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gcpの検索結果201 - 240 件 / 438件

  • データ集計基盤の改善でLooker導入に至ったワケ - ZOZO TECH BLOG

    こんにちは。開発部データエンジニアの遠藤です。現在、私はデータ×テクノロジーでZOZOグループのマーケティングを支援するデータチームに所属して、データ処理基盤の運用などに従事しています。 本記事では、Lookerを用いて運用中のデータ集計基盤をきれいなデータをスマートに取り出せる基盤に改良した件について報告します。 データ集計基盤で燻っていた問題 1. クエリ管理の限界 2. 集計定義に対するデータの信憑性が謎 Lookerは何が良い? ~データガバナンス機能~ LookML データディクショナリ Gitによるバージョン管理 データ集計基盤(改)の設定フロー データ集計基盤(改)でのデータマート更新 まとめ データ集計基盤で燻っていた問題 ZOZOでは、サービスに関するあらゆるデータをBigQueryに集約しています。BigQueryに集約した大量のデータからデータマートとして必要なデータ

      データ集計基盤の改善でLooker導入に至ったワケ - ZOZO TECH BLOG
    • [速報]BigQueryが非構造化データのサポートを発表。これで構造化データ(RDB)、半構造化データ(JSON)、非構造化データをサポート。Google Cloud Next '22

      Google Cloudは、開催中のイベント「Google Cloud Next '22」において、大規模データ分析サービスのBigQueryで非構造化データのサポートを発表しました。 BigQueryは今年1月にJSON型データへのネイティブ対応をパブリックプレビューとして公開しています。 参考:BigQueryがJSONにネイティブ対応。SQLでJSONに対するクエリが可能に これでBigQueryは今回の非構造化データのサポートにより、RDBのテーブルに格納された構造化データと、JSONなどによる半構造化データそして非構造化データの3つをすべてサポートする柔軟な大規模データ分析基盤になるわけです。 Google Cloud Storageバケットのテーブル形表現 BigQueryの非構造化データサポートはObjectテーブルによって実現され、画像や動画、音声、テキストなどのデータが扱

        [速報]BigQueryが非構造化データのサポートを発表。これで構造化データ(RDB)、半構造化データ(JSON)、非構造化データをサポート。Google Cloud Next '22
      • AWSからGCP/GKEに移行してみた / From AWS to GKE on GCP

        Slides for Webエンジニアが使う身近な Kubernetes 2019/09 https://m3-engineer.connpass.com/event/143295/

          AWSからGCP/GKEに移行してみた / From AWS to GKE on GCP
        • Mercari Microservices Platformの進捗(2019年) | メルカリエンジニアリング

          Microservices Platform TeamでTech leadをしている@deeeeeeetです. 昨年のMTC2018ではMicroservices Platformチームの立ち上げから1年で僕らが取り組んできたことを紹介しました. speakerdeck.com 具体的にはStranglerパターンによるMonolithからMicroservicesへの段階的なリクエスト移行を行うためのAPI gatewayの開発や,Microservicesのインフラのセットアップを簡単にしサービス開発チームのSelf-service化を進めるためのStarter-kitの開発,GoでのMicroservicesの開発を高速で始めるためのTemplateプロジェクトの開発,Spinnakerの導入などについて紹介しました. これらはPlatformとして最低限の機能を整備したにすぎず,さ

            Mercari Microservices Platformの進捗(2019年) | メルカリエンジニアリング
          • EKS FargateとGKE Autopilotの違いを外野から解説してみる - inductor's blog

            はじめに GoogleのマネージドKubernetesディストロであるGKEの新機能(厳密には新しい種類のクラスターといったほうがユーザーにとっては正しい説明になると思いますが)、GKE Autopilotが先週大きく話題になりました。 ノードがGoogle Cloudによるマネージド Podごとの課金体系 ノードへのSSHが使えない といった特徴が大きく取り上げられており、ぱっと見AWSのEKS Fargateと非常に似ているように見えます。が、(少なくとも、user facingな部分においては)技術的には全くやっていることが違うと思います。なぜならFargateはEC2とは全く異なるVM技術がベースになっているのに対して、Autopilotは通常のGCEを応用した機能として提供されているからです。 ※まあ、GCEは実はコンテナで動いてるみたいなちょっとした裏話もあったりするんで、本当

              EKS FargateとGKE Autopilotの違いを外野から解説してみる - inductor's blog
            • BigQueryのセキュリティ対策手順

