パソコンリプレイス時のデータ移行

2020/06/23 What's Up, 技術系 投稿者:長澤

新しいパソコンを購入した時、古いパソコンに保存されているデータを新しいパソコンに移す場合データはどのように移していますか。
今回は古いパソコンから新しいパソコンにデータを移す時のお話をしたいと思います。

USBメモリやポータブルHDDを利用してデータ移行

パソコンのデータを他のパソコンに移すには、USBメモリやポータブルHDDを使ってデータを移す方法が一般的です。

古いパソコンにポータブルHDDをUSBで接続しデータをポータブルHDDにコピーします。
コピーが完了したら新しいパソコンにポータブルHDDをUSB接続してデータをコピーします。

膨大なデータを移行する場合には

データの大きさが数GBぐらいであればポータブルHDDなどを利用したデータ移行で特に問題ありません。
しかし、数十~数百GBのデータがある場合、データのコピーだけで多くの時間が必要となります。
特に古いパソコンからポータブルHDDにデータを移す場合、パソコンの性能が低いければ低いほどデータをコピーするのに時間がかかります。
そこで、下記の方法であれば時間を短縮できる場合があります。

通信を利用してデータ移行

今はインターネットを利用するのが当たり前になっており、ご自宅、会社ではルータを介したネットワーク(LAN)が構築されています。古いパソコンと新しいパソコンをLANに接続して通信を利用したデータ移行をおこないます。

Windowsの共有機能を利用して新しいパソコンから古いパソコンにアクセスしてデータのコピーをおこないます。
新しいパソコンから古いパソコンにアクセスする理由は新しいパソコンの方が性能が良いためコピーをおこなう時間も短くなるからです。

それぞれのメリット・デメリット

2つのデータ移行方法にはそれぞれメリット・デメリットがあるので紹介します。

ポータブルHDDを利用したデータ移行

【メリット】

  • ネットワークに繋げられないパソコン同士でも移行が可能
  • 外付けの媒体にバックアップを残しておける

【デメリット】

  • データコピーに時間がかかりやすく、パソコンの性能に左右される

通信を利用したデータ移行

【メリット】

  • 新旧で直接移行できるので作業が少なくて済む

【デメリット】

  • 新旧のパソコンが同一LANに接続されている必要がある
  • 新旧のパソコン同士で接続するための共有設定などが必要

実際に掛かる時間の検証

ではどのくらい時間差があるのか検証してみたいと思います。
まずはパソコンの性能を比較します。

※古いパソコン  Core i3-2120  第2世代(2011年1月~)
 新しいパソコン Core i3-6100U 第6世代(2015年8月~)

移行するデータは下記になります。

  • 容量:21.1GB
  • フォルダ数:1,056
  • ファイル数;16,676

ポータブルHDDの性能は下記になります。

  • 保存ドライブ:SSD
  • USB2.0

通信速度は古いパソコンおよび新しいパソコンともに1000BASE-Tに対応しています。

USBメモリやポータブルHDDを利用してデータ移行

まずは古いパソコンからポータブルHDDにコピーした時間です。

【古いパソコン → ポータブルHDD】

約28分ほどかかりました。
次にポータブルHDDを新しいパソコンに接続してコピーした時間です。

【ポータブルHDD → 新しいパソコン】

約12分かかりました。

通信を利用してデータ移行

続いて通信を利用した時のデータコピーに掛かった時間です。

約10分で完了しました。

まとめ

コピーするのに掛かった時間をまとめました。

通信を利用したデータ移行の方が約30分ほど早く新しいパソコンへのデータコピーが完了しています。

古いパソコン・新しいパソコンの性能やLAN環境にもよりますが、状況に応じてデータ移行する手段を変えることで効率よくデータ移行をおこなうことができます。
特に古いパソコンの性能が低いほど通信を利用したデータ移行が効果的です。
そしてデータ移行を実施する前に不要なデータを削除しておくことも大切です。

データ移行の作業でお困りのことがございましたら弊社にお気軽にご相談ください。

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ネディアの客層大解剖!

2020/06/16 What's Up, スタッフ日記 投稿者:王

こんにちは、営業部の王です。今回はネディアのユーザー(お客様)の統計を簡単にとってみました。
その統計結果をこちらでシェアさせていただきます。

ネディアのユーザーの地域

ネディアのユーザーは関東エリアが圧倒的に多い

関東エリアのユーザーは9割以上を占め、圧倒的に多いです。
ネディアの所在地は群馬県にあり、関東圏内のユーザーに直接訪問やトラブル対応しやすいためではないかと考えられます。
現在はコロナの影響を受け、オンライン商談等が積極的に進んでおり、地域にとらわれずにユーザーにあった形で柔軟に対応させていただいております。

ネディアのユーザーの業種

ネディアのユーザーはサービス業と卸売・小売業で約半分を占めます

・サービス業と卸売・小売業で約半分以上を占めます

自社商品やサービスをブランディング化する戦略の一環として、
より発信しやすいホームページ、よりサービスを提供しやすいシステムの導入などは重要視されています。
また、卸売・小売業の中で自動車関連のユーザーは約38.2%を占め、さすが自動車王国のぐんまだと感じます。

