2021年12月1日、「AWS re:Invent」において「Amazon DevOps Guru for RDS」が発表されました。この新機能はAmazon Auroraの利用者が増加し、さらに多様化・複雑化するアプリケーションで発生している性能問題を迅速に解決するために提供するものです。
【参考】：[Amazon Aurora 内のパフォーマンスおよび運用に関する問題を自動的に検出して診断する、機械学習を利用した機能である Amazon DevOps Guru for RDS の発表](https://aws.amazon.com/jp/about-aws/whats-new/2021/12/amazon-devops-guru-rds-ml-powered-capability-amazon-aurora/)

Amazon DevOps Guru for RDSは機械学習ベースの機能として、データベースの問題の検出・診断を自動的に行います。**サービス利用により従来数日かけて実施した解析作業が、数分に短縮され解決可能にしたもの**です。

Amazon DevOps Guru for RDSは*Amazon DevOps Guruの追加機能として提供され、料金もAmazon DevOps Guru料金から追加されることなく利用できます*。

### Amazon DevOps Guru for RDSの提供リージョン

Amazon DevOps Guru for RDSサービスは、**米国東部（バージニア北部・オハイオ）、米国西部 （オレゴン）、欧州（フランクフルト・アイルランド・ストックホルム）、アジアパシフィック（東京・シンガポール・シドニー）の主要リージョンで開始しています**。近日中に他のリージョンからも提供されていく予定です。

Amazon Auroraとは、**AWSのクラウド向けリレーショナルデータベースです**。MySQL・PostgreSQLと互換性を持っており、Amazon Relational Database Service（RDS）によるフルマネージドサービスとして提供されています。

特徴としては、*性能と拡張性に優れていること・高可用性と耐久性が高いこと・安全性が高いこと*が挙げられます。結果として標準的なMySQL データベースと比較し最大5倍、PostgreSQL データベースと比較し最大3倍のスループットを実現していることが公表されています。
【参考】：[Amazon Aurora](https://aws.amazon.com/jp/rds/aurora/?aurora-whats-new.sort-by=item.additionalFields.postDateTime&aurora-whats-new.sort-order=desc)

Amazon RDSは「Amazon Relational Database Service」の略です。メモリ・パフォーマンス・I/Oのバランスや用途に応じてデータベースインスタンスを選択できます。具体的には、Amazon Aurora・PostgreSQL・MySQL・MariaDB・Oracle データベース・SQL Serverの6種類のデータベースエンジンから選択することができます。

最適なデータベースエンジンを選択することで、**必要な管理タスクを自動化し運用負担を低減しながらアプリケーション作業に注力することができます**。そのため既存データベースの移行を簡単に進めることができます。料金も低額に設定されており、利便性を高めています。
【参考】：[Amazon RDS](https://aws.amazon.com/jp/rds/)

SQL Serverとは？基礎情報から構築までの手順を解説！

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PostgreSQLとは？MySQL・Oracleとの違いを解説

Amazon DevOps Guruとは、*運用時の問題を解決するために機械学習を利用して問題点を自動検知するサービス*です。2020年のre:Inventで発表されました。

Amazon DevOps Guruでは蓄積データと運用時の動作の状況を指標と比較し、今後予測されるサービス停止や中断を未然に防ぎ運用時の可用性を向上させます。加えて、**問題の推奨解決方法を提示するため、専門知識を持たない場合でも効率的なサービス運用が可能です**。
【参考】：[Amazon DevOps Guru](https://aws.amazon.com/jp/devops-guru/?nc=sn&loc=0&refid=ha_jp_awssm-1785_2up_tmt_v2_b_jp_2up)

Amazon DevOps Guru for RDSは、**Amazon DevOps Guruをデータベースサービスに適応させたものです**。通常データベースの問題解決は幅広い専門知識が求められます。Amazon DevOps Guru for RDSは機械学習を用いてデータベースの性能問題や運用上の問題をモニターし、必要な解決策を提示します。
【参考】：[Amazon DevOps Guru for RDS](https://aws.amazon.com/jp/devops-guru/features/devops-guru-for-rds/)

Amazon DevOps Guru for RDSのサポートするデータベースサービスは、Amazon AuroraのMySQL互換エディション・PostgreSQL互換エディションとなります。今後Amazon RDSデータベースエンジンの追加サポートが予定されています。

### Amazon DevOps Guru for RDSの仕組み

Amazon DevOps Guru for RDSでは、データベース性能に影響を与えるパフォーマンス指標をモニターし、異常の有無を識別します。具体的には、Performance InsightsのキーメトリックであるDB Loadを秒単位で収集し、以下の指標を識別します。