              風音屋では、データエンジニア、データアナリスト、データコンサルタントを募集しています。 書籍執筆者やOSSコントリビューターなど、業界を代表する20名以上のアドバイザーと一緒にベストプラクティスを追求できる環境です。 ぜひカジュアルトークをお申し込みください。 風音屋アドバイザーの山田雄(@nii_yan)です。 データ活用においてセキュリティ対策が最重要トピックであることは言うまでもありません。 風音屋でBigQueryの導入支援を行うにあたって、どのようなセキュリティ対策を行っているのかをご紹介します。 この記事の全体像 この記事は2つのパートに分かれています。 最初に、BigQuery導入プロジェクトを始めるにあたって、セキュリティ観点でどのようなコミュニケーションが必要になるかを説明します。 次に、一般的な情報セキュリティ対策である「抑止」「予防」「検知」「回復」の4つの観点にもと

                BigQueryのセキュリティ対策手順
              • Kubernetesをちょっと理解したあなたに贈るGKEの実践ノウハウ4選 - MonotaRO Tech Blog

                はじめに 商品推薦システム: RecSys について GKEを採用した理由 GKEノウハウの紹介 RegionalクラスタでZone, NodeごとにPodが分散されるようにAffinityを設定 graceful shutdownするコンテナでもpreStopが必要 コンテナネイティブの負荷分散を利用 負荷試験によるHPAのパラメータ調整 まとめ はじめに こんにちは。EC基盤グループの池田(@progrhyme)です。 モノタロウでは昨年、商品のレコメンデーションに用いるシステムを内製化するという取り組みを行いました。 私もこのプロジェクトに参加し、主にGoogle Kubernetes Engine(以下、GKE)上でのアプリケーションの構築・設定やCI/CD設定、監視設定などを行っていました。 私自身、本番運用するGKEのプロダクトを本格的に触るのは、本件が初めての経験でした。 そ

                  Kubernetesをちょっと理解したあなたに贈るGKEの実践ノウハウ4選 - MonotaRO Tech Blog
                • GCPをフル活用して東京五輪の2週間で約5000万ツイートをさばいた話 - JX通信社エンジニアブログ

                  はじめまして。JX通信社でデータアナリストをしている @nrtaking です。 弊社では、7/23〜8/8に行われた東京オリンピック、8/25〜9/5に行われた東京パラリンピックにあわせて関連した日本語ツイートを全量収集し、Twitter Japanなど各社に提供していました。 内容に関する簡単な分析についてはプレスリリースでお伝えしているので、そちらもあわせてご覧ください。 prtimes.jp 実はこのツイート収集システムは、2週間ほどでほぼゼロから立ち上げたものでした。 今回は五輪関連のツイート収集を支えた技術について紹介します。 叶えたかった要件 五輪に関するツイートを、NTTデータの提供するAPIからストリームで受け取り続ける ツイート量などの統計情報やRTが多いツイート情報をダッシュボードの形で見ることができる 上記を(ほぼ)リアルタイムで実現できる 実はこの取り組みにあたり

                    GCPをフル活用して東京五輪の2週間で約5000万ツイートをさばいた話 - JX通信社エンジニアブログ
                  • 株式会社コロプラ『GKE と Cloud Spanner が躍動するドラゴンクエストウォーク』第 9 回 Google Cloud INSIDE Game & Apps

                    2019 年 11 月 18 日 Google Cloud INSIDE Game & Apps 『GKE と Cloud Spanner が躍動する ドラゴンクエストウォーク』 株式会社コロプラ 邵 正氏と粟田 大樹氏によるセッションの登壇スライドです。Read less

                      株式会社コロプラ『GKE と Cloud Spanner が躍動するドラゴンクエストウォーク』第 9 回 Google Cloud INSIDE Game & Apps
                    • Cloud Run と GitHub Actions を使って Pull Request 単位でプレビュー環境を立ち上げる - wadackel.me

                      はじめに 最近 Google Cloud Platform の Cloud Run が GA となったのが話題に上がりました。また gcloud コマンドを GitHub Actions 上で簡単に扱うための GoogleCloudPlatform/github-actions もリリースされました。これまで使われることの多かった actions/gcloud は deprecated となりアーカイブされています。 これらのサービス、ツールを使うことでかなり簡単に Docker コンテナを動かす環境を構築できます。そのユースケースの一つとして、実際に僕が携わっているプロジェクトでレビューコスト低減のために行っている、Pull Request (以下 PR) 単位で独立したプレビュー環境を起動する方法についてメモがてらブログにまとめようと思います。 前提 以下のようなアプリケーション、プロ

