R-Studioとは？ わかりやすく解説

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R-Studio

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2023/08/20 00:21 UTC 版)

R言語の開発環境RStudioとは異なります。
R-Studio
R-Studio: メインパネル (日本語)
開発元 R-Tools Technology
対応OS Windows, macOS, Linux
対応言語 多言語サポート (日本語を含む)
種別 ハードドライブ、RAID、およびフラッシュストレージデバイスからのデータ復旧プログラム
ライセンス 商用
公式サイト R-Studio 日本語サイト
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R-Studio は、フル機能のデータ復旧ユーティリティのセットである。このセットにはWindows OS版およびMac OS版および Linux版のすべてのバージョンが含まれている。これらを使って、HDD、SSD、フラッシュメモリ、およびその他の外付けおよび内蔵データストレージデバイスからデータを復旧することができる。これらのプログラムはデータ復旧専門家向けだが、ITプロフェッショナルや一般的なコンピューターの利用者が失ったファイルを自力で復旧するためにも使用することができる。[1][2][3][4][5]

R-Studioのカーネルをベースとした簡易プログラムであるR-Undelete[6]は、専門家ではないユーザーのために開発され、リリースされている。このプログラムは Windows 環境でのみ動作し、簡素化されたインターフェイスと 16進数エディタを備えているが、RAIDやネットワークデータの復旧は行えない。

無料のユーティリティであるR-Undeleteはホームユーザー向けに提供され、デジタル写真やビデオカメラ用のUSBフラッシュメモリやSDカードで主に使用されているFAT/exFATファイルシステムからファイルを復旧することができる。

基本操作

本プログラムは2つの方法でデータ復旧を行う

  1. ディスク上のデータを分析し、既存のファイルシステムや以前に存在したファイルシステムに関する情報を検出。このような情報に基づいてファイルは復旧される。成功した場合、この方法ではファイル自身を復旧するだけでなく、ディスク上のフォルダー構造やタイムスタンプも回復する。
  2. jpgやdocファイルなど、特定のファイルタイプに典型的なバイトパターンであるファイル署名を使用したファイル検索。この方法は、最初の方法を使用できないほどファイルシステムに関する情報が激しく損傷している場合に使用される。この方法ではファイルの中身の実が復旧され、ファイル名、フォルダー構造、およびタイムスタンプに関する情報は失われる。

プログラムの内容

データ復旧プログラムのほか、R-Studioには次のものも含まれている

  • 完全に機能するディスクデータエディタ。
  • 高度なRAID復旧モジュール。標準的なRAIDレベルとユーザー定義のRAIDレベルがサポートされている。RAIDのパラメーターを自動的に見つけることができる。
  • ディスクイメージ作成およびクローン作成モジュール。
  • ディスクのS.M.A.R.Tパラメータ監視モジュール。
  • ローカルネットワークとインターネットの両方に使用できるネットワークデータ復旧モジュール。
  • 起動不可能なコンピュータからのデータ復旧に使用できるR-Studioの緊急バージョン。このバージョンは、インストール済みの OS (Windows、Macintosh、Linux) に関係なく、利用者のコンピュータでサポートされている任意のリムーバルメディア (USB、CD/DVDなど) から起動することができる。
  • 故障したディスクの複製に使用される専門家向けデバイスであるDeepSpar Disk Imagerとの統合モジュール（技術者ライセンスのみで利用可能）。

クラスプラットフォームバージョンの R-Studio

Windows、macOS[7]、および Linux[8]向けのバージョンがある。すべてのバージョンには同じ機能が備わっている。

R-Studio の主な機能

  • 日本語を含む多言語インターフェースおよびヘルプ。
  • サポートされているファイルシステム: FAT12、FAT16、FAT32、exFAT、NTFS、NTFS5、ReFS、HFS/HFS+ (Macintosh)、Ext2/Ext3/Ext4 FS (Linux)、および UFS1/UFS2 (FreeBSD/OpenBSD/NetBSD/Solaris)。
  • ローカライズされたファイル名およびフォルダ名のサポート (日本語、ヨーロッパおよびアジア言語)。
  • 圧縮および暗号化されたNTFSファイルのサポート。
  • ソフトウェアWindows RAIDを含む、ダイナミックディスクのサポート。
  • 論理ディスクマネージャーのサポート: Windows 記憶域スペース(Windows 8/8.1 および 10/Threshold 2)、ソフトウェアApple RAIDおよびLinux Logical Volume Manager(LVM/LVM2)。
  • ファイル署名のサポート: 一般的に利用されているファイルタイプやユーザー定義のファイルタイプ用の事前定義セット。

