Code Patterns

アーキテクチャーダイアグラム、リポジトリ、ドキュメントへのワンクリックでのアクセスなど、問題をすばやく解決するために必要なものはこの"Code Patterns"(コードパターン)で見つけることができます。

データの偏差を手掛かりに不正行為を予測する

異なる複数のサンプリング手法によってデータの偏りに対処し、各種の統計アルゴリズムを使用して正確な予測を生成する方法を学んでください。


Watson Assistant を利用して Google アクションを作成する

「こんにちは、Google」と話しかけると Watson Assistant のダイアログを有効にする Google アクションと Node.js サーバーを作成する方法を紹介します。


プライベート・クラウド上にフライト予約プラットフォームを構築する

Hyperledger Fabric 上で Ethereum スマート・コントラクトを使用して、許可制ブロックチェーンを簡単に利用できるようにするための手順を案内します。


Spark と PixieDust を使用して Jupyter Notebook 内で購買履歴データを分析する

Jupyter Notebook を IBM Watson Studio 内で使用して、Apache Spark と PixieDust というオープンソースの Python パッケージによって迅速に購買履歴データを分析し、グラフと地図を生成する方法を紹介します。


Lagom アプリケーションに IBM Cloud Object Storage を統合する

Lagom アプリケーションと IBM Cloud Object Storage との統合をデモンストレーションします。


Connector API SDK を使用して新しいデータ・ソースを IBM StoredIQ に追加する

IBM StoredIQ 開発環境の外部にあるデータ・ソースであっても、IBM StoredIQ Connector API SDK を使用すれば、新しいデータ・ソースのコネクターを作成することができます。


ビッグデータを処理できるよう準備して、データ探索を行う

IBM Watson Studio 上で動作する R4ML というスケーラブルな R パッケージを使用して、機械学習の各種の演習を行います。


IBM Cloud Private を利用して、LinuxONE 上に金融機関向けマイクロサービスをデプロイする

ハイブリッド・クラウド・アーキテクチャーを使用して、バンキング・マイクロサービスを LinuxOne 上にデプロイします。デプロイされたマイクロサービスは、バンキング API を介して IBM Z® メインフレーム上でシミュレーションされた小売銀行にアクセスします。


Kitura と Kubernetes を使用した歩数計アプリを設計する

Swift を使用して iOS 歩数計アプリを作成します。このアプリケーションのバックエンドは同じく Swift で作成されていて、サーバー・サイドの Swift Web フレームワークである Kitura が使用されています。


MQTT を使用したリアルタイムのストリーミングデータ処理

このパターンは、Kubernetes クラスターを使用してリアルタイム MQTT ストリームを作成する方法を示しています。


ブロックチェーンで寄付を追跡する

Hyperledger Composer PlaygroundおよびHyperledger Composer RESTサーバーを使用して、IBMブロックチェーン・プラットフォームを作成、構成、および利用します。


サーバーレス API ハンドラーを作成する

Cloud Functions を使用して、エンティティーの作成、読み取り、更新、削除を処理するビジネス・ロジック関数に HTTP REST API 呼び出しをマッピングする方法を説明します。


メッセージに応答してストリームを処理する

Apache OpenWhisk を採用した IBM Cloud Functions などのサーバーレス・プラットフォームは、需要に応じて自動的にスケールアップ、スケールダウンするランタイムを提供します。


サーバーレスによって、アプリをよりスマートにする

サーバーレス・テクノロジーによって従来型のレガシー・システムを変換し、改善することで、エンタープライズ・アプリケーションを拡張することができます。


メインフレームを API の動力源に変身させる

z/OS Connect を使用して、メインフレームの資産を RESTful API を介して利用可能にする方法を説明します。