                        Cloud Run と GitHub Actions を使って Pull Request 単位でプレビュー環境を立ち上げる - wadackel.me
                      • Google Kubernetes Engine(GKE)を徹底解説 - G-gen Tech Blog

                        当記事は みずほリサーチ&テクノロジーズ × G-gen エンジニアコラボレーション企画 で執筆されたものです。 G-gen の佐々木です。当記事では、Google Cloud (旧称 GCP) でマネージドな Kubernetes クラスタを使用することができる Google Kubernetes Engine (GKE) を解説します。Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) や Azure Kubernetes Service (AKS)など、kubenetes をマネージドに提供するサービスは存在しますが GKE はそれらの中でもよい評判を耳にします。例えばマスターノードの料金が不要、起動が早いといった具合です。GKE は Google Cloud 採択の理由たりえるサービスのため、優先的に仕様を調査することにしました。 Google Kube

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                        • 世界で何百万人ものプレイヤーが同時にプレイ「Pokémon GO」を支えるシステムをエンジニアが紹介

                            世界で何百万人ものプレイヤーが同時にプレイ「Pokémon GO」を支えるシステムをエンジニアが紹介
                          • TechCrunch | Startup and Technology News

                            YouTube TV has announced that its ‘multiview’ feature for watching four streams at once is now available on Android phones and tablets. The Android launch comes two months after YouTube… CSC ServiceWorks provides laundry machines to thousands of residential homes and universities, but the company ignored requests to fix a security bug.

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                            • ZOZOTOWNを支えるリアルタイムデータ連携基盤 - ZOZO TECH BLOG

                              こんにちは、SRE部MA基盤チームの谷口(case-k)です。私達のチームでは、データ連携基盤の開発・運用をしています。 データ基盤には大きく分けて2種類あり、日次でデータ連携してるものとリアルタイムにデータ連携しているものがあります。本記事ではリアルタイムデータ連携基盤についてご紹介します。 既存のデータ連携基盤の紹介 リアルタイムデータ連携基盤の紹介 なぜ必要なのか 活用事例の紹介 データ連携の仕組みと課題 リプレイス後のリアルタイムデータ連携基盤 SQL Serverの差分データの取り方を検討 アーキテクチャ概要と処理の流れ Fluentdのプラグインを使った差分データの取得 Dataflowでメッセージの重複を排除 Dataflowで動的にBigQueryの各テーブルに出力 Pub/Subのメッセージ管理 イベントログ収集基盤 個人情報の取り扱い ビルド・デプロイ戦略 監視 データ

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                              • ZOZOテクに入社してもうすぐ1年半になるので、リアルな話をしたい - inductor's blog

                                はじめに タイトルは釣りです(テンプレ) はじめましての方ははじめまして。特にこの記事がバズるとも思ってないんですが、なんとなく新しく僕のことを知っていただいた方のために自己紹介しておきます。 ZOZOテクノロジーズ開発部に所属するインフラエンジニアのようなことをやっている者です。チーム的にはMLOpsチームという組織にいます。Dockerが好きです。 社内では本名の太田さん、pchan、いんだくたーさん、こうちゃんなどと呼ばれています (Ref: @sonots) 自分のことを知っている方はご存知だと思いますが、自分語り満載のエントリーになる予定です。だるいと思った方はスルーしてもらって大丈夫です! 入社の経緯とか そもそもの入社のきっかけは、前職で働いていた頃に遡ります。前職では小さな(?)Web制作会社で受託案件のPHPを書いたりAndroidアプリ(Java)の保守などをメインに担

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                                • Google、Active Directoryのマネージドサービスをパブリックベータとして開始

                                  GoogleはGoogle CloudでActive Directoryのマネージドサービス「Managed Service for Microsoft Active Directory」をパブリックベータとして提供開始したと発表しました。 Managed Service for Microsoft Active Directoryは、今年の4月にサンフランシスコで開催された「Google Cloud Next '19」で発表されたもの。 [速報]Google、Active Directoryのマネージドサービス、SQL Serverのマネージドサービス提供を発表。Google Cloud Next '19 実際のActive Directoryドメインコントローラが用いられているため互換性の心配はないと説明されており、またRemote Server Administration Tool

                                    Google、Active Directoryのマネージドサービスをパブリックベータとして開始
                                  • グーグル・クラウドが「コンテナ技術」を振り返る――、なぜコンテナを使うのかなどを解説

                                      グーグル・クラウドが「コンテナ技術」を振り返る――、なぜコンテナを使うのかなどを解説
                                    • circleciのbuild/test/deployをgithub actions(beta)に移行した - 839の日記

