2019-02-13

ASUS TransBook T100HA と Manjaro 18

Amazon.jp プライムデー 2016 で破格な値段の誘惑に負けて買ってしまった ASUS TransBook T100HA (Atom x5-8500, RAM 4GB, SSD 64GB) には、最終的に Ubuntu 17.10 をインストールしたものの使用頻度が低く、ほぼ埃をかぶるような状態になっていました [1]

今回は、この古くなってしまった ASUS TransBook T100HA に Manjaro 18 をインストールした報告です。

格安 PC を買って Linux をインストールして遊ぶことが趣味である私は、最近、ドン・キホーテのジブン専用PC&タブレット3 RM-F106-SR(税抜 19,800円)を買って Linux 化を試みているのですが、その最中、Manjaro をインストールすると WiFi をはじめとして、意外と多くのデバイスがインストール直後から利用可能であったことに驚きました。そうであれば、埃をかぶっている ASUS TransBook T100HA ではどうだろうということで試してみました。

以下がインストール後の状況です。ただし WiFi についてはほんの少し手を加ました。

タブレット PC に Linux をインストールして重視している機能(上から順に優先度が高い)
WiFi Manjaro のインストール直後は認識されていないが、ファイルの設定で認識されました。
タッチスクリーン  
オーディオ  
Bluetooth Bluetooth デバイスが認識されますが、いまのところペアリングに成功していません。
バッテリー残量 ただし、電源コートを挿しているときは「残量推計中」のままの時が多い。
カメラ ×  

インストールメディアの作成

ちょっと古いバージョンですが、昨年、参考サイト [2] からダウンロードしてあった Manjaro GNOME Edition (18.0)、manjaro-gnome-18.0-stable-x86_64.iso を今回は使いました。これを Fedora Media Writer で USB メモリ (8GB) にイメージを焼きました。Manjaro のインストール方法詳細は、参考サイト [3] にまとめてあります。

WiFi の設定

Manjaro をインストールした後に、Ubuntu をインストールした時と全く同じやり方で内臓の WiFi デバイスを有効にできました [1]

$ ls /sys/firmware/efi/efivars/nvram-*
/sys/firmware/efi/efivars/nvram-74b00bd9-805a-4d61-b51f-43268123d113
$ sudo cp /sys/firmware/efi/efivars/nvram-74b00bd9-805a-4d61-b51f-43268123d113 /lib/firmware/brcm/brcmfmac43340-sdio.txt
[sudo] password for bitwalk: 
$ sudo modprobe -r brcmfmac
$ sudo modprobe brcmfmac

ベンチマーク

クロスプラットフォームに対応している Geekbench 4 を最近使うようになりましたので、この PC でも計測してみました。詳細は参考資料 [4] にありますが、スコアだけまとめると以下のようになります。

Single-Core Score Multi-Core Score
1118 3420
Geekbench 4.3.3 Tryout for Linux x86 (64-bit)

システムとプロセッサの情報は以下のようになっています。

System Information
Operating System Manjaro Linux 4.20.7-1-MANJARO x86_64
Model ASUSTeK COMPUTER INC. T100HAN
Motherboard ASUSTeK COMPUTER INC. T100HAN
Memory 3838 MB
BIOSAmerican Megatrends Inc. T100HAN.216
Processor Information
Name Intel Atom x5-Z8500
Topology 1 Processor, 4 Cores
Identifier GenuineIntel Family 6 Model 76 Stepping 3
Base Frequency 2.24 GHz
L1 Instruction Cache32.0 KB x 4
L1 Data Cache24.0 KB x 4
L2 Cache1.00 MB x 1

2015 年後半に発売された ASUS TransBook T100HA は、いまではすっかり古くなってしまった PC ですが、それでも手持ちの格安 PC の中ではなかなか優秀なパフォーマンスを叩き出しています。非力な Atom 系プロセッサとは言え、4 コアでベースクロックが高いことが要因でしょうか。Atom x5-Z8500 (Cherry Trail) と似たような世代の Celeron N3050 (Braswell) を搭載した PC のベンチマークと比べると、シングルコアの性能が同程度でも、コアの数だけマルチコアでの性能(スコア)が勝っています。

なお、Geekbench については、別記事で紹介したいと考えています。

まとめ

Bluetooth が確実に利用できると利便性がもっと上がりますが、現状でもまあまあ使えそうです。古い PC とは言え、いままでそんなに使わなかった PC だったので、今こそ使うべきだと 128GB の SD カードを挿して出張に持ち歩いています。

ASUS TransBook T100HA にインストールした Manjaro 18 のデスクトップ画面

以前は UMPC の GPD Pocket に Linux をインストールして嬉々として持ち歩いていましたが、1920 x 1200 と高解像でも 7 インチの画面は小さすぎて、結局のところ解像度を落とすしかなくて宝の持ち腐れです。出張時に携行していても使用頻度が下がってしまったので、二代目の GPD Pocket2 への移行は見合わせました。その代わりに、安価な Fire HD 8 タブレットを買って持ち歩くようになりました。Fire HD 8 は Amazon Prime ユーザーにはなかなか使い心地が良く、不満はあれど使い始めるとそれなりに生活ツールのひとつになってしまいました。

結局、いささか重量感がある ASUS TransBook T100HA を追加して持ち歩くようになり、重い荷物を持ち歩く出張の日々に戻ってしまいました。💦

参考 サイト

  1. bitWalk's: ASUS TransBook T100HA と Ubuntu 17.10 [2017-11-12]
  2. Get Manjaro | Manjaro Linux
  3. bitWalk's: Linux ディストロ探訪(5) 〜 Manjaro 〜 [2018-11-30]
  4. ASUSTeK COMPUTER INC. T100HAN - Geekbench Browser

 

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2019-02-09

ジブン専用PC&タブレット3 〜 Deepin のインストール

ドン・キホーテのプライベートブランドである情熱価格から 2018 年 6 月 8 日に発売されたジブン専用PC&タブレット3 RM-F106-SR は、19,800 円(税別)という超低価格を打ち出した格安 PC です [1]。4GB のメモリを搭載してこの値段だということで注目をしていたのですが、発売開始時に買えず、そのまま忘れかけていました。ところがです!二週間ほど前、ドン・キホーテ 長野駅前店 で見つけてしまったので、これは買うしかないと躊躇なく買ってしまいました。

こういう格安 PC(&タブレット) に Linux をインストールして遊び倒す、というのが自分の趣味(ビョーキ?)なのです💦。

格安 PC に使われている CPU は非力で、安い周辺チップを Linux が認識できなかったりします。それでも良いのです。解像度の低い内蔵カメラはそもそも使わないし、サウンド機能だって音質が悪いのでそれほど重要ではありません。タブレットですからタッチスクリーンが使えれば大成功、Bluetooth が使えればもっと良い。最悪でも WiFi さえ利用できれば Linux をインストールして遊べるかな、と希望レベルがとても低いです。もちろん Windows で使えている全機能が Linux でも利用出来ればとても嬉しいのですが、そうでなくとも Linux をインストールできそうであれば、結局インストールしてしまうのです。

問題はスクリーンが真っ暗になること

最初に Ubuntu 18.10 のインストールメディアで Live Linux を起動できるか試してみました。起動はできたのですが、しばらくすると画面が真っ暗になってしまいます。これは起動中にも発生しました。影響が少なさそうな を押していると再表示されます。画面が真っ暗になる間隔は、しっかりと計測していないものの体感的には一分未満です。さすがにこれでは使い物になりません。Fedora でも現象はほぼ同じ。Manjaro の場合、Live Linux では画面の問題が出なかったのですが、実際にインストールしたら同じく真っ暗になる現象を確認しました。

