データ分析に必要なスキルをつけるためのツール～Jupyter notebook、r連携、機械学習からsparkまで～

1. 『データ分析に必要なスキルをつけるためのツール～Jupyterノートブック、R連携、機械学習からSparkまで～』 Atsushi Tsuchiya Technical Lead, Analytics Client Architect IBM Analytics @eatsushi #datapalooza @bigdatau

2. Two Problems in Data Science: Skills Tools Commitment to Data Science Education

3. beta.bigdatauniversity.com

4. • MOOC community （sponsored by IBM） • データサイエンス・ビッグデータに関するコース • @yourpace, @yourplace • 完了証明書 and badges • 60+ コース • ユーザが430,000人+ BigDataUniversity.com What is Big Data University (BDU)?

5. • 5-5-5 rule • 各コースに • レッスンが５つ • ビデオレクチャーが５つ • ビデオレクチャーが５分間 • ハンズオン BigDataUniversity.com What is Big Data University (BDU)? bit.ly/introtokyoR

6. 6 bit.ly/introtokyoR

7. Meetups

8. www.bigdatauniversity.com/events Event Recordings bit.ly/introtokyoR

9. meetup.com/BDU-Tokyo 9 • 無償 • ハンズオン

10. Two Problems in Data Science: Skills Tools Commitment to Data Science Education

11. 11 無償オンラインツールへの登録方法は、補足資料をご覧ください。

12. bit.ly/introtokyoR ←登録後にアクセス可能

13. 13

14. 14 Go to（デモ）: bit.ly/introtokyoR 登録後にアクセス可能になります：無償オンラインツールへの登録方法は、補足資料をご覧ください。

15. • Hadoopでやったこと+α • バッチ（集計）、ストリーム（ミニバッチ）や、分析（SPSS,Rでできる事、グラフ処理） • データストアは、HDFSに限定されない • ファイルシステム、DBなどなど • 言語は、SQL,R,Java,Scala,Pythonなどが使える • インターラクティブな分析 • Jupyter notebook , Apache zeppelin • Hadoopとは異なり、バッチが終わるまで待ち続けることはありません。 Apache Sparkでできることインターラクティブ分析が可能に！ Packages

16. • Apache Sparkは、汎用的（多目的）で柔軟性があります。その理由は: • 複数言語(SQL, R, Java, Python, Scala)、HDFSだけではなく複数データストア、YARNとの連携（MESOS）ができる • Sparkコア・エンジンを利用して、複数のエントリー・ポイント； SQL, ストリーム処理, R,機械学習, および、グラフ処理 Apache Sparkの構成 Apache Sparkの構成 Spark R Spark core Unified engine across diverse workloads and environments

17. Sparkと周辺のエコシステム現在まで：フロント側の開発により力を今後：フロントに加え、バックエンド側も重視【アプリケーション】【実行環境】【データソース】

18. • コマンドライン • インターフェイス • jupyter • Apache Zeppelin Sparkにどのようにアクセスするのか？ Standalone Cluster Zeppelin ※Laptopで試せます！

19. • 「Apache Spark入門動かして学ぶ最新並列分散処理フレームワーク」で説明されている内容に準じます； Sparkクラスタの構成コンポーネント ■一般的には、各サーバにHDFSと YARNのコンポーネント（DataNodeと NodeManager）をインストールします。これは、データ・ローカリティを活用するためにです。 ■NameNodeとResourceManagerは、可用性の観点や運用保守観点を考慮し、同一マシーンにインストールするケース（ノード台数を減らせる）と、物理的に異なるマシーン（ノード台数が増える）ケースがあります。 ■この左の図は、Sparkマスタノードに NameNodeとResourceManagerを同居させている例です。

20. • SPSSは、どうなるの？ • Spark MLlib（機械学習モジュール）との組み合わせです。 • 加工部分で威力があるかも。 Sparkの使いどころと、SPSSの関係 1.システム部から基幹取引データをCSV ファイルでもらう 2.文字コード変換する（ホストからのデータの場合は注意が必要） 3.不要なレコードを条件抽出で排除 4.列と行を入れ替え 5. 顧客マスターを CSVでもらう 6. また文字コード変換、不要レコード、列と行･･ 7. 住所を GoogleMapAP Iを使って緯度経度に変換 8. 緯度経度から最寄り駅の距離を算出する Pythonのプログラムここでやっとアルゴリズムデータの型があわずエラー！ Sparkの使いどころ② 機械学習最も手間がかかるのはデータの加工です。ビッグデータ分析の多くを占める処理は、実は「データ整形」です。 ~作業の80%はデータ整備、それは基幹データが分析のために作られていないから、とも言われています。~ Sparkの使いどころ① ~SPSS（統計解析ミドルウェア）を利用した分析工程の内訳~

