2021年12月16日にリリースされたRuby on Rails 7.0ですが、2022年1月6日7.0.1がリリースされました。ベース言語であるRubyは例年12月25日に最新版をリリースしています。そのため、*最新Rubyをサポートするために立て続けに7.0.1のリリースとなりました*。詳細は後ほど説明します。

Ruby on Railsは、*Rubyで書かれたウェブアプリケーションフレームワークです*。コード量を最小にとどめ、多くの機能を実現することを主眼においたフルスタックのフレームワークとなります。
【参考】：[Ruby on Rails](https://rubyonrails.org/index.html)

RubyとRuby on Railsの関係ですが、Rubyがフレームワークのベースとなるコード実行を行うプログラム環境となります。RailsはRubyの上でアプリケーションフレームワークのRubyコードを実行します。ベースとなるRubyの必須バージョンはRubyのバージョンアップリリースやサポート状況に影響されます。現在の必須バージョンは2.7.0以降です。

Ruby on Railsとは？特徴やできることを徹底解説！

Railsをインストールする前に、*Ruby2.7.0以降をインストールしておきます*。”ruby –version”でバージョンを確認しておきます。WindowsではRubyインストーラが利用可能です。
【参考】：[RubyInstaller](https://rubyinstaller.org/)

RailsはRubyの他に、SQLite3・Node.js・Yarnを利用します。SQLite3はOSに同梱されていることがあります。また、WindowsではRails installerに含まれます。念のため”sqlite3 –version”でバージョン確認をしておきます。
【参考】：[SQLite](https://www.sqlite.org/index.html)

Node.jsはインストーラが公式ダウンロードサイトに公開されています。インストール後”node --version”でバージョン確認が可能です。8.16.0より大きいバージョン番号である必要があります。
【参考】：[node.js](https://nodejs.org/ja/download/)

YarnはmacOSではHomebrew、WindowsはインストーラやChocolatey、LinuxはRPMやリポジトリを用います。対象OSのインストール方法は、公式サイトに記載されていますのでご確認ください。
【参考】：[yarn](https://classic.yarnpkg.com/en/docs/install#windows-stable)

上記ソフトウェアがインストール完了したら、Railsをインストールします。

Railsは、Ruby言語のパッケージ管理システムとなるRubyGemsを通じて配布されています。RubyGems自体の初期インストールはRubyを用いて行い、以降はgemコマンドで”gem update –system”を実行しアップグレードします。Railsのインストールは”gem install rails”を実行します。
【参考】：[RubyGems rails](https://rubygems.org/gems/rails)
【参考】：[Download RubyGems](https://rubygems.org/pages/download)

“rails –version”で"Rails 7.0.1"等、想定のバージョン番号を確認したらインストール完了です。古いバージョンをアップデートする場合は、”rails app:update”コマンドを使いモジュールを少しずつ更新していきます。ここではアプリケーション動作を確認するためにテスト合格状況をチェックしていきます。

一連のアップデート作業の流れは「Upgrading Ruby on Rails」に掲載されていますのでご一読ください。
【参考】：[Upgrading Ruby on Rails](https://guides.rubyonrails.org/upgrading_ruby_on_rails.html)

Ruby on Railsのインストール・バージョン指定方法を解説

Ruby on RailsではMVCモデルを採用しており、効率を高めています。具体的には以下の役割で構成しています。

・*M（Model、モデル）*
　データベースとの通信とデータ操作（登録・参照・更新・削除）、ビジネスロジックを担当します。
・*Ｖ（View、ビュー）*
　Rubyのコードを埋め込み、ブラウザに表示されるUI出力（コンテンツ）を担当します。
・*C（Controller、コントローラ）*
　UIからの入力を担当し、モデルとのやり取りやデータ操作の結果をビューに受け渡します。

作業の進め方ですが、“rails new xxx”（xxxはタスク名）でジェネレータがタスクに必要なファイル・設定を自動生成してくれます。以降は最低限の修正と追加でウェブアプリケーションが完成します。

利用するには”bin/rails server”を起動し、”http:\//localhost:3000”に接続するとRailsのデフォルトページが表示されます。server起動によりPumaウェブサーバが起動され、ページが表示されます。ルーティング・コントローラ・ビューを使い、コンテンツのカスタマイズを行います。

これらの機能はウェブアプリケーションで必要なものですので、結果的にRailsでは、*ショッピングサイト・Blog・SNS・ウェブコンテンツ・業務システム等に用いられています*。

Rubyのフレームワーク、「Ruby on Rails」ができることとは？

Rails 7.0はRails 7.0.0.alpha1以降の機能を正式リリースしたものです。以下に主要な機能実装をまとめておきます。
【参考】：[rails Releases v7.0.0](https://github.com/rails/rails/releases/tag/v7.0.0)
【参考】：[Rails 7.0: Fulfilling a vision](https://rubyonrails.org/2021/12/15/Rails-7-fulfilling-a-vision)