・*平均アクティブセッション*
　DBエンジンにクエリ実行しているセッションの接続数を用います。

・*平均アクティブ実行*
　経過時間当たりのクエリ合計実行時間から算出します。

・*ディメンジョン*
　待機イベントや上位のSQLからボトルネックの要因を診断します。
【参考】：[新機能 – Amazon DevOps Guru for RDS が ML を使用して Amazon Aurora 関連の問題を検出、診断、解決](https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/new-amazon-devops-guru-for-rds-to-detect-diagnose-and-resolve-amazon-aurora-related-issues-using-ml/)

**異常の分析・診断結果はDevOps Guruコンソールに表示されるほか、必要に応じて通知機能によりすみやかに必要なアクションを実行することができます**。

### Amazon DevOps Guru for RDSの開始方法

開始方法は、**最初にAmazon RDSコンソールでAmazon RDS Performance Insightsを有効化します。続いてAmazon DevOps Guru コンソールでDevOps Guru を有効化します**。
【参考】：[Working with anomalies in DevOps Guru for Amazon RDS](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/devops-guru/latest/userguide/working-with-rds.html)

もしPerformance Insightsがデータベースインスタンスに設定されていない場合は、以下の方法で通知・設定変更ができます。

・*ダッシュボード*
Amazon RDSコンソールのリソース別Insightsのビューで、Performance Insightsが未設定であることが表示されます。

・*Insights*
RecommendationsのセクションでPerformance Insightsの設定変更が可能です。

・*Settings*
Amazon RDSセクションから、Amazon RDSコンソールを用いてPerformance Insightsの設定変更が可能です。
【参考】：[Enabling DevOps Guru for RDS](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/devops-guru/latest/userguide/working-with-rds.enabling.html)
【参考】：[Performance Insights の有効化と無効化](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/USER_PerfInsights.Enabling.html)

### Amazon DevOps Guru for RDSの作業の流れ

Amazon DevOps Guru for RDSではAmazon DevOps Guruの仕組みを用い、作業設定します。具体的には以下のような作業分類がされています。

・*分析カバレッジの選択*
AWSアカウント全体やAWS CloudFormationスタックを指定します。

・*データソース連携*
Amazon CloudWatch・AWS Config・AWS System Manager Ops Center・AWS CloudFormation・AWS X-Rayやパートナー監視ソリューションからデータを取り込み分析を開始します。

・*Amazon DevOps Guruによる分析*
機械学習モデルを用い、これまでの20年以上のAWS運用経験に基づいた運用データについて定常時・異常時の各種指標や関連イベントを分析します。そして今後発生し得る異常動作や障害を予測し運営者へ報告するとともに、想定解決策を提案します。

・*運用サービス連携*
AWS Systems Manager Ops Center・Amazon Simple Notification Service（SNS）や各種運用サービスと連携し、統合運用が可能です。

## 一層複雑化するデータベース性能問題を解決する有効な新機能です

近年クラウド利用は増加が顕著であり、アプリケーションの利用は高度化・複雑化がますます進んでいきます。特にデータベースは利用アクセスパターンが多岐に渡り、性能分析に時間を要する傾向が高まっています。

Amazon DevOps Guru for RDSは**数日かかる解析・分析作業を数分で検出し推奨解決策を提示してくれます**。クラウドの最適運用への一歩として新機能の情報収集を進めましょう。

Amazon DevOps Guru for RDSは機械学習を用いた問題解決手法で、データベースの性能問題を数分で解決するものです。ここでは、re:Invent 2021で発表されたばかりのAmazon DevOps Guruの新機能を解説していきます。

Amazon DevOps Guru for RDSは、Amazon DevOps Guruの追加機能です

データベースの性能問題を機械学習ベースの本機能を利用し、数分で解決します

解析・分析を自動実行し推奨解決策を提示するため、自動化運用が可能です

新機能Amazon DevOps Guru for RDSを解説！

## 「Project Neo」は「OutSystems」の進化系の開発コード名

OutSystems社が2021年11月17日に、同社の**ローコード開発プラットフォーム「OutSystems」の次世代版「Project Neo」を発表しました。**このProject Neoは、コンテナやクラウドを活用し、マイクロサービス化をして展開を図る予定です。

このProject Neoが私たちエンジニアの仕事にどう影響してくるのかを知るために、この記事では、ローコード開発とは何か、OutSystemsは何者なのかなど、皆さん方の素朴な疑問に答えていきます。

**「Project Neo」は、ローコード開発プラットフォームで世界最大のOutSysyems社の製品である「OutSystems」の進化版**です。既存のOutSystemsはWindows Server仮想マシン上で動きますが、Project NeoはLinuxコンテナ・Kubernetesを利用し、Amazon EKS上で動作します。