21. • Analytics serverコンポーネントは、 Hadoopクラスタ上で稼働し、 Sparkとの連結も可能 SPSS Analytics Server連携 SPSS Modeler Client SPSS Analytic Server Metadata HCatalog Resource Management YARN / Platform Symphony Distributed File System HDFS / GPFS Operations Ambari SQL Hive オンライン HBase Accumulo バッチ Map/Reduce インメモリ Spark Analytic Workbench Hadoop Cluster • BigInsights 4.1 • Hortonworks 2.3 SPSS Modeler Server SPSS Analytics Serverモジュールが重要。Sparkだけではなく、Hadoopにもアクセスができる仕組み DB

22. • インストール、設定、メンテナンスは、Ambariを介して実施します。 SPSS Analytics Server連携

23. • Sparkを呼び出すことも可能（pythonから） ①Sparkの呼び出し規定のアルゴリズム以外はPythonからロジックを実装することが可能です

24. • Nine Algorithms for Big Data — Spark and/or MapReduce ②SPSSがあるのになぜSpark MLlib? SPSS democratizes analytics, extending benefits to users who do not want to program Access to a broader library of analytic algorithms delivers solutions to more use cases 1.In addition to SPSS algorithms that now run in Spark, Data Scientists can utilize more than 15 algorithms from Spark MLlib 2.Data Scientists can create new Modeler nodes to exploit MLlib algorithms & share them with non-programmer Data Scientists 3.Via shared Modeler nodes, non-programmer Data Scientists leverage Spark functionality in their own analytic workflows SPSS Modelerにある9つのアルゴリズム SPSSにはないアルゴリズム、R連携ができるようになり、SPSSの使い勝手は継承できる

25. • Using Modeler's Custom Dialog builder to abstract code behind a GUI makes Spark usable for non-programmers. ③SPSS Modeler カスタム・ダイアログ・ビルダー The Custom Dialog Builder – Python for Spark (The Custom Dialog Builder adds Python for Spark support ) Provides access to Spark & its machine learning library (MLlib) Also provides access to other common Python libraries e.g.: Numpy, Scipy, Scikit-learn, Pandas Data Scientists can create new Modeler nodes (extensions) that exploit algorithms from MLlib and other PySpark processes

26. • Github for SPSS http://ibmpredictiveanalytics.github.io/

27. SPSS Client R (R Studio IDE) 今までは・・・データウェアハウス（PDA）SPSS Modeler Server 分析指示分析結果表示 RDBデータリクエスト分析指示処理結果返信ストリームイメージ

28. これからの”データレイク的な考え方”は・・・ SPSS Modeler Client データウェアハウス（PDA）SPSS Modeler Server SPSS Analytics ServerInfosphere BigInsights with SPSS Analytics Server （Hadoop基盤）分析指示分析結果表示 Hadoopデータリクエスト処理結果返信処理結果返信 Hadoopデータ分析指示）BigInsights（Hadoop）で分析処理実行 SPSSの処理を Hadoop処理に変換 RDBデータリクエスト分析指示処理結果返信 FluidQuery連携 Hadoopデータを取り込むストリームイメージ SPSS Analytics Server Sparkは、インメモリ処理になるので、 Hadoopクラスタと共存する場合はリソース割り当てに中が必要です。

29. SPSS - Ｒ(SparkR)連携 SPSS Client R (R Studio IDE) データウェアハウス（DB）SPSS Modeler Server SPSS Analytics ServerInfosphere BigInsights with SPSS Analytics Server （Hadoopクラスタ基盤）分析指示分析結果表示 Hadoopデータリクエスト処理結果返信処理結果返信 Hadoopデータ分析指示 Rスクリプトを Hadoopクラスタで実行(R), もしくは Sparkクラスタ(SparkR)で実行 RDBデータリクエスト分析指示処理結果返信 SPSS Analytics Server Big Ｒ/SparkR ＳＰＳＳからRコードを生成することも可能データ待避