                                      まだ機能的に足りないところもあるが、頑張ったら使える感覚だった。 githubにもfeedbackが送れる所があれば送ろうと思う。 circleciでやっていたことはざっくり書くと以下。 test系 golangのbuild/lint/test helm chartのlint helm templateで吐き出されたyamlのlint build系(only master) base imageのbuild & push k8s上で動かすprod imageのbuild & push deploy系(only master) GKE上にhelm secrets upgrade これをgithub actionsに移行した際にcircleciとの差分を感じた機能は以下。 slack通知 自分のリポジトリでは未実装、デフォルトは失敗するとメール通知が来る 未確認だが多分いろいろな人がbeta向

                                        circleciのbuild/test/deployをgithub actions(beta)に移行した - 839の日記
                                      • Cloud Run + Litestream で RDB を使いつつ費用を格安に抑える

                                        前から気になっていた Litestream を Cloud Run で使ってみたので、そのメモです。 Litestream とは? サンプルコード 手順 動作確認してみる 制限事項 おまけ まとめ 参考 Litestream とは? Litestream は、 SQLite のデータベースファイルを Amazon S3 や Google Cloud Storage などのオブジェクトストレージにリアルタイムでレプリケートすることができるオープンソースのツールです。 例えば通常 Cloud Run で DB エンジンとして SQLite を使用しようとしても、コンテナが破棄されると同時に毎回 SQLite のデータベースファイルも消えてしまうため、データを永続化することができません。 しかし Litestream を使用すれば、 SQLite のデータベースファイルをオブジェクトストレージに

                                          Cloud Run + Litestream で RDB を使いつつ費用を格安に抑える
                                        • バッチ処理のスケジューリングパターン

                                          この記事はこの記事は Google Cloud Japan Customer Engineer Advent Calendar 2019 の 12日目の記事です。 はじめにGoogle Cloud Platform (GCP) でバッチ処理を起動するための以下のパターンについてご紹介したいと思います。以下、8パターンあげてみました。とはいえ、最後の3つは GCP のバッチスケジューリングという観点からは少し外れますが、バッチの起動時に使われるということでご容赦を。 Cloud Scheduler : フルマネージドな cron ジョブスケジューラです。フルマネージドという点が非常に大きなメリットであり、多くの処理を自動化し実行することが可能です。Google App Engine cron サービス : HTTP GET を利用して、特定の URLを呼び出します。Google AppEng

                                            バッチ処理のスケジューリングパターン
                                          • Firebaseにおけるセキュリティの概要と実践 - Flatt Security Blog

                                            こんにちは。株式会社 Flatt Security セキュリティエンジニアの梅内(@Sz4rny)です。 本記事では、主にFirebaseの概要やセキュリティルールを用いた堅牢なCloud Firestore環境の構築について説明します。本記事を読むことで、Firebaseに関する基礎知識やデータベースにおけるセキュリティ上の懸念事項について理解するとともに、セキュリティルールを用いて堅牢なCloud Firestore環境を構築するための初歩を身につけることができるでしょう。 また、Flatt Securityでは開発/運用中のプロダクトにおいて、Firebaseをセキュアに活用できているか診断することも可能です。 Firebase を用いた開発におけるセキュリティ上の懸念事項が気になる場合や、実際に診断について相談したいという場合は、ぜひ下記バナーからお問い合わせください。 Fireb

                                              Firebaseにおけるセキュリティの概要と実践 - Flatt Security Blog
                                            • RDBの限界とNoSQLの登場 - Qiita

                                              事実世界のインターネット人口が増えたのは1990年代からだ。 [引用] http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h10/html/98wp2-3-1f.html [引用] http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h29/html/nc144210.html NoSQLの登場 1990年に入るとインターネットの利用人口が急激に増加することになる。 この頃からトランザクションに最適化されて設計されたDBでは性能劣化が始まり、システムはデータベースに対しスケール性能を必要とし始める。 多くの開発者は、単一の強力なサーバーでリレーショナル・データベースを実行するのではなく、リレーショナル・データベース管理システム (RDBMS) のパーティショニング (シャーディング

                                                RDBの限界とNoSQLの登場 - Qiita
                                              • APIデザイン・パターン (Compass Booksシリーズ) - たけぞう瀕死ブログ