・*フロントエンド開発環境のブラッシュアップ*
Node.jsを用いない構成がデフォルトの設定となります。WebpackとWebpackerとの組み合わせではなく、Javascript bunderを用います。具体的にはjsbundling-railsで”--javascript edbuild”を指定します。Node.js依存のCSS bundlerでは、”cssbundling-rails”で”--css bootstrap”を用います。

・*Active Recordによる暗号化*
セキュリティサービスのHEYから抽出した暗号化属性を、Active Recordに追加し職場環境での暗号化に対応します。個人情報の流出を防止するとともに、Railsコンソールでデータ保護機能をコード定義しアクセスを制御します。

・*Marginalia-Style Taggingを用いたQueryのトレース*
SQLコメント taggingを用いたQueryLogをActive Recordに取込みます。

・*非同期Queryの読み込み*
load_asyncで非同期にQueryをロードします。そのため複数のQueryが実行された場合、ロード・実行時間の短縮が図られます。

・*Zeitwerkへの置換*
オートローダーがZeitwerkコードローダに置き換わります。具体的には”config.autoloader=”が削除され、zeitwerkローダーのみとなります。古い環境では”config.autoloader = :zeitwerk”と指定するとRails7と同等の設定も可能です。

Rubyの必須バージョンは2.7.0以降ですが、Ruby3.0以上が推奨バージョンです。

Ruby on Rails 7.0リリース後まもなくの2021年12月25日、Ruby 3.1が正式リリースされました。そのため、Rails 7.0.1はRuby 3.1をフルサポートするために更新リリースしたものです。*Ruby 3.1では新しいJITコンパイラがサポートされ、品質も強化されています*。既存バージョンの受け皿としても期待されているリリースです。

Ruby 3.1のサポート以外は、不具合修正に留まります。具体的には、プラグインGemfileの修正・プライグインダミーアプリのasset pipelineエラー修正・ルート失効の修正・Sidekiqジョブが特定のネームスペースで再ロードできない問題を修正・プラグインジェネレータのテスト工程での修正等が行われました。

なおセキュリティ問題に伴いwebpackerのリタイヤと、jsbundling-rails with webpackへの移行の記事がTwitterやGitHubに掲載されています。Rails 7の設計思想に基づき実装の見直しが進んでいます。
【参考】：[RETIREMENT: Webpacker](https://mobile.twitter.com/rails/status/1483772667756957699)
【参考】：[Switch from Webpacker 5 to jsbundling-rails with webpack](https://github.com/rails/jsbundling-rails/blob/main/docs/switch_from_webpacker.md)

今後Rails 7.1に開発に伴いオートローダーのパス管理が$LOAD_PATHに追加しない旨も記載されています。Zeitwerkが唯一のオートローダーですので不要と判断されました。Railsのblogに今年に入ってから1月21日までの記事がまとめてあります。ご興味あればご確認ください。
【参考】：[Rails 7.0.1, Webpacker retirement and more](https://rubyonrails.org/2022/1/21/this-week-in-rails-rails-7-0-1-webpacker-retirement-and-more-10bad602)

## Ruby on Railsの進化に追従しましょう

Ruby on Railsはタスク作成時に、必要なアプリケーションコンポーネントの大半が自動的に生成されます。そのためコードの保全性が高く効率的です。**更新頻度が高く短サイクルでアプリケーション開発を行う業務には最適です**。HuluやGitHub・クックパッド・airbnb等の大手採用実績も多いです。

アプリケーションフレームワークを決める際には、採用実績豊富なRailsを候補に検討してみることをおすすめします。

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リリースされたばかりのRuby on Rails 7.0ですが、2022年1月6日に7.0.1がリリースされました。今回のRails 7.0.1は最新Rubyサポートと不具合修正が中心です。ここではリリースに関連する違いや特長を説明していきます。

新機能はメジャーリリースとなるRails 7.0ですでに実装済みです

Rails 7.0.1は最新Rubyのサポートと不具合修正に限定されます

最新Rubyは新しいJITコンパイラが搭載されており、互換性・品質を高めており有効です

Ruby on Rails 7.0.1の提供機能をいち早く解説！

エンジニアの皆さんは、「NFTアート」という言葉を聞いたことがありますか？2021年の3月にあるデジタルアーティストの「NFTアート」作品が約75億円で落札されたというニュースが話題になりました。

NFTは仮想通貨そのものの代名詞になっていることがありますが、その**NFT技術を用いたデジタルアートが「NFTアート」**です。数年前に大学生がビットコインで1億円稼いで話題になったことがありますが、この「NFTアート」も仮想通貨のアート版と考えれば理解がしやすいかもしれません。

この記事では、*NFTアートの概要、注目される理由、なぜ高額で取引されるのか、NFTアートのメリットやデメリット、購入・販売方法など*を簡潔に解説していきます。

「NFTアート」を理解するには、まずNFTについて知っておく必要があります。

NFTは*Non-Fungible Token*の略称で、「代替ができないToken（トークン）」と訳せます。Token（トークン））とは「しるし」や「象徴」を意味し、主にデジタルマネーや、PCなどの認証デバイスを指すことが多く、アイテムの所有権を示す手段として利用されます。