また、開発プラットフォームはマイクロサービス化され、プラットフォームはサービスごとに分割されます。現行製品のOutSystemsは今後も併売されるため、結果として*AWSクラウド利用はProject Neo、オンプレミス利用はOutSystems*といった選択になっていくでしょう。

現行のOutSystemsとProject Neoの違いをまとめると、以下の通りです。

*サービス名　　　　「OutSystems」     　　　　　　　「Project Neo」*
データベース　　：　Oracle DB・SQL Server　Amazon Aurora PostgreSQL
データ格納先　　：　あらゆるRDB                  Amazon S3、Amazon DocumentDB
セキュリティ　　：　非統一　　　　　　　　　 コンテナスキャニング、AWS WAF
リージョン　　　：　限定　　　　　　　　　　  AWSのグローバルなルーティング利用で広範囲
Webコンテンツ　：　ユーザー任せ　　　　　　  CDN活用により世界規模に対応
遠隔監視　　　　：　　　－　　　　　　　　　  Open Telemetry標準準拠の監視機能

以上のように、**Project NeoはベースをOutSystemsとしながらも、AWSとの連携によって、可用性・スケーラビリティ・セキュリティ・運用性などで進化をしています。**

*【参考】：[コード名Project Neo](https://www.outsystems.com/platform/project-neo/)*

ここまで、Project Neoについてご紹介してきましたが、Project NeoのベースとなっているOutSystemsと、その開発元であるOutSystems社の概要について見ておきましょう。

**OutSystems社は2001年にポルトガルで設立されたソフトウェア企業**で、現在は米国マサチューセット州のボストンに本社を構えています。世界11カ国にオフィスを構え、日本ではOutSystemsジャパンが設立されています。OutSystems社はCISQ（ITソフトウェア品質コンソーシアム）のメンバー企業でもあり、ITソフトウェア業界では発言力を有しています。

冒頭でも紹介した通り、OutSystemはローコード開発プラットフォームで、高速開発を実現してくれます。一言で言えば、**OutSystemはシステムの設計からデプロイ、運用までが1つになったサービス**です。OutSystemsはコードを書く必要はほとんど無く、モデル（GUIで作成する設計書）を作成するだけで自動的にコード（C#）が生成されます。

個人でも試せますので、興味のある方は無料トライアルにエントリーしてみると良いでしょう。
*【参考】：[OutSystems無償トライアル](https://www.outsystems.com/ja-jp/)*

**OutSystemsは大手企業を中心に数多くの導入事例**があり、同社のサイトで公開しています。海外では大手保険会社の「AXA」や世界最大の人材サービス会社「randstad」など名だたる企業が導入をしています。国内でもすでに400社を超える企業が採用しているなど、注目度が高まっています。

*【参考】：[海外導入事例](https://www.bluememe.jp/outsystems/product/case-studies-all-overseas.html)*
*【参考】：[国内導入事例](https://www.bluememe.jp/outsystems/product/case-studies-all-japan.html)*

ローコード開発のツールはいくつかありますが、ここではOutSystemsが特に優れた面（強み）について見ていきましょう。

OutSystemsは*管理機能を重視しており、Active DirectoryやLDAP、さらにはAzureADなどと連携*し、アプリケーションの構成管理、権限管理などを行えます。

OutSystemsはユーザーの*既存システムとの連携に加え、追加設定を必要とせずに400以上のシステムと連携が可能*です。この連携でも、基本的にコーディングは必要ありません。

OutSystemsはAIツールを搭載し、反復タスクを除去してくれます。また*変更管理やレビュープロセスを自動化してくれるため、変更作業が簡単かつ迅速*に行えます。

OutSystemsでは**これまでのようなハンドコーディングが不要**となり、プロセス設計・インターフェース設計・ロジック設計・データ設計の4つのレイヤーの設計を行うだけでソフトウェアが自動生成されます。

OutSystemsがローコード開発のプラットフォームであることは説明しましたが、ではローコード開発とは何なのでしょうか？ローコード開発にはどんなメリットやデメリットがあるのかについても見ていきましょう。

### 最小限のコーディングによるソフトウェアの開発

ローコード開発とは、その名の通り**最小限のコーディングだけでソフトウェアの開発が行える手法や支援ツール**を指します。アプリケーション開発では、設計以外に大きな工数を取られるのがプログラムのコーディングですが、ローコード開発では圧倒的に少ないコードでアプリケーション開発ができます。

では、これらのメリット・デメリットを具体的に見ていきましょう。

**ローコード開発の目的は、ソフトウェア開発の工数削減とハードルを下げること**にあり、ローコスト開発のメリットは以下の通りです。

1.システム開発工数の削減、納期短縮
2.システム開発に関わるコストの削減
3.エンドユーザーによるシステム化の支援

特に3.は大きな意味があると考えられます。エンジニア不足が叫ばれる中、ローコード開発を採用すれば、ある程度ITリテラシーのあるユーザーであれば内製化が可能な点です。