いくつか Linux ディストリビューションを試してみた結果を下表にまとめました。

表:Linux ディストリビューションをジブン専用PC&タブレット3 に試した結果 
Linux バージョン 画面 備  考
Ubuntu 18.10 × × × × 画面縦横の向きは検出されました。
Fedora
Workstation
29
-1.2
× × × × × 画面縦横の向きは検出されませんでした。
Manjaro
(Gnome)
18.0.2 × × Live Linux では画面が真っ暗になりませんでしたが、実際にインストールすると、画面がしばらくすると真っ暗になり、使い物になりません。タッチスクリーン以外のデバイスが認識されていたので、とても残念です。😞
なお、画面の向きは xrandr -o right で変更しました。
openSUSE
Tumbleweed
Snapshot
20190205
× × × 画面縦横の向きは検出されました。
実際にインストールすると、画面がしばらくすると真っ暗になり、使い物になりません。
Debian
(Gnome)
9.7.0 × × × × 画面は真っ暗にならず、縦横の向きも検出してくれましたが、他のデバイスは認識されませんでした。USB の WiFi デバイスを挿してしばらく使っていました。
Deepin 15.8 × × × × インストーラには Live Linux の機能はなく、いきなりインストールされます。
画面縦横の向きは検出されませんでした。画面の向きはログイン後に DDE, Deepin Desktop Environment の画面設定で変更しました。
パッケージ更新後、バージョンが 15.9.1 になりました。

※ ちなみに、Linux をインストールするときには、まず Manjaro を Live 起動して GParted でストレージのパーテションを削除してから、クリーン・インストールをしています。

Deepin をインストールして使用中

実のところ、ジブン専用PC&タブレット3 に Debian をインストールしてしばらく使っていたのですが、同時に他のディストリビューションを何度かインストールし直して動作確認もしていました。ですからプレインストールされていた Windows 10 はとっくに消してしまっています。であれば、中華 Linux も一度確認しておこうと Deepin [3] を試したところ、画面が真っ暗にならず、しかも WiFi が利用でき、Debian よりマシだったので、しばらく使ってみることにしました。

ジブン専用PC&タブレット3 にインストールした deepin 15.9.1 デスクトップ画面

Debian を使っていた時は LVM で 128GB の USB メモリを加えて、そこそこのストレージの容量を確保して、一応の R の開発環境を整えていました。しかし、Deepin ではデフォルトのインストールをしていて、ストレージの容量は 32GB しかありません。

インストール後のストレージの空き容量

しばらくは、このようにストレージが少ない状態でどのような使い方ができるか遊んでみるつもりです。もちろん、使えないデバイスを使えるようにする努力は継続的に続けます。Windows のように知らないうちにシステム関係のファイルが空き領域を食い潰しているということがないので安心です。

参考 サイト

  1. ジブン専用PC&タブレット3|家電|商品紹介|ドン・キホーテのプライベートブランド(PB)「情熱価格」|驚安の殿堂 ドン・キホーテ
  2. ジブン専用PC&タブレット3 BIOS・ブートメニュー | なぜなにDayByDay
  3. Deepin Technology Community
  4. bitWalk's: Linux ディストロ探訪(6) 〜 Deepin 〜 [2018-12-13]
  5. R.W.C CO.,LTD RM-F106-SR - Geekbench Browser

 

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2019-02-03

Rで株価を扱う 〜 始値を予測してみた

Rの quantmod パッケージを利用することにより、株価データを取り扱えるようになりました [1]。たくさんのデータを利用できるようになったので、機械学習でなにかを予測しようと考えました。今回も昨年末 (2018-12-19) に東証一部へ再上場したソフトバンク株式会社 (9434.T) を例に取り上げました。

関数関係を考える

\(9434.T\) の株価を、ある要因 \(x_{1}, x_{2}, ...\) を使って \(f\) という処理をして予測する、すなわち、

\(9434.T = f(x_{1}, x_{2}, ...)\)

というような関数関係を設定します。

株の値動きはそんなに単純ではないと、トレーダーからお叱りを受けそうですが、機械学習による予測はどんなものかを知りたかったので、問題を単純化して次のようにしてみました。

当日の株関連情報を用いて、翌日(次回)のソフトバンク株式会社 (9434.T) の始値を予測せよ。

当日の株関連情報は、予測対象のソフトバンクの情報に加えて、ソフトバンク・グループ企業と同業企業の情報および日経平均を加ました。

企業コードソース情報
ソフトバンク 9434.T yahooj Open, High, Low, Close, Volume, Adjusted
ヤフー 4689.T
ソフトバンク・テクノロジー 4726.T
楽天 4755.T
KDDI 9433.T
NTT ドコモ 9437.T
ソフトバンク・グループ 9984.T
日経平均 NIKKEI225 FRED -

R のコードを下記に示しました。機械学習には Random Forest (rf) を使用しています。

リスト:ソフトバンク (9434.T) の始値予測用プログラム 
library(quantmod)
library(caret)
library(doParallel)

# ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
# GLOBAL SETTINGS

options("getSymbols.warning4.0" = FALSE)

# selection for modeling method
#model.method <- "pls"
model.method <- "rf"
#model.method <- "xgbLinear"
#model.method <- "xgbTree"
if (!exists("model.method")) {
    model.method <- "rf"
}

# prediction table object for store
predTblFile <- paste(Sys.getenv("HOME"), "preidction.RDS", sep = "/")

# for multi-threading
cl <- makePSOCKcluster(detectCores())
registerDoParallel(cl)

# -----------------------------------------------------------------------------
#  Function: get.stock
#  get table of certain stock data
#
#  code:   stock name/code
#  start:  start date
#  source: data source, default = 'yahooj'
#
#  return
#    data frame for specified stock data including Date column
# -----------------------------------------------------------------------------
get.stock <- function(code, start, source = "yahooj") {
    tbl <- getSymbols(code, src = source, from = start, auto.assign = FALSE)
    tmp <- data.frame(tbl)
    tmp$Date <- rownames(tmp)

    return(tmp)
}

# -----------------------------------------------------------------------------
#  Function: train.model
#  train model with specified ML method
#
#  df:          data frame for training including Y column
#  name.method: ML method
#
#  return
#    trained model
# -----------------------------------------------------------------------------
train.model <- function(df, name.method) {
  gc()
  set.seed(0)
  model <- train(
    Y ~ ., 
    data = df, 
    method = name.method, 
    tuneLength = 10,
    preProcess = c('center', 'scale'),
    trControl = trainControl(method = "cv")
  )
  return(model)
}

# =============================================================================
#  MAIN
# =============================================================================
date.start <- "2018-12-19"
code.target <- "9434.T";    # SoftBank
col.target <- "YJ9434.T.Open" 
tbl <- get.stock(code.target, date.start)

list.code <- NULL

# Yahoo Japan
list.code <- append(list.code, "4689.T") 
# SBT, SoftBank Technology
list.code <- append(list.code, "4726.T") 
# Rakuten
list.code <- append(list.code, "4755.T") 
# KDDI
list.code <- append(list.code, "9433.T") 
# docomo
list.code <- append(list.code, "9437.T")
# SBG, SoftBank group
list.code <- append(list.code, "9984.T")

# get stock data
for (code in list.code) {
    tbl <- merge(tbl, get.stock(code, date.start))
}

# NIKKEI225
tbl <- merge(tbl, get.stock("NIKKEI225", date.start, "FRED"))

# add data and Y data
tbl$Date <- as.Date(tbl$Date)

y <- tbl[, col.target]
y <- y[2:length(y)]; # shifting for using training
y <- append(y, NA)
tbl$Y <- y

# start model training
model <- train.model(tbl[1:(nrow(tbl) - 1),], model.method)
model

# update prediction table
date.last <- tbl[nrow(tbl), "Date"]
open.next <- predict(model, tbl[nrow(tbl),]); # prediction for next opening
tmp <- data.frame(Date = date.last,
                  Open.Next = open.next,
                  Method = model.method)
rownames(tmp) <- NULL
tmp$Method <- as.character(tmp$Method)

if (!file.exists(predTblFile)) {
    predTbl <- tmp
} else {
    predTbl <- readRDS(predTblFile)
    if (date.last %in% predTbl$Date) {
        predTbl[predTbl$Date == date.last, "Open.Next"] <- tmp[1, "Open.Next"]
        predTbl[predTbl$Date == date.last, "Method"] <- tmp[1, "Method"]
    } else {
        predTbl <- rbind(predTbl, tmp[1, ])
    }
}

predTbl
saveRDS(predTbl, file = predTblFile)

