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モバイルデバイス管理ソフトウェアは、従業員が使用するモバイルデバイスに対してセキュリティ規制を実施するためのものです。また、モバイルデバイスを利用した活動を追跡・監視することも可能です。 MDMを導入するためには、管理機能を備えたサードパーティ製品が必要です。 そこで、このブログの次のコースでは、最高のオープンソースのモバイルデバイス管理ツールのいくつかを理解することにします。このリストは、MDMを初めて導入しようとする組織にとって、非常に重要なものとなるはずだ。 フライヴ エムディーエム Flyve MDMは、Webベースのコントローラーで管理できるオープンソースのモバイルデバイス管理ツールです。 MDMは端末のバッテリーを0％使用するため、バッテリーの使用量を気にすることなく、他のアプリケーションを簡単に実行することができます。 では、このオープンソースのモバイルデバイス管理ツールの主な機能をいくつか見てみましょう。 ワンエムディー OneMDMは、組織内のさまざまなアンドロイド端末を簡単に管理できるオープンソースのモバイル端末管理ツールとして知られています。 では、OneMDMの武器を見てみましょう。 ミラドール Miradoreは2006年に設立され、その後、有名なモバイルデバイス管理組織の1つとなっています。 Miradoreは、印象的な顧客リストを持っています。世界160カ国以上、数千人のお客様にご利用いただいています。 そこで、このツールのトップ機能を把握しよう： マネージエンジン ManageEngineは、ゾーホージャパン株式会社と連携し、MDMに関する過去最高のソリューションを提供します。 ManageEngineは、組織規模を問わず、あらゆるシーンで役立つ柔軟なソリューションを複数提供しています。 そこで、このツールの特徴として上位に挙げられているものを紹介します： リレーション Relutionは、MDMの世界では唯一無二のソリューションです。その主な目的は、アプリのライフサイクル管理、モバイルセキュリティ、管理など、クライアントの主要なタスクを簡素化することです。 では、このツールの主な特徴について説明しましょう： ヘッドウィンドMDM このツールは、あらゆるオープンソースのMDMプラットフォームの中で最も強力なものと考えられています。 さらに、企業のシェルとして機能し、ITチームやシステム管理者のチームにとって有用なツールをお探しなら、このツールを選ぶべきでしょう。 このツールの主な機能をいくつか見てみましょう。 ワイプドライブ WipeDriveは、あなたの組織が資産を安全に管理し、AndroidとiOSの両方のデバイスを監視することを可能にします。 また、他のOS向けの対応版も発売する予定だそうです。 そこで、このツールの特徴として上位に挙げられているものを紹介します： 結論 このブログでは、オープンソースのモバイルデバイス管理ツールのトップクラスをいくつか紹介しました。このブログを読んだ後、あなたのビジネス要件に応じて選択するツールについて、あなたの心を決めることを願っています。
Mobile Backend as a Service（MBaaS）としてより有名なBackend-as-a-Serviceは、サーバーレスクラウドコンピューティングモデルです。 SDKやAPIを通じて、モバイルアプリやウェブアプリをクラウドに接続することができます。 Backend-as-a-Serviceプロバイダーは、Webおよびモバイルアプリの開発者に、あらかじめ書き込まれたソフトウェアを提供するのに役立ちます。 BaaSベンダーは、バックエンドアプリケーションの自動化を提供し、それらをクラウドサービスと統合します。 また、BaaSはリモートアップデートやホスティングサービスも提供します。企業は、以下のようなサービスをアウトソーシングするためにBaaSプロバイダーを検討します。 8Base GraphQLを搭載した8Baseは、スタートアップ、中小企業、大企業の間で人気のあるクラウドベースのプラットフォームです。プロフェッショナルグレードのWebおよびモバイルアプリケーション開発サービスを提供しています。 このBaaSプラットフォームは、開発者向けの膨大な機能を備えています。コマンドラインインターフェースにより、カスタム関数の生成やワークスペースの管理が容易に行えます。その他の機能は以下の通りです： アパッチ・ユーザグリッド Apache Usergridは、モバイルアプリ開発サービス向けに特別に設計されたBaaSです。柔軟なデータストレージを備えたスケーラブルなソリューションです。 Cassandraをベースとし、統合されたNoSQLデータベース管理システムです。 Apache UsergridはJSONを使用し、以下のような機能を備えています： AWS Amplify（アンプリファイ AmazonクラウドコンピューティングのBaaSプラットフォームです。Webアプリケーションやモバイルアプリケーションを簡単にデプロイできるツールやサービスを企業に提供します。 AWS Amplifyは、ユースケースを中心としたライブラリを含むフレームワークを備えています。アプリ開発に必要なクラウドベースの機能を適切に追加するのに役立ちます。 