メンテナンス
日頃、IT機器やシステムを業務で使用する上で欠かせないのが
整備・保守・点検等のメンテナンスです。
また、急に動かなくなったりエラーが発生したトラブル時に大規模な障害に発展しない様、
冗長化構成や代替機の準備・サポート体制の構築等のリスク対策も必要です。
さて、IT資産のメンテナンスも重要ですが、ご自身のお身体のメンテンナンスは大丈夫でしょうか。
最近はスマートフォンの普及もあり、常日頃液晶画面を見ている人が少なくありません。(私もそうです)
ずっと前傾姿勢で画面を見ているからか、ストレートネック(スマホ首)を患う方が増えているそうです。
ストレートネックとは、本来湾曲している頸椎が姿勢の崩れや疲労によって、湾曲が失われ真っ直ぐになってしまうことを言います。
この状態になってしまうと頭の重量を首だけで支えることとなってしまうことになり、慢性的な首の痛みや肩こり等の症状に繋がります。
対策としては、
定期的な首のストレッチや全身浴での首の温め、
座っている時の姿勢の改善(うつむき加減にならず、首を上げることを意識する)等が効果があるとのことです。
AIやRPA等、コンピュータのできることの範囲がどんどん広がってきていますが、
どのような分野であれ最終的にコンピュータを使うのは人間です。
IT機器のメンテナンスも大事ですが、それを使う人のメンテナンスはもっと大事です。
気が付いたら病気を患っていたということがない様、
常日頃自身の身体のメンテナンスに気を配っていきたいものです。
寒さ厳しき折り、いかがお過ごしでいらっしゃいますか。
この時期は自宅の暖房器具をフル稼働させるのですが、
契約電力が小さいので少し油断をするとブレーカーが落ちてしまいます。
そのため、サーバーやゲーム機など、使用中に突然電源が停止して困るもののために、UPSを設置しております。
家庭用のため、できるだけ安いもので賄っているのですが、バッテリーの寿命が短く、さらに通知機能が弱く、
気付いた(ブレーカーが落ちた)時にはバッテリーが死んでしまっていました。
仕事では、お客様へのUPSをご提案する際に要点を押さえて構成するのですが、私用では安さばかり考えてしまっておりました。
今回UPSを更新するにあたり、自宅用でもしっかり構成しようと思いましたので、UPSを選定するポイントをご紹介したいと思います。
長くなってしまいますが、ご興味のある方は最後までお付き合いください。
[A] 必要な出力
・UPSから給電する機器の有効定格容量(W)の合計および皮相電力定格(VA)の合計を計算します。
UPSでは最大有効電力と最大皮相電力の両方が決められており、接続する機器の使用する電力の合計はどちらも下回らなければいけません。
一般的な小型UPSでは有効電力は皮相電力の約60%となります。
例えば、UPSの皮相電力が1000VAの場合有効電力は600Wとなり、接続する機器はこの電力範囲内にする必要があります。
[B] 必要なバッテリー運用時間
・停電発生時にバッテリー運転で稼働させる時間を決めます。
方式の違い
1) 常時インバーター方式
交流入力を直流に変換しバッテリ充電しながらインバータによって交流に再変換し電力を供給します。
常に変換を行うため電力ロスが発生しますが、停電時にも瞬断を発生させずにバッテリー運転に切り替えることができます。
価格は高めです。
2) オフライン方式
通常時は交流入力をそのまま出力し、停電時にバッテリーからインバーターによって交流に変換し電力を供給します。
通常時はそのまま出力するため電力のロスはほぼないのですが、停電時の切り替えに瞬断(2~10ミリ秒の停電)が発生します。
価格は低めです。
3) ラインインタラクティブ方式
サージ抑制器、ノイズフィルター、インバーターを介して電力を供給し、停電や一定以上の変動に対してはインバータ給電に切り替えて電力を供給します。
入力電力の変動が少ない環境では通常時はそのまま出力するため電力のロスはほぼないのですが、停電時の切り替えに瞬断(2~10ミリ秒の停電)が発生します。
入力電力の変動が大きな環境ではバッテリーを激しく消耗します。
価格は比較的低めです。
[D] 出力波形の違い
1) 正弦波
商用電源と同一な高品質な波形で電力を供給することができます。
2) 矩形波
正弦波のような滑らかな波形でないため、使用できない機器もあり、不安定になったり、ノイズが発生する場合もあります。
[E] バッテリーの種類
1) 鉛蓄電池
一般的なUPSで採用されているバッテリーです。
比較的安価で、重量は重めです。
2) リチウムイオンバッテリー
未だ種類は多くありませんが一般向けにも少しづつ増えてきています。
比較的高価で、重量はとても軽いです。
[E] 運用の簡便さ
・バッテリーの寿命
とても安価なUPSではバッテリーが約1年くらいしか持たないものもあります。
4~5年くらい持つものは少し高くなりますが、合計で比較すると、毎年交換するよりも実は安くなったりします。
・ネットワークインターフェイスが使用可能か
シリアル接続やUSB接続だけの場合は、接続しているサーバーがダウンしていると通知できないため、NICを装備して、独自で通知できると便利です。
ついでにSNMPも使えれば、対応機器も少し増えます。
・制御ソフトが付属するか
メーカーや製品にもよりますが、標準で使用できる方がコストは抑えられます。
但し、標準付属でもOSが限定されたり、用途が限定される場合もあるので事前の確認が必要です。
・バッテリーのホットスワップが可能か
ホットスワップとは、電力を機器に供給したまま交換することです。