# prediction performance
tbl2 <- data.frame(Date = tbl$Date, Act = tbl[, col.target], Pred = NA)
for (d in predTbl$Date) {
    if (d %in% tbl2$Date) {
        r <- as.integer(rownames(tbl2[tbl2$Date == d,])) + 1
        p <- predTbl[predTbl$Date == d, "Open.Next"]
        tbl2[r, "Pred"] <- p
    }
}

tbl2$Date <- as.character(tbl2$Date)
xData <-as.integer(rownames(tbl2)) 

plot(xData, tbl2$Act,
     main = "Prediction",
     xlab = NA, xaxt  = "n",
     ylab = col.target,
     las = 1, type = "n")
axis(side = 1, at = xData, label = tbl2$Date, las = 2)
grid(NULL, NULL, lty = 2, col = "darkgray")
abline(v = xData[length(xData) - 1], lty = 1, col = "darkgray")
points(xData, tbl2$Act,
       type = "b", col = "blue", pch = 21)
points(xData, tbl2$Pred,
       type = "b", col = "red", pch = 19)

legend("bottom", bty="n", ncol = 2,
       legend = c("Actual", "Prediction"),
       pch = c(21, 19),
       lty = c(1, 1),
       col = c("blue", "red")
)

# ---
# PROGRAM END

トレーニング用のデータフレームでは Y の列に、翌日の YJ9434.T.Open の値を一日前までの行にずらして設定しました。つまり毎回 2018-12-19 から前日までのデータをトレーニング用データにして学習させ、そのモデルで当日の Y 値(翌日の始値)を予測しています。したがって、日が経てばそれだけトレーニング用データが増えていきます。

リスト:実行例 (2019-02-02) 
R version 3.5.2 (2018-12-20) -- "Eggshell Igloo"
Copyright (C) 2018 The R Foundation for Statistical Computing
Platform: x86_64-redhat-linux-gnu (64-bit)

R は、自由なソフトウェアであり、「完全に無保証」です。 
...
(途中省略)
...
> # start model training
> model <- train.model(tbl[1:(nrow(tbl) - 1),], model.method)
> model
Random Forest 

26 samples
44 predictors

Pre-processing: centered (44), scaled (44) 
Resampling: Cross-Validated (10 fold) 
Summary of sample sizes: 23, 23, 23, 24, 23, 24, ... 
Resampling results across tuning parameters:

  mtry  RMSE      Rsquared   MAE     
   2    35.92638  0.8852441  26.70252
   6    30.32361  0.8886168  22.45102
  11    27.67208  0.8935603  20.18447
  16    25.91685  0.8933522  19.27206
  20    25.73431  0.8920262  19.11300
  25    25.14702  0.9064315  18.88401
  30    25.65043  0.8912953  18.91954
  34    25.31299  0.9627597  18.95446
  39    25.13421  0.8906889  18.39020
  44    25.32338  0.9203712  18.77740

RMSE was used to select the optimal model using the smallest value.
The final value used for the model was mtry = 39.
> 
> # update prediction table
> date.last <- tbl[nrow(tbl), "Date"]
...
(途中省略)
...
> 
> predTbl
         Date Open.Next Method
1  2019-01-21  1420.734     rf
2  2019-01-22  1426.954     rf
3  2019-01-23  1424.429     rf
4  2019-01-24  1420.733     rf
5  2019-01-25  1416.661     rf
6  2019-01-28  1419.768     rf
7  2019-01-29  1416.853     rf
8  2019-01-30  1379.564     rf
9  2019-01-31  1353.043     rf
10 2019-02-01  1339.745     rf
> saveRDS(predTbl, file = predTblFile)
> 
...
(途中省略)
...
> # ---
> # PROGRAM END
> 

毎日プログラムを実行して予測された値は、データフレーム predTbl で予測日の行の Open.Next 列に格納されて保存されます。ちなみに、データソースの FRED の更新タイミングが一番遅くて、正確に計測がしていませんが、その日の午後10時頃になります。

プロットでは翌日分の予測値をずらして赤点で表示して、青点の実績値との予実が見れるようにしました。

ソフトバンク (9434.T) の始値の予測例

まとめ

まだデータ数が少なく、また、要因としての入力情報もざっくり選んでいるので、値動きがあるときに適切に予測できるのかはまだ判りません。モデルのトレーニングを実施して平均二乗誤差 RMSE が 25 程度ということは、予実プロットでもっともらしい結果が出ていても±25円程度の予測精度しかないということです。データが増えるにつれて、RMSE の値がじわりと下がってきているので、どの程度まで RMSE が小さくなるかを監視し、また予測精度向上に寄与する他の要因を加えられないかの検討を続けます。

参考 サイト

  1. bitWalk's: Rで株価を扱う 〜 quantmod パッケージ [2019-01-16]
  2. MathJax | Beautiful math in all browsers.

関連しそうな書籍を Amazon.co.jp からピックアップしましたが、現時点ではまだ金融データを扱うために特定の参考書を読んではいません。まずは自分が思うようにデータを処理してみて、しかる後に世の中の専門家が考えていることを付き合わせてみたいと思っています。

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2019-01-26

ジブン専用PC&タブレット3 と Linux

Linux を廉価な PC にインストールすることを愉しみとしている自分にとって、ドン・キホーテで買った 19,800 円(税抜)の「ジブン専用PC&タブレット3」はまさに打ってつけのインストール対象です。しかし、どんなデバイスを使っているか判らない中華 PC が相手なのでインストールは簡単ではなさそうです。

当初、Live 版の Linux を試して WiFi が認識されていればそのまま(プレインストールされている Windows 10 に上書きして)インストールしてしまおうと軽く考えていました。

まず、ポピュラーな Ubuntu 18.10 (Gnome) を試してみました。USB メモリから起動すると Gnome のデスクトップ画面が表示されて WiFi デバイスも認識されていたのですが、想定外の問題が発生しました。ある時間(測っていませんが、体感は一分未満です)が経つと画面が真っ暗になってしまうのです。(影響が少なさそうな)のキーを何回か押していると画面が再表示されるのですが、これでは使いものになりません [1]

grub のカーネルへ渡すオプションの内容を変更したり、他の Linux ディストリビューションの Live 版を試したりしました。この試行錯誤はいい経験になりましたが、それは別の機会にまとめることにして、できたことを先にまとめます。

Debian の Live 版であれば、画面が真っ暗になる問題が無いということが判りました。

Debian 9.7 の Live 版

参考サイト [2] から debian-live-9.7.0-amd64-gnome.iso をダウンロードして Fedora Media Writer で USB メモリに書き込んだものを、ジブン専用PC&タブレット3 のキーボード脇の USB 2.0 のポートに挿して使用しました。BIOS へのアクセス方法は 参考サイト [3] を参考にして、起動順序を変更して USB メモリから起動しました。下図に起動した例を紹介します。

ジブン専用PC&タブレット3 (RM-F106-SR) で Debian 9.7 (GNOME) のLive 版を起動した時の画面(例)

画面の解像度が正しく設定され、どうやらタブレットとして使う際に必要となる縦横を認識する加速度センサーとの連携もできているようでしたが、それ以外の(USB マウスを除く)主要なデバイスは残念ながら認識されていません。もちろん、WiFi デバイスも認識されていませんでした。でも、少なくとも Ubuntu と Fedora の Live 版で WiFi デバイスが認識されているので、WiFi デバイスの認識は解決可能であるはずと考えています。

ジブン専用PC&タブレット3 を Linux 化するにはまだ調べることがありますが一歩前進です😁。インストールに成功して、ある程度使える状態になったら、あらためて本ブログにその顛末をまとめる予定です。

参考 サイト

  1. bitWalk's: ジブン専用PC&タブレット3 [2019-01-20]
  2. Debian -- Live install images
  3. ジブン専用PC&タブレット3 BIOS・ブートメニュー | なぜなにDayByDay
  4. Index of /cdimage/unofficial/non-free/cd-including-firmware/9.7.0-live+nonfree/amd64/iso-hybrid
  5. Debian 9.7 released with fix for RCE flaw | Packt Hub [2019-01-24]

 

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2019-01-20

ジブン専用PC&タブレット3

年末年始のシーズン🎍を少し外し、長野市内の施設に住んでいる母親を連れて近くの温泉に一泊するのが行事のようになっています。母親と一泊した後はツレのご機嫌を取るため、長野駅前のお気に入りのホテルにもう一泊してのんびりするというのも恒例になっています。💦

