ハピネスよりウェルビーイングみたいな話を見て、そこが対比するんだと(よくしらなかったので)びっくりした。まぁたしかにウェルビーイングな状態になりたいよな~ と一瞬納得しかけたが、じゃあウェルビーイングってなんなんだと細かく考えはじめたら、いまいち嘘っぽい概念だなと思いはじめてしまった。

ここ1ヶ月ぐらいでG検定とDS検定という民間検定試験を受けてみてた。Di-Liteとかいう枠組み?のやつ。他の人にすすめられるような試験なのか? 得るものあるか? ぐらい。もともと検定試験とか好きではないが……

G検定

それ訊いてどうすんの…… という問題がでるのが気になる。

CNN → RNN (の問題) → Attention の流れをよくわかってなかったので(全く追ってなかった)のでそこ頭に入ったのはよかったかなあ。(試験内容とは無関係)

合格ライン非公開らしいのもモヤる。試験直後は特にフィードバックなし。とりあえず合格メールはきた。

■シラバス分野別得点率(小数点以下切り捨て)
1.人工知能とは. 人工知能をめぐる動向:100%
2.機械学習の概要:88%
3.ディープラーニングの概要:91%
4.ディープラーニングの要素技術:90%
5.ディープラーニングの応用例:97%
6.AIの社会実装に向けて:100%
7.AIに必要な数理・統計知識:100%
8.AIに関する法律と契約. AI倫理・AIガバナンス:91%

DS検定 リテラシーレベル

統計系が苦手なので、リテラシーレベルだろうが不安。高校数学ろくにやってないし……

  • 行列同士のかけ算を手計算できるようにした
    • 行列式・固有値・固有ベクトルをすくなくとも幾何的なイメージで理解
  • 混同行列
    • Accuracy Precision Recall ごっちゃのまま無視してたけど覚えました

混同行列ずっとモヤ~っとしてたけど、recall だけは言葉からイメージがつきやすく、そこからとっかかりを得た。

それはともかく一部の問題の質が悪いと思う。厳密には1つに選択肢が絞れないだろというのがある。二重否定の変な問題があって気持ち悪すぎてハァ?となった。3〜5問ぐらいは変な問題だった気がする。100問中80%ぐらいとる必要があるらしいが、5問のクソ問を捨てるとすると85%ぐらいを目指す必要があって割と厳しい試験ですね。ちゃんと問題チェックしてるんだろうか…… 監修入ってる受験本も買ってみたけどイマイチだったし (リンクを貼りません)

模擬試験だと一度も80%とれず(79%とか)だった。イライラしたな~ もちろんちゃんとわかってないとダメな出題という良い問題もあって、それで躓いたりしてたけど

試験直後に結果レポートをくれる。実際の合格発表とか詳細レポートは2ヶ月後らしくだいぶ遅い。

総合評価 総合スコア 89.0%
1. データサイエンス 正答率: 93.4%
2. データエンジニアリング 正答率: 82.1%
3. ビジネス 正答率: 88.4%

この日記、エントリごとに公開を30日遅延するという良い機能をつけていたことを忘れてた。公開された時点で旬じゃなくするって本当にいい機能ではないか。

神社に行くのは好きだが別に神道に強い信仰があるわけではない (普通の日本人ぐらい)。なんとなく神道的な考えかたには共感があるなとずっと思っていた。本質的にこれは人間も自然の構成要素として特殊化していないところにあるのだろうなと気付いた。

神道の「神」については、自然とか災害とか、人間の理解が及ばないものを擬人化して捉えるためのツールみたいなものだと理解している。自然をとらえる1つのツールなので、自然に含まれる人間と神のあいだに絶対的な断絶はない。人が死ぬと祖霊になって、やがて「ご先祖様」に融合していって、最終的には土地の神みたいなものに合流していくという。自然から来て、自然に還る。人間もその循環のなかにいる。

AIの議論とかでも「AIには魂がない」「人間の意識は特別」みたいな話が当然のように出てくる。人間だって自然が生んだ情報処理機械の一形態でしかないわけで、十分に複雑なAIと質的に違うと言い切れる根拠ってなんなんだろうと思う。そこまで人間は特殊ではないだろう。