音声を利用した体験を安全に提供することができるのです。 AWS Amplifyには、以下のサービスが付属しています： Back4App Back4Appは、ツールやサービスの優れたBaaSプラットフォームセットです。Webやモバイルアプリ開発のためのAPIを簡単に使用、構築、ホスト、共有することができます。 信頼性の高い、Parseオープンソース技術ベースのプラットフォームです。Back4Appは、SDKの統合、キャッシュ、スムーズなデータベース管理ソリューションが付属しています。 セットアップが簡単で、価格帯も良い。さらに、Back4Appは提供しています： バックエンドレス BackendlessのmBaaSは、ローカルとオンラインの2種類のホスティングを、あらゆるクラウドプラットフォームで提供します。 機能はAPIを通じて利用することができます。Backendlessは、ファイル、チャネル、およびあらゆるタイプのアクセスに対する優れたセキュリティ・ポリシーを可能にします。 Backendlessには、あらゆる企業向けに多くの料金プランが用意されています。また、リソースに制限のある無料プランも用意されています。 built.ioバックエンド built.ioは、モバイルバックエンドソリューションのリーディングプロバイダーの1つです。モバイル、ウェブ、IoTアプリの開発を増幅するために、最高のマイクロサービスを可能にします。 生エンジニアリング作成 built.ioは、ユーザーがあらゆるクラウド環境でモバイルアプリケーションをデプロイすることを可能にします。その環境は、プライベート、パブリック、ハイブリッドのいずれでもよい。 built.ioのサービスでは、位置情報に基づいたアクションをトリガーすることができます。また、その特徴は以下の通りです： Couchbase Couchbaseは、柔軟で安全なMobile backend as a Serviceプロバイダです。Couchbaseは、Windowsとモバイルデバイスのためのマルチプラットフォームのサービスをサポートしています。 Couchbaseは、SQLが許可されていないSQLフレームワークの能力を持っています。それは、最高のモバイルフレンドリーなアプリケーションサービスを展開することに焦点を当てています。 Couchbaseは、次のような機能を提供します： Firebase（ファイアベース Firebaseは、Googleの次世代アプリ開発用モバイルプラットフォームです。 Firebaseは、費用対効果の高いBaaSプラットフォームです。 最小限のセットアップで、サーバーサイドのインフラを必要とせず、アプリケーションにデータを提供することができます。 Firebaseのクエリ機能は限られていますが、開発者がより良いアプリを構築・展開できるよう、拡張性の高い機能を複数備えています： Kii Kiiは、急成長しているBaaSプロバイダーの一つです。同社は、モノのインターネット技術に重点を置いています。 機能制限のある無料プランのほか、カスタム価格設定も可能。 […]
クラウドに移行することで得られるメリットはたくさんあります。クラウドコンピューティングは、今日のトレンドです。パンデミックにより、多くの組織が事業継続性を確保するためにクラウドに移行しています。フレクセラの報告によると、意思決定者の50％が、クラウドの利用が増加することを確認しています。
クラウドに移行するプロセスをクラウドマイグレーションと呼びます。オンプレミスのサーバーやITインフラをクラウドに移行するプロセスである。クラウドのメリットを理解するために、まずクラウドに関する基本情報を見てみよう。
このブログでは、サービスとしての機械学習とは何かを理解することになります。また、最適なMLaaSプラットフォームについての議論も行っていきます。
サービスとしての機械学習（MLaaS）は、複数のクラウド・コンピューティング・サービスで構成されています。これらのサービスには、機械学習ツールが含まれます。サービスとしての機械学習は、クライアントがMLの利点を達成するのを助ける。MLaaSは、社内の機械学習チームに関連するコスト、時間、およびリスクを伴わずに、機械学習を実現します。
MLaaSは、インフラストラクチャの懸念を軽減することができます。また、データの前処理、モデルのトレーニング、モデルの評価などの懸念も解消されます。予測分析、深層学習、API、データ可視化、NLPなども、サービス・プロバイダーから提供されます。データセンターは、計算部分を処理します。
ビッグデータ解析に必要な技術やツールについて説明する前に、まずはビッグデータ解析について理解しましょう。
ビッグデータを定義するのは、主にデータセットの容量である。ビッグデータは通常、巨大なデータセットである。データベース管理システム（DBMS）を用いて管理される巨大なデータベース（VLDB）がビッグデータという言葉の前身である。現在、ビッグデータは3種類のデータセットに分類される。
最適な機械学習アルゴリズムは、余分なデータにさらされると学習し、改善されます。機械学習の「学習」という要素は、それらのアルゴリズムが時間とともにデータ処理方法を変えることを指します。つまり、機械学習アルゴリズムは、その設定を変更できるプログラムです。学習は，あるデータセットを予測する際の過去の実績に基づいて行われます．