MathJax = {
  chtml: {
    matchFontHeight: false
  },
  tex: {
    inlineMath: [['$', '$']]
  }
};






Sentinel EMS のマシン構成は、ライセンスサーバ、クライアント、デベロッパーで成り立ちます。今回、新しい環境へ移植する必要が生じたため備忘録を兼ねて構築手順を簡単にまとめていきます。自己責任でご参考まで。


事前に旧環境の Sentinel LDK を最新版にアップデートしてデータベースのバックアップをとっておきます。


手順01. ライセンスサーバへ旧環境と同一バージョンの Sentinel LDK をインストール
※旧環境とバージョンが異なると EMS サーバにアクセスしたときエラーを吐く可能性があります。


手順02. ライセンスサーバの USB ポートに Master Key を接続
※Master Key を(デバイスとして)認識しない場合はドライバを更新してみてください。


手順03. ライセンスサーバで Sentinel Master Wizard を実行して、Master Key をアクティベート
※Master Key をアクティベートするとベンダーバッチが有効になり各種サービスが利用可能になります。


手順04. ライセンスサーバへ Microsoft SQL Server Management Studio をインストール


手順05. 旧環境のデータベースバックアップをライセンスサーバへリストア
※「すべてのファイルをフォルダに移動する」「既存のデータベースを上書きする」「接続先データベースへの既存の接続を閉じる」あたりにチェックを入れておくとエラーが出ない。


手順06. ライセンスサーバでブラウザを開き localhost:8080/ems にアクセスしてパスワード変更


手順07. ライセンスサーバの 8080 ポートを開く


これで、同一のサブネットから 8080 ポートにアクセスすれば EMS サーバに繋がります。続いてクライアントの設定。


手順08. クライアントから XXX.XXX.XXX.XXX:8080/ems にアクセスして RTE をダウンロード


手順09. クライアントに RTE を管理者権限でインストール
※USB ドングルを接続しているとエラーは出ないが失敗するので注意。


手順10. クライアントで localhost:1947 にアクセスできることを確認


手順11. Admin Control Center の設定で EMS URL を入力


以上でクライアントの設定は終わり。Admin Control Center で feature ID を確認して、EMS でライセンスを追加・修正するようにして使います。最後にデベロッパーの設定。


デベロッパーは必要な DLL と Envelope を入れるだけです。DLL は Developer Key の認証でインストールします。Envelope の認証はネットワーク経由で EMS サーバが実行します。デベロッパー側には Developer Key 若しくは HL Key が刺さっていれば良いです。(RDP 環境だと Developer Key 必須のようです)


精神衛生上、機能別にマシンを分けた方が良いでしょう。ということで、備忘録でした。(written by J.Nishigata)


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その他6- Sentinel EMS サーバの環境構築その１

MathJax = {
  chtml: {
    matchFontHeight: false
  },
  tex: {
    inlineMath: [['$', '$']]
  }
};






「サクッとコーディング」できて正しく動けばうれしいと思いますが、ちょっとだけ考えてコーディングして「サクッと動く」方がうれしくはないでしょうか。


ちゃんと考えてコーディングしていますか。考えないと頭脳は衰えます。試しに次の式を計算してみましょう。

\begin{align}
\sum_{m=0}^{65535}\Big\{\sum_{n=0}^{65535}\sin(2+3m+5n+7m^2+11n^2)\Big\}
\end{align}

有効桁の話をすると、一気に難しくなるので今回はとりあえず計算できれば良いとしておきましょう。


できましたか。


正解は「37745.31849...」です。答えはさて置き、問題は「どんなコードを書いたか」です。



int i,j;
double temp,sum=0.0;

for(i=0;i<65536;i++){
  for(j=0;j<65536;j++){
    temp=2.0+3.0*i+5.0*j+7.0*i*i+11.0*j*j;
    sum+=sin(temp);
  }
}


このようなコードは、サクッと動かずよくありません。(私のマシンでは 188869ms も掛かりました)


分り易いところだけ重複を回避してみましょう。



int i,j;
double offset,temp,sum=0.0;

for(i=0;i<65536;i++){
  offset=2.0+(3.0+7.0*i)*i;
  for(j=0;j<65536;j++){
    temp=offset+(5.0+11.0*j)*j;
    sum+=sin(temp);
  }
}


セオリー通りですが本質的な改善には程遠いです。もうひとつ、セオリー通りですが、テーブル化という方法もあります。



int i,j;
double temp,sum=0.0;
double *table1=NULL,*table2=NULL;

table1=malloc(sizeof(double)*65536);
table2=malloc(sizeof(double)*65536);
for(i=0;i<65536;i++){
  table1[i]=2.0+(3.0+7.0*i)*i;
  table2[i]=(5.0+11.0*i)*i;
}
for(i=0;i<65536;i++){
  for(j=0;j<65536;j++){
    temp=table1[i]+table2[j];
    sum+=sin(temp);
  }
}
free(table1);
free(table2);
table1=NULL;
table2=NULL;


179712ms。少し速くなりましたが、まだまだです。$\sin$ 関数の引数を再帰的に計算すればどうなるでしょうか。



int i,j;
double offset[4],temp,sum=0.0;

offset[0]=2.0;
offset[1]=10.0;
for(i=0;i<65536;i++){
  offset[2]=0.0;
  offset[3]=16.0;
  for(j=0;j<65536;j++){
    temp=offset[0]+offset[2];
    sum+=sin(temp);
    offset[2]+=offset[3];
    offset[3]+=22.0;
  }
  offset[0]+=offset[1];
  offset[1]+=14.0;
}


乗算がなくなりましたが、これでも私のマシンでは 175249ms も掛かってしまいます。結局のところ入れ子のループ文が処理速度のボトルネックになっていますね。ここで登場するのが「数学」です。

\begin{align}
\sum\sin(2+3m+5n+7m^2+11n^2)&=\sum\{\sin(2+3m+7m^2)\cos(5n+11n^2)+\cos(2+3m+7m^2)\sin(5n+11n^2)\}\\
&=\sum\sin(2+3m+7m^2)\cos(5n+11n^2)+\sum\cos(2+3m+7m^2)\sin(5n+11n^2)\\
&=\sum\sin(2+3m+7m^2)\sum\cos(5n+11n^2)+\sum\cos(2+3m+7m^2)\sum\sin(5n+11n^2)\\
\end{align}

このように、加法定理を使えば変数を分離して、変数ごとの総和計算で値を求めることができます。


これでループ文の入れ子が解消されます。



int i;
double offset1,offset2,temp[4]={0.0},sum;

for(i=0;i<65536;i++){
  offset1=2.0+(3.0+7.0*i)*i;
  offset2=(5.0+11.0*i)*i;
  temp[0]+=sin(offset1);
  temp[1]+=cos(offset1);
  temp[2]+=sin(offset2);
  temp[3]+=cos(offset2);
}
sum=temp[0]*temp[3]+temp[1]*temp[2];


処理速度は、なんと 15ms でした。数学の偉大さを感じるとともに、少し考えて工夫することの重要性を理解いただければ良いです。(written by J.Nishigata)


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その他7- 画像処理は処理速度が命