Erlang、Node.js、Go：この記事では、人気のプログラミング言語への第一歩をご案内します。
最先端」という言葉は、保守的な企業技術者を怖がらせてしまうほど強いものです。企業のIT部門にとって、最先端技術を使って新製品を開発することは、ちょっとした夢物語かもしれません。
最先端技術を利用する上で重要なのは、完全なアップグレードを行うことよりも、より多くの実験を行うことです。望ましい効果が最も顕著な部分に新しいコードを導入してみて、これらの最先端ツールが必要なパフォーマンスと機能を提供できるかどうかを確認し、その後、ビジネスプロセスの根本的な要素が影響を受けたかどうかを検討します。実験だけでは、新技術の潜在的な弱点がすぐにすべて明らかになるとは限りません。したがって、徐々に作業量を増やし、レビューの結果を十分かつ正確に評価した上で、厳正に実施するのがよいでしょう。
この論文では、7つの実験プロセスを、現在の "最新かつ最高の "技術的ソリューションと関連付けて示しています。ご安心ください、これらのテクノロジーは以前から存在していたもので、実際には20年以上前のものもあります。しかし、現代のエンタープライズ・スタックに重要なリーダーシップの利点を提供しており、テクノロジー業界にとって興味深いものです。抵抗せず、ポジティブな考え方で試してみてください。これらのテクノロジーは、誰もが慣れ親しんだものから、より速く、シンプルで純粋な新しいものへと移行するための理想的な出発点です。
Frontier Experiments First: Erlangによる純粋な同時実行効果
現在の最先端技術の最大の魅力は、現実の問題を解決すること、言い換えれば、根本原因ではなく症状を治療することです。クラウドコンピューティングが登場したのは、データセンターの管理がIT部門にとって頭痛の種だからです。Erlangのような新しい言語が台頭してきたのは、旧勢力が新しい時代の要求に対応できないからです。
20年以上の歴史を持つプログラミング言語であるErlangは、並行スレッドの実行の難しさを最小限に抑える効率的な構造を持っているため、技術者の間で人気を集めています。Erlangでプログラムすると、ウェブサーバーはマルチユーザー同時実行タスクでより良いパフォーマンスを発揮することができます - なぜならこの言語はプログラムの書き方を制限することで、開発者が正しい判断を下せるように設計されているからです。もちろん、技術者は他の言語でも同じことができますが、Erlangはスレッドジャムを避けるための一連の安全補助、関数設計、ロックとロック解除が必要な共有変数のメッセージングメカニズムで設計されています。
Erlang言語はEriccsonによって開発され、当初は社内の電気通信システムで使われましたが、その後オープンソースプロジェクトに発展しました。Erlangがオープンソースになった後、その大規模な技術コミュニティは現在、他のオープンソースプロジェクトと同様に、ほとんどの主要なオペレーティングシステムへの基本的なランタイムのインストールなど、多くのサポートツールを提供しています。多くの参加者はOTP（Open Telecommunications Platformとして知られています）をウェブデータサービス提供の基盤として利用しています。
しかし、どんな言語にも限界があります。Erlangの主なネックは、その新しいツールがエラーや失敗による問題を解決するために設計されていないことです。つまり、「問題」ではなく「トレードオフ」にフォーカスしています。
例えばクラウドコンピューティングはとてもシンプルで柔軟ですが、コントロールやセキュリティの課題も生み出します。Erlang言語を使うプログラマーは新しい開発パラダイムのために自由を犠牲にしなければなりません。お互いに通信する必要のない複数の無関係なユーザーのためにコーディングするのであれば、Erlangモードでコードを書くのが一番簡単です。しかし、スレッド同士が通信する必要がある場合（あなたがそのチャレンジに挑戦することを前提として）、Erlangを使うことは物事をより複雑にします。
実験のポイントは、小さなことから始めて、Erlangがあなたの実際のニーズに合っているかどうかを確認し、トレードオフをして最高のコードパフォーマンスを得ることです。
フロンティア実験 #2: Node.js ウェブスタック
多くの企業は、サービスの実際の有効性を判断する際に、データを迅速に提供できるかどうかに注目しています。誰も、潜在的な顧客を空白のブラウザウィンドウの前で罵倒したままにしておきたくはないでしょう。また、トップ・ボスに仕事をプレゼンテーションする際、重要なビジネス分析が生成されるのを待つ時間を無駄にしたくないのは確かです。
最先端のツールの多くは、スピードに特化して作られています。例えばNode.jsは、その優れたスピードが人気の理由です。データの保存が高速な新しいNoSQLデータベースと連携すると、さらに高速になります。つまり、この小さなプラットフォームで高速なウェブインフラを構築し、同時に電力リソースの消費を抑えることができるのです。スピードとエネルギー効率の間には、しばしば強い結びつきがあります。