NFTは代替ができない所有権を表すためのトークンであり、**NFTアートは唯一無二の所有権を表したデジタルアートや音楽作品など**を指します。唯一無二の所有権というのは、複製ができないという意味です。ここにNFTの価値があると言えます。

### NFTアートは代替不可能なアート

人類の歴史を振り返ると、何もかもが模倣やコピーの連続でした。有名ブランドショップの商品がコピー品だったというニュースもあるように、コピー技術は格段に向上しています。

特にデジタル分野では、コピーを防ぐための仕掛けが次々と生まれましたが、それらは次々と破られ、「代替不可能、唯一無二」であると証明するための技術はなかなか生まれませんでした。

それを実現したのが暗号通貨/仮想通貨の副産物であるブロックチェーン技術が生み出すNFTです。

つまり、NFTアートは**「NFTによって唯一性を保証され、代替不可能なデジタルアートである」**と定義できます。

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NFTアートと聞くと、絵画をイメージする方が多いでしょう。しかし実際には、**画像や写真、マンガ、動画など、デジタルデータであればすべてがNFTアートの対象**になります。

### NFTアートが高額で取引される理由

NFTアートはデジタルアーティストであるビープル（Beeple）氏のNFTアート作品である「The First 5000 Days」が約75億円という高額で落札されたことにより一躍有名になりました。なぜデジタルアートにこれほどの価格が付いたのか、多くの方は不思議に思われるでしょう。

しかし、現実世界では数十億円で落札されるものは少なからずあります。

実体のない暗号通貨/仮想通貨は急速に普及が進み、仮想通貨を法定通貨に定めたエルサルバドルのような国の例があります。**手に触れることができないデジタルコンテンツが、仮想通貨と同様にNFTによって実体のあるものとして認知された結果、高額の値が付いた**と考えると、理解ができます。

## NFTアートはこれから伸びる？

先ほど紹介した通り、NFTアートが数十億円という価格で取引された結果、NFTアートに注目が集まり、皆さんの中にも、NFTアートを取引してみたいと考える方がいるかもしれません。この**NFTアートブームが一過性なのか、これからもNFTの市場は拡大していくのか**が、気になるところです。NFTアートの可能性について見てみましょう。

NFTデータ分析サイトとして知られる「NonFungible」の調査レポート「NFT Quarterly Report Q3 – 2021」によると、**NFTの市場規模は2021年第3四半期だけで取引額60億ドルを超え、その内アートが9%を占めている**ということで、現在のNFT市場は急速に拡大しています。また経済産業省も注目しており、その成長が期待されています。

*【参考】：*
*▮[ブロックチェーン技術を利⽤したサービスに関する国内外動向調査報告書概要資料（経済産業省）](https://www.meti.go.jp/main/infographic/pdf/block_c.pdf)*
*▮[2021年第3四半期NFT四半期レポート](https://nonfungible.com/nft-report-q3-2021)*

### NFTアートの将来性は高いが未知数も

NFTアートが一過性のブームなのか、それとも将来性が高いのか、気になるところです。各調査機関が**暗号資産市場の伸びを今後10年間で数倍程度と予測していることから、NFTアートも高い伸びが期待**されています。

日本ではまだNFTアートの売買ができるプラットフォームが少ない状況ですが、ソフトバンク系の「SBIアートオークション株式会社」が、※本邦初となるNFTアートオークションを2021年の10月に開催したように、日本にも次第にNFTアートが浸透しつつあります。 

とはいえ、NFTアートブームは始まったばかりで、今後大きく成長するのか否かは、まだ未知数の部分があります。

*※【参考】：[SBIアートオークション](https://www.sbiartauction.co.jp/results/)*

## NFTアートのメリット・デメリット

NFTアートの概要については理解できたと思いますが、NFTアートに関する理解を深めるために、ここでは**NFTアートのメリットとデメリット**について、それぞれ見ていきましょう。

NFTアートのメリットは以下の通りですが、**これらのメリットがNFTアートの人気を高めている**と言ってよいでしょう。

*1.* 代替不可能なトークンのため、改ざんが不可能であり、唯一無二の価値が保証される
*2.* 誰もが参加でき、その購入や販売を行える
*3.* 保有することで将来的に価値が上がる可能性がある

魅力的なメリットが多くあるNFTアートですが、**歴史が浅いことによるデメリットもあります**。

*1.* 法制度が整っておらず、NFTアート作成者や保有者の権利が保障されない可能性がある
*2.* NFT取引では「ガス代」と言われる高額の手数料があり、取引の増加によって手数料が高騰するリスクがある
*3.* ビットコインの価格変動と同様に価格変動リスクがあるため、投資としてのリスクが高い
*4.* 取引には仮想通貨取引とデジタルアート作成の2つの関門があり、ややハードルが高い

