なぜETLではなくELTが流行ってきたのか - Qiita
概要 troccoの生みの親で、現プロダクト責任者をしている @hiro_koba_jp です。 troccoアドベントカレンダー2022の1記事目書いていきます！（みんなも参加してね） データ分析やデータエンジニアリングにおいてETL(Extract Transform Load)という言葉を耳にしたことがある方は多いのではないでしょうか？ 一方、「ETLではなくELT（音楽グループではない）が主流になりつつある」といったような論調も増えてきました。 この記事では、ETLとELTの違いや、なぜELTにシフトしつつあるのか、この先どうなるのか（予想）について、私なりの見解を書いてみようと思います。 一昔前まではETLパターンが多かった Redshiftが登場した2013年頃、人々はデータレイク層はS3上で構築し、データウェアハウス層〜データマート層はRedshift上に組む人が多かったよう
データ基盤にありがちな「何を使って作ればよいか？」という問いに対する処方箋を用意してみました. - Lean Baseball
ちょっと昔まではデータ基盤の管理人・アーキテクト, 現在は思いっきりクラウドアーキを扱うコンサルタントになったマンです. 私自身の経験・スキル・このブログに書いているコンテンツの関係で, 「データ基盤って何を使って作ればいいの?」的なHow（もしくはWhere）の相談. 「Googleのビッグクエリーってやつがいいと聞いたけど何ができるの?」的な個別のサービスに対するご相談. 「ぶっちゃけおいくらかかりますか💸」というHow much?な話. 有り難くもこのようなお話をよくお受けしています. が, （仕事以外の営みにおける）個人としては毎度同じ話をするのはまあまあ疲れるので, データ基盤にありがちな「何を使って作ればよいか？」という問いに対する処方箋 というテーマで, クラウド上でデータ基盤を構築する際のサービスの選び方 （データ基盤に限らず）クラウド料金の基本的な考え方 をGoogle
新しいデータ基盤アーキテクチャである「データレイクハウス」について調べてみた - Taste of Tech Topics
最近ソーダストリームを買い、炭酸水を飲むのにはまってます。機械学習エンジニアの@yktm31です。 以前に「AWS Lake Formationでデータレイク体験！」という記事を書いてみて、データ基盤アーキテクチャに興味が湧いてきました。 データレイクハウスは、「データウェアハウス」と「データレイク」を統合したようなアーキテクチャで、 2020年にDatabricks社により提唱され、新しいデータ基盤アーキテクチャとして注目されているようです。 www.databricks.com そこで今回、「データレイクハウス」について調べてみたことをまとめてみたいと思います。 なぜデータレイクハウスが注目されているのか？ データウェアハウスの特徴・課題 データレイクの特徴・課題 データレイクハウスの特徴 データレイクハウスのアーキテクチャ Azure Azure Synapse Analyticsを
[レポート]みんなの考えた最強のデータアーキテクチャ #datatechjp | DevelopersIO
さがらです。 11月8日20時～22時に、datatech-jp(データエンジニアリング関係のコミュニティ)主催でみんなの考えた最強のデータアーキテクチャというイベントが開催されました。 本記事はこのイベントのレポートブログとなります。 イベント概要 ※connpassより引用 datatech-jpで集ったデータエンジニアが、それぞれみんなの考えた最強のデータアーキテクチャを紹介し合うという夢のような企画が実現しました！ たくさんの新しいプロダクトが群雄割拠する現在、モダンデータスタックなどという言葉も登場しています。 今こそ、どんなプロダクトを選び、どのようなデータ基盤を作れば、効率的にやりたいことが実現できるのか。 5人の猛者からおすすめの構成をご紹介いただきながら、参加者のみなさんとも一緒に考えていく時間としたいと思います。 おまけ：当イベントの応募者数 このイベントですが、なんと
![[レポート]みんなの考えた最強のデータアーキテクチャ #datatechjp | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9f9486832be1a42a11ac2d244e8c51de11a34ab7/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2022%2F11%2F2022-11-08_19h35_04.jpg)
データ基盤による利益最大化と初期構築プロセス / 20220209