30. SilentLogアプリ特徴 1日の活動を自動で記録する手軽さから、高い継続率を得ています ■アプリケーション名： SilentLog（サイレントログ） ※現在はiPhoneのみ対応 https://silentlog.com ■アプリケーションの特徴：・移動手段、距離、時間、歩数を自動で記録し続けるライフログ（生活記録）アプリケーションです・バッテリーの消費を国内外の競合アプリよりも抑えた上で同程度以上の記録精度を確保しています ■利用者の傾向：・30代男性を中心に、40代や50代の健康や記憶に関心の高いユーザー様にご利用いただいています・30日継続率が約30％と、ユーザー様の定着率が高いです・ライフログ分野の代表的なアプリとして、複数の書籍や雑誌、ウェブメディアで取り上げられております・ユーザーレビュー平均評価4.5（Ver2.4.1/評価24人）

31. SDKにより収集された行動情報を分析することができます SilentLog SDK 御社ソリューション・自家用車管理・道路プローブ測定・交通情報分析・DSP連携（アドテク）・顧客行動調査・パネルリサーチ・屋外広告の効果測定・健康情報管理・訪日外国人調査・高齢者向けスマートシティの設計・労働者の遠隔管理などアクション弊社アプリ御社サービス SilentLog SDKを組み込んだアプリ人工知能で行動を分析行動情報群弊社アプリ統計データ御社サービス統計データオープンデータ弊社追加データ・行動情報（位置情報）・個人属性データ・アプリ利用データ・人口・地価などの公開済み動態情報行動分析基盤 SilentLog Analytics ・行動パターン推定・属性の推定・滞在情報の分析・歩行情報の分析・乗物情報の分析行動情報データプラットフォーム行動収集行動情報行動情報通知可視化 iOS, Android

32. SilentLog Analytics における、Spark(Bluemix)活用弊社アプリ御社サービス SilentLog SDKを組み込んだアプリ行動情報群弊社アプリ統計データ御社サービス統計データオープンデータ弊社追加データ・行動情報（位置情報）・個人属性データ・アプリ利用データ・人口・地価などの公開済み動態情報行動分析基盤 SilentLog Analytics 行動情報データプラットフォーム行動情報行動情報データクレンジング機械学習 / オンライン学習推定結果可視化地図グラフ SilentLog SDK アクション人工知能で行動を分析行動収集

33. 33 SilentLog Analytics 行動情報を可視化。高い視点から人や物の動きが把握できます同地区のヒートマップ表示同地区の流入元表示

34. SilentLog SDK導入事例株式会社イード様 e燃費アプリ

35. Two Problems in Data Science: Skills Tools Commitment to Data Science Education bit.ly/introtokyoR Is it Production READY?

38. © 2016 IBM Corporation38 Data Science Experience コミュニティーオープンソース付加価値機能 - チュートリアル、データセットの探索 - データサイエンティストとの共創 - 質問をする – Ask Question - 情報を収集する（記事、論文、技術情報） - プロジェクトのフォークと共有 - Scala/Python/R/SQL - Jupyter / Zeppelin* Notebooks - RStudio IDE / Shinyアプリケーション - Apache Spark - その他のライブラリ - データシェーピング/パイプラインUI * - 自動データ準備(Auto-data prep)* - 自動モデリング(Auto-modeling)* - 高度なビジュアライゼーション* - Model管理とデプロイメント* - Well documented Model APIs* IBM DATA SCIENCE EXPERIENCE A L L Y O U R T O O L S I N O N E P L A C E

39. © 2016 IBM Corporation39 Shaping（シェーピング）: •Sparkling.Data APIs: Jupyterノートブック（Python/Scala） •チュートリアル（Python and Scala） RStudio: •Rstudio（オープンソースサーバ）:16GB Memory/5GB領域 •Shiny: 分析WEBアプリの作成 •SparkR: Sparkサービスとの連携（Spark as a Service) プロジェクト: •共創（コラボ）: プロジェクトへのユーザ追加 •ノートブックの共有/コネクション/ファイル管理スケジューリング: •CRON •スケジューリングUI: スケジュールされたノートブック一覧、前回/次回実行予定、ステータス（初期版は機能制限あり）コミュニティー: • Analytics Exchange: コミュニティーによるオープン・データとノートブック共有 • ソーシャルメディアによる共有機能 • ノートブックとデータのプリビュー機能 • ブログ（DSXブログ含む） • チュートリアル (e.g., Big Data University) ノートブック: Jupyterノートブック言語: Scala/Python/R ライブラリ: Open Source and IBM (Brunel/Prescriptive) Import from File (*.ipynb)/URL/Templates URLによる共有 IBM DATA SCIENCE EXPERIENCE A L L Y O U R T O O L S I N O N E P L A C E