そんなわけで長野駅前のホテルにチェックイン後、近くのドン・キホーテ長野駅前店にぶらりと入ってみました。すると「いちきゅっぱ」のジブン専用PC&タブレット3 [1] を見つけたので、躊躇なく買ってしまいました。

実は昨年、この「ジブン専用PC&タブレット3」発売のニュースがあった時に、市内のドン・キホーテ(MEGAドン・キホーテかわさき店)に問い合わせたところ、予約は受け付けず取り寄せもしないとの返事が来ました。自宅からは気軽に店頭に行けるような場所でなかったので、どこかのドンキ・ホーテの店頭で見かけない限りは入手できないだろうと諦めていました。

※ ジブン専用PC&タブレット3 の発売は 2018 年 6 月 8 日〜

購入後ホテルに戻り、不良なく動作するかどうか最初に確認をしました。幸いと言うべきでしょうか、少なくとも目に見える不良を発見できませんでした。

ジブン専用PC&タブレット3 (RM-F106-SR), Windows 10 へログインした後の画面(例)

ジブン専用PC&タブレット3 については、発売から何ヶ月も経っていますので、多くの方のレビューが公開されています。いくつかを紹介させていただきます。

Linux のライブメディアを試してみたが…

廉価な PC を手にすると(いや、廉価な PC に限ったことではないのですが…)Linux を動作させられるかどうかを試してみたくなります。廉価な PC の場合は特に、Linux をインストールすれば非力な CPU とわずかなストレージ容量でもさくさく動くことに、自己満足的な喜びを感じています。😅

さて、長野から帰って早速 Linux をインストールできそうか確認をしました。参考サイト [2]BIOS の起動手順に従って BIOS 設定画面を表示して、ブートするメディアの順番を変更後、USB メモリからライブ Linux を起動しました。試したディストリビューションは Ubuntu 18.10 です。当初、WiFi デバイスを認識さえしてくれたら、そのままインストールしてしまおうと考えていました。

幸い WiFi デバイスは認識されたのですが、スクリーンがすぐに真っ黒になってしまいます。(画面の操作に影響が少なさそうな)を押しているとまた表示されるのですが、しばらくするとまた真っ暗になってしまいます。そんな中、なんとかスクリーンショットを取ったのが下図です。

ジブン専用PC&タブレット3 (RM-F106-SR) で Ubuntu 18.10 をライブ起動した時の画面

画面がしばらくすると真っ黒になってしまうこの状態では、Linux (Ubuntu) をインストールすることに踏み切れません。もう少し調べて再挑戦します。

ストレージが足りない!

とりあえずプレインストールされた Windows をしばらく使うことになりそうです。アップグレードの警告が出ていたので Windows 10 バージョン 1803 へアップグレードしました。アップグレード後に古いバージョンを削除してなんとか空き領域を確保しましたが、そもそも 32GB なんて Windows には実用的な容量ではありません。普通に使っていると足りなくなることは目に見えているので、128GB の microSD カードを挿しました。microSD カードの挿入口はまるで SIM カードを挿入するような蓋付きの挿入口ですが、一旦挿入すれば長期間挿しっぱなしにするので、間違ってなにかの弾みに押してしまって外すようなことがない作りは安心です、

microSD カードの挿入口(左)と、C ドライブと追加した microSD カードの容量(右)

会社で使っている Windows PC がようやく Windows 7 から 10 へアップグレードするので、Windows 10 に慣れるためにしばらく使ってみるのも良いかもしれません。😁

参考 サイト

  1. ジブン専用PC&タブレット3|家電|商品紹介|ドン・キホーテのプライベートブランド(PB)「情熱価格」|驚安の殿堂 ドン・キホーテ
  2. ジブン専用PC&タブレット3 BIOS・ブートメニュー | なぜなにDayByDay

 

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2019-01-16

Rで株価を扱う 〜 quantmod パッケージ

Rで株価データを取り扱うにはどうすれば良いか調べてみたところ、quantmod パッケージがとても便利で、東証銘柄の株価もネットワーク越しに取得できることが判りましたので、備忘録としてまとめました [1]

リスト:quantmod パッケージのインストール (RStudio) 
> install.packages("quantmod")
Installing package into ‘/home/bitwalk/R/x86_64-redhat-linux-gnu-library/3.5’
(as ‘lib’ is unspecified)
 URL 'https://cran.rstudio.com/src/contrib/quantmod_0.4-13.tar.gz' を試しています 
Content type 'application/x-gzip' length 142084 bytes (138 KB)
==================================================
downloaded 138 KB

* installing *source* package ‘quantmod’ ...
**  パッケージ ‘quantmod’ の解凍および MD5 サムの検証に成功しました 
** R
** demo
** byte-compile and prepare package for lazy loading
** help
*** installing help indices
  converting help for package ‘quantmod’
    finding HTML links ...  完了 
    Defaults                                html  
   ...
 (途中省略)
   ...
    zoomChart                               html  
** building package indices
** testing if installed package can be loaded
* DONE (quantmod)

The downloaded source packages are in
 ‘/tmp/RtmpZtxVV6/downloaded_packages’
> 

ちなみに (Linux) Fedora 29 上の RStudio で最初に quantmod パッケージをインストールしようとした時には、下記のエラーが関連パッケージのコンパイル時に出てインストールできませんでした。Fedora 側で libcurl-devel を dnf コマンドでインストールしてから、RStudio でのインストールをやり直しました。Windows 上では、コンパイル済みのバイナリがインストールされるので、このような問題は発生しません。

ERROR: dependency ‘curl’ is not available for package ‘TTR’

例として、2018 年 12 月 19 日、東京証券取引所市場第一部に再上場したソフトバンク株式会社の株価チャートをプロットしてみました。

リスト:ソフトバンク (9434.T) のデータ取得と株価チャート作成例 
> library(quantmod)
 要求されたパッケージ xts をロード中です 
 要求されたパッケージ zoo をロード中です 

 次のパッケージを付け加えます: ‘zoo’ 

 以下のオブジェクトは ‘package:base’ からマスクされています: 

     as.Date, as.Date.numeric 

 要求されたパッケージ TTR をロード中です 
Version 0.4-0 included new data defaults. See ?getSymbols.
Learn from a quantmod author: https://www.datacamp.com/courses/importing-and-managing-financial-data-in-r
> getSymbols("9434.T", src="yahooj", from="2018-12-19")
[1] "YJ9434.T"
> YJ9434.T
           YJ9434.T.Open YJ9434.T.High YJ9434.T.Low YJ9434.T.Close YJ9434.T.Volume YJ9434.T.Adjusted
2018-12-19          1463          1464         1282           1282       271497800              1282
2018-12-20          1183          1310         1176           1296       106361400              1296
2018-12-21          1279          1375         1275           1316        65040600              1316
2018-12-25          1307          1320         1240           1271        36914400              1271
2018-12-26          1300          1315         1288           1304        12116500              1304
2018-12-27          1350          1356         1325           1354        19368800              1354
2018-12-28          1343          1366         1336           1358        15406300              1358
2019-01-04          1346          1399         1338           1399        31986500              1399
2019-01-07          1434          1450         1412           1419        29481700              1419
2019-01-08          1429          1446         1391           1446       119721000              1446
2019-01-09          1400          1439         1385           1429        48863500              1429
2019-01-10          1410          1425         1396           1425        17390100              1425
2019-01-11          1430          1440         1423           1433        21687400              1433
2019-01-15          1435          1439         1411           1414        20191400              1414
2019-01-16          1412          1425         1403           1425        24123100              1425
> chartSeries(YJ9434.T, theme="white")
> 
ソフトバンク (9434.T) の株価チャート作成例

Python でも同様な事ができるので、使い勝手を比べようと考えています。

参考 サイト

  1. 【R】quantmodで日本の株価を取得する - NAVER まとめ
  2. quantmod: Quantitative Financial Modelling Framework

 

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2019-01-13

GNOMEの便利なキーボードショートカット

Linux をデスクトップ用途に使用する場合、Windows など市販の OS と異り。デスクトップ環境を選択することができます。そのため Linux ディストリビューションによっていろいろなデスクトップ環境が用意されています。

いろいろな選択肢があることは楽しいことで、Linux を使い始めた頃はデスクトップ環境をいろいろ変えて遊んでいました。しかし、長く Linux を使っていると、いつも使うデスクトップ環境は決まったものに落ち着いてきます。