AIは人工知能の略ということになっているが、「人工」と「自然」を分けること自体が怪しい。蜂が巣を作るのは自然で、人間が都市を作るのは人工。この区別の根拠って「人間が作ったから」というだけで、人間を自然から切り離して見てる前提がある。人間も自然の一部なら、そこから生まれたものも自然の一部だろう。

基本的にAIに対する議論でイライラさせられるのは一種の前提が共有できていない (信仰が違う) からなのだろうなと気付いた。

夜中の咳がひどくなり、困ったので一応耳鼻科へ。

というか(よくないことだとはわかっているが)、妻に処方されたが別件で処方変更で使われなかった耳鼻科の薬 (プランルカスト・アンブロキソール・カルボシステインとかのテンプレの処方) を、どうせ自分が受診してもこの処方だろうと、もったいないので自分が飲んでていたのがなくなりそうだったので、休み前に受診しとこうという感じ。

コロナ前は毎年春と秋に花粉症のため耳鼻科を受診してたけど、コロナからは院内感染のほうがこわいのでOTCのアレジオンとナザールαAR0.1%で割となんとかなっていて、しばらく受診してなかった。ものすごくアナログな病院で、いまだに現金決済しかないが、さすがにマイナンバーカードの読み取り機はあった。

飲んでる薬も申告したけど(スマホに記録して渡した)、咳の薬が違うのに変更されただけで、あとは全部一緒だった。そんなにひどいわけじゃないんだろうな。

ここ数ヶ月は特にめちゃくちゃケチな自覚があり、家計全体の見える化とかを通して平均的な家族構成の過程から逸脱していないか、無駄がないかを確認して切り詰めたりしていた。細かい数字を全部だしてLLMに診断してもらったり。

とはいえ固定費で最適化できそうな部分は既に最適化済みで、結構余地がなく、面倒な処理をちまちまやるなど…… NHK放送受信料の解約はやった。

教育費が支配的であんまり削りたくはないが、目をつぶらずコスパが悪いことはやめるべきと動いている。子どもの国語力が低すぎて話にならないのでなんとかしたいけど、なんとかなってないのがかなりの悩み。国語力低いと全科目全滅だと思う。

  • ロボット教室を2年ぐらいやらせてみたけど、課題以上のことをやる兆しが全くないので止め
    • 部品も自作の環境もうちにはあるので、やる気があるなら自分やればいいだけ
  • 個別指導の塾
    • 英語だけの塾に通わせているが、冬季講習とか夏期講習の延長でなぜか別科目も見てもらえている。おかげでコスパは悪くないが、成果という意味ではちょっと弱い気がする
  • 集団指導の塾
    • 「できる同級生」をちゃんと見たことがないのでは? と思い検討中。冬季講習だけ一旦やらせてみる。やるとしても中学からかなあ
  • Z会
    • デジタル教材には不満がある
    • 高校受験までは続けたいけど

またフィードリーダーを使いはじめたいなと思ってひさしぶりに Feedly を開いたら、なんかなつかしい感じ。みんなもう日記とか書いてないだろと勝手に思ってたけどそんなことはなかった。

直近は旅行のあとぐらいから調子が悪く、鼻やら喉やらをやられている。子どもが一時期ひどかったのだがインフルではないということで、逆にまだインフルかかる可能性が残ってるのかと気分が重い。とはいえ子どもは鼻からやるタイプの予防接種をうけているので、これが効くことに期待。

鼻からの予防接種は1発ですむうえに予防効果が注射より高いそうで、デメリットがほとんどなくて羨ましい。子どものインフル予防接種の注射は2回必要なので金額差は実はほぼない。