### ローコード開発のデメリット

ローコード開発は予め機能が決められています。ツールとして用意されているテンプレートやパーツはそれら機能と紐づいているため、テンプレート利用だけでは設計が難しい場合には、別途設計やプログラミングを行う必要があります。あるいは、自動生成されたソースを解析し、直接修正するケースも想定されます。

この**自由度の低さは、ローコード開発の最大のデメリット**です。

### ローコード開発で必要となるスキル

ローコード開発によって、プログラミングのコーディング自体は大幅に減りますが、逆に上流工程であるシステム設計の精度が問われます。ローコード開発によって必要となるスキルは以下の通りです。

**▪業務分析スキル**
ローコード開発では、コーディング以外にシステム設計フェイズも一部自動化、合理化がされますが、*経営分析・業務分析・ユーザーニーズ分析は省略できません*。この要件分析を疎かにすると、自動生成されるソフトウェアの出来栄えにも悪影響があります。

**▪業務中心のデータ思考能力**
有効なアウトプットを得るには、必要なインプット・有用なインプットの設計が前提です。この有効なアウトプットを決める上では、*システム側の視点ではなくユーザー視点*が欠かせません。業務中心のデータ思考能力が今まで以上に求められます。

Project NeoはOutSystemsの進化系であり、Project Neoのリリースも2022年が予定されているため、まだその詳しい仕様を知ることはできませんが、**OutSystemsの現状から浮かび上がる課題**は以下の通りと考えられます。ただし、以下の課題は普及度合いや時間の経過によって解消していく可能性が高いため、参考程度に理解しておいてください。

OutSystemsは日本語対応が十分とは言えませんので、1度に詳細を把握することは難しいでしょう。ブラウザの自動翻訳機能を使えば、英文マニュアルでもある程度は使えますが、*専門用語の誤訳や、的外れの可能性があるため、英語に強いエンジニアを確保した方が近道*です。

### 日本国内にコミュニティが少ない

OutSystemsは急速に日本国内にも導入が進み始めていますが、OutSystemsに関する日本語のコミュニティが少なく、**サポートを得るには「OutSystems」のパートナー企業やディーラーの有償の導入支援が必要**です。中小企業ではこれが導入のハードルとなりかねません。

## 「Project Neo」の可能性とエンジニアとしての関わり方

日本は「2025年の崖」問題を抱えたままです。新型感染症が懸念される中でDX推進プロジェクトの開始を止めた企業もあり、時間的な余裕は無くなりつつあります。このため、**問題解決に「Project Neo」が採用される可能性はさらに高まっています**。

エンジニアの皆さんもOutSystemsやProject Neoを採用した開発プロジェクトに関わる機会があるかもしれません。ローコード開発というと、うさん臭く感じたり、エンジニアの敵だと考えたりする人もいるかもしれませんが、*逆にローコード開発を使いこなせるエンジニアが重宝される時代がやってくる*可能性もあります。

これを機会に、ローコード開発に関する理解を深めてみてはいかがでしょうか。

OutSystemsは同社のローコード開発プラットフォーム「OutSystems」をベースに、コンテナとクラウド活用の次世代版「Project Neo」を発表しました。このProject Neoの概要やメリット、将来性などエンジニアの方に役立つ情報を提供します。

「Project Neo」はローコード開発プラットフォーム「OutSystems」の進化版でAWS連携により大きく強化されている

「Project Neo」により、開発の負荷は軽減するが、エンジニアは今まで以上に業務分析やデータ思考能力が求められる

「Project Neo」は日本のDX推進における「2025年の崖」問題解消のツールとして期待が高まると思われる

「Project Neo」は2025年問題を解決する？ローコード開発の革命

## 最新の統合開発環境「JetBrains Fleet」が発表されました

**JetBrains社は公式サイトにて、最新の統合開発環境「Fleet」を開発中であることを発表しました。**本記事では公式情報に基づき、Fleetが持っている機能と料金形態について分かりやすく解説していきます。

【参考】:[JetBrains Fleet](https://www.jetbrains.com/ja-jp/fleet/)

*統合開発環境（以下、IDE）とは、ソースコードを書くエディタ機能・コンパイラ機能・デバッグ機能などを使用できるソフトウェア開発者向けのツールの総称です。*主なIDE製品として「Eclipse」「Visual Studio」「XCode」などがあります。

*JetBrains社は、チェコに本社を置くソフトウェア開発会社です。*我々ソフトウェア開発者に役立つツールを数多く開発しています。既にリリースされている製品として、IDE製品「IntelliJ IDEA」「PyCharm」やプログラミング言語「Kotlin」などがあります。