このようなスピード性能は、迅速なレスポンスを第一の目標とするビジネスユーザーにとって非常に魅力的です。ウェブサイトのレスポンスタイムを短縮することで、顧客の第一印象を大幅に改善し、潜在顧客を実際の購入者に変えることができます。しかし、銀行のような常連客を多く抱えるビジネスでは、この機能にはこだわらないかもしれません。
Node.jsは、Chrome V8 JavaScriptエンジンを念頭に作成されたオープンソーススタックですが、ほとんどの技術者は、あらゆる種類のメインストリームプラットフォーム用に事前に開発された実行可能なソリューションをnodejs.orgのウェブサイトに注目します。主要スポンサーであるJoyentは、必要なライブラリやツールをすべて備えたImage搭載のクラウドアプライアンスも提供しています。
多くの開発者は、Tower、Geddy、Railway などのウェブフレームワークを直接使用することに慣れています。
Node.jsの限界はパフォーマンスとは関係ありません。最大の問題は、開発者に大きな技術的負担を強いることです。Node.jsはすべてのパケットを同じプロセスで実行するため、どんなに賢明なプログラマーでも細心の注意が必要です。ユーザーの不用意な行動がコードのバグを引き起こすと、ウェブサーバー全体がクラッシュしてしまいます。優秀なプログラマーと厳格なテストプロセスによって問題の発生を防ぐことはできますが、何も問題が起こらないという保証は誰にもできません。この点に関してErlangは逆のことをします - プログラムを深刻なエラーから遠ざけるためにいくつかの制限を使います。
Node.jsとNoSQLの組み合わせは、今日の最先端実験の理想的な方向性の1つである、爆発的に成長するソーシャルウェブのパワーに焦点を当てることが完全に可能です。もしあなたが自分で実験するつもりなら、スピードが重要で、安定性があまり気にならない分野を選ぶようにしてください。もしデータに慎重な管理が必要なら、Node.jsに別れを告げ、リスクから遠ざかりましょう。
フロンティア実験#3：HTML 5ウェブとモバイルアプリ
新しい役人には3つの火がつく」という古いことわざがあるように、新しいツールはその火の力を体験する価値があります。ゼロから構築された最新の言語やソフトウェア・スタックは、新しいリリースや機能しないAPIの破棄によってまだ微調整されていないかもしれませんが、その結果、構文や書式は比較的純粋でシンプルなものになるでしょう。
その結果、誰にとってもよりシンプルで純粋なコードになることが多いのです。プログラマーはどの言語でも複雑なコードを書くことができますが、新しいスタックではコードの修正やバージョン管理のプロセスがあまり必要ないことがよくあります。スマートフォンのアプリの中には、正しいバージョンで正しく動作することを確認するために、何十ものバージョンを通して厳密にテストする必要があるものもあります。新しいスタックには、このような余分な複雑さはありません。
ウェブサイトや携帯電話アプリケーションの作成に必要な基本要素を開発者に提供するために設計された、さまざまなHTML 5プロジェクトが現在市場に存在しています。コード、またはフレームワークや足場と呼ばれるものは、ページ上のコンテンツを整理し、メニュー駆動型の遷移メカニズムを提供します。最も人気のあるプロジェクトには、jQuery Mobile、Sencha Touch、Titaniumなどがありますが、最近ではさらに多くのツールが登場しています。WordPressやDrupalのような最も人気のあるCMSスタックの多くは、モバイル環境に焦点を移し始めており、多くの場合、大量のソースコードを使用することができます。
これらの新しいコードスタックは十分にクリーンですが、効果を発揮する前に元のプラットフォームが完全に陳腐化する必要があります。新しいツールは、開発者がシンプルで洗練されたコードを書くのを容易にします。古いハードウェアやオペレーティング・システムのバージョンは無視されます。もちろん、そのシンプルさとスピードは、既存のプレリリース・コードに大きく依存することから生まれます。
HTML 5のフレームワークは、古いバージョンや非標準準拠のブラウザを使用している場合に破綻する傾向があります。突然、メニューがひどくずれて表示されたり、テキストコンテンツが途中までしか表示されなくなったりするのは、CSSディレクティブが正しく動作していない証拠です。新しい要件が古いソリューションと調和して動作する必要がある場合もありますが、新しいコードが特定の機能を同じ方法で実装することにこだわるのは、最大の頭痛の種です。
実験段階に移行する際には、技術の特定のサブセットに必要なサポートを提供する能力を慎重に検討してください。
#p#
フロンティア実験#4：R言語によるデータ処理
