ウィリアムのいたずらの、まちあるき、たべあるき

ウィリアムのいたずらが、街歩き、食べ物、音楽等の個人的見解を主に書くブログです(たま~にコンピューター関係も)

機能要求が中心の場合はHTML5、非機能要求が中心の場合はネイティブ

2012-12-06 10:17:58 | そのほか
ここの記事

HTML5推進派のFinancial Times、ネイティブアプリに回帰したFacebook、それぞれの思惑は
http://topics.jp.msn.com/digital/mobile/article.aspx?articleid=1550277


あ~なんか、会話がかみ合ってないような気が・・・

まず、HTML5とネイティブの違いは

  ・HTML5はGUIに凝った場合、レスポンスタイムの保証はない
   また、表現力の制限がある可能性がある→使い勝手の問題
   ネイティブアプリは、HTML5よりは最適化できる

  ・HTML5だと、処理はJavascriptで書く。このJavascriptの
   実行スピードに左右されるので、レスポンスタイムの保証はない
   ネイティブアプリは、HTML5よりは最適化できる

つまり、HTML5と、ネイティブアプリの問題点は、非機能要件を重視するかどうかにある。
非機能要件(使い勝手やレスポンスタイム)が重視される場合には、
ネイティブアプリを選択することになる。
これが、非機能要件の中の「性能」を重視したFacebookのケース

一方、非機能要件があまり重視されないのであれば、FTのように、
HTML5で書いたほうが、リッチコンテンツを作りやすいので、向いている。

つまり、判断基準は

    機能要求が中心の場合はHTML5
    非機能要求が中心の場合はネイティブ

になると思われる

このことは、昨日書いた


プログラミングの自動化と設計の再利用、どっちが効率的?
http://blog.goo.ne.jp/xmldtp/e/7f57644e2b8966b3dfe4b4a50a170409


でもいえることで、

    機能要求が中心の場合は、自動化がいけそう!
    非機能要求が中心の場合は、う~ん

になると思われる。

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Hadoopとの連携を実現したCOBOL→富士通、売り方間違ってる!

2012-12-05 17:10:37 | AI・BigData
ここのプレスリリース


世界初! Hadoopとの連携を実現したCOBOL「NetCOBOL V10.5」を販売開始
並列分散処理により、バッチ処理時間を従来の約18分の1に短縮
http://pr.fujitsu.com/jp/news/2012/12/5-1.html


あ~なんで、胡散臭いビッグデータに絡めちゃうんだろうなあ・・・
単純に、
「夜間バッチが早くなりますよ!」
「夜間バッチのマシンがリプレースできますよ」
だけで、インパクトあるし、売りやすいだろうに・・・

それによって、夜間バッチの人員削減や、集中化ができれば大きな意義がある。
そっちによる経費削減とかのほうが、
ビッグデータとかいう海のモノとも山のものともつかない物を
売るのより、売りやすいはず・・・

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プログラミングの自動化と設計の再利用、どっちが効率的?

2012-12-05 13:02:54 | Weblog
設計さえしてくれれば、プログラミングは自動的に行うという
ようなツールがある。
CakePHPのbakeなども、その一種と考えられるか・・・




しかし、これらのモノの注意点がある。

「設計さえしてくれれば」

の点。実は、設計工程に時間がかかるのだ。

とくに、プログラミングの自動生成において、bakeのように、

DBからモデルを作り、
そのモデルから、コントローラー、ビュー(画面)を作成していく

ものに関しては、DBと画面が一致していれば簡単に作れるが、
RDBの場合、正規化するので、必ずしもそのような構造にはならない。
(テーブルは正規化して分割され、それを結合してコントローラーができ、
 画面につながる)




むしろ、画面設計のときにHTMLで作成して、ボタンをクリックすると
遷移するようにして、画面をHTMLベースで完成させてしまい、
それをプログラミングで再利用できるようにしたほうが良い。

つまり、設計の再利用。

現在のフレームワークは、こちらのほうもできるようになっている
(Cakeだと、bakeを使えば上述の方法になるが、使わないで、
 画面から作っていってもかまわない。Zendもそう)

この場合、モデルの部分は、サーバー側で作っておいて、コントローラー
で画面に出力するか、ajaxとしてREST形式で送るかを判断することになる。




設計ができればというのは、設計まで待ってしまう。
そういう意味では設計の再利用のほうが効率的に見えなくもないが、
どうなんだろう・・・


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サンダーバードの勝手に絵文字変換!