47. © 2016 IBM Corporation47 ビルドインされた、簡単なコースから、アドバンスなチュートリアルまで学ぶオープンソールや付加価値機能を統合したデータ分析ツール作るコラボレーションのためのコミュニティーとソーシャル機能共創 IBM DATA SCIENCE EXPERIENCE A L L Y O U R T O O L S I N O N E P L A C E datascience.ibm.com

49. 補足資料 49

50. DataScientistWorkbenchハンズオン ~始めに編~

51. 本日の内容 ▪ ユーザー登録 ▪ Data Scientist Workbench ▪ (オプション)IBM Bluemix ▪ Data Scientist Workbenchとは ▪ ハンズオン(pyspark)

52. 本日の内容 ▪ ユーザー登録 ▪ Data Scientist Workbench ▪ (オプション)IBM Bluemix ▪ Data Scientist Workbenchとは ▪ ハンズオン

53. DataScientistWorkbenchの登録 • https://datascientistworkbench.com/

54. IBM Bluemixへの登録

57. 本日の内容 ▪ ユーザー登録 ▪ Data Scientist Workbench ▪ (オプション)IBM Bluemix ▪ Data Scientist Workbenchとは ▪ ハンズオン

58. データ分析のプロセスデータ収集クレンジングモデリング・データ加工アクションレポーティング DataScientistWorkbenchで対応可能

59. Data Science Workbench© Copyright IBM Corp. 2016 特徴 • Spark環境構築済み • Sparkを利用するためのプログラミング環境も用意 • インタラクティブかつ繰り返し実行可能 • コミュニティを通した知識の共有 • 継続的な機能追加 • 誰でも無料 “Making open source data science easy”

60. ログイン後の画面データ操作および分析のためのツール Data Science Workbenchのフォーラム、情報共有、リクエスト ①データ投入 ②データ整形 ③データ整形と分析の実行分析のためのデータ提供(Bluemixおよびpublicデータ)

61. ツール実行時の画面 Open Refine Jupyter Knowledge blog, BDU 機能追加のための投票 seahouse Apache Zeppelin アイコン化 My Data Open Data RStudio

62. ①データ投入「My Data」分析のためのデータの投入を行う現在のディレクトリ構成新規ディレクトリ作成データのアップロードアップロードしたファイルは分析ツールから利用可能 (Jupyter画面から利用が可能)

63. ②データ整形「OpenRefine」 • Googleで開発されたGoogle Refineがベース • 2010年11月にイニシャルリリース、2012年10月にOpenRefineとしてオープンソース化 • WebブラウザからのGUI操作のみでデータのクレンジングやフォーマット変換が可能 • CSV, TSV, text files, XML, RDF, and JSON様々なファイルフォーマットに対応 • 分析を実行する前のデータの準備を実行

64. OpenRefineによるデータの絞込やクレンジング数値データの範囲をグラフで絞り込み ※日本語データへの対応はされていません。

65. OpenRefineによるデータの絞込やクレンジング数値データの範囲をグラフで絞り込みデータのブレに対して GUIでクレンジングが可能

66. 「RStudio」 • Rを使いやすくするのための統合開発環境 • Rユーザーのデファクトスタンダード • Data Scientist WorkbenchではBig Rも実行可能 • IBMの提供するライブラリ • スケーラブルかつ高パフォーマンス • Sparkに統合予定のSystemML

67. RStudio － RユーザーがSparkRを利用するためのIDE Sparkと連携 BigRと連携済み、利用可能 https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/SSPT3X_4. 1.0/com.ibm.swg.im.infosphere.biginsights.ref.doc/doc/refere nce_icnav.html

68. 「seahouse」 • DeepSense.ioにより2016年にver.1.0 • Sparkアプリケーションを作成するためのプラットフォーム • WebGUIからアイコンを配置して機械学習やETLのプログラミング可能

69. Jupyter, Zeppelin はNotebook… “Notebook”とは? •紙と鉛筆 • 紙と鉛筆は、これまで長い間、科学者がメモや図面を通して進捗状況を文書化するための重要なツールである: • 表現力 • 累積した情報 • コラボレーション •Notebooks • Notebooks は、これまでの紙と鉛筆のデジタル版であり、再現性のある分析と文書化を可能にする: • マークダウンとグラフ化 • 反復探索 • 共有が容易