「Data Cross Conference」の登壇資料です。 https://dcc2022.datafluct.com/ データ活用によって億単位の利益を創出してきた登壇者が、データ基盤をこれから構築する方に向けて、費用対効果を最大化するための初期構築プロセスを紹介します。 ----------------------------------------------------------- 【PR】一緒に働きましょう！ https://kazaneya.com/kdec -----------------------------------------------------------
データベースとストレージのレプリケーション入門 / Intro-of-database-and-storage-replication
社内で若者向けに作ったデータベースとストレージの入門資料です
これからのZOZOを支える ログ収集基盤を設計した話 / Log collection infrastructure to support ZOZO in the future
これからのZOZOを支える ログ収集基盤を設計した話 / Log collection infrastructure to support ZOZO in the future
データ分析基盤における個人情報の扱いについて - NRIネットコムBlog
こんにちは佐々木です。 誰に望まれた訳でもないですが、データ分析基盤の設計シリーズの第三弾です。今回のテーマは、データ分析基盤における個人情報＆パーソナルデータの扱いについてです。ここを最初に考えておかないと、データ分析基盤は毒入りとなって、扱いづらいものになります。 データ分析基盤構築の肝は、データレイクとDWHの分離 - NRIネットコムBlog データレイクはRAWデータレイク・中間データレイク・構造化データレイクの３層構造にすると良い - NRIネットコムBlog 個人情報＆パーソナルデータと匿名加工について まず最初に個人情報＆パーソナルデータの定義と匿名加工について、サラッと確認しておきましょう。 個人情報＆パーソナルデータ 個人情報とは、任意の一個人に関する情報であり、かつその情報をもとに個人を特定できるものを指します。代表的な個人情報としては、名前・住所・電話番号・E-ma
データ基盤チーム0人で運用は回るのか？！ 前人未踏チャレンジ・クックパッドデータ基盤のすべて2020 - クックパッド開発者ブログ
技術部データ基盤グループの青木です。 ここ1、2年はなぜか成り行きでBFFをでっちあげたり、 成り行きでiOSアプリリニューアルのPMをしたりしていたので あまりデータ基盤の仕事をしていなかったのですが、 今年は久しぶりに本業に戻れたのでその話をします。 突然の1人チーム、そして0人へ…… 今年のデータ基盤チームは消滅の危機から始まりました。 間違いなく去年末は5人のチームだったと思うのですが、 メンバーがイギリスへグローバルのデータ基盤チームを作りに行ったり、 山へ検索システムを直しに行ったり、川へレシピ事業の分析業務をやりに行ったり、 海へ広告のエンジニアリングをしに行ったりするのをホイホイと気前よく全部聞いていたら、 なんと4月から1人だけのチームになってしまいました。 事はそれで終わりません。 恐ろしいことに10月にはわたし自身も育休に入ることになったので、 10月はデータ基盤が0
Zero Touch Productionとは何か
GoogleのSREとSecurityによるBuilding Secure Reliable Systems という本の中で「Zero Touch Production (ZTP) 」という考え方が紹介されていた．これはインフラの権限管理やインフラの構築そのものの指針となる概念であり，自分がそうあるべきだとずっと思ってきた考え方でもある．これはどのような考え方なのか?をこれまでの歴史を踏まえて具体的なツールや事例とともにまとめておく． Zero Touch Production Building Secure Reliable Systems においてZero Touch Production (ZTP) は以下のように定義されている． The SRE organization at Google is working to build upon the concept of least
DeNAがデータプラットフォームで直面した課題と克服の取り組み
はじめにこんにちは。この記事はDeNAの小口（Rikiya Oguchi）と長谷川（Ryoji Hasegawa）がお届けします。 小口はゲーム事業部の分析部データエンジニアリンググループの所属で、長谷川は全社共通部門である分析推進部の所属です。ゲーム事業部と全社部門で所属は違いますが、近しいミッションのもと、普段から密に連携して仕事をしています。 DeNAでは現在、データプラットフォームの刷新を進めています。この記事では、そのプロジェクトについて、以下の流れでご紹介します。 現行データプラットフォームの背景と概要データプラットフォーム構築後の環境変化現行データプラットフォームが抱える課題現行組織が抱える課題データプラットフォームの刷新刷新後のシステム構成組織体制の刷新我々と同じようにデータプラットフォームの構築・運用に携わっている方々や、データプラットフォームを利用されている方々、特に、