ほとんど他人とあわない生活をしているので今年は予防接種はいいかと思ってたけど、やっぱやったほうがよかったかなあ。

要は撮影用のライト。下に置いて使うタイプ


バッテリーとかは特になく、ただのライト。Type-C 給電。

特に箱とかを用意して組み立てる必要もなく、本棚に置いておいて出してさっと使えるのが良いところかな。上からもライトあてる必要はある。

光っているので背景を完全に飛ばせる。

まぁ横置きできる液晶モニタがあればそれで上位互換なのだが……

  1. トップ
  2. photo
  3. 「PULUZ 30cm Mini LED Photography Shadowless Light Lamp Panel Pad」というやつを買ってみた。

少し前まで反AIなんて笑い話の一つだったのに、すっかりそういう派閥が「変な人」ではないカテゴリになりつつある。AIの進化と表裏一体にすすんでいるように思う。

人間中心主義

この反発の根底にあるのは「人間は知性があるから特別だ」という素朴で傲慢な感情なんだろう。これは「日本人は〇〇だから特別だ」という集団帰属による優越感と同じ構造。仮にその属性が真実だったとしても、それと個人としての価値は無関係なのに、努力なしに得られた属性に自己の価値を求めている。生まれながらにある失われない属性が優れていると信じることで、自分の存在価値を確保したいという心理が働いているように見える。
今、AIは既に大部分の人間よりも知的な振る舞いをしている。「人間は知性があるから特別だ」と素朴に信じていた人たちは、自分の生まれながらのアイデンティティを直接攻撃されたと感じているのだろう

知性

「自分で考えた」と思っているアイデアも、実際には既存の知識や経験の組み合わせだ。言語を学び、概念を学び、文化を学ぶ。すべては外部からのインプットを基に構築されている。天才と呼ばれる人々でさえ、先人の積み重ねた知識の上に立っている。「巨人の肩の上に立っている」。

インターネットの普及は、この構造をより明確にした。かつては一部の人間しかアクセスできなかった知識が、誰でも瞬時に手に入る「知の高速道路」が整備された。現代人の多くは、この高速道路を走ることで先人の知恵に素早く到達し、恩恵を受けてきた。その同じ高速道路をAIはただより効率的に走っている。

創造性についても同じ。新しいアイデアとは、既存の要素の新しい組み合わせに過ぎない。完全なゼロからの創造など存在しない。今のところは人間のほうが(まだ)よりマルチモーダル、つまり他の分野から越境した知識を混ぜて創造しているかもしれないが。

コピーと組み替えの連鎖

そもそも、人間自体がDNAのコピーと組み替えによって生まれ、環境からの学習(これもまた情報のコピーと組み替え)によって自我を形成している。それなのに、自分の自我がまるでゼロから発生したかのように振る舞う人がいる。
真の「オリジナル」なんてこの世には存在しない。すべては先行するものの組み替えと再構成だ。
外国人の顔の見分けがつきにくいように、もし異文化の宇宙人が地球に来たら、人類の「著作」なんてすべて同じように見えるかもしれない。宇宙人はその些細な差異に「著作権」なんて名前をつけて必死に保護している様子を滑稽に思うだろう。

「関係性」

「人間は特別ではない」という認知によって傲慢さを手放すこと。それでもなお、個々の人間同士の関係性は唯一無二であるという事実。この二つを同時に理解することが重要だと思う。
人類という種が特別なのではなく、環境との関係が特別なのだ。これは属性による優越ではなく、関係性による価値だ。
AIの進化は、こうした正しい認識へと人類を導く。

ツアーで四国に。ほぼ移動だったけど

行きの飛行機からの富士山




金刀比羅宮 (こんぴらさん)



奥社 厳魂神社。金刀比羅宮の本宮からは片道20~30分のかなりの登りがある。ツアーの予定には入っていないと思われる時間配分なため、かなり急いで登ったけど20分ぐらいかかってしまった。汗だくになった。

亀老山展望公園

道後温泉。道後温泉本館は外見だけ見てきた。山の中にあるイメージだったけどそんなことなかったな

道後公園の展望台から松山城

大洲神社

大洲城 (遠くからみただけ)


