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  • AWSの膨大で複雑なサービス群をすべて「たった1行」で説明していくとこうなる

    AmazonのクラウドサービスであるAWSは、コンピューティングやデータベース、ストレージなど、膨大で複雑なサービスで構成されています。こうした豊富なサービス群をうまく組み合わせて利用する「ビルディングブロック」がAWSのメリットでもありますが、サービス数が多すぎてなかなか全体像を把握できないのも事実。フリーランスのエンジニアでありコンサルタントでもあるジョシュア・テイセン氏が自身のブログで、AWSのすべてのサービスを「たった1行」で説明しています。 Amazon Web Services https://adayinthelifeof.nl/2020/05/20/aws.html テイセン氏によると、Amazon Dashboardから利用可能なAWSのサービスは記事作成時点で163あるとのこと。そのすべてを正確に理解する必要はありませんが、基本を押さえておくことはいいことであり、問題の

      AWSの膨大で複雑なサービス群をすべて「たった1行」で説明していくとこうなる
    • ダイソーが6年でIT内製化、マイクロサービス化、サーバレスに成功した理由

      大創産業は1972年、家庭用品を販売する商店として創業された。今やよく知られた『100円SHOPダイソー』を運営する事業者である。ダイソーの展開に着手したのは1987年。2019年には国内3367店舗を数え、海外ではアジア、北米を中心に28の国、地域で2175店舗を構えるほどのグローバル展開を果たしている。 キッチン用品や文具、衣服やコスメ、食品やガーデン用品など、幅広い商品展開もダイソーの魅力の一つだ。商品数は7万点を超え、売れ筋の電池は1秒間に5本、ネクタイも15秒に1本、“つけまつげ”は1.3秒に1つ売れる勢いとのことだ。 取り扱う商品が多く、また尋常ではない速度で売れていくことは、それだけデータ管理の難しさが増すということでもある。アイティメディアが2019年9月17日に開催した「ITmedia DX Summit 2019年秋・ITインフラ編」に登壇した大創産業 情報システム部

        ダイソーが6年でIT内製化、マイクロサービス化、サーバレスに成功した理由
      • ダイソー快進撃を支える「毎晩105億件データ処理」する需要予測システムはどう生まれたか

        小売業の特徴は、いわゆる「ニッパチの法則」(売り上げを支える売れ筋商品は全体の2割という法則)。いかにして売れ筋商品の在庫を把握し、将来の需要を予測して、欠品なく並べ続けるかは生命線だ。 一方、ダイソーの特徴は、取り扱う商品点数が非常に多いことだ。 大創産業情報システム部課長の丸本健二郎氏によると、ダイソーは全世界27カ国で5270店に展開し、新商品は毎月約800。「均一価格」は日本と同じだが、価格レンジは各国地域の物価に合わせている。 こういう状況では、「人間の能力では在庫を把握するのは難しい」という前提に立って、丸本氏が取り組んだのが、POSデータの統計的解析から個店ごとの需要予測をして欠品をなくす「自動発注システム」(2015年導入)だった。 着想後、いくつかの店舗で試験的に導入したところ、着実に欠品率が下がり、「チャンスロス」が解消された。

          ダイソー快進撃を支える「毎晩105億件データ処理」する需要予測システムはどう生まれたか
        • 【2020年】AWS全サービスまとめ | DevelopersIO

          このエントリは、2018年、2019年に公開したAWS全サービスまとめの2020年版です。これまではいくつかに分割して公開していましたが、1エントリにまとめてほしいという要望をもらっていたため、今年は1エントリに集約してみました。 こんにちは。サービスグループの武田です。 このエントリは、2018年、2019年に公開した AWS全サービスまとめの2020年版 です。これまではいくつかに分割して公開していましたが、1エントリにまとめてほしいという要望をもらっていたため、今年は1エントリに集約してみました。どちらがいいのか正直わからないので、フィードバックなどあれば参考にさせていただきます。 2020-01-08 リクエストがあったためAmazon Mechanical Turkを追加。 2018年まとめ 【2018年】AWS全サービスまとめ その1(コンピューティング、ストレージ、データベー