自分で記述したコードのビルドやデバッグにIDEを用いている方は多いですが、どうせなら使いやすいIDEを使って、効率よく開発に取り組みたいですよね。

Kotlinとは？Android開発において、Javaと比較したKotlinの特徴とは

*IDEは我々ソフトウェア開発者にとって使いやすく、所属しているプロジェクトでの開発に沿うものでなければ意味がありません。*多機能すぎても使い辛ければ無意味です。

最新のIDEであるFleetは、どのような機能を持ち、システム開発をどれほど効率化してくれるのでしょうか。以下で詳しく解説します。

### 軽快なエディタモード/多機能なスマートモードの切り替えができる

JetBrains社がこれまで提供してきたIDE「IntelliJ IDEA」は、とても高機能なIDEです。それゆえ、起動に時間がかかるという問題点がありました。ちょっとしたメモを残したい時などにわざわざIntelliJ IDEAを開く方は少なく、代わりに専用のテキストエディタを使用していた方が多いのではないでしょうか。

**一方で、最新のFleetは1つのIDEであるにも関わらず、軽量なテキストエディタモードと高機能なスマートモードを切り替えて使用することができるようになりました。**

テキストエディタモードからスマートモードに切り替えた場合、Fleetはバックエンドで動いているコードエンジン「Language Server」と接続されます。*この状態だと「ソースコードの補完」「メソッド定義への移動」「コードの品質チェック」等が使用でき、開発作業がよりスムーズになります。*

軽いメモをしたくなった時にも、アプリ開発をしたい時にも、Fleetだけあれば事足りる未来がいつか来るかもしれません。

### スペックが低い端末でも高速で開発できる

これまでは、スペックが低いローカル端末で高機能なIDEを使おうとすると、ビルドに時間がかかってしまい開発効率が落ちることが度々ありました。会社に端末のスペックアップを交渉しても取りあってもらえず、泣く泣く長いビルド時間を待ちながら開発した経験があるという方も少なくありません。

どんな端末からも効率良く開発を進められるように、Fleetでは分散アーキテクチャを採用しています。**具体的には、JetBrains製のリモート開発環境「Space」と接続し、リモート開発環境上でビルドやデバッグを実施することができます。**

【参考】: [JetBrains IDE 向けの Space クラウド開発環境](https://www.jetbrains.com/ja-jp/remote-development/space-dev-environments/)

Spaceは、リモートでの開発効率化のため開発された複製可能な開発環境です。内部ではDockerコンテナが作動しています。

**Fleetは数多くのプログラミング言語に対応しています。**

現在対応している言語は「Java」「Kotlin」「Python」「Go」「JavaScript」「Rust」「TypeScript」「JSON」です。また、今後対応が予定されている言語は「PHP」「C++」「C#」「HTML」です。

## Fleetがクラウド開発環境「Space」を用いるメリット

上記でも述べたように、Fleetはクラウド開発環境であるSpaceと接続し、どのような端末からでも効率の良い開発を実現します。

以下に、Spaceを用いた開発のメリットを挙げます。

*開発環境がDockerコンテナで提供されていない場合、チームへの参画者は自分の端末で直接開発環境を整えなければいけません。*そのプロジェクトで用いられているプログラミング言語やデータベースクライアント等、複数のミドルウェアのインストールが必要です。

**Spaceでは、Dockerで環境が提供されていることにより、Dockerfileを書き換えるだけですぐに開発環境が整います。**これにより、環境構築工数の削減が期待できます。システムが長く使われ、使用言語のバージョンアップが必要になった際も、既存の環境を捨てて新しい環境をすぐ再構築できます。

また、MacやWindowsといった開発端末間の差異を気にせず、メンバー間で統一された環境を使って開発に取り組めるのも、大きなメリットです。

### 開発環境をメンバーと共有できる

**Spaceでは、現在開発中の機能の開発環境リンクを取得し、チームメンバーに共有することができます。**コードを書いたら、開発チームはそのコードの品質を担保しなければいけません。この機能はそういった場面で効果を発揮します。

開発環境リンクを受け取ったメンバーは、手動による動作確認を実施し、テスト結果を開発者にフィードバックすることができます。*これにより、バグの早期発見および品質向上が期待できます。*コードレビューや単体テストではバグを検知しきれないような細かい修正に対して、メンバー間でのダブルチェックを手軽に行えるようになりました。

### Gitベースのリポジトリ機能が使える

**Spaceでは、さながらGitHubやAzure DevOpsのように、チームでの効率的な開発に必要となる機能を提供しています。**具体的には、下記のようなことが実現できます。

*ソースコードのバージョン管理*

*継続的インテグレーション/継続的デリバリー機能*

【参考】: [ソフトウェア開発 - 機能 | Space](https://www.jetbrains.com/ja-jp/space/features/software-development.html)

