ネットワークの基礎①
コンピュータは、さまざまな進化や発展を遂げてきました。大型汎用コンピュータ、スーパーコンピュータ、ミニコンピュータ、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、ラップトップコンピュータ、そして、スマートフォンと、多種多様なコンピュータが誕生してきました。年々、性能は向上しています。・大型汎用コンピュータ汎用機…メインフレームとも呼ばれている大型コンピュータです。また、ホストコンピュータと呼ばれることもあります。※TCP/IPの世界では、IPアドレスが設定されたコンピュータは、ラップトップ型のコンピュータであっても「ホスト」と呼ばれるので、混同しないように注意しましょう。・スーパーコンピュータ…計算能力が非常に高いコンピュータです。複雑な科学技術計算などに用いられます。・ミニコンピュータ…大型汎用コンピュータよりも「ミニ」サイズのコンピュータのことです。実際の大きさはタンスほどの大きさがあります。
その他(インフラ)
HAクラスタリング
CLUSTERPRO1.HAクラスタリングの不可欠性高可用性(High Availability)クラスタリングは、現代のビジネス環境においてシステムの連続性が不可欠です。この技術は、冗長性を確保してシステムの可用性を向上させる手法であり、企業はシステムのダウンタイムを最小限に抑えることで、信頼性の高いサービス提供を実現しています。2.ClusterProの堅牢な歴史ClusterProは、NECが提供する高可用性クラスタリングソリューションで、その信頼性と機能性において業界をリードしてきました。企業は長い歴史を有するClusterProを利用することで、システムの安定性を確保し、ビジネスの運用上の課題に対処しています。3.SecureCube Access CheckのセキュリティフォーカスSecureCube Access Checkは、セキュリティを最優先に考え、企業の情報資産を確実に保護するために開発されました。アクセス管理においてセキュリティの確保は不可欠であり、SecureCube Access Checkはその要請に応えつつ、使いやすさも兼ね備えています。4.SecureCube Access Check × ClusterProの強力な統合SecureCube Access CheckをClusterProでクラスタリングすることで、これら二つの優れた技術が強力に融合します。企業は、高可用性を提供するClusterProとセキュリティ機能を有するSecureCube Access Checkの組み合わせにより、安定性と機密情報の確実な保護を実現できます。
その他(インフラ)
Flutterを使ってみよう その4
前回の開発前準備の記事の続きです。今回は、様々なWidgetを使い、画面構成の知識を深めていきましょう。※用例で比較説明したほうがわかりよいため、SwiftUIの用例で比較したいため、SwiftUIで開発したことがあることが前提の記事です環境 ・MacOS Ventura 13.6.3 ・Xcode 15.1 ・VSCode 1.85.1 ・Flutter 3.16.5 ・Dart 3.2.3
製造・コーディング(PG/フロントエンド)
【初心者向け】Dockerについて学ぼう
皆さんはDockerについてご存じでしょうか。この記事はDockerについて知らない人や名前だけは知っている程度の人や、環境として利用している程度の人を対象にどんなものなのか、どういったメリットやデメリットがあるのかを調査し、まとめてみました。
初心者
イチから学ぶデータベース・SQL(6)
イチから学ぶデータベース・SQL(5)では、サンプルデータベースに登録されているデータのログ解析をしていきました。 今回も前回同様paizaラーニングを参考に、オンラインRPGを題材としてSQLについて学習を進めていきます。
製造・コーディング(インフラ)
イチから学ぶデータベース・SQL(7)
イチから学ぶデータベース・SQL(6)では、サンプルデータベースに登録されているデータから合計や平均などの計算をしていきました。 今回も、これまでと同様にpaizaラーニングを参考にし、オンラインRPGを題材としてSQLについて学習していきます。
製造・コーディング(インフラ)
テストエンジニアについて
IT業界で働く際には、できる限り自分に合った職種で働くことが大切です。そこには多種多様な職種があり、その仕事内容や求められるスキルも様々です。なので、実際に仕事を探す際には、個々の職種の違いが何であるかをしっかりと理解しておくことが必要になります。そこで本記事では、「テストエンジニア」という他のエンジニア職とは少し毛色の変わった職種を紹介したいと思います。
キャリア
【ソフトウェアテスト】ソフトウェアテスト関連で耳にするJSTQBとは何か