四万十川の遊覧船。洪水の増水跡が走ってきた道路に描いてあるのが印象的だった。ここまで上がるのかと

四国最南端 足摺岬。植生がちょっと面白い。

帰りの飛行機から京都市内。高松空港から、最終便の1つ前というかなり遅い飛行機だった。

  1. トップ
  2. photo
  3. 四国

RTX 4070 (12GB VRAM) を使ってるけど、Stable Diffusion やら Photoshop や DaVinci Resolve などを使うと非常にカツカツでアプリケーションを終了させたりしてしのいでいる。あとほんの少しVRAMがあれば……と思うことも多々ある。これらのアプリが共有メモリに侵食してくると劇的にパフォーマンスが落ちるので……

ふと iGPU を有効にして微妙に VRAM を使用する Chrome ベースのアプリや Chrome 自体を iGPU に持ってくれば、dGPU から多少の VRAM を節約できるのではないかと考えた。のでやってみることにした。なおメインメモリは余っているものとする。

iGPUを有効にする

これまで何も考えずに iGPU は無効にしていたので、まずは UEFI メニューから iGPU を有効にして再起動。メインディスプレイ以外は iGPU 側に接続しなおした。

そのうえで、アプリケーションごとの設定も、特にパフォーマンスが必要ないものは iGPU を使うように。これは設定 > システム > ディスプレイ > グラフィックスからアプリケーションごとに設定できる。

細かく VRAM 使っているプロセスを指定していく。というかデフォルトを iGPU にできればいい気がするが……

Intel ドライバのアップデート

Chrome がどうもちょくちょくブラックアウトするので、Intel のディスプレイドライバを最新に

https://www.intel.co.jp/content/www/jp/ja/download/864990/intel-11th-14th-gen-processor-graphics-windows.html

Windows における iGPU と dGPU

dwm.exe (デスクトップウィンドウマネージャ) がウィンドウの合成を担当しており、これが各ウィンドウの内容をテクスチャとして合成してディスプレイへ出力している。

あるアプリケーションが iGPU を使ってレンダリングした結果を、dGPU に接続されているディスプレイで表示する場合、dwm が合成する際に PCIe 経由でのデータ転送が発生する(転送のオーバーヘッドがかかる)。

今回のように dGPU の VRAM 負荷を軽減するために iGPU(システムメモリ)にオフロードする場合は、PCIe 転送のオーバーヘッドとのトレードオフがあることに注意が必要。

dGPU の VRAM 負荷を軽減する戦略:

  • アプリ単位でのオフロード
    • GPU 指定機能を使い、軽量なアプリを iGPU に割り当てる
    • dGPU 接続のディスプレイに表示する場合は PCIe 転送のオーバーヘッドが発生
  • マルチディスプレイ構成の活用
    • メインディスプレイを dGPU に接続
    • サブディスプレイを iGPU に接続
      • サブディスプレイ上のアプリを iGPU 指定すれば、転送オーバーヘッドなしでオフロード可能

転送オーバーヘッドは画面領域×更新頻度に比例するため:

  • 大きな画面領域を高頻度で更新するアプリ(フルスクリーンゲーム、動画編集のプレビューなど)は転送コストが大きく、オフロードに不向き
  • 小さい画面や更新頻度が低いアプリ(テキストエディタ、ブラウザの静的ページなど)は転送コストが小さく、オフロードしやすい

具体例:

  • dGPU 優先: 重い3Dゲーム、3DCGレンダリング、大量のテクスチャを使うアプリ、AIモデル推論など
  • iGPU 可: Web ブラウザ、動画再生、コーディング環境、軽量な2Dアプリなど
  1. トップ
  2. tech
  3. iGPU を活用して VRAM の節約

エアコン配管用パテ(白)200g - オーム(OHM)

オーム(OHM)

5.0 / 5.0

外側のエアコンのパテが割れきっていて劣化がひどいので盛りなおした。200gのパテを2つ(400g)使った。

内側も割れてるんだけど、こちらは新しくせず既存のを取り外さずに屋内用の穴うめパテでとりあえず埋めた。

サイネージ HDMI CEC 連携

カレンダーを表示するおうちサイネージ というのを作っていたがモニタの置き場がなくなってしまったので、テレビ画面に映すことにしてみた。

Google TV と Switch でしか使わないので、普段は基本的に Google TV のリモコンで操作している。しかし Raspberry Pi の HDMI を繋いで外部入力をそちらにすると、Google TV のリモコンからの操作 (HDMI CEC信号) をテレビ(SONY BRAVIA)が無視するという困った挙動になった。