70. ③データ整形と分析の実行「Jupyter Notebook」 • リリース • 2001年にリリースされたIPythonをベースに、2015年にJupyterとしてリリース • ノートブック • WebブラウザからのGUI操作可能 • コード実行、コメント記述、グラフの描画を実行可能 • カーネル • Data Scientist Workbenchでは、Scala，Python, Rを実行可能

71. ③データ整形と分析の実行「Zeppelin Notebook」 • リリース • 2012年にCommercial Product、2013年にオープンソース、2014年にASFインキュベーションプロダクト • ノートブック • WebブラウザからのGUI操作可能 • コード実行、コメント記述、グラフの描画を実行可能 • インタープリタ • Scala, Python, SQL，shellコマンドなど

72. ファイルサーチ& URL挿入(ノートの共有) 「My Data」のファイルコードに挿入可能 <参考>Jupyter 操作画面

73. <参考> Jupyterにおけるセル・コメント・コードコメントコード(実行中) コード(未実行) コメントセルの種類

74. <参考>よく使うJupyterのアイコン状態のセーブ・チェックポイントの作成セルの削除セルの順番入れ替えセルの実行セルの追加

75. <参考>修正したコード(セル)からの再実行実行したセルに対して変更を加える

76. 修正したセルから再実行可能番号が下のセルより上がっている <参考>修正したコード(セル)からの再実行

77. <参考>コード補完 Tabを押下することでコード補完が行われる

78. <参考>キーボードショートカットキーボードショートカットによるviライクな操作が可能 (j、kでセル間を移動) Enterでセル毎の編集モードに入り、EscでNotebookへのコマンドモードに変更

79. <参考> ユーザーインターフェースの細かい解説を確認可能

80. <参考>Jupyterで新規Notebookを作成する 1.左側のアイコンリストからJupyterを選択 2.右上のNew Notebook TypeからPythonを選択

81. フィードバックと投票実現してほしいアイデアの投稿、投票が可能

82. <参考>日本語化とデータセンター • 画面左下のユーザーアイコンから Profileの設定が可能 • 言語を「日本語」にすることで UIの日本語化 • Tokyo データセンターも準備中香港がもっとも近い場所です（推奨）

83. 非常に多くの機能がありますが触りながら覚えて、育てていきましょう

84. 本日の内容 ▪ ユーザー登録 ▪ Data Scientist Workbench ▪ (オプション)IBM Bluemix ▪ Sparkとは ▪ Data Scientist Workbenchとは ▪ ハンズオン(pyspark)

85. ハンズオンの内容ハンズオン：JupyterでMLLibでクラスタリングハンズオン：IBM Bluemixとの連携・移行

86. ハンズオン：Spark MLLibでクラスタリング JupyterでSpark MLLibを使った機械学習プログラムを体験します。実行にはJupyterでPythonによるプログラムを実行します。手順 1. シェアされているNotebookとデータを取得します。 Notebook> https://ibm.biz/BdrDnd データ> https://ibm.biz/BdrDnD 2. Jupyter画面および「マイ・データ」画面でファイルが取得されていることを確認します。 3. Notebookを実行してK-Meansによるクラスタリングを実行します。

87. ハンズオン：Bluemixとの連携・移行 IBM BluemixにもSpark環境が「Spark as a Service」として用意されています。 DataScientistWorkbenchと比較して以下の利点があります。 • Enterprise向けのよりパワフルな実行環境と占有環境 • アプリケーション(spark-submit)の実行可能 • Bluemix上のサービスとの連携手順 1. DSWBからJupyterノートブックのダウンロード 2. Spark as a Serviceからノートブックの読み込みと実行

88. “Apache Spark” - Sparkサービス - Jupyter (Python・Scala・Rランタイム) - サンプルコード - Objectストレージ BluemixのApache Spark(Spark as a Service) に含まれる内容ストレージ（swiftベース） Sparkサービス (Jupyter)

89. <補足>ハンズオン「Download」を選択してipynbファイルのシェアを実行

90. <補足>ハンズオン「Bluemix Spark」からipynbファイルを読み込み BluemixではNotebookの実行とバッチ実行モードが選択可能今回はNotebookを選択 Create NotebookでFrom Fileを選択

91. <参考> Spark as a Service画面データの投入およびノートブックの共有可能DSWB同様 Jupyter利用可能

92. <参考>リファレンス • Sparkプログラミングガイド (1.6.1) http://spark.apache.org/docs/latest/programming-guide.html • Pyspark APIドキュメント (1.6.1) http://spark.apache.org/docs/latest/api/python/pyspark.html • K-means(機械学習)のプログラミングガイド http://spark.apache.org/docs/latest/mllib-clustering.html * 日本語版も存在しますが現在最新バージョンではなく未翻訳があります * 上記は1.6.1ですがDSWは1.5.1となります