**統合開発環境としてのFleetを利用するための料金体系については、公式な発表はまだありません。**IntelliJ IDEAには無料版の「Community」と有償版の「Ultimate」が提供されていたことから、Fleetにも無料/有償版の区別がある可能性があります。

一方で、クラウド開発環境Spaceおよび、開発環境の利用料金については、以下のように料金体系が公開されています。

Spaceの料金形態はサブスクリプション型で、4種類あります。以下に、有効な1ユーザあたりの料金を示します。

*Organizationプラン*...2,300円/1か月

*Enterpriseプラン*...11,400円/1か月

**Free・Teamプランは、料金負担が少ない代わりに1ユーザが使用できる開発環境数に制限があります。**一方、Organizationプラン以上では1ユーザが無制限に開発環境を構築・複製することができます。ある程度大人数のチーム開発でSpace開発環境を有効活用するためには、Organizationプラン以上でSpaceを購入する必要がありそうです。

Spaceの料金形態および提供される機能に関して、詳細は以下をご確認ください。

【参考】: [Space Cloudの価格](https://www.jetbrains.com/ja-jp/space/buy/?billing=yearly#cloud)

### Spaceで用いる開発環境の利用料金

**Spaceを利用する際、サブスクリプション料金とは別に、利用する開発環境とストレージにも料金がかかります。**

以下は各環境を1時間利用した時にかかる料金です。

*Regularタイプ（4 CPU コア、8 GB RAM、40 GB ディスクドライブ）*...0.4ドル

*Largeタイプ（8 CPU コア、16 GB RAM、40 GB ディスクドライブ）*...0.8ドル

*Extra Largeタイプ（16 CPU コア、32 GB RAM、40 GB ディスクドライブ）*...1.6ドル

次世代IDE「Fleet」がJetBrains社から発表されました。Fleetは分散アーキテクチャを採用しており、ビルドやデバッグなどの処理をリモート開発環境上で行うことにより軽量化を実現しています。

リモート開発環境を使う上では、プランごとに異なる料金が発生します。

JetBrains社はIntelliJ IDEAに続く最新のIDE「Fleet」を発表しました

Fleetは分散アーキテクチャを採用しており、クラウド開発環境「Space」と連携することでチームでの効率的な開発を実現します

Spaceの利用にかかる料金はプランごとに異なります

Fleetとは？JetBrains社の最新IDEが革新的な理由

ControlFlagは巷で話題になっており名前だけは聞いたことがあるが、どういうツールなのか分からないという方も多いかと思われます。ControlFlagとは*どういったツールでどういう仕組で動いているのか*詳しく説明しましょう。

### ControlFlagは自動デバッグツール

ControlFlagはIntelが開発した*プログラミングのソースコードを自動でデバッグするツール*です。2021年10月25日に公開されました。ControlFlagの特徴は機械学習によってソースコードの異常パターンを自動検知していることです。

ControlFlagはオープンソースとして無料公開されており、**GitHubからインストール**することができます。ControlFlagは単純なタイプミスはもちろんのこと、NULLチェック漏れなどプログラマがミスしがちな箇所を検出することが可能です。

【参考】：[GitHub - IntelLabs/control-flag](https://github.com/IntelLabs/control-flag) 

PHPデバッグ用のインデックスや関数などを開発に活用する

### そもそも機械学習とは何か？

機械学習はコンピュータが大量のデータから自動で学習し、データのパターンやルールを検出するというものです。よく人工知能と機械学習は混同されますが*人工知能の1分野に機械学習があります*。

また、機械学習には大きく「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3つの学習方法があります。教師あり学習は正解のデータを予め機械に教える方法であり、機械は正解データと入力データを比較して判定を行います。教師なし学習は正解のデータを教えずに学習させる方法であり、何が正解か人間にも判断できないものの検出に有効です。

強化学習は出力結果に点数を付けていき、点数が高くなるように最適化しながら学習していく方法です。**ControlFlagはこの中で教師なし学習に該当**します。

ControlFlagは大きく*「パターンマイニング」と「異常パターンのスキャン」という2つのステップで動作*しています。パターンマイニングはコンピュータが機械学習トレーニングを行う段階のことであり、コンピュータにデータセットとなるソースコードを読み込ませ、パターンを認識させていきます。

異常パターンのスキャンは新規のソースコードを読み込む段階のことであり、**認識したパターンを元にソースコードに含まれる異常な表現にフラグ**を付けていきます。ControlFlagはこのような仕組みで動作しています。