2011 年 4 月 6 日にリリースされた GNOME 3 ではデスクトップ環境が一新されました。その後リリースされた Fedora 15 (2011-05-24) で GNOME 3 が早々にデフォルトのデスクトップ環境に採用されました。Fedora を使い続けている私は、最初の頃こそ使い慣れないので LXDE にデスクトップ環境を変えたりしていましたが、いつの間にかすっかり GNOME 3 を使うようになってしまっていました。

Fedora 29 の GNOME デスクトップ環境

というわけで、もう何年も GNOME 3 を使っているというのに、キーボードショートカットを全然おぼえていないことに気がつきました。

おぼえておきたい GNOME のキーボードショートカット

GNOME のキーボードショートカットは、参考資料 [1], [2] に詳しく載っていますが、そのなかで特におぼえておいた方が良いと思われるものをまとめました。

 おぼえておきたい GNOME のキーボードショートカット 
キーボードショートカット 説    明
⊞ Win + Tab あるいは Alt + Tab Tab を押し直すことでウィンドウを切り替えます。Shift を付加することで切り替わる順番を逆にします。
⊞ Win + Shift + Tab あるいは Alt + Shift + Tab
⊞ Win + A アプリケーション一覧を表示します。
⊞ Win + Space 入力ソースの切り替え。例:日本語(かな漢字)→ 日本語
⊞ Win + Tab 画面をロックします。
Ctrl + Alt + Delete ログアウト

⊞ Win は Windows キーのことで、参考資料 [1] では Super になっています。

キーボードショートカットについて、なにか OS の枠を超えたガイドラインのようなものがあるか探しましたが、みつかりませんでした。参考資料 [3] に Windows のショートカット一覧が紹介されているサイトを示したしたが、デファクトスタンダードになっている Windows と同じショートカットが多くあります。

参考 サイト

  1. 便利なキーボードショートカット
  2. Design/OS/KeyboardShortcuts - GNOME Wiki!
  3. Windows のキーボード ショートカット - Windows Help

最近、Linux 関連書籍が少なくなってしまいました。Ubuntu は昨年 18.04 LTS がリリースされたので関連書籍がいくつか出ています。

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2019-01-12

歩留まりと二項分布

WBT とは Web Based Training の略です。PC のブラウザ上、ビデオなどでトレーニングが受けられるシステムです。

今回は WBT で出題された理解度確認問題の内容について愚痴ります。😅

自分が勤務している会社は米国に本社がある外資系だからなのか WBT が充実しています。新年になると日本企業と違って四月を待たずに直ちに期が変わります。今年もたくさんの WBT のトレーニングが割り当てられました。その中に、新しく統計コースが出来ていたので、珍しさも手伝って聴講してみました。このコースの最初は二項分布とポアソン分布のトレーニングでした。

トレーニングビデオは英語ですが、資料の説明を聴いているだけなので楽でした。しかし最後に、確認テストが 10 問あって、しかも実際に計算をしなければならない内容でした。

設問

例えば以下の設問です。これがなんとも変な問題だったのです。

Calculate the probability that a unit process with 98% yield will have exactly 97 good wafers out of 100 wafers run.

日本語に直せば下記のようになるでしょうか。

歩留まり 98% の単一工程で、ウェハーを100 枚処理して 97 枚が良品になる確率を計算しなさい。

勤務している会社は半導体製造装置を製造・販売および関連のサービスを提供する会社です。そのため、社員教育には半導体デバイス製造にあてはめた事例が多くあります。そしてこれはウェハー歩留まりの問題なのですが、なんともしっくりきません。🤔

ここは二項分布とポアソン分布の理解度確認問題ですので、出題意図を汲み取れば期待されている値を算出することはできます。

R では次のように計算します。

> dbinom(x = 97, size = 100, prob = 0.98)
[1] 0.1822759

これは、成功確率が 0.98 である試行を 100 回実施したときに、97 回成功する確率を計算したものです。もちろん、これで正解です。🤗

さらに 0 〜 100 回成功する確率を全て計算して棒グラフにすると下記のような二項分布になります。

> barplot(dbinom(0:100, 100, 0.98), names = 0:100, ylab = "Probability", col = "magenta", cex.names = 0.75, cex.axis = 0.75, cex.lab = 0.75)
成功確率が 0.98 である試行を 100 回実施したときに、成功する回数の確率分布

ちなみに、97 回以上(100 回まで)成功する確率は、

> sum(dbinom(x = 97:100, size = 100, prob = 0.98))
[1] 0.8589616

あるいは、

> 1 - pbinom(q = 97 - 1, size = 100, prob = 0.98)
[1] 0.8589616

となります。

しっくりこない原因

確率の問題と割り切ればそれほど変に感じない問題が、確率を「歩留まり」に置き換えた途端にしっくりこなくなりました。「たかが社内教育の理解度確認問題なのだから割りきって考えなさい。」という声がどこからか聞こえてきそうですが、半導体製造の歩留まりを改善するために長年取り組んできた経験から、ここは譲れません。しっくりとこない原因を考えたくなります。

しっくりとこない原因を解くヒントは、トレーニングビデオに示されていた参考文献 [1] の Figure 1 にありました。

Figure 1 のタイトルは

Probabilities for number of wafers surviving from a lot of 25 wafers, assuming a line yield of 90%, calculated using the binomial distribution.

とあります。日本語に直せば、

ライン歩留まりを 90% と仮定したとき、1 ロット(ウェハー 25 枚)が処理されて、最後まで残るウェハー枚数の確率を二項分布で計算した結果

とでもなりましょうか。

昨今のNAND フラッシュメモリーやプロセッサーなど半導体デバイスの製造工程は何百工程とあり、大きく、フロントエンドライン(ウェハー上のデバイス加工)とバックエンドライン(チップのパッケージ加工)に分かれています。ラインの工程内検査で規格外れがあれば、原則リジェクト(廃棄の意味で、ボツなどともいいます)となります。ライン歩留まり 90% ということは、25 枚ウェハーを 1 ロットとしてフロントエンドラインへ投入すると、ラインアウト(全工程完了)時には 25 × 0.90 = 22.5 ~ 23 枚ぐらいに減ってしまうということです。歩留まりが低いとは思いますが、不自然な話ではありません。

この事例のライン歩留まりを、社内の WBT では、製造装置メーカーだからと単一工程の歩留まりに書き換えたのです。ここに無理があったようです。単一工程の歩留まりをウェハーの枚数という単位で、良・不良を論じようとするところに出題者の経験の浅さが現れています。統計の専門家であっても半導体製造は素人です。そもそも歩留まり 98% の単一工程なんて最悪です、とても量産には使えません。

なーんて、いろいろ文句を言いながらも二項分布の復習がしっかりできたのでした。😄

参考 サイト

  1. D. S. Boning, J. Stefani, S.W. Bulfer ″Statistical Methods for Semiconductor Manufacturing, Encyclopedia of Electrical Engineering”, J. G. Webster, Ed., Wiley, to appear, Feb. 1999

 

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2019-01-04

XMind: ZEN を試す

XMind(エックスマインド)とは 、香港の XMind Ltd. 社が開発しているオープンソースのマインドマッピングソフトウェアです。Windows、macOS、Linux 複数の OS に対応、チームでのブレインストーミング、あるいは個人用マインドマップとして利用できます。[Wikipedia より

昨年末にデスクトップ PC を一新後、XMind のサイトを覗いてみたところ、XMind: ZEN という名前のツールがリリースされており [1]、Linux 向けに deb と rpm パッケージがダウンロードできるようになっていましたので早速使ってみました。

使用環境は Fedora 29 です。XMind-ZEN-for-Linux-64bit.rpm をダウンロードして、下記のようにしてインストールしました。

リスト:ダウンロードした XMind: ZEN のインストール 
$ sudo dnf install XMind-ZEN-for-Linux-64bit.rpm
[sudo] bitwalk のパスワード:
Fedora Modular 29 - x86_64                      4.3 kB/s | 7.8 kB     00:01    
...
(途中省略)
...
RPM Fusion for Fedora 29 - Nonfree              6.4 kB/s |  14 kB     00:02    
依存関係が解決しました。
================================================================================
 パッケージ            アーキテクチャー
                                   バージョン           リポジトリ        サイズ
================================================================================
インストール:
 xmind-vana            x86_64      9.0.6-1              @commandline       58 M
依存関係をインストール中:
 libappindicator       x86_64      12.10.0-20.fc29      fedora             40 k
 libdbusmenu-gtk2      x86_64      16.04.0-8.fc29       fedora             39 k
 libindicator          x86_64      12.10.1-13.fc29      fedora             66 k