今後、こうしたデメリットは次第に解消されていくと思われますが、参入が遅れると、先駆者メリットが得られなくなる可能性も否めません。

## NFTアートの作り方や売買方法

ビットコインで1億円を稼いだ大学生がいるように、NFTアートでも一般人のサクセスストーリーが少なからずあります。たとえば、8歳の子供がiPadのアプリで描いたNFTアートが最終的に370万円で取引されたという逸話があります。

では実際に**どうすればNFTアートを作れるのか、どうすれば販売できるのか**といった疑問にお答えしましょう。

### NFTアートの購入方法と販売方法

NFTアートはデジタルデータであれば、何でも構いません。*デジタル絵画以外にも、アニメやマンガ、写真などもすべてNFTアートとして販売可能*です。中には著名人のTwitterのつぶやきのキャプチャ画像が高額取引された例もあります。

つまりデジタル化されたものは、NFTアートとして何でも売買することが可能なのです。

次に始め方ですが、まず**分かりやすい購入手順から紹介**していきます。

ここからNFTアートの購入手順の概略について紹介します。詳細は各自でWeb検索をして手続きを行ってください。

*1.* 国内の仮想通貨取引所にアカウントを作成します。（NFTアートは仮想通貨で取引します）
*2.* ウォレット（ネット上の仮想通貨用の財布）を作成します。代表的なウォレットとしてはMetaMaskがあり、ChromeウェブストアからChromeの拡張機能としてダウンロード、追加ができます。
*3.* 仮想通貨取引所からウォレットに日本円で入金をします。入金した日本円で、仮想通貨のイーサリアム（ETH）を購入します。購入した仮想通貨は2で登録したMetaMaskに送金します。
*4.* ここでは世界最大のNFTプラットフォームOpenSeaを利用し、MetaMaskアカウントで登録をします。
　　※NFTプラットフォームとしては他にCoincheck NFTやRaribleがあります。
*5.* OpenSeaでの登録が済むと、OpenSeaの会員ページにて条件検索をしてNFTアートを探し、購入します。

 *【参考】*
*▮[MetaMask](https://chrome.google.com/webstore/detail/metamask/nkbihfbeogaeaoehlefnkodbefgpgknn?hl=ja)*
*▮[Coincheck NFT](https://nft.coincheck.com/)*
*▮[Rarible](https://rarible.com/)*
*▮[OpenSea](https://opensea.io/)*

*Ⅱ .NFTアートの作り方と販売手順*

NFTアートの作り方や出品方法について簡単に解説します。仮想通貨取引所への登録や、*ウォレット作成は購入手順で紹介した1から4と同じです*。

*1.* デジタルアートや音楽、映像、画像などオリジナル作品を用意します。大半のクリエイターはPhotoshopやIllustratorなどの描画アプリを使って作成した画像をNFTアートとして販売していますが、iPhoneやiPadアプリで作成したものも売れています。
*2.* OpenSeaなどのプラットフォームで販売したいオリジナルアートに関する詳細を入力し、「Create」をクリックします。
*3.* 販売方法（固定価格、オークション、まとめ販売）を決めて、アップロードします。

NFTアートが高額で売れたという声がある一方で、全く売れないという声も多くあります。それは作品そのものの出来栄え以外にも、いくつか売れない理由があるからです。

よく、「作品に味がある」という言い方をしますが、売れるアートには味があります。それはストーリー性であったり、独特の世界観であったり、限定感であったり、何らかの惹きつける要素があるのです。

そうした要素が1つも感じられない作品はどうしても埋没してしまい、売れません。

また、**売れる商品はプランディングやマーケティングがしっかり出来ています**。TwitterやFacebook、instagramなどのSNSである程度知名度があり、フォロワーが多くいることも売れる条件の1つです。

世界的な画家のピカソは、最初は全く無名でした。売れるためには知名度を上げる必要があると考えたピカソは、人を雇って、あちこちの画廊で「ピカソの絵はあるか？」と聞いて回らせたのです。それでピカソという名前を先に売り、それから絵の売り込みに行ったそうです。

今はSNSという強力な武器がありますので、SNSで名前を売ってからNFTアートを出品すれば、売れる確率は確実に上がるでしょう。「売れない」と嘆く前に、以上の2つを見直してみましょう。

NFTアートを初めて知ったという方も、NFTアートの概要は理解できたかと思います。NFTアートはここ1〜2年で注目され、人気が高まりました。イラストが趣味の方、仮想通貨取引を行っている方は、NFTアートにかなり近いところに立っていることが分かったと思います。

NFTアートの世界では、日本も海外も関係ありません。ちょっとした才能とやる気があれば、あなたの作品が売れるかもしれません。この記事で**NFTアートに興味を持ったエンジニアの皆さん、趣味と実益を兼ねてNFTアートに挑戦してみませんか**？

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NFTアートは仮想通貨（ブロックチェーン技術）のNFTを用いたデジタルアートのことです。NFTアートについてエンジニアの常識として知っておきたいこと、そのメリット・デメリット、将来性、取引方法などを解説していきますので、興味のある方はぜひチャレンジしてください。