            【2020年】AWS全サービスまとめ | DevelopersIO
          • クラウドエンジニア(AWS)ロードマップ2021 - Qiita

            お知らせ 2022年初頭に本記事を元にしたAWS書籍が技術評論社より全国出版決定いたしました。 関係者各位のご協力に深く感謝いたします。 タイトル:AWSエンジニア入門講座――学習ロードマップで体系的に学ぶ 本書籍出版までの制作プロセス、チーム執筆の方法論などをまとめました チームで技術書を出版して学べた共同執筆メソッド はじめに インフラ初学者がAWSを用いた設計・構築レベルに到達するため、学習の全体像をロードマップ図にまとめました。 背景 パブリッククラウド全盛期においてAWSは全エンジニアにとって「常識」となりました。 しかしながら、情報過多によってAWS学習に必要な情報がネット上のノイズに埋もれてしまい、初学者の直感による判断が誤った学習に行き着くこともあります。 このロードマップはAWS学習の全体像を俯瞰でき、パブリッククラウドを用いた設計・構築レベルに到達するまで導く体系的なス

              クラウドエンジニア(AWS)ロードマップ2021 - Qiita
            • Summary of the Amazon EC2 Issues in the Asia Pacific (Tokyo) Region (AP-NORTHEAST-1)

              2019年8月28日(日本時間)更新: 最初の事象概要で言及した通り、今回のイベントは、東京リージョンの1つのアベイラビリティゾーン(AZ)の一部に影響を与えました。この影響は当該 AZ の Amazon EC2 および Amazon EBS のリソースに対するものですが、基盤としている EC2 インスタンスが影響を受けた場合には、当該 AZ の他のサービス(RDS、 Redshift、 ElastiCache および Workspaces 等)にも影響がありました。お客様と今回のイベントの調査をさらに進めたところ、 個別のケースのいくつかで、複数のアベイラビリティゾーンで稼働していたお客様のアプリケーションにも、予期せぬ影響(例えば、 Application Load Balancer を AWS Web Application Firewall やスティッキーセッションと組み合わせてご

                Summary of the Amazon EC2 Issues in the Asia Pacific (Tokyo) Region (AP-NORTHEAST-1)
              • AWS、SQL互換の新問い合わせ言語「PartiQL」をオープンソースで公開。RDB、KVS、JSON、CSVなどをまとめて検索可能

                Amazon Web Services(以下AWS)は、SQL互換の新しい問い合わせ言語およびそのリファレンス実装である「PartiQL」をオープンソースとして公開したことを発表しました。 PartiQLはSQL互換の構文に最小限の拡張を施すことで、リレーショナル形式のデータベースだけでなく、KVSやJSONなどを含むNoSQLデータベースやCSVファイルなど、さまざまなデータソースに対して横断的に検索できる問い合わせ言語およびそのリファレンス実装です。 下記はPartiQLを発表したブログからの引用です。 Today we are happy to announce PartiQL, a SQL-compatible query language that makes it easy to efficiently query data, regardless of where or in

                  AWS、SQL互換の新問い合わせ言語「PartiQL」をオープンソースで公開。RDB、KVS、JSON、CSVなどをまとめて検索可能
                • インフラにかかるコストを正しく「説明」するための取り組み - クックパッド開発者ブログ

                  技術部 SRE グループの mozamimy です。 クックパッドでは、 SRE が中心となって、サービスを動かす基盤の大部分である AWS のコスト最適化を組織的に取り組んでいます。 昨年夏に公開した記事である、インフラのコスト最適化の重要性と RI (リザーブドインスタンス) の維持管理におけるクックパッドでの取り組みでは、 なぜインフラのコスト最適化が必要なのか、具体的にどのような考え方に沿って進めてゆけばよいのか。 SRE が一括して管理する AWS のリソースプールそのもののコスト最適化を実践するための具体的な取り組みの一例として、RI のモニタリングや異常時の対応フローによる維持管理。 といった話題にフォーカスしました。 今回は、インフラにかかるコストを正しく「説明」するための取り組みということで、コスト最適化に貢献する社内アプリケーションである Costco (Cost Co