クリーンなウェブデザインから、より複雑なビッグデータ分析まで、R言語は、今日利用可能なホットな新しいツールの大半の開発の中心となっています。その結果、幅広いツールセットをサポートするRは、汎用の統計式にあらかじめ定義された機能を提供する言語であるだけでなく、問題に対する新しい考え方や解決策を見つける方法でもあります。
例えば、ビッグデータ分析パッケージの統計モデルは、複雑なパターンを識別してラベル付けし、最新のコンピュータクラスタが提供するパフォーマンスリソースを最大限に活用することができます。統計モデルは、ソートや最大値の検索しかできない初歩的なメカニズムに取って代わります。最先端の統計ソフトウェアを使用することで、より深い分析が可能になり、旧来のコードでは不可能だったような状況でも貴重な手がかりを見つけることができます。
このような新しい視点の出現により、企業は日常的な支出を何十億ドルも節約できるようになりました。このような新しい視点は、企業が日常的な支出を何十億ドルも節約するのに役立っています。このような新しい視点は、店舗がその地域の味覚の嗜好を判断し、人々の美的習慣に基づいて、色、パターン、サイズ、その他の基準で棚の配置を決めるのに役立っています。また、マーケティング担当者が、どの程度の広告を出稿すべきかを的確に判断するのにも役立ちます。要するに、データがあればどこにでも、それに有利な成長機会を見つけるチャンスがあるということです。
オープンソースプロジェクトとして、R言語は、育成メカニズムを通じてコアユーザーベースを構築することに重点を置いています。多くの開発者は、エディタと出力ウィンドウに実行エンジンがバンドルされた R Studio のような、より完全な IDE から始めるでしょう。プロダクションスタックの領域では、R Studio IDE が最も望ましい開発メカニズムとなっています。
しかし、Rのような統計ツールには欠点もあります。その結果は必ずしも直感的ではなく、実験から得られる有用性は、あまり明白ではないことが多いのです。これは、アイデアは十分に前衛的であるにもかかわらず、実行プロセスが十分に科学的でないためです。ビッグデータ分析は非常に優れた理論群であり、偉大なひらめきとさえ言えますが、その技術が本当に優れているのか、特に文脈上の条件を考えると、正確に言える人はほとんどいません。統計分析が本当に製品の改善に役立つのか？収集されたデータは、作業の指針として望ましい精度をもたらすことができるのでしょうか？誰にも分かりませんが、数ヶ月かけて実験を整理すれば、誰もが自分なりの結論に達することは間違いありません。
R言語のような統計ツールのエキサイティングな機能を考えると、ディスクアレイに保持されているデータを徹底的に分析するために、それを使用したいと思わずにはいられません。もしかしたら、あなたは運が良く、巨大なチャンスがディスク上で発見されるのを待っているかもしれません。しかし、多くの技術者は、ビッグデータ分析の仕組みだけでは、「かすを取り除き、最良のものを取る」という目的を完全に達成するには不十分であり、人間の介在が避けられないことに気づいています。数字の羅列の分析結果を鵜呑みにしても、北を見させるだけです。
最先端の実験#5：NoSQLの極限のスピードを体験
現実を直視しましょう：プログラマーは実はかなり怠惰な集団です。ゼロからプロジェクトを作りたがらないのです。新しいツールは、しばしば新しいタイプの機能に対する強い要求によって出現します。時には状況はさらに悪くなります。
これらの新しい機能を利用する唯一の方法は、新しいツールを取り入れることです。新しいNoSQLデータベースの多くは、クラウド環境に簡単に移行できます。多くのデバイスをそれらの間でスムーズに動作させることは、まさに技術者が専門とし、インフラを構築することです。要するに、IT部門は、その必要がなければ、新しい仕組みを導入することに熱中しないだけなのです。
NoSQLデータベースの種類は無限にあり、そのほとんどが機能面でさまざまな交差点を持っています。これらの相互関係を列挙して詳しく説明するのは膨大な作業になるので、スペースの関係上ここでは割愛します。要するに、より人気のあるツールは、Cassandra、MongoDB、CouchDBとRiakです。いくつかの企業はまた、サービスソリューションとしてツールを提供します。 MongoLabとMongHQは、2つのセットですデータストレージソリューションを実現するためにMongoDBを使用する限り、同様のバージョンのバージョンと互換性があることができます。
柔軟でスケーラブルであるだけでなく、電光石火のスピードでレスポンシブであることが重要であり、新しいツールが両面でもたらす機能拡張をフルに活用するために、手元にある既存のコードをすべて書き換える価値があります。しかし、このような最先端のソリューションの核となる魅力は、開発のどこで道を踏み外したのかがわからないことです。多くの場合、技術的なソリューションにはダークサイドがあり、それを完全に理解するには、丹念な調査、さらには失敗が必要です。