フォレンジックツールとしての R-Studio

R-Studioはファイルカービング用のフォレンジックツールとして使用することもできる。[9][10]

脚注

  1. ^ 【ハードディスクデータ復旧方法】R-studio使い方復元 [リンク切れ]
  2. ^ Data Recovery Digest[リンク切れ]
  3. ^ トップ 10 フリー & 有料のデータ復旧ソフトウェア 2014[リンク切れ]
  4. ^ RAID HDDデータ復元ソフト トップ 5
  5. ^ 誤ったファイル削除、フォーマット、ウイルスによりファイルが消えた場合、[リンク切れ]
  6. ^ R-Undelete 日本語サイト
  7. ^ R-Studio for Mac 日本語サイト
  8. ^ R-Studio for Linux 日本語サイト
  9. ^ NIST: Forensic File Carving
  10. ^ Forensic Wiki: Tools:Data Recovery[リンク切れ]

RStudio

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2023/07/16 08:54 UTC 版)

RStudioは、R（統計計算およびグラフィックス用のプログラミング言語）の統合開発環境。


脚注
  1. ^ a b “RStudio, new open-source IDE for R | RStudio Blog”. Blog.rstudio.org. 2015年5月1日閲覧。
  2. ^ “RStudio”. 15 6月 2023閲覧。
  3. ^ “rstudio/rstudio”. GitHub. RStudio. 2016年12月18日閲覧。
  4. ^ Pylvainen, Ian (2016年3月24日). “What license is RStudio available under? – RStudio”. rstudio.com. 2018年5月25日閲覧。
  5. ^ “RStudio”. rstudio.com. 2016年12月2日閲覧。
  6. ^ Verzani, John (23 September 2011). Getting Started with RStudio. O'Reilly Media, Inc. p. 4. ISBN 9781449309039 
  7. ^ “rstudio/rstudio” (英語). GitHub. 2018年9月13日閲覧。
  8. ^ “portable download of java dependencies · rstudio/rstudio@484cb88 · GitHub”. Github.com (2010年12月7日). 2015年5月1日閲覧。
  9. ^ “Announcing RStudio v1.0!”. RStudio Blog (2016年11月1日). 2022年8月5日閲覧。
  10. ^ “RStudio v1.1 Released”. RStudio Blog (2017年10月9日). 2022年8月5日閲覧。
  11. ^ “About Ursa Labs”. 2019年8月13日閲覧。
  12. ^ Allaire. “Arrow and beyond: Collaborating on next generation tools for open source data science”. RStudio. 2018年5月13日閲覧。
  13. ^ “RStudio 1.2 Release”. 2022年8月5日閲覧。
  14. ^ “Inspired by R and its community”. RStudio. 2018年5月13日閲覧。
  15. ^ Yihui Xie; Joseph J. Allaire; Garrett Grolemund (2019年) (英語), R Markdown: The Definitive Guide, チャップマン・アンド・ホール, https://bookdown.org/yihui/rmarkdown/ , Wikidata Q76441281.
  16. ^ Pebesma, Edzer (2018). “Simple Features for R: Standardized Support for Spatial Vector Data”. The R Journal 10: 439–446. doi:10.32614/RJ-2018-009. 
  17. ^ “RStudio Addins”. RStudio. 2018年9月16日閲覧。
  18. ^ “Why Rstudio?”. Rstudio.com. 2015年12月15日閲覧。
  19. ^ “RStudio Benefit Corporation Annual Report”. 2022年8月5日閲覧。
  20. ^ “"Statutes of "The R Foundation for Statistical Computing""”. The R Foundation. 2019年8月12日閲覧。
  21. ^ “RStudio is becoming Posit”. Rstudio.com. 2022年7月28日閲覧。

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