                    インフラにかかるコストを正しく「説明」するための取り組み - クックパッド開発者ブログ
                  • JP Contents Hub

                    AWS 日本語ハンズオン Amazon Web Services(AWS) の 日本語ハンズオンやワークショップを、カテゴリごとにまとめています。 右側の目次や、ヘッダー部分の検索ボックスから、各コンテンツにたどり着けます。 また、Ctrl + F や command + F を使ったページ内検索もご活用いただけます。 料金について ハンズオンで作成した AWS リソースは通常の料金が発生します。作成したリソースの削除を忘れずにお願いします。 もし忘れてしまうと、想定外の料金が発生する可能性があります。 画面の差異について ハンズオンで紹介されている手順と、実際の操作方法に差異がある場合があります。 AWS は随時アップデートされており、タイミングによってはハンズオンコンテンツが追いついていない事もあります。 差異がある場合、AWS Document などを活用しながら進めて頂けますと幸い

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                    • クックパッドを退職することになりました。

                      クックパッドを退職することになりました。 created at: 2023-06-05 00:00:00 +0000 概要 クックパッドという会社で2018年から仕事をしていましたが、会社で「人員削減の合理化を実施することになり」僕はその対象となりました。 https://pdf.irpocket.com/C2193/CaoZ/qmSw/IQUI.pdf 時系列としては、16時からの全社ミーティングにて発表されて、17時頃にメールが届きました。その後どうするのか?みたいなことを考えつつも仕事にならないので18時前ぐらい退勤をしたときのツイートがこれ 一度しかない人生で会社をクビ(会社都合)になることってあるんだなぁ。宝くじみたい。仕事探してます。 — あそなす (@asonas) June 5, 2023 自分の人生でまさかこうなるとは思ってなくてかなり動揺しつつの帰路でした。最近の通勤時

                        クックパッドを退職することになりました。
                      • 改めてAWSの「無料利用枠」を知ろう | DevelopersIO

                        それぞれの無料利用枠については、次から詳しく解説していきます。 12ヶ月無料枠 冒頭で軽くお話しした、AWSアカウントを 新規作成した日から1年間 有効な無料枠です。 例えば、EC2インスタンスを 750時間/月 無料で利用できるといったものがあります。 ただし、使用できるリソースについては制限がある事があり、EC2インスタンスの場合ですと インスタンスタイプは t2.micro OSは Amazon Linux 1,2、Windows Server、Red Hat Enterprise Linux、SUSE Linux、Ubuntu Server を指定する必要があります。 ▲ コンソール上で対象のAMIを確認できます 「月に750時間」と言われると、「そもそも1ヶ月は何時間存在するんだ」という疑問が湧くので調べてみます。 1ヶ月が28日(最短): 24時間/日 × 28日 = 672時

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                        • 【2021年】AWS全サービスまとめ | DevelopersIO

                          こんにちは。サービスグループの武田です。このエントリは、2018年から公開しているAWS全サービスまとめの2021年版です。 こんにちは。サービスグループの武田です。 このエントリは、2018年から毎年公開している AWS全サービスまとめの2021年版 です。昨年までのものは次のリンクからたどってください。 AWSにはたくさんのサービスがありますが、「結局このサービスってなんなの?」という疑問を自分なりに理解するためにまとめました。 今回もマネジメントコンソールを開き、「サービス」の一覧をもとに一覧化しました。そのため、プレビュー版など一覧に載っていないサービスは含まれていません。また2020年にまとめたもののアップデート版ということで、新しくカテゴリに追加されたサービスには[New]、文章を更新したものには[Update]を付けました。ちなみにサービス数は 205個 です。 まとめるにあ