ちなみに、ControlFlagは現状LinuxとMacで動かすことが可能です。パターンマイニングが終わっているデータセットが予め3種類用意されており、無料で活用することができます。データセットはそれぞれ動作に必要なメモリが異なるため、コンピュータのスペックに合わせて使い分けることが可能です。

### ControlFlagが従来のデバッグツールと異なる点

ControlFlagのような自動デバックツールは以前からありましたが、*今までのデバッグツールには機械学習が導入されていませんでした*。そのかわり、2つの手法のうちいずれかを用いて検出を行っていました。

1つ目が変異を用いた手法であり、ソースコードの問題箇所を書き直し、正常に動くまでテストを繰り返すという手法です。

2つ目が意味解析に基づいた手法であり、ソースコードの問題箇所を特定したらバグの箇所が本来満たすべき制約を考え、その制約が満たされるように書き直すというものです。

ControlFlagはこれらのやり方を用いておらず、**ソースコードのパターンを予めデータとして持っておき、それに従って自動デバック**を行っていきます。

ここまでControlFlagの機能について解説してきました。続いて、**ControlFlagを導入することの3つのメリットに**ついて解説します。*開発者側・経営者側双方のメリットをまとめた*ので、導入を検討している方は参考にしてください。

ControlFlagを使うことで*開発担当者の負担が減るメリット*がまず挙げられます。プログラマーは開発期間の間ずっとソースコードを書いている訳ではなく、ソースコードのデバッグにも多くの時間を費やしています。

Intelの指摘によると開発時間の50%をデバッグに使っているとのことです。ソースコードは1文字でも間違っていたら正しく動かないため、デバックは地道かつストレスのかかる作業と言えます。ControlFlagを導入しソースコードのバグを自動検出すれば、デバックにかかる時間が大きく減るでしょう。

特に日本では開発スピードの早さが求められる反面エンジニアの数が不足しており、長時間労働が発生するケースもあります。**デバック作業が効率化され開発担当者の負担が減るというのは、大きなメリット**と言えるでしょう。

### ソフトウェアのバグによる被害を防ぐ

ControlFlagによってバグを検出できれば、*重大なバグによる被害を未然に防げる可能性*があります。特に金融系などはバグによって障害が発生した場合、多大な賠償金が発生するケースもあります。

ソフトウェアは一度作って終わりではなく、ユーザーの要望に従って改良する必要があり、**改良する度にバグを生む危険性**があります。そのため、ControlFlagのようなデバッグツールが一般化されれば、特にお金が絡むシステムを開発する現場は助かるはずです。

### 企業にとっても予算の削減に繋がる

ControlFlagを導入することによって、*予算の削減に繋がるという企業側のメリット*もあります。Intelによれば、IT業界は2020年のソフトウェア開発費用のうち、**約半分の2兆ドルをソースコードのデバッグ関連に費やした**とのことです。これだけの費用が削減できれば、企業は新たな事業にチャレンジできる余裕が生まれる可能性もあるでしょう。

最後に、*ControlFlagの使い方について解説*します。インストールからソースコードの検査方法までの手順をまとめているので、**ControlFlagを試したいという方は参考にしてください**。

### GitHubからControlFlagをインストールする

ControlFlagはGitにあるためまずはGitをインストールする必要があります。**Gitは分散型のバージョン管理システムであり、1つのソースコードを複数人で修正するのに役立つもの**で、多くのエンジニアが使っています。Gitをまだ使ったことがない方は、yumコマンドなどを使ってGitをインストールしましょう。

その後、*以下のコマンドによってGitHubからControlFlagをインストール*します。

```git clone https://github.com/IntelLabs/control-flag.git```

次に、*ControlFlagのデータセットを取得*します。ControlFlagのGitHubには「Small」「Medium」「Large」の3種類のデータセットが用意されており、それぞれパターンマイニングが既に完了されています。使っているコンピュータのメモリ容量に合ったデータセットを選択し、ダウンロードしてサーバなどに設置しましょう。**とりあえずControlFlagの機能を試したいという方は「Small」でも問題ありません**。

次に、*ControlFlagでソースコードの検査*を行います。**以下のコマンドを入力**することでソースコードの自動検査が開始されます。

```scripts/scan_for_anomalies.sh -d <検査したいソースコードがあるディレクトリ> -t <training_data>.ts -o <検査ログファイルを保存する出力ディレクトリ>```

ソースコードの検査が完了すると、*指定した出力ディレクトリにログファイルがあり結果が書かれています*。**「Expression is Okay」と書かれているならソースコードに問題はない**ということになります。

## ControlFlagを導入すれば開発作業が効率化される

本記事では*ControlFlagについて解説*しました。ControlFlagの機能やメリット、使い方などがおわかり頂けたかと思います。ControlFlagを導入することでデバッグにかかる時間が減り、開発作業そのものに集中することが可能です。