                                                APIデザイン・パターン (Compass Booksシリーズ) 作者:JJ Geewaxマイナビ出版Amazon ManningのAPI Design Patternsの日本語翻訳版で、GoogleのソフトウェアエンジニアでGCPのAPIデザイン等にも従事された方が書かれた書籍とのことです。原著はこちら。 API Design Patterns (English Edition) 作者:Geewax, JJManningAmazon なかなか分量があるのと、誤植と思われる箇所や洋書の翻訳本にありがちな日本語として意味が取りづらい部分が多く、一通り読むのに結構時間がかかってしまいました。 基本的にHTTPベースのJSON APIを想定した内容になっています。さすがにGoogleの方が書かれたというだけあり、通常のユースケースでは思い至らないであろう懸念点なども指摘されており「なるほど」と思

                                                  APIデザイン・パターン (Compass Booksシリーズ) - たけぞう瀕死ブログ
                                                • インフラ未経験エンジニアが構築したGCPがたった数ヶ月でAWSに移行された話 - カミナシ エンジニアブログ

                                                  こんにちは、株式会社カミナシのエンジニア @imu です。 はじめに 2021年11月に以下の開発者ブログを公開しました。 kaminashi-developer.hatenablog.jp α版として構築したインフラですが、2022年1月にインフラ移行の話が突如検討されました。 なぜ最終的にAWSへ移行になったのかと私が何を感じたのかをお話します! 補足 完全移行したのはAPIサーバーです。クライアントアプリはCloudBuild + Firebase Hostingの環境が残った状態です。 移行後のAWS構成図はここでは共有していません。また別の機会に。 GCPを否定する記事ではありません。 本記事で様々なコメントを頂いておりますが、追加で補足をさせてください。 記事内の「私がGCPを選択した理由」で、私個人が勝手な意思決定をしてGCPを選択したように受け止められてしまう書き方でした。

                                                    インフラ未経験エンジニアが構築したGCPがたった数ヶ月でAWSに移行された話 - カミナシ エンジニアブログ
                                                  • Cloud Run で作るサーバーレス アーキテクチャ 23 連発 - これのときはこう!

                                                    2023年は「Cloud Run を触って覚える」をテーマとした ひとりアドベントカレンダー を開催しており、Cloud Run のさまざまな機能や Cloud Run でよく使う構成などをご紹介しています。 最終日、25日目は Cloud Run を中心としたサーバーレス アーキテクチャをいくつか紹介します。2023年にちなんで23個のアーキテクチャを用意しました。 Cloud Run の概要は「gihyo.jp」で解説していますので、こちらもぜひご覧ください。 Web アプリケーション + API の 3-Tier 構成 (SPA) Web アプリケーション + API の 3-Tier 構成 (SPA) SPA (Single Page Application) がフロントになり、バックエンドの API サーバーとして Cloud Run を使用するアーキテクチャです。SPA は N

                                                      Cloud Run で作るサーバーレス アーキテクチャ 23 連発 - これのときはこう!
                                                    • メルペイにおける大規模バッチ処理 | メルカリエンジニアリング

                                                      この記事は MERPAY TECH OPENNESS MONTH の 13日目の記事です。 こんにちは、メルペイ ソフトウェアエンジニアの laughngman7743 です。 メルペイではマイクロサービスにおけるデータストアのデータや、アプリケーションのログを有効活用できるような基盤づくりをデータプラットフォームチームとして行っています。 データプラットフォームではラムダアーキテクチャに基づき、スピードレイヤとして Cloud PubSub と Cloud Dataflow を利用した仕組みに加え、バッチレイヤとして Cloud Composer と Cloud Dataflow を利用した仕組みを構築しています。 この記事ではバッチレイヤのアーキテクチャについてご紹介します。 スピードレイヤのアーキテクチャについては 「GCPでStreamなデータパイプライン始めました」 を参照くださ

                                                        メルペイにおける大規模バッチ処理 | メルカリエンジニアリング
                                                      • Google初、日本にデータセンター開設 千葉県印西市に

                                                        データセンター設立により「Googleのツールやサービスを利用する際のアクセスを高速化し、より高い安定性を実現する」(Google)という。環境にも配慮するとして、寒冷期には外気を使ったサーバを冷却する仕組みなども搭載した。 関連記事 Googleが日本に約1000億円投資、ネットワークインフラ増強へ 2024年に千葉でデータセンター開設 Googleが日本のネットワークインフラに約1000億円を投資すると発表した。今後、日本とカナダを結ぶ海底ケーブルを開設する他、千葉県印西市に同社初の国内データセンターを開設する。 GoogleのピチャイCEO、「日本にも旗艦店を出したい」 Googleのスンダー・ピチャイCEOは来日中、日本でもオリジナルハードウェアの旗艦店を開設したいと語った。Pixelシリーズなどを体験、購入できる旗艦店の1号店はニューヨークにある。 AWS、日本リージョンに約34

