挙げると、可用性、セキュリティ、プライバシー、品質、監査、および保存などです。これらのタスクは多くのツールに分散されていますが、コンプライアンス関連の情報を実際に集約する製品はほとんどありません。IBM は、前述したさまざまな側面にまたがる堅固なデータ ガバナンス製品のポートフォリオを持っています。ここでの主要ポートフォリオの目標は次のとおりです。

コンプライアンスに強いツール

IBM は、コンプライアンスのイニシアチブを無理に導入するよりも、ツール自体が特定の規制要件に準拠する最適な方法についてのインテリジェンスを提供するべきであると考えています。例えば、Optim Data Privacy Solution には、HIPAA、GLBA、DDP、PIPEDA、Safe Harbour、PCI DSS などに準拠する必要があるクレジット カード番号、電子メール アドレス、および国民識別番号などの複雑なデータ要素を変換するためのインテリジェントなデータ マスキング ルーチンがプリパッケージされています。

参考文献

ライフサイクル全体での一貫性

IBM は、ガバナンス ポリシーを 1 度だけ定義すればポートフォリオ全体の適切な箇所に実装される機能を提供したいと考えています。この方向での最初のステップは、前述したモデル駆動型ガバナンスです。データ モデルを主要なアーキテクチャ ハブとして、プライバシーと保存の属性を Optim Data Privacy Solution や Optim Data Growth Solution などの他のモデル ベースのツールに伝搬させることができます。

脅威からの保護

データベース内での悪用からデータを保護するためには、Label Based Access Control、Multilevel Security、Trusted Context などの高度なアクセス制御技法をデータベース内で使用することが必須です。しかし、データベース外部からの機密データへの攻撃の数は増加しています。部外者または内部の権限を持ったユーザからの攻撃の場合もあれば、不注意によるデータ損失もあります。機密データを確実に保護するために、広く認められているベスト プラクティスはすべての機密データを暗号化することです。IBM Database Encryption Expert および IBM Database Encryption for IMS and DB2 for z/OS は、データを確実に保護するために堅固でアプリケーション透過な暗号化を提供し、機密データ保護を規定する多くの業界や政府の規定への準拠を可能にしす。

一貫性のある監査能力

多くの企業では、監査データの収集の大部分は手作業で行われています。IBM は、監査員がこの情報の範囲を容易に決定しアクセスできるようにしたいと考えています。DB2 および IDS データベースは、ビジネス上の規制への準拠を確認するために監査員が必要とするすべての情報を取り込む包括的な監査機能を提供します。さらに、DB2 Audit Management Expert 製品には監査員向けにカスタム構築された拡張分析およびレポート作成機能があり、監査対象のデータベースに自由なアクセスを許可することなくデータベース オブジェクトおよびユーザに関して、誰が、何を、いつ、どこで、どのようにといった質問に答えることができます。また、この監査情報は、Tivoli Security Information and Event Manager を通じて企業全体規模でも表示され、データベース、オペレーティング システム、アプリケーション、およびネットワーク全体にわたるエンドツーエンドの監査が可能になります。


多彩な機能 - 連携を強化

Data Studio ポートフォリオには、データ アーキテクト、開発者、テスター、または管理者が効果的かつ効率的に作業できるように支援する機能があります。しかし、より重要なのは、Data Studio ポートフォリオとロードマップがコラボレーションのための統合データ管理環境を提供することです。これによって、組織の生産性と効率性が高まり、多様なデータ、データベースおよびデータベース駆動型アプリケーションのサービス品質、所有コスト、およびガバナンスが向上します。これらの例を読んで同感していただけることを願っています。

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