トランザクションの概要
================================================================================
インストール  4 パッケージ

合計サイズ: 58 M
ダウンロードサイズの合計: 145 k
インストール済みのサイズ: 255 M
これでよろしいですか? [y/N]: y
パッケージのダウンロード中です:
(1/3): libdbusmenu-gtk2-16.04.0-8.fc29.x86_64.r  35 kB/s |  39 kB     00:01    
(2/3): libappindicator-12.10.0-20.fc29.x86_64.r  36 kB/s |  40 kB     00:01    
(3/3): libindicator-12.10.1-13.fc29.x86_64.rpm   59 kB/s |  66 kB     00:01    
--------------------------------------------------------------------------------
合計                                             53 kB/s | 145 kB     00:02     
トランザクションの確認を実行中
トランザクションの確認に成功しました。
トランザクションのテストを実行中
トランザクションのテストに成功しました。
トランザクションを実行中
  準備             :                                                        1/1 
  インストール中   : libindicator-12.10.1-13.fc29.x86_64                    1/4 
  インストール中   : libdbusmenu-gtk2-16.04.0-8.fc29.x86_64                 2/4 
  インストール中   : libappindicator-12.10.0-20.fc29.x86_64                 3/4 
  インストール中   : xmind-vana-9.0.6-1.x86_64                              4/4 
  scriptletの実行中: xmind-vana-9.0.6-1.x86_64                              4/4 
  検証             : libappindicator-12.10.0-20.fc29.x86_64                 1/4 
  検証             : libdbusmenu-gtk2-16.04.0-8.fc29.x86_64                 2/4 
  検証             : libindicator-12.10.1-13.fc29.x86_64                    3/4 
  検証             : xmind-vana-9.0.6-1.x86_64                              4/4 

インストール済み:
  xmind-vana-9.0.6-1.x86_64              libappindicator-12.10.0-20.fc29.x86_64
  libdbusmenu-gtk2-16.04.0-8.fc29.x86_64 libindicator-12.10.1-13.fc29.x86_64   

完了しました!
$ 

GNOME のデスクトップで「アクティビティ」→「アプリケーションを表示する」を選ぶと、XMind ZEN のアイコンが表示されているので、クリックして起動します。

GNOME のアプリケーション一覧 (Fedora 29)

メニューは英語ですが、日本語入力はできます。

日本語入力例

参考サイト

  1. XMind: ZEN - XMind - Mind Mapping Software

 

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2019-01-01

Linux ディストロ探訪(7) 〜 Red Hat Enterprise Linux 8 beta 〜

Linux とは本来 Linux カーネルのことを指しています。しかし、カーネルだけでは OS として動作させることはできません。そこで、OS に関連するツールやアプリケーションなどをまとめて、インストールし易く、インストール後にすぐ利用できるような配布形態にしたものを「ディストリビューション(略してディストロ)」と呼んでいます。

本シリーズ記事は、Linux ディストリビューションをピックアップ、仮想マシン(あるいは実機)にインストールして紹介します[不定期]。

Outline

Red Hat Enterprise Linux とは

Red Hat Enterprise Linux, RHEL は、Red Hat社が開発、販売している、エンタープライズ向けの Linux ディストリビューションです。

RHEL のライセンス料金は無料で、関連したサービス(バイナリの配布、アップデート、サポート、特許訴訟からの保護)に対して料金を支払うサブスクリプション契約となっています。サブスクリプションの種類は、RHEL の種類とサポート時間およびサポート期間の組み合わせにより細かく分かれています。契約期間中には追加料金を支払うこと無しにアップグレードおよびダウングレードを自由に行うことができます。 バイナリパッケージを入手するにはサブスクリプション契約が必要になりますが、ソースコードは Red Hat 社の FTP サイトに公開されています。[Wikipedia より]

RHEL は、リリースされてから 10年間はセキュリティアップデートを含めた公式サポートを Red Hat 社から受けることができます。また新規 RHEL のリリースは、2年程度ごとに行われるとされています。

なお、RHEL の登場以前に開発されていた Red Hat Linux は、コミュニティのプロジェクトに委譲され Fedora に名前を変えました(2003年)。Red Hat社はスポンサーとしてこの活動を支援しており、Fedora の開発成果は、RHEL に取り込まれています。

Red Hat Enterprise Linux 8 beta

Red Hat社は米国時間 11 月 14 日に RHEL の次世代バージョンとなる Red Hat Enterprise Linux 8 (RHEL 8) のパブリックベータ版の提供を開始しました。RHEL のベータ版の公開は数年に一度のチャンスですので、この機を逃さずに、仮想環境 (GNOME Boxes) に RHEL 8 beta をインストールしてみました。

なお、この RHEL8 beta は製品リリース前の評価目的に公開されており、製品へのアップグレードはできないそうです。

仮想環境にインストールした Red Hat Enterprise Linux 8.0 beta のデスクトップ画面

インストール用イメージの入手

RHEL8 beta のインストール用イメージの入手するためには、Red Hat社のネットワーク (Red Hat Network, RHN) にログインする必要があります。そのためにはまず RHN のアカウントを登録する必要があります。RHN のアカウントをお持ちでない場合は、参考資料 [1] などを参考にして登録してください。登録は無料です。

RHN へログイン後、カスタマーポータル → ダウンロード へ進み、ダウンロード一覧から Red Hat Enterprise Linux をクリックすると、下記画面が表示されると思います。表示されない場合は、Red Hat Enterprise Linux の右側にある 評価をリクエスト をクリックして、説明に従ってください。

Red Hat Enterprise Linux 8.0 beta のダウンロードサイト

仮想環境へのインストール

Fedora 29 の仮想環境 (GNOME Boxes) に RHEL 8 beta をインストールします。

インストーラ最初の画面

ダウンロードした iso イメージ (rhel-8.0-beta-1-x86_64-dvd.iso) を起動すると、すぐにインストール時の言語設定の画面になりますが、日本語の選択肢が見当たらないので English (United States) を選択して Continue ボタンをクリックして次へ進みます。

すると、This is unstable, pre-release software. (これは不安定なプレリリースのソフトウェアです。)の警告ダイアログが表示されます。開発およびテスト目的で使用するためのもので、クリティカルな本番環境で使用しないように云々の文言が書かれています。

ここでは当然テスト目的ですから、このまま I want to proceed. ボタンをクリックして次へ進みます。

インストール項目

INSTALLATION SUMMARY の画面でインストールに必要な事項を設定します。

 

LOCALIZATION の列では、キーボードとタイムゾーンの設定をします。Language Support の項目でも残念ながら日本語の選択肢はありませんでした。

Keyboard(キーボード)

Timer & Date(タイムゾーン)

 

SOFTWARE の列では、Software Selection で Workstation を選択しました。

Software Selection(ソフトウェアの選択)

 

SYSTEM の列では、インストール先のディスクとネットワーク(有線)を指定します。

Installation Destination(インストール先の指定)

Network & Host Name(ネットワークとホスト名の指定)

Begin Installation ボタンをクリックすると、インストールが開始されます。

ルートとユーザーアカウントの設定

インストールが進んでいる間、ルートとユーザーアカウントの設定をします。

インストールが終了すると Reboot ボタンが画面右下に表示されるので、クリックして再起動します。

最初の起動

最初の起動で 使用許諾契約書 (EULA, END USER LICENSE AGREEMENT RED HAT(R) ENTERPRISE LINUX(R) AND RED HAT APPLICATIONS) に同意します。すなわち EULA を一読後、画面左下にある □ I accept the license agreement のチェックボックスにチェックを入れます。FINISH CONFIGURATION ボタンが有効になるので、クリックして次に進みます。