                                                          Google初、日本にデータセンター開設 千葉県印西市に
                                                        • GitLab GCPに 移行した(前編) - pixiv inside

                                                          こんにちは、インフラ部の id:sue445 です。 先日ピクシブ社内で利用しているGitLabをオンプレミス環境からGCPに移行しました。 とても長いので全3回にわけて紹介したいと思います。 全体の構成 前編:前置きとアーキテクチャ検討 中編:環境構築 後編:実際の移行作業とその前後の対応。移行後の所感など 今回の目次 全体の構成 今回の目次 tl;dr; 移行の理由 筆者略歴 GitLab移行の時系列 やったこと1: アーキテクチャ検討 構成図 GitLabをクラウドに移行するための障壁をまとめた URLをどうするか Cloud IAP利用時の通信のオーバーヘッドをなくしたい 実際にGCP移行した後の構成 AWSでPoC環境を作った時の構成 LDAPからの依存をやめたい&複数のログイン方法を統一したい ssh接続時にあるLDAP依存を不要にしたい 余談 AWS移行案 GCP移行案 Gi

                                                            GitLab GCPに 移行した(前編) - pixiv inside
                                                          • オンプレとクラウドのネットワークの話 | BLOG - DeNA Engineering

                                                            IT基盤部エンジニアブログリレー第4回目。 こんにちは、IT基盤部ネットワークG torigoe です。 オンプレとクラウドのネットワークをどう繋げるのか、クラウド内のネットワークをどうするのか考えた話を書きます。 多くの内部サービスを持っていて、オンプレからクラウドに移行を検討しているネットワークエンジニアの人に読んで頂ければと思います。 はじまり 2018年ある日、mtgに呼ばれて急に DeNAのインフラ全てをオンプレからパブリッククラウド(しかもマルチ)に変えようと思うがどうよ? と言われました。正直その日まであまりパブリッククラウドサービスを触った事がありませんでしたが、説明された内容には納得できたのでそんな事は噯にも出さず同意し、次の日からオンプレ-クラウド移行の為に必要なネットワークの検討を開始する事になりました。(元々Openstackは触ってました) まずはAWSを色々と触

                                                              オンプレとクラウドのネットワークの話 | BLOG - DeNA Engineering
                                                            • より信頼できるクエリを書くために、SQLでもテストを書く - ハヤオキスルフクロウ

                                                              はじめに こんにちは、久しぶりに技術系の記事を書きます、株式会社カンムで機械学習エンジニアをしている fkubota です。 今日はSQLについてです。 弊社に入社してから毎日のようにSQLのクエリを書いてきました。 クエリを書き始めてからもう3年が経とうとしています。 日々クエリを書きながら少しずつ自分のスタイルが出来上がってきているのを日々実感しています。 僕は 正確で 読みやすく 再利用しやすいクエリを 高速に 生み出すための工夫を重ねてきました。 結果的にテスト駆動開発ぽいスタイルが生まれたので今日は紹介してみようと思います。 似たような記事がないので少しドキドキですが温かい気持ちで読んでもらえると嬉しいです。 対象読者 対象読者は、分析のためにクエリを書いている人とします。 プロダクトに乗せるクエリというより、ビジネス的になにか示唆を得たいときにクエリを書く人を想定します。 痛み

                                                                より信頼できるクエリを書くために、SQLでもテストを書く - ハヤオキスルフクロウ
                                                              • データエンジニア / Analytics Engineer向けの権限管理のためのTerraform紹介 - yasuhisa's blog

                                                                これは何? 背景: 権限管理とTerraform 権限管理の対象 誰に権限を付与するのか どのスコープで権限を付与するのか どの強さで権限を付与するのか Terraformについて Terraformの概要: 権限管理でTerraformを使うと何がうれしいのか 例: roles/bigquery.jobUserを付与してみる コラム: どこでTerraformを実行するか Terraformでの権限管理の例 例: データセットの作成 例: データセットに対する権限付与 サービスアカウントの管理 iam_member関連の注意点: AdditiveとAuthorativeを意識する Terraformで管理されていなかったリソースをTerraform管理下に置く: terraform import Terraformの登場人物 terraform planやterraform applyの

                                                                  データエンジニア / Analytics Engineer向けの権限管理のためのTerraform紹介 - yasuhisa's blog
                                                                • 「AI 画伯」を 100 万人に届けた開発者と Google Cloud | Google Cloud Blog

