APC・A10・シスコ・古河電工、ITインフラ業界の認知向上を目的に『カプセルトイ 手のひらネットワーク機器』を企画・監修 | プレスリリース | 株式会社エーピーコミュニケーションズ | AP Communications (APC)
HOMEPRESSAPC・A10・シスコ・古河電工、ITインフラ業界の認知向上を目的に『カプセルトイ 手のひらネットワーク機器』を企画・監修 2023.06.07 APC・A10・シスコ・古河電工、ITインフラ業界の認知向上を目的に『カプセルトイ 手のひらネットワーク機器』を企画・監修 株式会社エーピーコミュニケーションズ（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：内田武志、以下 APC）、シスコシステムズ合同会社（本社: 東京都港区、代表執行役員社長: 中川 いち朗、以下 シスコ）、古河電気工業株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：森平英也、以下 古河電工）は、A10ネットワークス株式会社（本社：東京都港区、日本法人代表 兼 社長 米国本社ヴァイスプレジデント兼務：川口 亨、以下 A10）と共同で、株式会社ターリン・インターナショナル(本社：東京都台東区、代表取締役社長：佐藤直志)
わたしたちにIaCはまだ早かったのかもしれない
AWS Startup Meetup #13 LT 登壇資料です。 Infrastructure as Code（IaC）を導入したものの、IaC化した恩恵が思っていたより少なく、IaCで基盤を統一していく方針を転換していった話をご紹介します。
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)
Service Meshがっつり入門/Get-Started-Service-Mesh
OCHaCafe Season6 #1の資料です．
Kubernetes基盤における運用フローのController化と継続的な改善 / kubernetes-controller-improvements
動画はこちらから https://cadc.cyberagent.co.jp/2022/program/kubernetes-controller-improvements/ 青山 真也 CyberAgent - CIU ソフトウェアエンジニア / KaaS プロダクトオーナー 2016年新卒入社。Kubernetes/CloudNative領域のCA Developer Experts。CloudNative Days Tokyo のCo-chair、Kubernetes Meetup TokyoのOrganizerなどコミュニティ活動にも従事。著書に『Kubernetes完全ガイド』等。 CyberAgent group Infrastructure Unit の Dev チームでは、これまで約 5 年間 Kubernetes を拡張しながらサービスを提供するためのプラットフォームとし
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
7年続いたサービスをEC2構成からECS構成へ乗り換えた話 - KAYAC engineers' blog
この記事は Tech KAYAC Advent Calendar 2021 の20日目の記事です。 こんにちは、バックエンドエンジニアの @commojun です。今年のTech KAYAC Advent Calendarは3度めの参戦です！よろしくお願いいたします！ 本日の記事は、昨年の記事の続きで、Amazon EC2のプロダクトをAmazon ECS構成へと乗り換えた話になります！ techblog.kayac.com 目次 目次 背景 Amazon Linuxのサポート終了 ついでにPerlのバージョンもあげた 苦労したポイント 1，デプロイ方法がめっちゃ変わる デプロイのために都度コンテナイメージを焼く 2階建て作戦 2，batchサーバどうするの問題 sqsjfr + SQS + sqsjkr 作戦 3，泥臭い戦い ecspressoの存在 非エンジニアにもわかってもらおう 「
エンプラに Kubernetes を 導入してみて分かった 4つの Lessons Learned
Kubernetesでの性能解析 ～なんとなく遅いからの脱却～（Kubernetes Meetup Tokyo #33 発表資料）NTT DATA Technology & Innovation
日本のSREの火付け役ともなったエンジニアが貫く信念 ─ すべてはログの向こうにいるエンドユーザのために - Findy Engineer Lab
こんにちは、はじめまして。さくらインターネット株式会社の長野雅広（@kazeburo）です。Webの業界に入ったのは学生だった2000年頃で、キャリアは20年以上になります。おそらくこの業界でも長い方ではないでしょうか。20年の間にmixiやlivedoor、メルカリといった企業で働く機会を得て、どの職場でもサービスの裏側にあるインフラや、Webアプリケーションの運用を支える仕事、今ではSREと呼ばれるような業務に携わってきました。 そして今年の1月から、さくらインターネットにてクラウドを中心にサービスの開発を行っています。つまり、インフラやクラウドを利用して一般のお客様向けにサービスを作るという仕事から、クラウドを作ることを仕事にする、という選択をしました。 この記事では、どのような経験からSREとして働くようになったのか、また現職に至る選択をした経緯について語りたいと思います。加えて、
AWSにおけるALB&NLBのBlue/Greenデプロイメント設計 - How elegant the tech world is...!
はじめに どうも、iselegant です。 前回、執筆した商業誌について本ブログで紹介させていただいたところ、大変多くの反響がありました。 コメントをくれた方、書籍に関心を持っていただいた方、本当にありがとうございます🙇 AWSコンテナ設計・構築[本格]入門 | 株式会社野村総合研究所, 新井雅也, 馬勝淳史, NRIネットコム株式会社, 佐々木拓郎 |本 | 通販 | Amazon 本日から少しの間、分量調整と締め切りの都合上、商業誌では執筆しきれなかった AWS 設計に関するサイドトピックについて、本ブログ上でご紹介したいと思います。 今日はALB (Application Load Balancer) と NLB (Network Load Balancer) の Blue/Green デプロイメントに関する設計がテーマです。 AWS で Web アプリケーションの可用性とパフォ
Infrastructure as Codeのつらみの原因を探れ 恐怖症による負のサイクルを断ち切る“予測可能性”
ソフトウェア開発、ITインフラ運用、そしてその境界線上にあるトピックをカバーし、特にDevOpsを実現するための自動化、テスト、セキュリティ、組織文化にフォーカスした「DevOpsDays」。ここでソフトウェアエンジニアのチェシャ猫氏が「Infrastructure as Code の静的テスト戦略」をテーマに登壇。まずはInfrastructure as Codeについてと、そのつらみから発生する“オートメーション恐怖症”を防止する方法を紹介します。 「コード化の“つらみ”をいかにうまく防ぐか」が今日のテーマ チェシャ猫氏：チェシャ猫と言います。Twitterは@y_taka_23の名前でやっているので、よろしくお願いいたします。今日は「Infrastructure as Code の静的テスト戦略」をテーマに選びました。Infrastructure as Codeはここ数年で、非常にメ
Infrastructure as Codeに関する技術書籍を執筆しました - How elegant the tech world is...!
Overview タイトルの通りですが、技術書博5向けにInfrastructure as Code (IaC)に関する技術書を執筆しました。 gishohaku.dev 一応、僕がそれなりにAWS x IaCにどっぷり浸かっていることもあり、題材のクラウドはAWSを主軸にしています。 TerraformやPulumiに関しては、別にAWSに限らずAzureやGoogleCloud利用者の方々にも通ずる部分があると思います。 執筆に至ったモチベーション 僕自身、IaCサービスに関してはCloudFormation 数ヵ月、terraform 2年、Pulumi 8ヶ月ほど経験しており、 それぞれの特徴も知れてきたのでナレッジを形にしたいなと思い、同僚と執筆しました。 ※ちなみに、共著の同僚である@HorseVictoryはAWS Top Engineersの一人です。 クラウドネイティブな
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
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俺のDXを実現するためのサーバレスなデータ基盤開発と運用 / Serverless Data Platform and Baseball
AWSで作るデータ分析基盤サービスの選定と設計のポイント