NFTアートはNFTによって唯一性を保証され、代替不可能なデジタルアートのこと

NFTアートは仮想通貨（暗号資産）によって取引され、仮想通貨の広がりとともに成長している

自作のNFTアートを売るには芸術性に加えてビジネススキルが必要である

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## EMR Studioのアップグレード内容

「*EMR Studio は、JupyterLab v3.1.4 にアップグレードしました。*」

このような記事がAWS公式サイトに投稿されたのは年明け2022年1月7日のことです。わかりやすく整理すると、従来EMR Studioで採用していたJupyter Notebookを、同じくProject JupyterのJupyterLabに変更するということになります。
【参考】：[Amazon EMR Studio](https://aws.amazon.com/jp/emr/features/studio/)
【参考】：[EMR Studio は、JupyterLab v3.1.4 にアップグレードしました。](https://aws.amazon.com/jp/about-aws/whats-new/2022/01/emr-studio-upgraded-jupyterlab/)

Amazon EMRとは、Apache Spark・Apache Hadoop・Apache Hive・Apache HBase・Apache Hudi・Presto などのオープンソースフレームワークを使用した大規模分散クラウドビッグデータプラットフォームサービスです。*データ処理、相互分析、機械学習等のビッグデータワークロードに活用できます*。

Amazon EMR では標準的な Apache Sparkの1.7 倍以上の速さで、ペタバイト規模の分析を実行できます。従来のオンプレミスの半分以下のコストと試算されています。
【参考】：[Amazon EMR](https://aws.amazon.com/jp/emr/)

Amazon EMR Studioは、データサイエンティストやデータエンジニアが*簡単に開発、視覚化、デバッグできるようにした統合開発環境（IDE）です*。R・Python・Scala・PySpark で記述されたビッグデータおよび分析アプリケーションを利用・開発することができます。
【参考】：[Amazon EMR Studio](https://docs.aws.amazon.com/emr/latest/ManagementGuide/emr-studio.html)

これまでAWSではEMR開発のフルマネージドサービスとして、作業を簡単かつ効率的に行うためにJupyter Notebookを採用していました。EMRクラスタで動作し、Apache SparkのEMRランタイムを分散データ処理で利用できます。そのためにAWS Cloud Formationのテンプレートも用意されています。

### Amazon EMR Studioの利用イメージ

EMR Studioでは、JupyterLabをベースにしたフルマネージドノートブックを利用できます。具体的な利用イメージは次の通りです。

・*データサイエンスアプリケーションのビルド用途*
AWSコンソールにログインせずにフルマネージドのノートブックを利用できます。すぐさまデータ分析を行ったり、GitHubを介してノートブックを共有したりできます。環境のカスタマイズやカーネルのカスタマイズ・Pythonライブラリの活用も可能です。

・*開発供給のデプロイ用途*
Apache Airflow やAmazon Managed Workflows for Apache Airflowのようなワークフローのオーケストレーションをノートブックと統合し、スケジューリング利用できます。ジョブをクラスタで実行することも可能です。

・*アプリケーションデバッグの簡素化*
ノートブックUIからノートブックアプリケーションのデバッグが可能です。Spark UI・Tez UI・ Yarn Timeline Serviceの各UIを統合呼び出しすることもできます。

### Amazon EMR Studioの今回の対応メリット

今回のアップグレードでは、JupyterLabのメリットが得られます。つまりセル出力の検索やセルの実行時間と期間の表示、あるいはマークダウンセルで自動生成された目次を表示することで、ノートブックの操作や移動がより便利に行えます。最後の実行以降にコード変更されたセルを識別する視覚的なインジケーターも提供されます。

この**アップグレードは自動的に実行されますので、AWSでは利用者側の操作は不要**と表明しています。

Amazon EMR Studioの利用料金ですが、Amazon EMRクラスタ用Amazon S3ストレージサービスで課金され、*Amazon EMR Studioには料金がかかりません*。

Amazon EMR自体の料金は、Amazon EMR on Amazon EC2・Amazon EMR on Amazon EKS・Amazon EMR on AWS Outposts・Amazon EMR Serverless向けに設定されています。詳細は以下のリンクをご確認ください。
【参考】：[Amazon EMR の料金](https://aws.amazon.com/jp/emr/pricing)

AWSのサービスであるAmazon S3とは？その特徴と利用方法を解説！

### Amazon EMR Studioの提供リージョン

Amazon EMR Studio は、以下の各リージョンで利用可能です。

・*北米地域*
　米国東部（オハイオ、バージニア北部）、米国西部 （オレゴン）)、カナダ（中部）
・*南米地域*
　サンパウロ 
・*欧州・中東・アフリカ地域*
　アイルランド、フランクフルト、ロンドン、パリ、ストックホルム
・*アジアパシフィック地域*
　ムンバイ、ソウル、シンガポール、シドニー、東京

Amazon EMR Studioはノートブックで利用可能なサンプルやテンプレートを公開しています。具体的にはAWSがGitHubにAWS Samplesとして登録しているリポジトリに、*EMR Studio Notebook Examplesとして公開しています*。ご興味あればサイトをご確認ください。
【参考】：[EMR Studio Notebook Examples](https://github.com/aws-samples/emr-studio-notebook-examples)