                                                                  編集部注: この投稿は、開発者のさとさん(@sato_neet)へのインタビューをもとに、Google Cloud デベロッパーアドボケイトの佐藤一憲が執筆したものです。名前が似ていますが、同一人物ではありません。Google Cloud Blog には英語版が掲載されています。 さと (@sato_neet) さんが 10 年前に東京の大学を中退したとき、彼はまだ自分がアスペルガー症候群であることを知りませんでした。その後さとさんは看護学校やパン屋さんなどいくつかの道を志したものの、この障害のせいか環境や職場にうまくなじめません。そしていま彼は、全く異なる道を歩み始めました。AI への道です。 さとさんは 2 年前から AI の勉強を始めました。大学でプログラミングの基本は勉強していましたが、Python と JavaScript をより深く学び、AI で何か楽しい作品を作りコミュニティ

                                                                    「AI 画伯」を 100 万人に届けた開発者と Google Cloud | Google Cloud Blog
                                                                  • Cloud Firestoreで「いいね」機能を実装するときの勘所

                                                                    Cloud Firestoreで「いいね」機能を実装するときの勘所Tuesday, December 31, 2019 何かしらのサービスを作る際に、ユーザー同士のコミュニケーションを促進させる機能の一つに、 TwitterやInstagramなどのサービスでおなじみの「いいね」機能があります。 機能としては 投稿等に「いいね」をつけることができる(♡だったり☆だったりシンボルは様々) 「いいね」がどれだけついたか、その数がわかる (最近だとInstagramがいいねの数の表示をなくしましたね🤔) 投稿等に「いいね」をしたユーザーの一覧が見れる 自分が「いいね」をした投稿等の一覧が見れる といったものが挙げられます。 このような機能ををFirebase、Cloud Firestore(以下Firestore) を使って実装する場合、 どのように実装するのか、どのような設計が良いのか、 逆

                                                                      Cloud Firestoreで「いいね」機能を実装するときの勘所
                                                                    • Googleが「Project IDX」発表。生成的AIが支援するマルチプラットフォーム、フルスタックアプリ開発対応のWebIDE

                                                                      Googleが「Project IDX」発表。生成的AIが支援するマルチプラットフォーム、フルスタックアプリ開発対応のWebIDE Googleは、Webブラウザベースの新しい統合開発環境「Project IDX」を発表しました。 Project IDXは、モバイルやデスクトップなどのマルチプラットフォームに対応したフルスタックのWebアプリケーションを、さまざまなフレームワークや生成的AIの支援などを活用して効率的に開発するための、Webブラウザから利用可能な統合開発環境です。 Googleは長年にわたってマルチプラットフォーム対応のアプリケーション開発に取り組んでおり、それがAngularやFlutter、Firebase、そしてGoogle Cloudなどに反映されてきました。 Project IDXは、そうした同社のマルチプラットフォームアプリ開発をさらに前進させるために実験的に始

                                                                        Googleが「Project IDX」発表。生成的AIが支援するマルチプラットフォーム、フルスタックアプリ開発対応のWebIDE
                                                                      • ここまで簡単になったNext.js on Cloud Run

                                                                        Next.jsといえば、Vercelで簡便なデプロイができることで有名ですが、GCPのCloud Runでもそれに負けないくらい簡単にデプロイできるようになってきました。 本記事では、GitHubでソース管理されたNext.jsアプリケーションをCloud Runにデプロイし、mainブランチへのpushをトリガーとしたデプロイの自動化を設定する方法を紹介します。 1. Next.jsアプリケーションの作成 Cloud Runでデプロイするためには、Next.jsをDockerに対応させる必要があります。Next.js公式がwith-dockerというexampleを公開しているので、今回はこれを利用しましょう。

                                                                          ここまで簡単になったNext.js on Cloud Run
                                                                        • “3大クラウド”での設定ミスランキング、トレンドマイクロが発表 中にはミス率98%のサービスも

                                                                          いわゆる“3大クラウド”(AWS、Azure、GCP)が提供するサービスのうち、設定ミスが起きやすいのは?──トレンドマイクロは4月6日、定期的に公開しているセキュリティレポート内で、こんな調査の結果を発表した。 調査はトレンドマイクロが提供する、クラウド環境の設定不備を検知する企業向けサービス「Trend Micro Cloud One-Conformity」が、2021年に全世界で実施した検査の結果を基に実施。設定ミスの発生率などをクラウドサービスごとに算出した。 AWSで最も設定ミスが多かったのは、AWSの各種サービスの設定や管理を支援する「AWS CloudFormation」。約582万回の検査で、約257万件(発生率44%)の設定ミスが見つかったという。2位はストレージサービス「Amazon S3」(約753万回で約267万件、発生率35%)、3位はEC2インスタンス向けのスト