                            【2021年】AWS全サービスまとめ | DevelopersIO
                          • AWS大障害、冗長構成でも障害あったと公式に認める

                            米アマゾン ウェブ サービス(Amazon Web Services)は2019年8月23日に発生したクラウドサービス「Amazon Web Services(AWS)」東京リージョンの大規模障害に関して同月28日、新しい報告をWebサイトに掲示した。障害が発生したサービスを追加したほか、利用企業が複数のアベイラビリティーゾーン(独立性の高いデータセンター群、AZ)横断の冗長構成にしたシステムにも一部で障害(予期せぬ影響)があったと認めた。 障害が発生していたサービスとして追加したのは日経 xTECHの既報の通り、アプリケーションロードバランサーの「Amazon ALB」、インメモリーキャッシュの「Amazon ElastiCache」、データウエアハウスの「Amazon Redshift」、仮想デスクトップの「Amazon Workspaces」などだ。仮想マシンの「Amazon EC2

                              AWS大障害、冗長構成でも障害あったと公式に認める
                            • Webアプリケーションのログに関するいくつかの考察 - Hatena Developer Blog

                              こんにちは、はてなでWebアプリケーションエンジニアをやっている id:polamjag です。 最近のはてなでは、若手エンジニアを中心として、いろいろな技術を見つめ直すワーキンググループをやっています。先日、id:onk も「デプロイ今昔」という記事を書きましたが、このエントリーはそのシリーズの続きで、ワーキンググループの「ログ」の回で議論したこと・話題になったことをまとめました。 Web開発におけるログを見つめ直す ログを4つの目的で分類する 目的ごとに求められる取り扱いの要求水準 いまどきのログフォーマットについて まとめ:どう実装するかを模索していく Web開発におけるログを見つめ直す Webサービス(Webアプリケーション)の運用には、多種多様なログがついてまわります。多くのミドルウェアは何もしなくてもそれなりの量のログを出力しますし、クラウド上のマネージドサービスも然りです。行

                                Webアプリケーションのログに関するいくつかの考察 - Hatena Developer Blog
                              • 近年のデータ分析基盤構築における失敗はBigQueryを採用しなかったことに全て起因している - データエンジニアの酩酊日記

                                久しぶりにペラペラな思いつきを書き捨てて、寝ます。 2、3年前ぐらいにSIerやコンサルでTreasure Dataとか使ってマネージドDWH作ろうぜっていう風潮が流行って、今は運用フェーズに入ってどこも結構苦しんでるってのが僕のすごく狭い観測範囲での印象。 AWSのReadshiftしかり。 なぜ苦しんでるかっていうと、言うほどスケールしないからであり、言うほどマネージドじゃないから。 Treasure Dataは基本的に割当メモリが固定でオートスケールしないので、ピーク時に合わせて必要なメモリを確保しておかないといけない。そうなるとメモリ使用量とか負荷とかをモニタリングしないといけないわけだけど、Saasだから内部のアーキテクチャが隠蔽されていていちいちサポートに問い合わせないといけなかったりする。 Redshiftの場合はそもそも自前でクラスタ管理しなくちゃいけないのでそれが大変って

                                  近年のデータ分析基盤構築における失敗はBigQueryを採用しなかったことに全て起因している - データエンジニアの酩酊日記
                                • 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

                                    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
                                  • 2019年のDevOps/MLOpsエンジニアの標準的スキルセット - Qiita

                                    ちなみに、IT業界全体のシェアとしてはMicrosoftのAzureの方がGCPを上回っていますが、Web業界においてIaaSにAzureを採用している企業さんは2019年時点ではまだまだ少ないので、現状ではとりあえずAzureへのキャッチアップは後回しにしておいて問題ないと思われます。 クラウドアーキテクチャ設計 前述したAWSやGCPの各種マネージドサービスを適切に組み合わせてアーキテクチャ設計を行い、それを構成図に落とし込める能力は必須となります。 いわゆる「アーキテクト」という職種の担当領域でもありますが、「サービスを安定稼働させたまま、バリューをユーザに迅速に届ける」ためには、自動化のしづらい構成が採用されてしまったり、無駄な機能が開発されてしまったり、アンマネージドなツールやサービスが使用されて管理工数が肥大化したりしないように、アーキテクチャ設計の段階からDevOpsエンジニ