JupyterLab は、オープンソース *Project Jupyterの次世代ウェブベースでのユーザーインターフェースです*。JupyterLabはJupyter Notebookの次世代ユーザインターフェイスを提供するもので、Jupyter Notebookの機能をカバーします。 

一般的にはAnacondaのcondaコマンド・高速パッケージマネージャのmamba・Python標準のpipコマンドを用いてインストールし、コードコンソールやマルチドキュメントによる統合開発環境（IDE）として使用が可能です。統合開発環境とはソフトウェア開発に必要とされるエディタ・言語処理・デバッグ・実行に関するツールを単一の操作環境から利用できるようにしたものです。
【参考】：[Project Jupyter | Home](https://jupyter.org/)
【参考】：[JupyterLab Documentation](https://jupyterlab.readthedocs.io/en/stable/index.html)

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Jupyter Notebookとは、オープンソースソフトウェアの統合開発環境（IDE）です。Jupyter Notebookでは*Pythonを始めとする多言語での開発を、ウェブブラウザやウェブベースアプリケーションを用いて行うことができます*。
【参考】：[The Jupyter Notebook](https://jupyter-notebook.readthedocs.io/en/latest/)

Jupyter Notebookはデータ分析機能があるため、ビッグデータのデータ分析・統合にも用いることができます。科学技術計算や機械学習等を目的とする方には特におすすめです。

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### Jupyter Notebookのメリットは？

Jupyter Notebookのメリットは、*豊富なライブラリを用いてデータ分析を行うことができることです*。オープンソースソフトウェアのため、無償で利用できます。データ分析の主要ライブラリであるNumPy・SciPy・Matplotlib・SymPy・pandas等をPythonやIPythonで利用できます。

また、Jupyter Notebookのドキュメントはプログラムコードに加えて、数式や図式を入れることができるためデータ分析の統合開発環境として人気があります。

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### JupyterLabとJupyter Notebookの違いは？

JupyterLabとJupyter Notebookは、ともにProject Jupyterのユーザインターフェースとして位置づけられています。JupyterLabは、Jupyter Notebookの操作方法を改善したものです。従来のJupyter Notebookの画面はファイルブラウザとエディタのビューで構成されていましたが、JupyterLabは、ファイルエクスプローラービューとメインビューの統合画面で構成されています。

JupyterLabでは、主要な統合開発環境で用いられているマルチドキュメントが単一ウィンドウで表示できるため、直感的な編集作業ができるように改善されています。つまりJupyterLabは*Jupyter Notebookできることはそのままに、さらに使い勝手が良くなった統合開発環境、となります*。

## EMR Studioでも採用されたJupyterLabに注目しましょう

Amazon EMR Studioは、Amazon EMR用統合開発環境です。Amazon EMR自体は大規模な分散データ処理向けプラットフォームソリューションとなりますので、なかなか触れる機会も多くないと考えます。

Amazon EMRの開発環境として提供されるAmazon EMR StudioのJupyterLab自体はオープンソースですので、パッケージマネージャを用いてインストール・利用することができます。まずは**データサイエンスや人工知能（AI）の開発環境としてJupyterLabを利用し、自身のビッグデータでの可能性を高めることをおすすめします**。

AWSは機械学習でも注目度が上昇中！活用例と学習方法を解説

AWS公式サイトに「EMR Studio は、JupyterLab v3.1.4 にアップグレードしました。」の一文が投稿されました。この影響について、ここではJupyter NotebookとJupyterLabの違いを含めて解説していきます。

Amazon EMRは、大規模な分散データ処理向けプラットフォームソリューションです

Amazon EMR Studioは、Amazon EMRのビルド・デプロイ・デバッグを支える統合開発環境です

Jupyter NotebookからJupyterLabに変更され、機能が維持されつつ利便性が向上します

AWSのEMR Studio アップグレードでJupyterLabに変更？告知内容を解説

2021年12月6日3.10の最初のメンテナンスリリースが公開されました。そのわずか1か月後の*2022年1月14日、3.10.2が2回目のメンテナンスリリースとして登場です*。Pythonは1〜2カ月に1度のペースでバージョンアップがされています。ここでは、3.10からのリリースについて順に説明していきます。
【参考】：[Python 3.10.2](https://www.python.org/downloads/release/python-3102/)

Pythonとは、*インタープリタ型のオブジェクト指向プログラミング言語です*。言語仕様がシンプルであるため、メンテナンス性に優れています。汎用用途の他、それぞれの専門分野にライブラリーが公開されているため、多様なアプリケーション開発で利用されています。
【参考】[python](https://www.python.org/)

Pythonを利用するには編集用テキストエディタとPCがあればすぐ始められ、Windows・Linux・MacOS等のOSで対応しています。ターゲットとなる多様なシステムにPythonのインストールモジュールをダウンロードし、インストールが可能です。
【参考】[python download](https://www.python.org/downloads/)