重要なサーバー機器の場合は万が一を考慮して機器を停止してバッテリー交換を行いますが、冗長電源構成や、さほど重要ではない機器の場合はホットスワップバッテリーの方が運用は楽になります。
※バッテリー交換中に停電が発生すると、接続している機器は電力供給が停止します。
以上のポイントを踏まえて、皆様のご自宅でも、UPSを選定する際のご参考にしていただければ幸いです。
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先日「スタークラフト２」というゲームでAIが人間のトッププレイヤーに10勝1敗で勝利したというニュースがありました。
開発したのは囲碁のAlphaGoで知られるディープマインド社です。
「スタークラフト２」というゲームはリアルタイムストラテジーゲームで、最適戦略が一意に決まらないことや不完全情報ゲームであることから囲碁の次の目標としてディープマインド社が取り組んでいました。
以前から私はこの話題に関心があり、これによって意図を推測するような機能が出てこないか期待していました。
しかし発表された内容によるとアルゴリズムは従来のAlphaGoと似たものでした。
学習には人間のプレイ時間に換算して最大200年かけたとのことです。
実際の学習時間は14日で、人間のトッププレーヤーのレベルに達するには3日から5日かかるそうです。
プレイ時間を基準にすると人間の方が学習速度が速いようなのでAIの学習には改善の余地がありそうです。
文脈を理解したり常識から推論したりする能力が低いことが欠点です。
AIに常識を持たせるのは簡単ではありません。
常識の中には辞書に載っていないことが多数あります。例えば「持ち上げたコーヒーカップから手を離すとコーヒーがこぼれる」だとか「オリンピックに出場する人はスポーツ選手だ」といった情報は、言われてみればその通りですが言われなければ意識しないようなことです。
こういった無数の情報をAIに教えるのは困難であり「知識獲得のボトルネック」と言われています。
しかし情報を知らなかったとしても、言われた後で瞬時に推論できるのなら不都合はありません。状況判断の技術や、様々な状況や体験から推論のための材料を集める技術が重要になるのだと思います。
我々は普段、少ないデータから色々と推論しています。
「常識とは偏見のコレクションである」という言葉があります。これは常識に囚われることへの批判なのだとは思いますが逆に考えると、断片的な情報からでも何らかの有用な傾向を見出そうとする驚異的な能力が人間にはあるということでもあります。
AIは「幻滅期」に入ったという話もありますが、技術は進み続けています。
アメリカではDARPAが文脈推論や常識推論などの次世代AI研究に20億ドルもの投資をするそうです。
今後の技術の発展に期待したいです。
とはいえ1980年代にも「あと30年でAIは人間を超える」と言われていたそうで、
30年経っても「あと30年で」と言い続けているのかもしれません。
HM
１月といえば受験シーズン！
ということで今回の話題ですが、「勉強動画」についてです。
数年前から流行っているようですが、私は最近知りました。
「勉強している様子をただ映しているだけ」のものが、どうして人気があるのか不思議でしたが、実際に見てみて理解できました。
なんとなく図書館で勉強(?)していた頃を思い出します。
この動画について、「ネット依存」だとか「それがないと集中できないのか」とか、否定的な意見もあるようですが、
個人の感想としては、「あり」です。
私の場合、ノートに書く音が結構好きなので、他の音があまり気にならず集中し易かったです。
いろいろな考え方や感じ方があると思いますので、逆効果だという方も多くいらっしゃると思いますが、
勉強動画に限らず、自分が集中できる術を1つでも多く知っているということが重要なのかな、と思いました。
良ければお試しください。
https://www.youtube.com/results?search_query=%E5%8B%89%E5%BC%B7%E5%8B%95%E7%94%BB
昔もあればなぁ
私は趣味で音楽制作をやっており、友人とレコーディングごっこをして遊んでいます。
現代ではアマチュアでも、パソコンとそこそこの機材があれば、割と気軽に録音からCD化、ストリーミング配信まで出来てしまいます。
ただ、録音した様々な楽器の音を同時に再生するのは簡単ですが、人に聞かせられる品質にするのが難しいものです。
そんな音楽制作の世界でも、昨今ではAIを売りにし、実際にシェアを獲得している音楽制作ソフトウェアが現れています。
iZotope社の自動マスタリングソフト Ozone8が有名ですね。
https://www.izotope.com/en/products/master-and-deliver/ozone.html
本来であれば人間が複数のスピーカーやヘッドフォンで実際に耳で聞き「音に迫力が足りない」とか、「もう少し落ち着いたサウンドに」とかを考え、楽曲の音質調整（ミックス・マスタリング）を行います。
素人には正解のないような大変な作業なのですが、このOzone8は元の音を解析してある程度（時として文句のないくらいに）自動調整してくれるのです。
また、他の既存の音源を読み込ませ、それに似せた音質を再現する機能もあります。
「趣味なのにAIで自動化して楽しいのか・・・？」と自問自答してしまいますが、「面倒は作業はAIに任せ、よりクリエイティブな作業に時間をかけましょう」というのがメーカーのコンセプトのようです。
音質調整だけでなく、音楽そのものもAIが作るツールも出てきているようですね。
趣味は苦労も楽しめますが、つらい仕事はできるだけ自動化したいものです・・・。
すべてはバランスが命