                                      2019年のDevOps/MLOpsエンジニアの標準的スキルセット - Qiita
                                    • Treasure Data を退職しました - k0kubun's blog

                                      約5年5か月働いたTreasure Dataを7/22に退職した。7/25からShopifyに入社し、RustでJITコンパイラを開発してRubyを高速化する仕事をする。 仕事としてやりたい分野が変わってきて自分は今回転職したけど、とても良い会社なので、この記事がTreasure Data (以下TD) で働くことに興味がある人の参考になれば良いと思っている。*1 5年勤続記念にいただいたトロフィー やっていたこと APIチーム 元々TDにはJavaで分散システムを書きたくて入社したのだが、TD入社前に特にそういう経験があるわけでもなく主にRailsをやっていたこともあり、Railsでプラットフォームを開発するチームに入った。基盤開発をやりたいと思いながらサービス開発者として最初働き、後に基盤開発チームにジョインするみたいな過去の経験があったので、今回もそういう感じでいけると考えていた。実

                                        Treasure Data を退職しました - k0kubun's blog
                                      • 退職処理を可能な限り自動化する - クックパッド開発者ブログ

                                        技術部 SRE グループの id:itkq です。2019 夏アニメで一番好きな作品は Re:ステージ!ドリームデイズ♪ です。この記事では SRE が運用している退職処理の自動化について説明します。 退職処理とは 入社後に業務のための様々なアカウントを作成するのと反対に、退職時にはそれらのアカウントを無効化する必要があります。これを退職処理と呼んでいます。SRE が管轄している典型的な例では、SSO に対応していない SaaS のログインアカウント・AWS の IAM User・データベースの個人ログインユーザなどが該当します。これらのアカウントは社員によって要否が異なったり必要な権限が異なるため、入社時に一括で用意せず必要に応じて申請してもらう形をとっています。一方で退職時にはそれらのアカウントをすべて無効化する必要があります。 退職処理は繰り返され、自動化の余地のあるタスクです。また

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                                        • 妻の写真を学習させたはずなのに出てくるあなたはいったい誰なの? AI生成グラドル写真集でちょっと考えた(CloseBox) | テクノエッジ TechnoEdge

                                          集英社週刊プレイボーイ編集部が企画して出版したものの引っ込めてしまったAIグラビアアイドルさつきあい写真集「生まれたて。」をめぐっていくつか興味深い記事が上がっています(清水亮さんのコラム、新清士さんのコラム)。 既存のAIモデルだけではなく、さらにファインチューニングで使われたかもしれない実在の女性タレントをめぐる論考ですが、実のところは肝心の編集部が多くを語っていないため不明。 これとは別に、いくつかの画像投稿サイトではAIを使った「写真」「イラスト」の投稿を禁止するところも出てきており、大手サイトでの例外はAmazon.co.jpだけという話になっている一方、著名タレントのLoRA(学習されたAIモデル)のファイルが配布されていたりと、実在の人々の権利を脅かすのではないかと当初懸念されていた問題も顕在化しています。 筆者も実在の人物(妻)の写真をAIに学習させて、それを「異世界とりち

                                            妻の写真を学習させたはずなのに出てくるあなたはいったい誰なの? AI生成グラドル写真集でちょっと考えた(CloseBox) | テクノエッジ TechnoEdge
                                          • [速報]Gmailにノーコード開発ツールのAppSheetを統合、Googleが発表。Google Cloud Next '21

