IT Leaders トップ > テクノロジー一覧 > OSS > イベントレポート > 「オープンソースこそが未来を拓く」─米Red HatのホワイトハーストCEOが強調 OSS OSS記事一覧へ [イベントレポート] 「オープンソースこそが未来を拓く」─米Red HatのホワイトハーストCEOが強調 2016年7月12日(火)田口 潤(IT Leaders編集部) リスト 2016年6月末に開催されたRed Hat Summit2016。OSSベンダーである同社が発表した製品や技術については既報の通りだ(本文中に参照記事リンクあり)。今回はジェネラルセッションにおけるトピックを中心に見ていこう。 この記事の続きをお読みいただくには、会員登録(無料)が必要です 【次ページ】オープンソースのハードウェアが広がる > 前へ 1 2 3 次へ > リスト 関連記事 SRA OSS、PostgreSQL互換の商用RDBMS「PowerGres V17」にベクトルDB機能を追加 エクサ、富士通メインフレームからオープン系Javaに移行するSI「EXERA」を提供 Ruby on Rails 7の認定試験「Rails7技術者認定ベーシック試験/アドバンスド試験」を2025年7月に開始 Python用「vLLM」、AIエージェント開発API「Llama Stack」、Linux新版「RHEL 10」など─Red Hat Summit 2025での主な発表 おすすめのホワイトペーパー more「製品/サービス資料ダウンロードサイト「Impress Business Library」へ」 デジタル戦略 [メタバース×ビジネスの可能性]技術動向と先行事例【IT Leaders特別編集号】 デジタル戦略 VUCAの時代を勝ち抜く!デジタルリーダーの戦略と実践【IT Leaders特別編集号】 デジタル戦略 [検証]デジタル庁─デジタル立国に向けた課題と期待【IT Leaders特別編集号】 業種別DX デジタルツインとAIがビジネスと社会を再構築する【DIGITAL X+IT Leaders特別編集号】 デジタル戦略 デジタルリーダーが説くDXの極意 [AI活用・アジャイル・共創]編【IT Leaders特別編集号】 トピックス [Sponsored] 1億人に近いdポイントクラブ会員基盤のデータを活用したデジタルマーケティングでカスタマーファーストを追求 SAP 2027年問題をDX推進のチャンスに変える! MDMを起点とするデータ統合基盤の構築方法とは AIに真の力を発揮させるデータ活用に不可欠な「ビジネスメタデータ」の意義と整備法 生成AI時代のデータ急増への“処方箋”。容量、電力効率、運用問題を抜本解消可能なストレージとは? 既存データから新たな示唆を得る─エンタープライズ企業の先進事例に見るAI SaaSのインパクト タクシーアプリ「GO」のデータ活用と、Google Cloudが目指す生成AIデータエージェントを解説 新規開発推進の鍵はエンジニアの“あらゆる”業務効率化、生成AI機能は何にどう効く? 差分は資産、現場の知恵で勝つ─欧米型とは一線を画す日本独自の製造DX戦略 データで切り拓く! デジタルバンク「みんなの銀行」の競争力を高めるデータマネジメント MDMプロジェクト成功への道筋。障壁を乗り越え、成果を出すための実践的アプローチ ServiceNowが推進する、ノーコード開発と生成AIによるアプリ開発とガバナンス確保のアプローチ ROBONが提唱する、人材/スキル不足の時代になすべきデータ活用の新アプローチ セゾンテクノロジーが提案する、生成AIとデータカタログで作る「柔軟で変化に強いデータ分析基盤」 DevOps&オブザーバビリティでICT基盤を強化、三越伊勢丹グループの変革を支える 「Vポイント」のCCCMKホールディングスがSnowflakeで構築した大規模データ基盤を解説 中央集権型と自律分散型の両方式に適用可能なデータ基盤構築とデータマネジメントを実践 DXの本格化と生成AIがもたらしたデータマネジメント新局面における課題解決とは 分散データの壁を超える実践的アプローチ─「データ仮想化」でビジネスを加速する AI本格活用期のデータマネジメント実践講座─データパイプラインの最新像とグローバル先進事例 荏原製作所が取り組むデータ仮想化基盤によるデータ利活用。直面した課題とその解決策とは 日本企業と生成AIが「ちょうどいい関係」を築くための3ステップ、さくらインターネットが提言 生成AIによる開発で“有識者依存”からの脱却を! 目指すはコード生成を越えた開発プロセスの一気通貫 企業におけるデータの利活用のあるべき姿とは? AutoMLプラットフォームで叶える「未来志向型」の意思決定 先進企業で広がる「AIのためのデータマネジメント」、そして「データマネジメントのためのAI」とは?