Pythonとは？人気のPythonを学ぶ際に知っておきたいこと

Pythonの特徴は、プログラム記述がシンプルなことが挙げられます。記述しやすく、かつ判読しやすいのでメンテナンス性に優れています。さらに、オブジェクト指向プログラミングであるため、高機能なプログラムが簡単に記述できるメリットがあります。

Pythonはインタプリタのためデバッグが簡単であり、コード開発とライブラリー共有が順次行われています。分析アルゴリズムが共通化しやすい人工知能（AI）では、利便性向上のために機械学習やディープラーニング（深層学習）のライブラリーが数多く提供されており、*AI分野ではPythonが標準的に用いられています*。

PythonはAIに必須！AIエンジニアを目指すならPythonを学ぼう

Pythonの用途を知った上でPythonエンジニアを目指そう

## バージョンアップで追加されたPythonの機能

Pythonはセキュリティ対策やバグ修正を含めて、*1～2カ月に1度のペースでバージョンアップ版が公開されています*。3.10.0の公開日を順に整理します。

・Python 3.10.0 2021年10月4日公開
・Python 3.10.1 2021年12月6日公開
・Python 3.10.2 2022年1月14日公開

この期間は3.9のリリースも3.9.8・3.9.9・3.9.10とバージョンアップを重ね公開されているため、精力的にバージョンアップがされていることがわかります。

Python 3.10の新機能は「What’s New In Python 3.10」にまとめられています。
【参考】：[What’s New In Python 3.10](https://docs.python.org/3.10/whatsnew/3.10.html)

以下が主な機能追加です。
・*context managersの丸カッコ対応*
context managersでネスト解釈が改良され、複数行にまたがる継続行で丸カッコの解釈が可能となります。従来のimportステートメントと同様の方法で書式が解釈されます。具体例ですが、with構文では行末にバッククォート（”\\”)をつけずにカンマで終わる記述が可能です。
```with (
    Function1() as example1,
    Function2() as example2,
    Function3() as example3
):```

・*エラーメッセージの改良：SyntaxError*
SyntaxErrorとして表示される、文法エラーに関するメッセージの改良がされました。

丸カッコや角カッコが正しくセットで記載されていない場合、該当するカッコを表示するよう改良されました。文字列のリテラルが正しく括られていない場合も、その該当範囲を表示するように変更されています。

同様に「”:”（コロン）の不足や丸カッコがタプルに未記載の場合」、「”,”（カンマ）の誤り、複数のException型に丸カッコがない場合」、「辞書型リテラルに”:”（コロン）がない場合」、「tryブロックでexceptまたはfinallyブロックの記述がない場合」、「”=”と”==”を間違えた場合」、「f-stringで”\*”を使った場合」にエラーメッセージが表示されます。

・*エラーメッセージの改良：IndentationError*
インデントエラー（IndentationError）が記述コンテントに応じてステートメントを含めた表示がされます。

・*エラーメッセージの改良：AttributeError*
例外処理（exception）が発生した場合、PyErr_Display()が類似の属性名の誤りの可能性について、AttributeError行に提示してくれます。

・*エラーメッセージの改良：NameError*
例外処理（exception）が発生した場合、PyErr_Display()が類似の変数名の誤りの可能性について、NameError行に提示してくれます。

・*構造型パターンマッチングの追加*
matchステートメントと、caseステートメント形式のパターンマッチングが可能です。直接リテラルとのマッチングを図るほか、複数のリテラルをまとめて記述したり、必要に応じてワイルドキャラクター（”\_”）を指定したりします。caseステートメントでは変数のバインドも可能で、クラス呼び出しも可能です。具体的には以下のような基本構文となります。
```match 表現や式:
    case <パターン1>:
        <実行コード1>
    case <パターン2>:
        <実行コード2>
    case <パターン3>:
        <実行コード3>
    case _:
        <ワイルドキャラクターの実行コード>```

基本構文の<パターン>では、リスト・タプル・辞書等を用いることもできます。

・*Unionオペレータの追加*
“X | Y”で表されるUnionオペレータが追加されました。Typescriptと同様の記述が可能となり、従来の”Union[X, Y]”よりも記述がシンプルでわかりやすくなります。isinstance()やissubclass()でも、Unionオペレータが利用できます。

・*パラメータ仕様変数（ParamSpec）の追加*
typingモジュールにParamSpecが追加され、パラメータ型を転送することができます。またConcatenateでさらに引数を連結し、追加・削除が可能です。

・*TypeAliasの追加*
type alias（型エイリアス）の区別がつきやすいように、TypeAliasとして別名を明示できます。

・*ユーザー定義のType Guard*
typingにTypeGuardが追加され、型の絞り込みが正確に行えるようにします。

・*改良されたモジュール*
Optimizationとしてモジュールやインタープリタ等に高速化の改良がされています。この他、多くのモジュールが修正・改良されています。詳細は以下のリンクをご確認ください。
【参考】：[What’s New In Python 3.10 Improved Modules](https://docs.python.org/3.10/whatsnew/3.10.html#improved-modules)