JSTQBやJSTQB関連資格について、QAやテストといった役割で業務にあたる方のみならず、ソフトウェア開発現場に就業されている各役割の方々(開発エンジニアやPL/PMの方等)にとっても業務に活用できる部分があると思うので、そもそもJSTQBとは何なのかというところを記載していきます。
テスト(運用・保守・サポート)
【テストの種類】結合テスト
結合テストとは、システム開発におけるテスト手法の1つです。システム開発では、結合テストの他に単体、機能、システムテストなどがあり、開発工程によって実施するテストが異なります。結合テストは複数のプログラムやモジュールを同時に稼働して行う動作テストで、モジュール同士を結合した際に意図した通りに動作するかの検証を行います。結合テストは、事前にテスト仕様書を作成し、テスト項目を決めてからテストを行います。結合テストの項目は前段階の単体テストが全て完了していることが前提となります。結合テスト前に行う単体テストは、個々の機能やモジュールが単体で動作するかを検証するテストになります。単体テストで行ったテスト項目は結合テストでは殆ど行わないか、簡易的に確認することが一般的です。結合テストでは、ただ動作するかのテストを行うのではなく操作と機能動作の組み合わせが正しいか、仕様書通りに機能しているかについても検証します。単体テストによって個々で正しく動作することが確認された機能やモジュールを対象とし、機能間の連携や一連の機能が仕様書通りに正しく動作するのかを確認します。
初心者
【ソフトウェアテスト】直交表/ペアワイズ法 ②
直交表そのものについては直交表/ペアワイズ法 ①で記載しています。この記事では主にペアワイズ法についてまとめます。ペアワイズ法は組み合わせテスト技法の一つであり、直交表で考慮した各因子に想定されている水準が均等に分布するという条件を緩和し、各水準の組み合わせが少なくとも1回以上出現するようなペアを選択することで、直交法そのものよりもテストの粒度を粗くしてテストケース数を抑える手法です。
テスト(運用・保守・サポート)
関連タグ
カテゴリ別人気記事
もっと見るテレワーク関連人気記事
2023年10月02日
製造・コーディング(PG/フロントエンド)2023年07月18日
アーキテクト・技術選定(PG/バックエンド)2023年10月26日
テスト(運用・保守・サポート)2023年11月17日
学習・スキル2023年01月09日
詳細設計(内部設計)(インフラ)
週間人気記事
もっと見る【初心者向け】Packet Tracerでネットワークを学ぶ(NAT)
NATとはNetwork Address Translationの略称でIPアドレスを変換する技術です。 インターネットに接続する際にプライベートIPアドレスをグローバルIPアドレスに変換します。
詳細設計(内部設計)(インフラ)
GitHubのReadmeをMarkdown記法で書く
Markdown記法は、プレーンテキストに特定の書式を付けることで、簡単にWebページやドキュメントを作成するための記法です。Markdown記法は、文書の見た目を整えるためのHTMLタグを記述する必要がなく、テキストファイルとしても読み書きが容易であるため、多くの人々によって広く使用されています。
プロジェクト推進・管理(PG/バックエンド)
【これからJP1に触れる人向け】JP1とは
開発プロジェクトに携わる際にJP1というツールに触れたことはあるだろうか。JP1は開発工程、特にテスト作業においては非常に利便性の高いツールである。この記事ではまだJP1に触れたことがない人向けにJP1の概要やJP1を合う買う際に知っておくべき用語を取り上げる。
テスト(運用・保守・サポート)
【初心者必見】Python独学を通し、プログラミング入門についてまとめてみた
とあるきっかけからPythonに関心を持ちまして、手探りですが勉強をしてみました。 まだ入り口に片足踏み込んだ程度ですが、プログラミング初心者にとってはその難しい「一歩」の助けになればと思い、記事にしました。 当記事では、ざっくりと ・使用した教材、感じた利点 ・学習のコツ、簡単に応用力を伸ばしていける工夫 について、書いていきます。 プログラミング学習のコツについても解説していくので、Python初心者に留まらず、プログラミング自体が初めての方にも参考になると思います。 ※注意点! ・本記事は、あくまで学習方法、コツについての解説です。Pythonって何? どうコーディングすればいいの? といった点に触れたものではありません。 ・本記事における学習ラインは、タイトルに「入門編」と書いた通り、変数の概念や条件分岐や繰り返し文といった初歩の初歩までです。機械学習やデータ分析といったディープな部分までを補完しうるものではありません。
製造・コーディング(PG/バックエンド)