試行錯誤してみると Raspberry Pi を HDMI CEC デバイスとして単に参加させる (以下のように)と、他の機器の CEC 信号も無視しなくなるようだった。

# 再生デバイスとして CEC デバイスのネットワークに参加
 cec-ctl --playback

他のデバイスのCEC信号を受けて自動表示

ここまではいいとして、カレンダーアプリはある程度自動的に起動してくれないと見ないため、Google TV のリモコンから電源をオフにすると、自動的に Raspberry Pi のカレンダーを表示する、という挙動にしたくなった。cec-ctl --monitor で HDMI CEC のイベントをストリーム取得できるようなので、これを利用してフックし、他の機器からのSTANDBYがきたら、Raspberry Pi 側に画面を切り替えるという処理を入れた。

 #!/usr/bin/env python3
 import subprocess
 import time
 import re
 import sys
 
 # ====== 設定値 ======
 CEC_ADAPTER_INIT_CMD = ["/usr/bin/cec-ctl", "--playback"]
 CEC_MONITOR_CMD = ["/usr/bin/cec-ctl", "--monitor"]
 TV_ON_CMDS = [
     ["/usr/bin/cec-ctl", "--to", "0", "--image-view-on"],
     ["/usr/bin/cec-ctl", "--to", "0", "--active-source", "phys-addr=4.0.0.0"]
 ]
 DEBUG = True
 # ====================
 
 
 def log(msg):
     """ログ出力(デバッグ時のみ)"""
     if DEBUG:
         print(f"[{time.strftime('%H:%M:%S')}] {msg}", flush=True)
 
 
 def run_cmd(cmd):
     """単発コマンド実行"""
     try:
         subprocess.run(cmd, check=True, stdout=subprocess.DEVNULL, stderr=subprocess.DEVNULL)
         log(f"Executed: {' '.join(cmd)}")
     except subprocess.CalledProcessError as e:
         log(f"Command failed: {cmd} ({e})")
 
 
 def main():
     log("Initializing CEC adapter...")
     run_cmd(CEC_ADAPTER_INIT_CMD)
 
     log("Starting CEC monitor...")
     proc = subprocess.Popen(
         CEC_MONITOR_CMD,
         stdout=subprocess.PIPE,
         stderr=subprocess.STDOUT,
         text=True
     )
 
     last_device_standby = 0
 
     try:
         for line in proc.stdout:
             line = line.strip()
             if not line:
                 continue
 
             # 他のデバイスが STANDBY 送信
             if re.search(r"Received from Playback Device", line) and "STANDBY" in line:
                 log("Detected STANDBY from another playback device")
                 time.sleep(3)
                 for cmd in TV_ON_CMDS:
                     run_cmd(cmd)
 
     except KeyboardInterrupt:
         log("Interrupted by user")
     finally:
         proc.terminate()
         log("Monitor stopped")
 
 
 if __name__ == "__main__":
     if sys.version_info < (3, 6):
         print("Python 3.6+ is required", file=sys.stderr)
         sys.exit(1)
     main()

これを systemd にいれておく

sudo vi /etc/systemd/system/cec-init.service
 [Unit]
 Description=Configure HDMI CEC playback mode
 After=graphical.target
 Wants=graphical.target
 