### Python 3.10.1のバージョンアップ内容

Python 3.10.1のバージョンアップ内容ですが、Core and Builtins・Library・Documentation・Tests・Build・Windows・macOS・IDLE・C APIの各項目において、不具合のFixと関連モジュールのバージョン対応やオプション変更等の調整がされています。本質的な機能は*3.10.0と同等と判断できます*。
【参考】：[What’s New In Python 3.10 Python 3.10.1 final](https://docs.python.org/3.10/whatsnew/changelog.html#python-3-10-1-final)

### Python 3.10.2のバージョンアップ内容

Python 3.10.2のバージョンアップ内容ですが、トップページにCython使用時にメモリーリークが発生したため前倒しでバグフィックス版をリリースしたと記載されています。*長期使用時に問題発生がするため、重要と位置付けられるバージョンアップです*。

Core and Builtins・Library・Documentation・Tests・Build・macOS・C APIにおいて、不具合のFixと関連モジュールのバージョン対応やオプション変更等の調整がされていますが、急きょ前倒ししたため変更点は少なめです。今後はリリースを重ねて徐々に安定していくでしょう。
【参考】：[What’s New In Python 3.10 Python 3.10.2 final](https://docs.python.org/3.10/whatsnew/changelog.html#python-3-10-2-final)

## Pythonのバージョンアップは適宜行いましょう

Pythonはバージョンアップが1〜2カ月に1度のペースで進められており、非常に短サイクルです。不具合の修正も早いですが、利用環境の保全が必要となります。3.7以降は定期的にセキュリティ更新がされており、バグフィックスは3.9以降が対象です。

そのため利用環境に応じて、**ライブラリとの整合性を保ちながら適宜バージョンアップを行うことをおすすめします**。

Pythonの2系と3系の違いとは？Pythonの特徴も解説！

2022年1月14日、Python 3.10.1に引き続き3.10.2が2回目のメンテナンスリリースとして登場しました。1〜2カ月に1度のペースでバージョンアップがされていますが、ここでは3.10からのリリースで追加された機能と変更点を解説していきます。

Python 3.10.2は、Python 3.10の2回目のメンテナンスリリースです

Pythonは1～2カ月に1度バージョンアップがされていますが、3.10.2は前倒しリリースとなります

Pythonのメジャーリリースは3.10であり、今回大幅な機能拡張はなく不具合修正に限定されます

Python バージョン3.10.2の新機能と変更点を解説

AWS（Amazon Web Service）が2021年12月2日、ラスベガスで開催された同社イベント「AWS re:Invent 2021」にて発表した「AWS Cloud WAN」が注目を集めています。

**AWS Cloud WANとは、企業のグローバルネットワークの構築や運用を簡素化するAWS提供のマネージド WAN サービス**です。

AWS Cloud WANは複雑化する企業のオンプレミスのデータセンター、各事業拠点、クラウドをシームレスつなぐネットワークサービスで、ネットワークの構築や運用に関わるコスト削減の他、ネットワークやセキュリティ管理業務の集中化、自動化を実現します。

この記事では、この「AWS Cloud WAN」にフォーカスし、関連するキーワードなどを併せて解説をしていきます。

*【参考】：[「AWS Cloud WAN」を発表](https://aws.amazon.com/jp/about-aws/whats-new/2021/12/aws-announces-aws-cloud-wan/)*

「AWS Cloud WAN」の特徴を以下、挙げてみました。

*1.企業のオンプレミスネットワークとAWSとをシームレスに接続できます*
*2.ネットワークをセグメント化してセキュリティを強化できます*
*3.ネットワーク全体を1つのダッシュボードに表示し、一元管理できます*
*4.ネットワークポリシーを使用して、サードパーティのSD-WAN製品を介したAmazon VPCとの接続が可能です*

これまでの企業ネットワークでは、さまざまなネットワークが混在し、**ネットワーク構築や運用管理に大変な労力やコストが掛かっていましたが、こうした問題を「AWS Cloud WAN」が解決**してくれます。

**企業が「AWS Cloud WAN」を導入すると何が実現できるのでしょうか？**「AWS Cloud WAN」によって容易に実現できることを見ていきましょう。

*1.グローバルネットワークを構築する*
各拠点からローカルネットワークプロバイダを介してAWSに接続し、AWSのグローバルネットワークを利用して、自社の各ロケーションをAWSのVPCに接続することで、自社のグローバルネットワークを構築できます。

*2.自社のネットワークを拡張する*
新たな拠点が追加されたり、新たな接続先を追加したりする日常的なネットワーク業務を自動化できます。

*3.単一のダッシュボードで自社のネットワークを可視化する*
自社のあらゆるネットワークのトラフィックを追跡し、ネットワークの状態を把握して、パフォーマンスを向上させたり、ダウンタイムを最小限にしたりなどの有効な対策を打てるようになります。

*【参考】：[AWS Cloud WAN （Preview）](https://aws.amazon.com/jp/cloud-wan/)*

### AWS Cloud WAN導入による企業のメリット

お役立ち記事