ログイン画面が表示されるので、インストール時に設定したアカウント、パスワードでログインします。

ログイン後、「ようこそ」のダイアログが表示されます。インストール時には日本語を設定できませんでしたが、ここで言語および入力設定で日本語を設定することができます。

いったんログアウトしてからログインし直して、標準フォルダーの名前を日本語に変換します。

以上で RHEL8 beta のインストールが完了しました。

RHEL8 beta のサブスクリプション(有限期間の使用許可)設定

Red Hat 社のサービスを利用するには、サブスクリプションを設定する必要があります。詳細は、参考資料 [2] を参照してください。ここでは、Red Hat サブスクリプションマネージャーのコマンドラインツールを用いて、対象となるシステム (PC) と、利用する Red Hat 社の製品 (RHEL8 beta) を関連づけて登録します。

システムの登録

RHEL8 beta がインストールされた新規システムを、サブスクリプションサービスに対し登録します。

リスト:RHEL8 beta がインストールされたシステムの登録 
[bitwalk@localhost ~]$ sudo subscription-manager register
[sudo] bitwalk のパスワード:
登録中: subscription.rhsm.redhat.com:443/subscription
ユーザー名: xxxxxxxx
パスワード: 
このシステムは、次の ID で登録されました: 4931593e-917e-4a55-bbe4-1d89c3ea8d1a
登録したシステム名: localhost.localdomain

サブスクリプションプール ID の指定

プール ID は製品サブスクリプション情報に表示され、list コマンドを実行すると確認できます。

リスト:製品サブスクリプション情報の表示 
[bitwalk@localhost ~]$ sudo subscription-manager list --available
+-------------------------------------------+
    利用可能なサブスクリプション
+-------------------------------------------+
サブスクリプション名:     Red Hat Beta Access
提供:                     Red Hat CodeReady Linux Builder for x86_64 Beta
                          Red Hat Enterprise Linux for IBM z Systems Beta
                          Red Hat Enterprise Linux Fast Datapath Beta for Power,
                          little endian
                          Red Hat Enterprise Linux Resilient Storage Beta
                          Red Hat Enterprise Linux for x86_64 Beta
                          Red Hat Enterprise Linux for Real Time for NFV Beta
                          Red Hat Enterprise Linux for Real Time Beta
                          Red Hat CodeReady Linux Builder for ARM 64 Beta
                          Red Hat Enterprise Linux Fast Datapath Beta for x86_64
                          Red Hat CodeReady Linux Builder for Power, little
                          endian Beta
                          Red Hat CodeReady Linux Builder for IBM z Systems Beta
                          Red Hat Enterprise Linux High Availability Beta
                          Red Hat Enterprise Linux for Power, little endian Beta
                          Red Hat Enterprise Linux for ARM 64 Beta
SKU:                      RH00069
契約:                     11827285
プール ID:                8a85f99967cdbe6e0167e8dd07336236
管理の提供:               いいえ
数量:                     無制限
推奨:                     1
サービスレベル:           Self-Support
サービスタイプ:           L1-L3
サブスクリプションタイプ: Standard
開始:                     2018年12月25日
終了:                     2019年12月25日
システムタイプ:           物理

サブスクリプションのアタッチ

RHEL8 beta のサブスクリプションプール ID を、インストールされたシステムにアタッチ(割り当て)します。

リスト:サブスクリプションのアタッチ 
[bitwalk@localhost ~]$ sudo subscription-manager attach --pool=8a85f99967cdbe6e0167e8dd07336236
サブスクリプションが正しく割り当てられました: Red Hat Beta Access

あらためて製品サブスクリプション情報の表示して内容を確認します。

リスト:製品サブスクリプション情報の表示(再) 
[bitwalk@localhost ~]$ sudo subscription-manager list
+-------------------------------------------+
    インストール済み製品のステータス
+-------------------------------------------+
製品名:           Red Hat Enterprise Linux for x86_64 Beta
製品 ID:          486
バージョン:       8.0 Beta
アーキテクチャー: x86_64
状態:             サブスクライブ済み
状態の詳細:       
開始:             2018年12月25日
終了:             2019年12月25日

Red Hat 社のカスタマーポータルのサイトで、登録した内容の詳細を確認することができます。下の登録されているシステム情報の画面で、システム名のリンクをクリックすると紐づいている情報が詳細に表示されます。

カスタマーポータル上のシステム情報 (https://access.redhat.com/management/systems)

レポジトリの有効化

利用可能なパッケージリポジトリの一覧を subscription-manager コマンドで次のようにして表示します。

リスト:利用可能なパッケージレポジトリ一覧 
[bitwalk@localhost ~]$ sudo subscription-manager repos --list
+----------------------------------------------------------+
    /etc/yum.repos.d/redhat.repo で利用可能なリポジトリー
+----------------------------------------------------------+
リポジトリー ID:  rhel-8-for-x86_64-nfv-beta-debug-rpms
リポジトリー名:   Red Hat Enterprise Linux 8 for x86_64 - Real Time for NFV Beta (Debug RPMs)
リポジトリー URL: https://cdn.redhat.com/content/beta/rhel8/8/x86_64/nfv/debug
有効:             false

リポジトリー ID:  rhel-8-for-x86_64-highavailability-beta-debug-rpms
リポジトリー名:   Red Hat Enterprise Linux 8 for x86_64 - High Availability Beta (Debug RPMs)
リポジトリー URL: https://cdn.redhat.com/content/beta/rhel8/8/x86_64/highavailability/debug
有効:             false

リポジトリー ID:  rhel-8-for-x86_64-rt-beta-source-rpms
リポジトリー名:   Red Hat Enterprise Linux 8 for x86_64 - Real Time Beta (Source RPMs)
リポジトリー URL: https://cdn.redhat.com/content/beta/rhel8/8/x86_64/rt/source/SRPMS
有効:             false

  ...
(途中省略)
  ...

リポジトリー ID:  rhel-8-for-x86_64-rt-beta-rpms
リポジトリー名:   Red Hat Enterprise Linux 8 for x86_64 - Real Time Beta (RPMs)
リポジトリー URL: https://cdn.redhat.com/content/beta/rhel8/8/x86_64/rt/os
有効:             false

ここでは、ワイルドカード * で、利用可能なレポジトリを全て有効にしました。

リスト:パッケージレポジトリの有効化 
[bitwalk@localhost ~]$ sudo subscription-manager repos --enable=*
リポジトリー 'rhel-8-for-x86_64-resilientstorage-beta-source-rpms' は、このシステムに対して有効になりました。
リポジトリー 'rhel-8-for-x86_64-appstream-beta-rpms' は、このシステムに対して有効になりました。
リポジトリー 'rhel-8-for-x86_64-appstream-beta-debug-rpms' は、このシステムに対して有効になりました。
リポジトリー 'rhel-8-for-x86_64-baseos-beta-source-rpms' は、このシステムに対して有効になりました。
リポジトリー 'rhel-8-for-x86_64-supplementary-beta-rpms' は、このシステムに対して有効になりました。
リポジトリー 'rhel-8-for-x86_64-supplementary-beta-source-rpms' は、このシステムに対して有効になりました。
リポジトリー 'rhel-8-for-x86_64-nfv-beta-rpms' は、このシステムに対して有効になりました。
リポジトリー 'rhel-8-for-x86_64-nfv-beta-source-rpms' は、このシステムに対して有効になりました。
リポジトリー 'rhel-8-for-x86_64-rt-beta-debug-rpms' は、このシステムに対して有効になりました。
リポジトリー 'rhel-8-for-x86_64-rt-beta-source-rpms' は、このシステムに対して有効になりました。
リポジトリー 'rhel-8-for-x86_64-baseos-beta-debug-rpms' は、このシステムに対して有効になりました。
リポジトリー 'codeready-builder-beta-for-rhel-8-x86_64-rpms' は、このシステムに対して有効になりました。
リポジトリー 'rhel-8-for-x86_64-nfv-beta-debug-rpms' は、このシステムに対して有効になりました。
リポジトリー 'rhel-8-for-x86_64-highavailability-beta-rpms' は、このシステムに対して有効になりました。
リポジトリー 'codeready-builder-beta-for-rhel-8-x86_64-debug-rpms' は、このシステムに対して有効になりました。
リポジトリー 'rhel-8-for-x86_64-highavailability-beta-debug-rpms' は、このシステムに対して有効になりました。
リポジトリー 'rhel-8-for-x86_64-appstream-beta-source-rpms' は、このシステムに対して有効になりました。
リポジトリー 'fast-datapath-beta-for-rhel-8-x86_64-debug-rpms' は、このシステムに対して有効になりました。
リポジトリー 'rhel-8-for-x86_64-highavailability-beta-source-rpms' は、このシステムに対して有効になりました。
リポジトリー 'codeready-builder-beta-for-rhel-8-x86_64-source-rpms' は、このシステムに対して有効になりました。
リポジトリー 'rhel-8-for-x86_64-supplementary-beta-debug-rpms' は、このシステムに対して有効になりました。
リポジトリー 'fast-datapath-beta-for-rhel-8-x86_64-rpms' は、このシステムに対して有効になりました。
リポジトリー 'rhel-8-for-x86_64-rt-beta-rpms' は、このシステムに対して有効になりました。
リポジトリー 'rhel-8-for-x86_64-resilientstorage-beta-debug-rpms' は、このシステムに対して有効になりました。
リポジトリー 'fast-datapath-beta-for-rhel-8-x86_64-source-rpms' は、このシステムに対して有効になりました。
リポジトリー 'rhel-8-for-x86_64-baseos-beta-rpms' は、このシステムに対して有効になりました。
リポジトリー 'rhel-8-for-x86_64-resilientstorage-beta-rpms' は、このシステムに対して有効になりました。