こういったデバッグツールは従来からありましたが、**ControlFlagはintelが開発したということもあり注目を集めています**。デバッグツールが今後更に進化していけばより開発作業が効率化され、エンジニアは創造的な仕事に力を入れられるようになるかもしれません。ControlFlagに興味がある方は、まずは試しに1番小さいデータセットでどの程度の精度を誇るのか実験してみましょう。

プログラミング作業で意外と時間を取られるのがデバック作業です。本記事ではデバック作業を効率化できるControlFlagを紹介します。ControlFlagのメリットや導入方法についてまとめました。ControlFlagについて知りたい方はお読みください。

ControlFlagはIntelが開発したプログラミングのソースコードを自動でデバッグするツール

ControlFlagは機械学習によってバグの自動検出を行っている

ControlFlagによって開発担当者の負担が減るなどのメリットがある

ControlFlagとは何か？導入のメリットや使い方を解説！

クラウドサービスがスタートして10年余りですが、今では誰もが知るサービスとなりました。エンジニアの皆さんもクラウド選定やクラウド移行に関わる仕事をする方も少なくないでしょう。
そこで、IaaSやPaaSといった用語を頻繁に目にするかと思いますが、*IaaSやPaaSについて詳しく説明できる人、違いを理解している人*は意外に少ないようです。
エンジニアの皆さんがクラウドに対する理解を深められるよう、**IaaSやPaaSの違い、メリット・デメリットに加えてサービス例などについて解説**をしていきます。

*IaaSは（Infrastructure as a Service）の略称*で、「イァース」または「アイアース」と呼ばれています。**IaaSはコンピュータシステムの構築や稼動に必要な基盤（仮想マシン・デバイス・ネットワークなどのITインフラ）を、クラウドサービスとしてインターネット経由で提供**します。

IaaSは以前、HaaS（Hardware as a Service）と呼ばれた時期もありましたが、より大きな概念となって現在はIaaSと呼ばれるようになっています。

*PaaSは（Platform as a Service）の略称*で、「パース」と呼ばれています。
**PaaSはプログラムやソフトウェアを稼働させるための仮想マシン（サーバ）や、データを保管するためのストレージ、データベースや開発ツールなどのミドルウェアなどのプラットフォームをクラウドサービスとして、インターネット経由で提供**します。

クラウドサービスとしては前記のIaaSとPaaSに加え、SaaSがよく知られています。*SaaSは（Software as a Service）の略称*で、「サース」と呼ばれています。**SaaSはクラウド上に用意されたソフトウェアを、インターネット経由でどこからでも利用できるサービス**です。
SaaSの具体例としては、GoogleのGmaiやGoogle Drive、Microsoft Office365、Zoomなど、誰もがよく利用しているサービスが知られています。

IaaSとPaaSはベーシックなクラウドサービスです。提供するサービスは類似していますが、エンジニア視点で見てみるとかなり異なります。
**VM（仮想マシン）やサーバなど、システムの稼働に必要な基本的なITインフラだけを提供するサービスがIaaSであり、IaaSに加えてミドルウェアや開発ツール、データベースなどの開発・稼働環境までを提供するのがPaaS**です。

IaaSはインフラだけの提供であるため、システムの開発や稼働環境にするためには、OSやデータベースなどのプラットフォームを別途用意しなければなりません。OSのインストールや各種設定、セキュリティ対策などもすべて利用者側が行う必要があります。
そのため*IaaSはPaaSと比べて、より専門知識が求められ、利用者側としてはハードルが高くなりますが、逆にあらかじめプラットフォームが用意されたPaaSよりは利用者側の自由度が高くなります*。

ここでは**IaaSのメリットとデメリット**を挙げていきますので、IaaSに対する理解を深めてください。

**IaaS導入の主なメリットは以下の3つ**です。

*1.プラットフォームの自由度が高い*
*IaaSはプラットフォーム構築の自由度が高く*、OS・ミドルウェア・データベース・開発ツールなど**自社のニーズにあった環境**を作れます。

*2.サービスの柔軟性を確保できる*
*サーバやストレージのスペックが自由に選択できます*。またデータ量や処理量に応じて、**スケールアップやスケールダウンなどが柔軟に対応できる**点がメリットです。

*3.オンプレと比較してコスト削減ができる*
自社でサーバを導入する場合は比べて、設置環境の確保や、障害対応やメンテナンスの費用などが低く抑えられ、**コスト削減が可能**です。また*IT投資の可視化になり、なかなか把握しづらい費用対効果を明確に*することができます。

**IaaS導入の主なデメリットは以下の2つ**です。

サービス・ツールの記事（35ページ目）