地球の「形」の基本 地球の「形」が球体であることは、みなさんもよくご存じでしょう。そして簡単に「球」と呼んではいるけれども、実際には自転の影響で赤道方向のほうが膨らんでいる「球が少し潰れた形」であることを知っている人も多いと思います。この「少し潰れた球」は平面に描いた楕円をその軸の周りに回転させてできた立体として表され、「回転楕円体」と呼ばれます。 地球の半径はおよそ6,400km、極半径が赤道半径よりも約298分の1だけ短い回転楕円体です。 「ちきゅうは1つ」ではない 人類は自分たちの住む大地がどのような形をしているのかを常に知りたがってきました。地球が平面ではなく球体であることが分かってからも、その大きさを知るためにたくさんの工夫と努力をしてきました。時代により、地域によりそれらの値は変化します。日本国内では、実測による日本地図「大日本沿海輿地全図」を製作した伊能忠敬が有名です。 忠敬
はじめに 今回から複数の記事にまたがってKubernetesでDBを管理するために役立つKubeBlocksというソリューションについて解説します。KubeBlocksがどんなソリューションであるか理解するとともにKubernetesでのDB管理の重要性について理解していただけると幸いです。 DBaaSとは Kubeblocksの解説に入る前に、まず「DBaaS」と、それをKubernetes上で実現するメリットについて整理します。 DBaaS（Database as a Service）とは、クラウド上で提供されるデータベース管理サービスです。従来のデータベース管理はデータベースサーバーのセットアップからパッチ適用、バックアップ、監視といった運用タスクを手動で行う必要がありました。DBaaSを利用することで、それらの操作を簡易化・自動化することが可能になります。 従来のDB管理とDBaa
Intel's Open-Source Strategy Is Changing At Odds With The Ethos Of Open-Source Written by Michael Larabel in Software on 9 October 2025 at 09:00 AM EDT. Page 1 of 1. 96 Comments. For the past 21+ years of running Phoronix and even longer than that being a Linux user, I have loved and consistently promoted Intel's open-source efforts and leading Linux support. Even through Intel's difficult periods
[終了] Amazon FinSpace https://aws.amazon.com/finspace/ 金融サービスのデータ管理と分析を行うAmazon FinSpaceですが2026年10月7日をもってサービス終了します。 アナウンス時点の2025年10月7日から新規利用が停止され2026年10月7日以後はサービスにアクセス不可となります。 After careful consideration, we decided to end support for Amazon FinSpace, effective October 7, 2026. Amazon FinSpace will no longer accept new customers beginning October 7, 2025. As an existing customer with an Amazon FinS
The New gTLD Program: Next Round is expected to open in April 2026. This timing is based on Policy Implementation work, which is estimated to conclude no later than December with publication of the Applicant Guidebook (AGB), the essential rule book for the program. In parallel to the policy implementation, ICANN org is also working on operationalizing the new gTLD Program, including developing the
はじめに CloudPlatform部のpddgです。GoにおけるOpenTelemetryの計装ライブラリ、特にdatabase/sqlパッケージのトレーシングを行うためのライブラリにはデファクトスタンダードと呼べるものがありません。本記事では、いくつかのサードパーティーライブラリの機能を比較しまとめました。採用したライブラリは実際に本番環境のサービスの計装に利用しています。 この内容は、2025年に開催されたサマーインターンシップにおいて、プラットフォーム（自社基盤）コースに参加して頂いた柳田さんにお手伝い頂いてまとめたものです。 実際に採用したライブラリを用いると、わずかなコード追加で以下の様なトレースが取得できるようになります。横棒が各ステップにかかった時間を表し、各ステップごとにその引数やメタデータを表示できます。障害発生時などにはこれらの情報を活用してアプリケーションの内部で実
Note: I received a lot of great feedback from the discussions at Mastodon and Hacker News, so I've updated the post with some improvements to the font! I've also added some further examples and acknowledgements at the end. Syntax Highlighting in Hand-Coded Websites The problem I have been trying to identify practical reasons why hand-coding websites with HTML and CSS is so hard (by hand-coding, I
Redis において、Lua スクリプト機能を悪用した重大な脆弱性（通称「RediShell」）が公開されました。認証済みユーザが細工した Lua スクリプトを実行すると、Lua のガーベジコレクタの不具合を誘発し、リモートコード実行（RCE）に至る可能性があります。 CVSS は 10.0（Critical）と評価されています。お客様環境の影響有無をご確認のうえ、速やかな対策をお願いいたします。 影響を受けるお客様 ・弊社クラウド（IaaS 等）上で お客様が自ら構築・運用する Redis をご利用中で、認証なしにインターネットへ該当サービスを公開している Lua スクリプト機能を有する全ての Redis 系列 が影響対象です。OSS/CE は 8.2.1 以下が影響し、修正版は 8.2.2 以降（ほか 8.0.4／7.4.6／7.2.11 など） で提供されています。 本脆弱性について
本文の内容は、2025年10月7日に Sysdig Threat Research Team が投稿したブログ(https://www.sysdig.com/blog/cve-2025-49844-redishell/ )を元に日本語に翻訳・再構成した内容となっております。 CVE-2025-49844とは？ 2025年10月3日、CVE-2025-49844が公開されました。これは、広く利用されているオープンソースのインメモリデータストアであるRedisにおける、重大なリモートコード実行の脆弱性を説明しています。CVSSスコアは10.0であり、この問題は非常に深刻であるため、迅速な対処が必要です。 CVE-2025-49844は、Redisのソースコードに約13年前から存在するメモリ使用後の破損に関するバグです。認証されたユーザーが細工されたLuaスクリプトを使用してガベージコレクタを操
RediShell: Critical Remote Code Execution Vulnerability (CVE-2025-49844) in Redis, 10 CVSS scoreWiz Research discovers vulnerability stemming from 13-year-old bug present in all Redis versions, used in 75% of cloud environments. What is RediShell?Wiz Research has uncovered a critical Remote Code Execution (RCE) vulnerability, CVE-2025-49844 which we've dubbed #RediShell, in the widely used Redis i
ビジネスや研究に役立つ、経済・家計・金融・企業などの公的統計・オープンデータの分析方法を徹底指南。Pythonによるデータハンドリング、公的機関からのデータ取得、可視化・分析手法が、初学者でも確実に身につく！ 目次 第1章 序論 1.1 はじめに 1.1.1 想定読者 1.1.2 前提知識 1.1.3 本書の構成と読み方 1.2 データの利用規約と著作権について 1.3 Pythonの実行環境 1.3.1 本書のPythonスクリプトの表記とターミナルの表記 1.3.2 Pythonの環境構築 1.3.3 本書のPython実行環境の設定 1.3.4 Pythonの実行とJupyter 第I部 Pythonデータ分析の基礎 第2章 データハンドリングとpandas 2.1 pandasとデータフレーム 2.2 データ型 2.3 データの確認 2.4 データ抽出・追加・置換 2.5 欠測値と
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