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集団的自衛権を行使できずに人類の危機を迎える平和大国日本

ネタでSNSにぶっこんでみたら、結構な反応があったのでまとめてみようと思うのですよ。

冥王星からガミラスの遊星爆弾が向かってくるとか、「使途」やゴジラが隣国に来襲したという事態においても、日本は9条により集団的自衛権を行使できず、自国に直接的な危害が及び、個別自衛権の要件が揃う事態になって初めて自衛隊が出動できると、反対派は言っている。大丈夫なのか。日本。

つまりはですね、宇宙から不審な物体が直撃コースで接近しても、迎撃できないわけですよ。民主党の岡田代表という人が、「米国狙ったミサイル、撃墜必要なし」という事をおっしゃっていて、友好国に目がけて撃たれたミサイルさえも防ぐ必要がないと言っているわけですから、日本を狙っているとは限らない物体Xに対処するわけないじゃないですか。ましてや「1発だけなら、誤射かもしれない」のですから。日本列島をふくめてクレーターになってしまってもしょうがないわけです。 あまりの放射能に雁屋哲せんせも鼻血出まくりでしょうが、それもしょうがないわけです。

隣の国家に「使徒」が来襲しても、もちろん自衛隊が出動できるはずもないですし、さらに言えば、武器弾薬の供給も出来ません。だって「他国の戦争に巻き込まれる」かもしれないんですから。「わが子を戦場に送ってはいけない」のです。同盟国だって見殺しです。

深海棲艦にシーレーンをズタズタにされて石油や物資の輸出入が止まったとしても、公明党の山口幹事長は海上自衛隊の派遣に大反対ですよ。そりゃもう大問題です。掃海活動さえNGなんですから戦闘艦の派遣なんてもってのほかです。明確な領海侵犯があって保安庁の船が沈められるまで、艦娘は鎮守府に待機です。暁の水平線に勝利を刻んでいる場合ではありません。

「非常事態になれば、現場は無視して闘いだすと思うよ。」というコメントを頂いたのですが、数年前にsengoku38こと一色正春さんという人が、秘密のビデオを公開しただけで、ぼろくそに叩かれたじゃないですか。海上自衛隊でさえない海上保安庁の人でさえ、指揮命令系統に違反することはご法度なのですよ。ましてやシビリアンコントロールの枠を離れて、独自に武力行使に動いたとなれば大問題ですよ。我らが福島みずほせんせが黙っているはずがないじゃないですか。

「健康のためなら死ねる」とのたまわれたタモリさんのように、「平和のためなら死ねる」という覚悟を我々「恒久の平和を念願」する日本国民は胸に刻まねばならないのですよ。

 

「SQL Server 2014 発売記念フォーラム」に行ってきました。

MapReduceアルゴリズム/Hadoopなどの”NoSQL”の開発が相次ぎ、大量データの処理基盤が実用的なレベルになったころから、「ビッグデータ」ブームが起こりましたが、最後の最後の処理パフォーマンスのネックは、ハードディスクの遅さでした。ハードディスクもデータ容量に関しては飛躍的に伸びてきましたが、スピードに関しては大幅な改善が見られず、SSDやFusionIOのような製品や、IBM Neteezaなどが物理層での改善策として普及してきました。一方データベース側も分析用途としてSAP HANAのようなIn-Memory型のエンジンによって高速化が図られてきました。

そんな中で今回は”SQL Server”がIn-Memory機能をサポートしたということでのイベントでした。

http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1404/18/news141.html

講演を聴いた感想としては、In-Memory型DBの市場に関しては、これで勝負あった感が出てくるかなという所。昨年秋のOracleオープンワールドで12cでカラム型&インメモリのサポートを発表しましたが、今回のSQL Serverの発表で、普及率1,2位のDBが共にインメモリ&カラム型をサポートするようになったわけです。高速な集計結果が得られるとなれば、運用負荷を考えるとDWH用の別のエンジンを導入するメリットが失われます。

今回、驚いたのはExcelのPowerBI/Power Viewの機能。Power PivotについてはExcel 2010からオプションとして提供されていて、大量データ処理のフロントエンドとしてのポテンシャルを感じさせましたが、今回のデモでは表示に地図上に分布をヒートマップで描くなど、一昔前の高価なGISソフトでしかなしえなかったようなビジュアライゼーションを、数万円の表計算ソフトが実現してしまうということ。今回のSQL Serverの組み合わせで、専用のBIツールを導入しなくとも、簡単な経営ダッシュボードくらいは実現してしまうというわけで、分析基盤の市場破壊もありうるのかなあと感じました。

逆に利用者側としては、分析のためのインフラが非常に安価に整うようになってきたため、むしろデータ収集基盤であったり、分析スキルの方がボトルネックになる可能性の方が高くなるのではと思います。データ分析に関しては自社で詳しい人がいない限り、アウトソースする or 最初から諦めるといったケースが多いように散見されましたが、今回のフォーラムのテーマが「ビッグデータの民主化」であり、ここまで敷居が下がったのであれば、ぜひトライして頂きたいですし、そのためのお手伝いが出来ればいいなと思います。