2012-12-05 10:41:04 | Weblog
おお、勝手に絵文字に変換していたのか、Thunderbird!

以下のメールを、

自分の宛先に送り、さんだーばーどでみると、

となる。

:-)を、絵文字に勝手に変換してくれているのね。

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MapReduceのユニットテスト MRUnit

2012-12-04 13:06:58 | AI・BigData
へえ~、そんなのあるんだ・・・

Unit Testing Hadoop MapReduce Jobs With MRUnit, Mockito, & PowerMock
http://www.infoq.com/articles/HadoopMRUnit



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adobe「CS3」「CS4」ユーザーはご注意 アップグレードは年内まで

2012-12-04 11:57:30 | Weblog
2013年1月1日からCS6のアップグレードはCS5、CS5.5のみになるみたい・・
でも、それまでは、今までのポリシーである3バージョンつまり、
「CS3」「CS4」もやっているので、2012年12月31日がタイムリミットらしい


アドビ「CS3」「CS4」ユーザーはご注意 アップグレードは年内まで
http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1212/03/news107.html



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WiMAX使って、電話って、できるんだろうか?

2012-12-03 13:40:51 | Weblog
ガチャピンのWiMAXの広告、ネットの限界にNO
みてて思ったんだけど、「WiMAX使って、電話って、できるんだろうか?」

つまり

  PCのソフトフォン(スマホだと、ソフトフォンに相当するアプリを作る?)
      ↓ ↑ 音声データをネットでおくる
       WiMAX
      ↓ ↑ ネット経由で
     受けるサーバー
      ↓ ↑ 
     PBX(Asteriskとか)
      ↓ ↑
     電話回線




みたいなかんじのこと。
このPBXが、社内だったら、社内電話は安くあがりそうだし、
PBXが電話会社(キャリア)だったら、ケータイのトラフィックをそんなにあげなくていい

・・・ってこと以上に、

この方式だったら、NTT東や西が、ケータイに参入できないのかしら?
どこも(いやしゃれじゃなく、いやしゃれだ)携帯の回線使ってないし・・・

それとも、なんか法律で規制されてるのかなあ・・・


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大学の使命は、社会に出て役立つ実践的な教育をすることなのだろうか?

2012-12-03 09:16:40 | AI・BigData
組織・・うんたらかんたら~(経営学関係)の
授業の宿題を、ここでやってみる
のつづき。これが最終回。

自分へのメモ
いままでのURL

http://blog.goo.ne.jp/xmldtp/e/ca272af0a9f3ac586c0354a8688d966f
http://blog.goo.ne.jp/xmldtp/e/71c139f996c701da813184781e5116c3
http://blog.goo.ne.jp/xmldtp/e/50ededbe8d365cf8d4551355aa5e7680
http://blog.goo.ne.jp/xmldtp/e/2f6c132dd5534f18ed51585c1eed2b8c




【授業前(から先生は来ている)】

先生が行ってきた、東日本大震災の現状の写真
  ・仮設住宅
  ・震災復興住宅が建つところ
  ・大槌町
  ・山田駅?(線路もないけど)
→東京大学の新宅先生とか、経済学部が、なにか始めているらしい。


【授業内容】
人材に関して
  リーダーシップ
    みすみ:PM理論など
  学習
    経営学習論
    経験学習(コルブ)
    コンピテンシー学習
    SECIモデル
  組織と人材に関するその他の観点
    組織文化
    組織変革
    組織開発
    人的資源開発

【フロアからの質問】
Q:コンピテンシー学習において、概念化による学習は「実践経験」を
 基にしている。これは、コルブの経験学習においても言える。

 このように、学習は経験に基づいて行われるとした場合、大学における
 学習は、どのように考えたらよいのだろうか?

 ひとつの考え方は、大学において実践経験はつめないので、早く
 就職したほうがいいという考え方もありえる

 ほかの考え方として、大学で実践教育を積ませようとしてPBLを
 行うという教育が、大学の情報学科などで行われている。

 さらに、野中先生は、ビジネスモデルイノベーションの中で、
 実践においては、形式知と暗黙知を統合した実践知が大事で、
 これをはぐくむものが教養である
 となると、大学で教えるのは、「教養」であろうか?