                                                                            “3大クラウド”での設定ミスランキング、トレンドマイクロが発表 中にはミス率98%のサービスも
                                                                          • Diagrams - システム構成図をコードで書く

                                                                            MOONGIFTはオープンソース・ソフトウェアを紹介するブログです。2021年07月16日で更新停止しました 開発者であっても図を描く機会は多いです。仕様書のようなドキュメントであったり、システム構成図の中に書いたりといった具合です。ドローソフトウェアを使ったり、スライド作成ソフトウェアを使ったりしまうが、操作やメンテナンスが面倒でストレスです。 そこで使ってみたいのがDiagramsです。開発者らしく、コードで図を描けます。 Diagramsの使い方 コードで書いた内容で図が書けます。 シンプルな例。 k8sなどの構成にも使えます。 GCP用。 DiagramsはAWS、GCP、k8s、AzureそしてAlibaba Cloud向けにアイコンが用意されています。これらのサービスを作ったシステム構成を考えた時に、Diagramsを使えばメンテナンスもしやすい図が描けます。 Diagrams

                                                                              Diagrams - システム構成図をコードで書く
                                                                            • Zero Touch Productionへの移行 | メルカリエンジニアリング

                                                                              ※本記事は2022年1月26日に公開された記事の翻訳版です。 筆者:Dylan Lau (@aidiruu), Platform DXチーム Zero Touch Production (ZTP)は、本番環境に加えられるすべての変更が、自動化、安全なプロキシ、または監査可能なBreak-glass(緊急アクセス)システムによっておこなわれるという概念です。人為的ミスに起因する本番環境での障害には、次のようなさまざまな種類があります。 構成エラー スクリプトエラー 間違った環境でのコマンド実行 ZTPはこれらのエラーによる障害発生のリスクを軽減できます。メルカリでは、ZTP環境への移行に取り組んでいます。最初のステップは、一時的な役割付与システムであるCarrierを実装することです。 この記事では、以下について説明します。 ZTPの重要性 ZTPを実装するプロセスとCarrierを始めた理

                                                                                Zero Touch Productionへの移行 | メルカリエンジニアリング
                                                                              • ごく普通のエンジニアリング運用チームを強力な SRE チームに変える | Google Cloud 公式ブログ

                                                                                ※この投稿は米国時間 2019 年 10 月 4 日に Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 運用チームにエンジニアを絶えず増員しても、お客様の拡大には対処しきれません。Google のサイト信頼性エンジニアリング(SRE)の原則を適用すれば、運用上の問題にソフトウェア エンジニアリングによる解決手法を取り入れることで、うまく対処できます。本稿では、従来のネットワーク エンジニアリングの通例にとらわれず、SRE に転換することで、Google がグローバル ネットワーク運用チームを変革した方法をご紹介します。Google の本番環境ネットワーキング チームがこの問題にどのように取り組んだのかをお読みいただき、ご自分の組織に SRE の原則をどのように取り入れることができるのかを検討してみてください。 スケーリングの限界2011 年、Google の本番環境ネット

                                                                                  ごく普通のエンジニアリング運用チームを強力な SRE チームに変える | Google Cloud 公式ブログ
                                                                                • Googleスプレッドシートを利用した、たぶん史上最も簡単にデータを更新できるマップツール - Qiita

                                                                                  最も簡単にデータを更新する方法 Webシステムでデータを更新する方法としては、管理画面にログインして、リスト上にデータが並んでおり、「編集」ボタンをクリックすると、フォームが並んだ編集画面に遷移して、そこでデータを更新したあと、「更新」ボタンを押して完了、というのが定番であろう。 しかし、筆者が考える一般の方が最も簡単にデータを更新出来る方法、それはエクセル状のシートの更新だと考えている。 住所を持ったデータがあって、それらを Google マップ上にピンを置いて参照できるようにしたい。その上、それらのデータを随時編集したり、新しいデータを追加したい、という要件があって、まず浮かんだのは Google マイマップでした。しかし、Google マイマップの場合、Google スプレッドシートから簡単に Google マップにデータをインポートはできるのですが、スプレッドシートと Google

                                                                                    Googleスプレッドシートを利用した、たぶん史上最も簡単にデータを更新できるマップツール - Qiita