 [Service]
 Type=oneshot
 ExecStart=/home/pi/cec.py
 RemainAfterExit=true
 
 [Install]
 WantedBy=multi-user.target
 sudo systemctl daemon-reload
 sudo systemctl enable cec-init.service
 sudo systemctl start cec-init.service
 
 sudo systemctl status cec-init.service 
 ● cec-init.service - Configure HDMI CEC playback mode
      Loaded: loaded (/etc/systemd/system/cec-init.service; enabled; preset: enabled)
      Active: activating (start) since Sat 2025-10-18 14:59:08 JST; 11min ago
    Main PID: 2820 (python3)
       Tasks: 2 (limit: 754)
         CPU: 371ms
      CGroup: /system.slice/cec-init.service
              ├─2820 python3 /home/pi/cec.py
              └─2823 /usr/bin/cec-ctl --monitor
 
 Oct 18 14:59:08 sinage systemd[1]: Starting cec-init.service - Configure HDMI CEC playback mode...
 Oct 18 14:59:08 sinage cec.py[2820]: [14:59:08] Initializing CEC adapter...
 Oct 18 14:59:09 sinage cec.py[2820]: [14:59:09] Executed: /usr/bin/cec-ctl --playback
 Oct 18 14:59:09 sinage cec.py[2820]: [14:59:09] Starting CEC monitor...
 Oct 18 15:00:42 sinage cec.py[2820]: [15:00:42] Detected STANDBY from another playback device
 Oct 18 15:00:45 sinage cec.py[2820]: [15:00:45] Executed: /usr/bin/cec-ctl --to 0 --image-view-on
 Oct 18 15:00:45 sinage cec.py[2820]: [15:00:45] Executed: /usr/bin/cec-ctl --to 0 --active-source phys-addr=4.0.0.0
 Oct 18 15:08:43 sinage cec.py[2820]: [15:08:43] Detected STANDBY from another playback device
 Oct 18 15:08:46 sinage cec.py[2820]: [15:08:46] Executed: /usr/bin/cec-ctl --to 0 --image-view-on
 Oct 18 15:08:46 sinage cec.py[2820]: [15:08:46] Executed: /usr/bin/cec-ctl --to 0 --active-source phys-addr=4.0.0.0
  1. トップ
  2. tech
  3. Raspberry Pi から HDMI-CEC コントロール

子どもがデカくなってきており集中して勉強できる「子ども部屋」が必要なのではないかという話になった。引っ越しも検討したけど、学区や家賃の問題があり、なんとか高校入学まではこのままでいけないかということに。

ということで自宅内のリレイアウト(模様替え)だけで「子ども部屋」を捻出することに。

基本要件

  • 子どもが寝るベッドを分ける
  • 勉強できるスペースをつくる

基本方針 (スペースの捻出)

  • ダイニングテーブルをなくし、リビングと食事スペースを統合する
  • その分のスペースを活用できるようにすべての要素を再配置する


事前に家具と間取りを Fusion (3Dモデリングソフト) でモデリングし、なんとか良い配置にならないか机上で試行錯誤してから着手した。だいたい1~2ヶ月ぐらいかけてマイグレーションしていった

フェーズ0

作業前

  • ダイニング: 部屋A
  • 仕事部屋: 部屋B
  • リビング: 部屋B
  • 寝室(子ども): 部屋C
  • 寝室(親): 部屋C

フェーズ1

ダイニングテーブルの廃棄とリビングの再配置

  • ダイニングテーブルの廃棄・椅子の廃棄
    • でかすぎるものは粗大。椅子はちょっと破壊して普通ごみ
  • リビングスペースの移設
    • テレビ台など
      • 放送設備は壊れていて見れない(見ない)ので配線を削除

一時的にローテーブルとアイロン台で食事をとるということに (のちに折り畳み式のローテーブルを買う)

  • リビング: 部屋A (ダイニング統合消滅)
  • 仕事部屋: 部屋B
  • 空きスペース: 部屋B
  • 寝室(子ども+親): 部屋C

フェーズ2

ベッドの移動。シングルベッド+セミダブルベッドを並べて3人で寝ていたのを、独立させる。(シングルベッドに子どもを寝かす予定だが、一旦自分がシングルに寝る)