NoSQLデータベースも同じ問題に直面しています。十分速いのですが、それは主に一貫性に対する確固たるコミットメントを提供していないからです。この種のデータベース・プロジェクトは、単に大量のデータを受け入れ、すべてのデータがディスクに書き込まれたことが確認されると「すべて完了しました」というメッセージを表示します。ソーシャル・ネットワーキング・サイトのようなそれほど重要でない組織では、個々のユーザーのステータス情報が失われることは大した問題ではありませんが、その他の組織ではそのような悠長なことは言っていられません。
適切な領域を見つけ、そこに重要なデータが含まれていないことを確認すれば、安心してキーバリュー型データストレージ・ソリューションを導入することができます。
フロンティア実験#6：グラフィカル・データベースを使ったコネクションの発見
データベースの概念は前世紀に確立されました。簡単に言えば、データの特定の列のリストが定義され、そこに行が挿入され、すべてが埋まるとデータベースが作成されます。カラムには整数、10進数、文字列が含まれ、従来のデータベースの柔軟性には限界がありました。
しかし、Neo4jのようなグラフデータベースの登場は、データベースの概念に新しいアイデアを導入しました。カラムに数字や文字を追加することはまだ可能ですが、異なるセル行間にポインタを作成してネットワーク構造を形成することもできるようになりました。保存されているコンテンツがコミュニティネットワークであれば、データベースは各ユーザーとそれに関連する友達を記録することができます。
通常のデータベースでは、各セル行にキーを割り当て、すべてのポインタを同じ列にキーとして格納することが常に可能です。グラフデータベースの威力は、ユーザーがクエリを実行したときに発揮されます。グラフデータベースはウェブを解凍し、細かく調整された検索アルゴリズムを使ってウェブクエリを整理することができます。リレーショナルデータベースのような複雑なリンクや結合関係を扱う必要はありません。特定のユーザーの友達の友達が何人いるかを調べたい場合、クエリエンジンは直接結果を出すことができます。2人のユーザーがお互いに連絡を取り合うために、何回友情のジャンプをする必要があるかをテストしたい場合、エンジンはネットワークを検索して答えを見つけます。
Neo4J は、Neo Technologies 社によって開発され、3つのエディションとさまざまなライセンスモデルで提供されています。コミュニティ版はGPL 3.0でライセンスされ、すべての検索機能を提供します。プレミアム版とエンタープライズ版には、データスループットの監視、クラスタの同期、データベースのバックアップを行うツールが追加されています。どちらも、実験的プロジェクトやオープンソースプロジェクトのためのアフェロGPLの下でライセンスされており、サポートを可能にし、全員が独自のコードを公開する必要性を排除します。
機能セットに関しても同じトレードオフが必要です。グラフ・データベースは、データベース・ファミリーの他のメンバーに比べて、開発レベルやチューニングの精度が不足しています。グラフデータベースは、グラフィカルアルゴリズムの分野ではエキスパートと言えますが、伝統的な機能性については深くもなく、知識もありません。グラフデータベースを選択することは、他の機能的な方向性をあきらめることを意味します。
Frontier Experiments 第7回：Goによるアーキテクチャの簡素化
長年にわたり、あらゆる種類のプログラミング言語が誕生してきました。誰もが自分の好きな機能やアイデアを追加したがるので、これらの無邪気なアイデアの多くは、結局は大きな重荷になってしまいます。今こそ、エース級の言語群を新たに作り、刈り込んでいく時なのです。
GoはGoogleの多くの技術者によって作られた言語のひとつです。その構文の仕組みは、CやJavaに慣れ親しんだプログラマーにとって目新しいものではなく、難易度もとっつきやすいものです。型を定義してコンパイルするだけでなく、実行中にコードを修正することも可能です。無駄なセル・コレクターがすべてのメモリ割り当てタスクを引き受け、Goは並行メソッドを整理する軽量なメカニズムを提供するので、並列処理をサポートするコードを簡単に書くことができます。
グーグルは、非常に自由なオープンソースライセンスに基づいて、Unix、Linux、Mac OS X、Windowsなどのシステムプラットフォーム向けにコンパイラとランタイムスタックを提供しています。すでにいくつかの企業が実験的にGo言語のテストを開始しており、Googleはそのコードを特定の本番環境に導入しようとしていることを示唆しています。tour.golang.orgで、この新しい言語についてインタラクティブに学ぶことができます。
Goのような言語は、ビジネスユーザーがオフィス環境の再編成や再設計の負担をクリアするのに最適な言語です。構造をスリム化することで、コミュニケーションが円滑になり、従業員同士が目標に向かって協力しやすくなります。Goの支持者は、他の人と協力してクリーンで機能的な製品を開発するのに役立つ方法として、その機能を高く評価しています。シンプルさは、Go言語のコアバリューであるコラボレーションに関連しがちなコミュニケーションや同期の障壁を取り除きます。