 先生のお考えをコメントいただきたい。

-----------

A:ここで、「教養」と言う言葉に注意したい。

 教養は2つの意味がある。
   一般に言った場合は、カルチャーである。
  しかし
   大学が言う教養は、リベラルアーツをさす。

  ここで、大学の発展を考えると、昔は、法学、医学など、実務教育
 に結びついたものから起こったが、その後、天文学など、
 実務とか離れて自由な(リベラル)学問(アーツ)が教育される
 ようになった。
 その後、大学は実務よりのことを教えた、教えすぎた。
 その反動が、野中先生の言うように、「教養を教えろ」ということに
 なるのであろう。

 大学で実践を教えようとしても、限界がある。
 むしろ、実践を教えるのは、専門学校の役割であろう。
 大学では、実践ではなく、ディシプリンを教えるべきである。
 すなわち、学問がもつ固有の対象と固有の方法論である。

 そして、大学では、それらのディシプリンを「実務にとらわれず」
 幅広く学ぶことができることが重要である。

-----

【授業を終わって】

(Q&Aのつづき)
つまり、大学では、「実務にとらわれない」方法論、問題解決手法を
幅広く学ぶことにより、実践上の問題解決に際して、規制の枠を
飛び越えた問題解決ができる。これが実践知であり、そのためには、
「実務にとらわれない」方法論つまり、ディシプリンを幅広く知る
必要があり、そのために教養が重要となる。

授業のはじめに見た、東日本大震災の状況は、現代の実務の知識
(地方自治体の行政システム)だけでは、問題解決が難しいこと
が理解できる。更地にはなるが、そこから先、何をどう組み立てて
いけばいいか、そのための合意形成はどのように行うのかは、
行政システムだけでは解決できない。

 そのため、それらの問題を解決する新たな知の創造が必要であり、
その知が創造できる基盤となるのが、大学の幅広い問題解決の方法論
(教養)と、それら知識を組み合わせて、問題解決を行う優秀な学生
である。

 そういう意味で、東京大学経済学部の新宅先生のところが、
震災の問題解決をしようとしている?ことは注目に値する。

・・・って、他人事なことで、いいんかい?
うちの大学もなんかしないと・・・
(してるのかな?たぶん??)

------

このシリーズ、おしまい。

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ウォーターフォールはグループでいいけどアジャイルはチームっぽくなる?

2012-12-02 10:03:32 | Weblog
組織・・うんたらかんたら~(経営学関係)の
授業の宿題を、ここでやってみる
のつづき。授業が2回分たまってしまったので、
まずたまった1個目(2週間前)の授業を書いてみる
その後、昨日の授業について




【授業前(から先生は来ている)の問いかけ】

武井咲と剛力彩芽は同じ事務所だけど、
事務所は、どのように仕事を振り分けているのだろうか?

【授業内容】

ガルブレイズの5つの要素(戦略、構造、プロセス、報酬、人材)にそって

・戦略の説明
 ミンツバーグ10学派
 沼上:戦略計画、創発、ポジショニング、経営資源、ゲーム

・構造・プロセス:組織デザイン
  組織形態(構造)
    チーム:
      分業の方法をとらず、
      オープンな情報交換とメンバーの相互作用を重視
      メンバーはそれぞれの分野で高度な専門性をもつ
      目標達成に対する強いコミットメント、
      メンバーの出入りが比較的オープン
     チームはたんなる人のあつまり(グループ)とは違う
  組織デザインを行う際に
     戦略、業務、人材の観点から組織のありかたを検討

・報酬・人材:行動論(組織の中の個人)
  ロビンスの組織行動論
  個人の生産性
  個人に関する基本的な4つの理論観点
    価値観
    態度
    認知:帰属理論
    学習
  パーソナリティ:ビッグファイブ
  感情

【授業を終わって】
 ウォーターフォールはグループでいいけど
 アジャイルはチームっぽくなるのかも?




今回は、あんまり、コンピューターに関係なかった・・・

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結局、情報システムは、たった2つのことしかない

2012-12-01 02:10:09 | Weblog
1つは、入力から出力まで、無理のないシステムを作ること
もう1つは、金が儲かるデータを蓄えること。

前者は、フローであり、アルゴリズムの問題
後者は、ストックであり、データ構造の問題

ビッグデータってのは、金が儲かるか判らないデータをむやみに蓄えている。

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