  • リビング: 部屋A
  • 仕事部屋: 部屋B
  • 寝室(自分): 部屋B
  • 寝室(子ども+母親): 部屋C

フェーズ3

寝室にあった子どもの机と棚の移動。一旦リビングに移動

寝室にスペースができる。

  • リビング: 部屋A
  • 仕事部屋: 部屋B
  • 寝室(自分): 部屋B
  • 寝室(子ども+母親): 部屋C
  • 空きスペース: 部屋C

フェーズ4

寝室へ自分の作業机などをすべて移動

  • 寝室が仕事部屋になる
  • 壁柱などの移動があるのでかなり大変
  • リビング: 部屋A
  • 寝室(自分): 部屋B
  • 空きスペース: 部屋B
  • 寝室(子ども+母親): 部屋C
  • 仕事部屋: 部屋C

フェーズ5

「子ども部屋」の構築

3Dプリンタなどの移設。これはもともとあった部屋に残すのですこし位置をずらすだけ、、だけどベッドなどの兼ね合いで割と大変

子ども机を新たに買って、今までのものは棚として再配置し、勉強スペースを作る

  • リビング: 部屋A
  • 寝室(自分): 部屋B
  • 勉強机: 部屋B
  • 寝室(子ども+母親): 部屋C
  • 仕事部屋: 部屋C

部屋Bの半分ぐらいが「子ども部屋」として機能するように。ただまだ自分が「子ども部屋」のベッドで寝ている状態。タイミングをみて寝る場所を入れ替える。

2021年から使っているNASのHDDの音が気になるようになってしまった。作業部屋を移動したからかもしれないがなんとかすることに。

玄関に追い出す

箱に入れるとかも考えたが、同じ部屋に置いておくのは無理という結論にいたり、玄関に置き場所を確保した。

そのうえで 10Gbps の LAN をどうするかという問題に対処することに。

10Gbps 接続の選択肢

今までは 1m の DAC (ダイレクトアタッチケーブル) を使っていたが、玄関まで配線しようとすると 7m ぐらい必要。あんまり長い DAC よくなさそうだし高いので、この時点で排除して2択

  • AOC (Active Optical Cable)
    • 両端 SFP+ でケーブルは光ファイバ。光コネクタがなくて直結している。DACみたいに使える
    • 若干安い
  • 10GBASE-SR トランシーバ×2 + 光ファイバーケーブル
    • 一番汎用性が高い。光コネクタとかを理解する必要がある

一応 10GBASE-T のトランシーバ×2 + CAT6 LAN ケーブルという選択肢もあるかもだけど、消費電力は高いしコストも高いし信頼性も低いので新規導入では選択肢に入らないと思う。

結論としては 10GBASE-SR にした。

10GBASE-SR と光コネクタと光ファイバー

10GBASE-SR の SR は Short Range の略。MMF(マルチモードファイバー)というコアが比較的太くて機械的精度要求が低い光ファイバーを使い、300mぐらいまでの通信に使えるものらしい。意外とコスト低め。家庭内では十分

SFP+ の場合、光コネクタは LC を使うのがデファクトスタンダードらしい。

光ファイバーは OM3、OM4、OM5 などがマルチモードファイバーの規格名のようだ。数字が大きいほど性能が良いが、OM3でも十分なので一番安いのを選べばよい。つまり LC/LC OM3 となっている光ファイバーを買えばいい。

光ファイバーケーブルの接続

送受信で別々のファイバーを使うので、2本必要。duplex と書かれたものを買う。両端でペアになるように部品がついている。そしてペアのどっちがどっちのケーブルかわかるようになっている。そしてこれらはクロス接続する必要がある。

ただ今回買った光ファイバーは最初からクロス接続になるように配線されていた。買ってそのまま挿せばいいだけだった。

問題なくおわった

何もハマることなくすんなり接続できた。SFP+ はベンダーロックとかがあったりするので不安要素が多いのだけど、今回は大丈夫だった。

光ファイバーは最小曲げ半径が 7.5mm らしく意外を曲げられるようだ? しかしなんとなく銅線よりも取り回しに気をつかってしまう。

これで電気的に絶縁されて接続されてると思うと気分が良い

  1. トップ
  2. tech
  3. NASの10Gbps接続を10GBASE-SR(光ファイバー)に