yum コマンドでパッケージの更新をしてみましたが、更新できるパッケージはありませんでした。

リスト:パッケージ更新 
[bitwalk@localhost ~]$ sudo yum update
[sudo] bitwalk のパスワード:
Updating Subscription Management repositories.
Updating Subscription Management repositories.
Red Hat CodeReady Linux Builder Beta for RHEL 8 2.4 kB/s | 3.8 kB     00:01    
Red Hat CodeReady Linux Builder Beta for RHEL 8 7.4 kB/s | 4.4 kB     00:00    
Red Hat CodeReady Linux Builder Beta for RHEL 8 6.6 kB/s | 3.8 kB     00:00    
Fast Datapath Beta for RHEL 8 x86_64 (Debug RPM 2.4 kB/s | 3.8 kB     00:01    
Fast Datapath Beta for RHEL 8 x86_64 (RPMs)     2.4 kB/s | 4.0 kB     00:01    
Fast Datapath Beta for RHEL 8 x86_64 (Source RP 2.4 kB/s | 3.7 kB     00:01    
Red Hat Enterprise Linux 8 for x86_64 - AppStre 6.3 kB/s | 3.8 kB     00:00    
Red Hat Enterprise Linux 8 for x86_64 - AppStre 7.9 kB/s | 4.1 kB     00:00    
Red Hat Enterprise Linux 8 for x86_64 - AppStre 6.9 kB/s | 3.8 kB     00:00    
Red Hat Enterprise Linux 8 for x86_64 - BaseOS  6.7 kB/s | 3.8 kB     00:00    
Red Hat Enterprise Linux 8 for x86_64 - BaseOS  2.5 kB/s | 4.1 kB     00:01    
Red Hat Enterprise Linux 8 for x86_64 - BaseOS  6.6 kB/s | 3.8 kB     00:00    
Red Hat Enterprise Linux 8 for x86_64 - High Av 6.6 kB/s | 3.8 kB     00:00    
Red Hat Enterprise Linux 8 for x86_64 - High Av 8.0 kB/s | 4.0 kB     00:00    
Red Hat Enterprise Linux 8 for x86_64 - High Av 2.4 kB/s | 3.7 kB     00:01    
Red Hat Enterprise Linux 8 for x86_64 - Real Ti 2.3 kB/s | 3.8 kB     00:01    
Red Hat Enterprise Linux 8 for x86_64 - Real Ti 2.5 kB/s | 4.1 kB     00:01    
Red Hat Enterprise Linux 8 for x86_64 - Real Ti 5.0 kB/s | 3.8 kB     00:00    
Red Hat Enterprise Linux 8 for x86_64 - Resilie 6.5 kB/s | 3.8 kB     00:00    
Red Hat Enterprise Linux 8 for x86_64 - Resilie 7.3 kB/s | 4.0 kB     00:00    
Red Hat Enterprise Linux 8 for x86_64 - Resilie 2.4 kB/s | 3.7 kB     00:01    
Red Hat Enterprise Linux 8 for x86_64 - Real Ti 6.7 kB/s | 3.8 kB     00:00    
Red Hat Enterprise Linux 8 for x86_64 - Real Ti 2.6 kB/s | 4.1 kB     00:01    
Red Hat Enterprise Linux 8 for x86_64 - Real Ti 6.9 kB/s | 3.8 kB     00:00    
Red Hat Enterprise Linux 8 for x86_64 - Supplem 2.4 kB/s | 3.7 kB     00:01    
Red Hat Enterprise Linux 8 for x86_64 - Supplem 7.3 kB/s | 3.8 kB     00:00    
Red Hat Enterprise Linux 8 for x86_64 - Supplem 2.4 kB/s | 3.7 kB     00:01    
依存関係が解決しました。
行うべきことはありません。
完了しました!
[bitwalk@localhost ~]$ 

まとめ

項目 説明
ディストリビューション Red Hat Enterprise Linux (RHEL)
プロジェクトサイト https://www.blankonlinux.or.id/
デスクトップ環境 GNOME
対応プラットフォーム
  • AMD64 and Intel 64 (x86_64)
  • ARM (aarch64)
  • IBM POWER Systems, Little Endian (ppc64le)
  • IBM Z (s390x)
パッケージ形式 rpm, メタパッケージ管理システム : yum, dnf
日本語入力 かな漢字変換 (ibus-kkc, libkkc)
評価

Fedora を愛用している自分の用途は、新しいものを使ってみたいという好奇心が Linux を使う動機のひとつになっています。そのため、毎週一回以上ある頻繁なパッケージ更新に慣れっこになってしまっていますが、所詮は趣味用途の域を出ていません。一方、企業の業務用途で使う OS では、一旦導入して検収を通してしまえば、できればもう変更をしたくないというのが担当者の本音ではないでしょうか。しかしながらソフトウェアにはバグが無い完全無欠なものは存在しないので、運用の中で最低限のアップデートは必要になってきます。

企業の活動は、保守的であると同時に、最新の技術を取り入れていかなければ成長できないという二律背反するような課題があります。Red Hat社はソフトウェアという側面で、オープンソースを利用した効果的なソリューションを企業に提供して増収増益を続けています。

RHEL のカーネルバージョンだけに注目すれば、他の主要なディストリビューションが採用しているバージョンに比べるとずいぶん古いバージョンを採用しているように感じますが、実は、リリースした RHES のメジャーバージョンで採用されたカーネルのバージョンを変えずに、メンテナンスが続けられているにすぎません。単に新しいパッケージを追っていないので、趣味的に Linux を使っている者から見れば「地味」に映りますが、業務用途では同じバージョンを手直ししながら使い続けることが大変重要であったりします。この RHEL の姿勢はカーネルだけに留まりません。

デスクトップ用途で Linux を使っている自分にはなかなかうまく評価することができませんが、特にミッションクリティカルな用途に対して、採用担当者はサービスに対して対価を支払う Red Hat社のビジネスモデルを検討の遡上にあげる価値はあると思います。まさか、Windows だとなんとなく安心だという理由で OS を決めているわけではないでしょうから。

なお、CentOS は、RHEL に含まれる商標や商用パッケージ等を除去してリビルドしたもので RHEL クローンと呼ばれています。2014 年から Red Hat 社が CentOS プロジェクトを支援していますので、公認のクローンのディストリビューションと言えます。リリースサイクルは数ヶ月遅れる程度ですので、自社内で技術的に保守できるのであれば、こちらを採用する手もあります。

参考までに、RHEL に関連する Linux ディストリビューションの関係を下図に示しました。Rawhide はローリングリリースで開発が続けられており、その成果が Fedora のリリースへつながります。Fedora の何世代(リリース)かの成果が商用の RHEL リリースに反映されます。CentOS は RHEL のリリース後に、そのソースを元にリビルドされて少し遅れてリリースされる RHEL のクローンです。

参考サイト

  1. Microsoft Word - Red Hat Account Registration Guide.docx
  2. サブスクリプションに関する FAQ
  3. Enable Subscription Management repositories on Redhat 8 Linux - LinuxConfig.org

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