大規模な決済システムを構築する際に学んだ分散型アーキテクチャの考え方 – 後編 | POSTD
メッセージの耐久性と持続性 分散型システムのノードは演算し、データを保存し、互いにメッセージを送信し合います。メッセージ送信の重要な指標は、これらのメッセージがどれだけ確実に届くかです。基幹システムでは、消失メッセージがゼロでなくてはならない場合がしばしばあります。 分散型システムにおける通信は、RabbitMQ、Kafkaなどの分散型メッセージングサービスを用いることがほとんどです。こういったメッセージングサービスはメッセージ配信において様々なレベルの信頼性をサポートしています（または、サポートするように設定を変えられます）。 メッセージの永続性とは、メッセージを処理しているノードで何らかの問題が起こった時、その問題の解決後に処理されるよう、メッセージはそこに残ることを意味します。メッセージの持続性は多くの場合、 メッセージキュー レベルで用いられます。持続性のあるメッセージキューを実装
大規模サービスを支えるネットワークインフラの全貌
わかる！metadata.managedFields / Kubernetes Meetup Tokyo 48
サーバ「管理」ツールとしてのMackerelの起源 - ゆううきブログ
この記事は、SaaSのサーバ監視サービスMackerelを起源を遡り、そこから現在の姿に至った経緯をはてな社内のエンジニアに共有するためのものです。 なお、ここに書かれていることは、Mackerel開発チームの公式見解ではありません。 概要 Mackerelは、もともとは2007年ごろに開発されたはてなの社内のサーバ管理ツールであり、動的なインフラストラクチャに対応するために、現在でいうところのInfrastructure As Codeを目指したものです。 そこから2013年にSaaSのサービスとして開発され、コードベースとアーキテクチャは全く新しくなり、監視機能を備え、サーバ「監視」サービスと呼ばれるようになりました。 しかし、はてな社内では、プログラマブルなAPIを備えたサーバ「管理」サービスとして、Mackerelを中心にしたインフラストラクチャを構築しています。 Mackerel
デブサミ2017「DeNAの機械学習基盤と分析基盤」講演メモ #devsumi - 元RX-7乗りの適当な日々
sonots先生の話を聞きに行ってきたので、そのメモを残しておきます。 瀬尾 直利 氏 DeNA Co., Ltd. AIシステム部 リードエンジニア DeNAの機械学習基盤 ディープラーニングの基盤 => GPU基盤 という認識 GPUすごくて、CPU使って30日のところ、GPUを使うと4日くらいのオーダー GPUの特徴 並列処理が得意 CPUだと24coreとかのオーダー GPUでは3000〜4000core 分岐処理は苦手 行列演算に向いている GPU製品 NVIDIA Tesla HPC向けにGPUシリーズ NVIDIA GeForce GRID クラウドゲーミング向け AMD FirePro NVIDIA Tesla API CUDA OpenCL DirectCompute CUDAのアーキテクチャ CPU(ホスト)からGPU(デバイス)にデータを転送 GPUで処理 GPUから
GoReplayを導入して、Production環境へのリクエストを複製し、Staging環境に転送する仕組みを作った - Glide Note
結構前に作っていたんですが、いろいろと忙しくてブログに書くタイミングを失していたので年末のタイミングで紹介。 TL;DR GoReplayを利用して、Production環境のリクエストを複製し、Stagins環境、開発環境に投げる仕組みを作った インフラ構成の大きな変更無しで、手軽にProduction環境の実リクエストを複製し、開発、動作検証ができるようになった 2016年の弊社サービスのDocker化や、インフラ構成の大幅な変更、ミドルウェアのアップデート、アプリの改修時のバグ事前検知と事故防止に大いに役に立った GoReplayの説明 GoReplay Goで書かれており、バイナリを設置し、オプションを指定し実行するだけで動作する アプリが稼働しているサーバで動く。(例えばNginx+Railsが稼働しているサーバで一緒にGoReplayを動かす感じ。) libpcap を利用して
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データ基盤のメタデータを継続的に管理できる仕組みを作る（ペパボ編） / pepabohatena
アクセス頻度予測を用いてサーバーリソースの増減を行う「計画的スケーリング」 / pepabo_tech_conference_10
DeNA TechCon 2017 と Developers Summit 2017 でDeNAの機械学習基盤と分析基盤の講演をしました - sonots:blog
サービスに寄り添うログ基盤/pepabo_log_infrastructure_bigfoot