・サービス業の内訳TOP3

ネディアのサービス業ユーザーの内訳

専門・技術業17%
教育、学習支援業14%
医療・福祉業13%

回線の速さや安定性、セキュリティ対応を求めるユーザー、社内にIT部門がなくパソコンのことに詳しくないユーザーからのサポート依頼が多いです。

・ネディアの同業他社からも

情報通信業15%
群馬県の特徴である、災害の少なさは、データセンターの立地としては最高の条件にあります。
そのため、同業他社からアクセス回線のご契約以外に、ホスティングや専用レンタルサーバーのご契約もいただいています。
同業他社と差別化できるサービス展開をしつつ、お互いを信頼し事業成長に良い影響を与えるWinWinの関係を維持するように努めてきた成果ではないかと嬉しく思います。

ユーザーが利用しているネディアのサービス

ネディアのユーザーが利用しているネディアサービスはアクセス回線契約

・一番多いのは法人ITサポートサービス

リーズナブルな料金体系と高いサービス品質を誇る当社の定番サービス。

基本料金

項目 初期費用 月額費用
(パソコン3台まで)
追加管理月額料金
(パソコン1台につき)
基本パック 6,000円 4,400円 400円

基本パック内サービス内容

項目 備考
インターネット接続アカウント 1アカウント無料。
対応プラン:フレッツ光ネクスト/フレッツADSL / フレッツISDN / ダイヤルアップ接続
メールアカウント発行 @wide.ne.jpのメールアドレス3個
メールウイルスチェックサービス メールのウイルスチェックを実施します。
駆けつけサポート(前橋市内) 遠距離になる場合には別途出張費用を頂きます。
リモートサポートサービス 遠隔操作でスピーディーにサポートを行います。
電話/メールサポート 電話受付:平日9:30~18:00 24時間障害受付窓口あり

・ホスティング、WEB関連、サポート保守サービスは各2割前後を占めています

サーバーやアクセス回線関連だけでなく、ネディアは個人事業主から官公庁まで数多くのホームページ制作とシステムの導入に携わってきました。
ユーザーのご予算に合わせたデザインはもちろん、SEO対策やアクセス解析までネディアのノウハウを最大限に生かし、トータルでご提案いたします。

・ユーザー1社に対し平均2.27の弊社サービスを契約してます

最初は「ホームページの制作をお願いしたい」とのご依頼から、その後ホスティングサービスやITサポートもご契約して頂くユーザーが多数いらっしゃいます。
当面のお悩みはもちろん、ユーザーに生涯寄り添って様々なITソリューションを提供していきます。

ユーザーの契約年数

ネディアのユーザーがネディアとの付き合い年数

今年はネディア事業開始から23年も経ちます。
その約半分の歳月も一緒に歩んできたユーザーは約32%を占めています。
ネディアは日々感謝の気持ちを込めて、既存のユーザーとのつながりを大事にしつつ、新しいユーザーとの出会いを増やしていきたいと考えています。
ホスティングサービスもWEBサービスも、長期間のご利用になることが多いと想定できます。
PCやルーター等のハードウェア、ウイルス対策やランサムウェア対策などのセキュリティ面、丁寧なサポート、トラブル時の素早い対応ができる体制、適切な料金設定等々。
これからもネディアはユーザーのために日々邁進して行きたいと思います。

最後に

皆さんがよりネディアのことを知っていただきたく、今回初めてこういったデータを公開してみました。
これからも定期的に分析し、またこの場で皆さんとシェアできればと思います。
ご不明な点などの質問事項がございましたら、是非お気軽にお問い合わせしてみてください。

お問い合わせはこちら

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Dockerの資源管理について(CPU、メモリ)

2020/06/09 What's Up, ネットワーク, 技術系 投稿者:佐藤

1台の物理サーバ上で複数のDockerコンテナが稼働する環境では、限られたハードウェア資源の利用制限は非常に重要です。
特定のユーザーが使用するコンテナがホストマシンのハードウェア資源を食いつぶすようなことがあれば、他のユーザーのハードウェア資源の利用に支障をきたします。
こうしたことを防ぐためにDockerでは、CPU、メモリ、ディスク、ネットワーク等の資源を管理する仕組みが備わっています。
今回はCPUとメモリの利用制限の方法を紹介したいと思います。

DockerのCPU資源管理

Dockerは、1つのCPUコアを複数のコンテナで利用しますが、そのCPUを割り当てる時間の割合をコンテナ実行時に指定するという方法を採っています。そしてコンテナにはCPUの割当時間の割合を示すための相対値が与えられています。

CPUの資源管理の例

それぞれのコンテナのCPUの相対値には、標準では1024という値が割り当てられるのですが、いくつか具体的な例を示します。

例1

1コアのCPUに3つのコンテナが稼働しており、コンテナ1、コンテナ2、コンテナ3にそれぞれ1024という値を指定しているとします。
この場合、すべて同じ値ですので、CPU時間は、均等に割り振られるという意味になります。
各コンテナに割り当てられるCPU時間は、100%の3等分で、約33.3%となります。