                                            [速報]Gmailにノーコード開発ツールのAppSheetを統合、Googleが発表。Google Cloud Next '21 Googleは、Gmailにノーコード開発ツールのAppSheetを統合することを発表しました。 日本時間で13日未明に開幕する同社のオンラインイベント「Google Cloud Next '21」で詳細が説明される予定です(追記:下記ツイートにあるように発表されました)。 We’re bringing more flexibility into #GoogleWorkspace by integrating AppSheet into @gmail. This allows anyone to reclaim time with custom, no-code apps and automations that users can interact with

                                              [速報]Gmailにノーコード開発ツールのAppSheetを統合、Googleが発表。Google Cloud Next '21
                                            • データ分析基盤まとめ(随時更新)

                                              はじめに データ分析基盤の資料を力尽きるまで追記していきます。 構成図にあるアイコンや記事の内容から技術要素を調べて記載していますが、不明分は未記載にしています。修正のコメント頂ければ助かります。 あと、この記事追加してっていう要望も歓迎いたします。 テンプレート 記事公開日 : 会社名(サービス名) データソース : データ処理 : アウトプット : 画像 URL 2025年 2024/03/14 : 株式会社エス・エム・エス(カイポケ) データソース : Amazon Aurora データ処理 : Datastream、BigQuery、dbt アウトプット : Looker Studio 2024/03/12 : 株式会社マイナビ データソース : SQL Server、Amazon S3 データ処理 : Embulk、Amazon MWAA、Apache Airflow、Snowf

                                                データ分析基盤まとめ(随時更新)
                                              • オタクと気持ち悪いという言葉 - データをいろいろ見てみる

                                                概要 Twitter上で「気持ち悪い」、「キモイ」という言葉が、どのように使われてるかと調査した。 調査対象は、キモイ、気持ち悪いという言葉を含むtweet、約28万件 時系列の変化を見るため、2018年と2019年で調査を行った 気持ち悪いと言う言葉は、オタクへの言及とともに使われている オタクを含んだtweetは、28万件中、14431件あった 調査結果 2018年調査 2018年に投稿されたツイート調査 調査期間 2018/01/09 - 2018/12/31 tweetソース元 Sample realtime Tweets API 2019年調査 2019年に投稿されたツィート調査 調査期間 2019/01/01- 2019/10/20 tweetソース元 Sample realtime Tweets API 気持ち悪いという言葉の特徴 気持ち悪いという単語は、他者を侮蔑する意味と

                                                  オタクと気持ち悪いという言葉 - データをいろいろ見てみる
                                                • 歴史・年表でみるAWS全サービス一覧 -アナウンス日、General Availability(GA)、AWSサービス概要のまとめ- - NRIネットコムBlog

                                                  小西秀和です。 Amazon Web Services(AWS)に関する情報や魅力を様々な観点から記事にしてみていますが、技術史が好きなこともあって今回はAWSサービスの発表の歴史を年表でまとめました。 AWSからもWhat's Newとして公式アナウンスは発表されていますが、アナウンス日、GA日(一般提供開始日)、サービス名、サービス概要といった情報に圧縮して時系列でAWSサービス一覧を一枚もので確認できる記事が今まで欲しかったので自分で作成してみることにしました。 AWS全サービスの歴史年表の作成方法 AWS全サービスの歴史年表の対象となるAWSサービスは次の手順で選定しました。 AWSサービス・製品一覧「Cloud Products(英語版)」にあるサービスのうち「~ on AWS」といったサードパーティー製品がメインとなるサービスを除いたリストを作成 AWSサービス・製品一覧に記載

                                                    歴史・年表でみるAWS全サービス一覧 -アナウンス日、General Availability(GA)、AWSサービス概要のまとめ- - NRIネットコムBlog
                                                  • 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

                                                      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
                                                    • 分散データシステム入門の決定版『データ指向アプリケーションデザイン』をたった30分で学んでみた #DataEngineeringStudy | DevelopersIO

