ビッグデータサービス群のおさらい & AWS Data PipelineAWSマイスターシリーズ re:Generate ビッグデータサービス群のおさらい & AWS Data Pipeline
Amazon.co.jp: R&JavaScriptによるデータ解析と視覚化テクニック: データをビジュアライズするために知っておきたいR言語とD3ライブラリの使い方のす: Tom Barker: 本
開発メモ#6 : ログの取り扱い : GrowthForecast, Amazon S3, Treasure Data で心労ゼロ - naoyaのはてなダイアリー
開発メモ#6 です。前回から少し間があいてしまいました。 開発メモ#2 : AWS でのホスト / クラウドネイティブなデプロイ - naoyaのはてなダイアリー で書いたように、EC2 へのアプリケーションのデプロイにあたっては Elastic IP の利点を活かしてカジュアルにホストを入れ替えまくっています。ちょっとこのデプロイは慎重になりたいな、と思ったらスナップショットからインスタンスを立ち上げては切り替える、の繰り返し。 この運用をしていると、スナップショットとの差分ができやすいのは chef-solo で吸収するというのが前回、前々回のはなし。 もう一点問題があります。アクセスログやアプリケーションのログです。フロントエンドのサーバをあっちこっち切り替えているうちに、そのままではログが分断されてしまう。ホストを Terminate しようものならログは消失してしまいます。 この
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Amazon.co.jp: 入門 ソーシャルデータ ―データマイニング、分析、可視化のテクニック: Matthew A. Russell (著), 奥野陽（監訳） (翻訳), 佐藤敏紀（監訳） (翻訳), 瀬戸口光宏（監訳） (翻訳), 原川浩一（監訳） (翻訳), 水野貴明（監訳） (翻訳), 長尾高弘 (翻訳): 本