CPUの割当例1

コンテナ1 コンテナ2 コンテナ3
CPU割当時間の相対値 1024 1024 1024
CPU割当時間 約33.3% 約33.3% 約33.3%

例2

コンテナ1に1024、コンテナ2とコンテナ3には512という値を割り当てると、コンテナ2とコンテナ3には、コンテナ1に比べて半分の時間しかCPUが割り当てられません。

CPUの割当例2

コンテナ1 コンテナ2 コンテナ3
CPU割当時間の相対値 1024 512 512
CPU割当時間 50.0% 25.0% 25.0%

CPU割当時間の確認

先程の例で示したCPU割当時間を実際に確かめてみます。CPU割当時間の割合を確認するには、ホストOS上のtopコマンドでも確認出来ますが、ここではより視認性が高い、htopコマンドを使って確かめてみましょう。

htopのインストール

htopはEPELリポジトリで提供されていますので、ホストOSにリポジトリを追加し、htopをインストールします。

CPUの割当時間の設定:例1

ここで利用するDockerイメージは、CentOS 7.5.1804のOSテンプレートのDockerイメージです。

入手していない場合には、事前にdocker image pullで入手しておいてください。

それでは実際に例1を確認します。CPU割当時間の値は、docker container run実行時に–cpu-sharesオプションを付与します。
cpu-sharesの数値を全て同じ1024にしてDockerコンテナを3つ稼働させます。

実行例のうち、–cpuset-cpus=0は、ホストOS側のCPUコアの番号を指定しています。こうすることで、3つのコンテナをCPUコア0番で固定して稼働させることが出来ます。

結果の確認:例1

htopコマンドで、結果を確認してみます。[F6]を押すと、項目別にソートできるので、[PERCENT_CPU]を選択し、Enterキーを押します。その後で上矢印キーを押し続け、CPU利用率の高いプロセスの上位を表示させます。

htopの結果の通り、CPUコア0番(htopの表示では1番のCPU)の負荷が高い状態になり、ddコマンドを実行している3つのプロセスの[CPU%]の値が、およそ33%前後になっていることがわかります。

CPUの割当時間の設定:例2

続いて例2を確認します。cpu-sharesの数値を変えてDockerコンテナを3つ稼働させます。

結果の確認:例2

htopコマンドで、結果を確認してみます。

htopの結果の通りddコマンドを実行している3つのプロセスの[CPU%]の値が、およそ50%と25%前後になっていることがわかります。

以上がCPUの資源管理(割当変更)の方法となります。

CPUコアの変更

次にDockerコンテナに割り当てられるコア自体の変更方法について説明します。Dockerコンテナ起動時のオプション–cpuset-cpus=XXで、Dockerコンテナに割り当てるCPUコアを指定することが可能です。また、docker container updateコマンドを利用すれば、稼働中のDockerコンテナに割り当てられたCPUコアを変更することも可能です。

CPUコアの指定 例
–cpuset-cpus 0  #CPUコア0を使用
–cpuset-cpus 0-2 #CPUコア0~2を使用
–cpuset-cpus 1,2 #CPUコア1と2を使用

CPUコアの割り当て確認

稼働中のDockerコンテナに割り当てられたCPUコアを確認するには、docker container inspectコマンドを利用します。コンテナ名core01に割り当てられたCPUコアを確認する場合には下記のようなコマンドになります。

現在、コア0が割り当てられていることが分かりました。

CPUコアの割り当て変更

稼働中のDockerコンテナに割り当てられたCPUコアを変更するには、docker container updateコマンドを利用します。コンテナ名core01に割り当てられたCPUコアを1に変更する場合には下記のようなコマンドになります。

割り当てられたコアを確認すると変更されていることが確認出来るはずです。

DockerのCPU資源管理の手順は以上となります。

メモリ容量の制限

Dockerのメモリ資源管理は、Dockerコンテナが使用できる最大メモリ容量を-mオプションで指定することで行います。単位には、b(バイト)、k(キロバイト)、m(メガバイト)、g(ギガバイト)を指定出来ます。

以下は、最大512Mバイトのメモリ容量までが利用可能なDockerコンテナmem01を起動する例です。

コンソールにログインするため、-itdでなく-itとします。
-dはバックグラウンドで稼働させるためのオプションです。

メモリ容量制限のテスト

稼働中のDockerコンテナのメモリ容量が制限されているかどうかは、コンテナで、メモリ使用率を上昇させるプログラムを稼働させることで確認出来ます。メモリ使用率を上昇させるには、yesコマンドを使って、bashプロセスのメモリ使用率を徐々に上げていく方法がありますのでそれを使います。

Docker コンテナ mem01のメモリ容量は、[512Mバイト]に制限されている為、htopの画面のRES列に表示されるメモリ使用量が上限の512Mになっていることが確認出来るはずです。

DockerにおけるCPUとメモリの資源管理の説明は以上です。

比較的手軽に始められるのがDockerの魅力ですが、本格的な運用をしていく場合には今回紹介した容量制限のテクニックが必要になってくるはずです。
資源が足りなくなって、後から調整に苦労した。ということにならないように資源管理は計画的に行いましょう。

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