93. ワークショップ、セッション、および資料は、IBMまたはセッション発表者によって準備され、それぞれ独自の見解を反映したものです。それらは情報提供の目的のみで提供されており、いかなる参加者に対しても法律的またはその他の指導や助言を意図したものではなく、またそのような結果を生むものでもありません。本講演資料に含まれている情報については、完全性と正確性を期するよう努力しましたが、「現状のまま」提供され、明示または暗示にかかわらずいかなる保証も伴わないものとします。本講演資料またはその他の資料の使用によって、あるいはその他の関連によって、いかなる損害が生じた場合も、IBMは責任を負わないものとします。本講演資料に含まれている内容は、IBMまたはそのサプライヤーやライセンス交付者からいかなる保証または表明を引きだすことを意図したものでも、IBMソフトウェアの使用を規定する適用ライセンス契約の条項を変更することを意図したものでもなく、またそのような結果を生むものでもありません。本講演資料でIBM製品、プログラム、またはサービスに言及していても、IBMが営業活動を行っているすべての国でそれらが使用可能であることを暗示するものではありません。本講演資料で言及している製品リリース日付や製品機能は、市場機会またはその他の要因に基づいてIBM独自の決定権をもっていつでも変更できるものとし、いかなる方法においても将来の製品または機能が使用可能になると確約することを意図したものではありません。本講演資料に含まれている内容は、参加者が開始する活動によって特定の販売、売上高の向上、またはその他の結果が生じると述べる、または暗示することを意図したものでも、またそのような結果を生むものでもありません。パフォーマンスは、管理された環境において標準的なIBMベンチマークを使用した測定と予測に基づいています。ユーザーが経験する実際のスループットやパフォーマンスは、ユーザーのジョブ・ストリームにおけるマルチプログラミングの量、入出力構成、ストレージ構成、および処理されるワークロードなどの考慮事項を含む、数多くの要因に応じて変化します。したがって、個々のユーザーがここで述べられているものと同様の結果を得られると確約するものではありません。記述されているすべてのお客様事例は、それらのお客様がどのようにIBM製品を使用したか、またそれらのお客様が達成した結果の実例として示されたものです。実際の環境コストおよびパフォーマンス特性は、お客様ごとに異なる場合があります。 IBM、IBM ロゴ、ibm.com、[以下当該情報に関連し商標リスト中に掲載されたＩＢＭブランドやＩＢＭの製品名称があれば追加する]は、世界の多くの国で登録されたInternational Business Machines Corporationの商標です。他の製品名およびサービス名等は、それぞれIBMまたは各社の商標である場合があります。現時点での IBM の商標リストについては、 www.ibm.com/legal/copytrade.shtmlをご覧ください。 Adobe, Adobeロゴ, PostScript, PostScriptロゴは、Adobe Systems Incorporatedの米国およびその他の国における登録商標または商標です。 IT Infrastructure LibraryはAXELOS Limitedの登録商標です。インテル, Intel, Intelロゴ, Intel Inside, Intel Insideロゴ, Centrino, Intel Centrinoロゴ, Celeron, Xeon, Intel SpeedStep, Itanium, およびPentium は Intel Corporationまたは子会社の米国およびその他の国における商標または登録商標です。 Linuxは、Linus Torvaldsの米国およびその他の国における登録商標です。 PowerLinux is a trademark of International Business Machines Corp. The registered trademark Linux is used pursuant to a sublicense from LMI, the exclusive licensee of Linus Torvalds, owner of the mark on a world-wide basis. Microsoft, Windows, Windows NT および Windowsロゴは Microsoft Corporationの米国およびその他の国における商標です。 ITILはAXELOS Limitedの登録商標です。 UNIXはThe Open Groupの米国およびその他の国における登録商標です。 Cell Broadband Engineは、Sony Computer Entertainment, Inc.の米国およびその他の国における商標であり、同社の許諾を受けて使用しています。 JavaおよびすべてのJava関連の商標およびロゴは Oracleやその関連会社の米国およびその他の国における商標または登録商標です。 Linear Tape-Open, LTO, LTOロゴ, UltriumおよびUltriumロゴは、HP, IBM Corp.およびQuantumの米国およびその他の国における商標です。

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