                                                      基調講演「30分でわかるデータ指向アプリケーションデザイン」 ・ スピーカー 斉藤 太郎氏  Twitter:@taroleo / Github:@xerial Principal Software Engineer , Treasure Data 東京大学理学部情報科学科卒。情報理工学 Ph.D。データベース、大規模ゲノムデータ処理の研究に従事。その後、スタートアップであるTreasure Dataに加わり、アメリカ、シリコンバレーを拠点に活動中。日本データベース学会上林奨励賞受賞。OSSを中心にプログラミングやデータ処理を簡単にするためのプロダクトを作成している。 「30分でわかるデータ指向アプリケーションデザイン」最新の論文にも触れながら、分散データシステムの世界の魅力を伝えていきます。後半、@tagomoris https://t.co/TQ2TnsFIOT… — Taro L.

                                                        分散データシステム入門の決定版『データ指向アプリケーションデザイン』をたった30分で学んでみた #DataEngineeringStudy | DevelopersIO
                                                      • AWS、Amazon PrimeやKindle、Alexaなどで使用していた約75ペタバイト7500のOracleデータベースをダウンタイムなしで自社データベースサービスへ移行したと報告

                                                        AWS、Amazon PrimeやKindle、Alexaなどで使用していた約75ペタバイト7500のOracleデータベースをダウンタイムなしで自社データベースサービスへ移行したと報告 AWSはAmazon PrimeやAmazon Music、Alexa、Kindleなどを含む同社のコンシューマ向けビジネスで使われていた75ペタバイト、7500個以上のOracleデータベースを、ダウンタイムなしでAWSのデータベースサービスであるDynamoDBやAman RDS、Aurora、Redshiftなどへ移行したことを明らかにしました。 下記は今回移行を完了したシステムです(「Migration Complete – Amazon’s Consumer Business Just Turned off its Final Oracle Database」から引用) This include

                                                          AWS、Amazon PrimeやKindle、Alexaなどで使用していた約75ペタバイト7500のOracleデータベースをダウンタイムなしで自社データベースサービスへ移行したと報告
                                                        • ピボットを経てグローバル戦略へ、そして1兆円企業に…Treasure Data CEO・太田一樹の「忘れられない30分間」

                                                          データの収集・分析・連携ができるCDP(カスタマーデータプラットフォーム)を手掛けるTreasure Dataは、グローバルでも急成長中の注目SaaS企業。2018年にはArm社へイグジットしましたが、その後、今年になって創業者たちが「出戻り」の形で経営陣につき、さらなる飛躍を目指すというニュースは、業界に驚きをもたらしました。 今でこそCDPとして名高いTreasure Dataも、実はARR 30億円の段階でピボットし、現在の姿へと変わった経緯がありました。その背景にあったストーリー、ピボット後にARR 100億円を突破するため必要だったこと、そしてカムバックの理由まで、共同創業者でCEOを務める太田一樹さんに伺います。 聞き手は、ALL STAR SAAS FUNDマネージング・パートナーの前田ヒロです。 3年でARR10億、しかしテックジャイアントの参戦で…──早速ですが、ARR3

                                                            ピボットを経てグローバル戦略へ、そして1兆円企業に…Treasure Data CEO・太田一樹の「忘れられない30分間」
                                                          • データベースにRDBを選択するときの注意事項について考える(追記あり) - Qiita

                                                            2019年6月20日追記: この度は、本ブログにて技術的に誤った記事を掲載したことをお詫び申し上げます。具体的には以下の通りです。 一方的にRDBがスケールしないという技術的根拠が薄い内容となっていました。 RDBとAmazon DynamoDB(以下、DynamoDB)/NoSQLデータベースを要件に応じて適切に選択するという内容になっていませんでした。また、本来考慮すべきアプリケーションの設計やデータアクセスパターンに言及しておらず、RDBのデメリットの部分にのみ焦点を当てる内容となっていました。 DynamoDBの具体的な活用やDynamoDBを使う上での注意点についても触れられていない不明瞭な記載でした。 当初の記事の目的としましては、特定のユースケースをサンプルとして、最適なデータベースを選択頂くことでした。近日中に正確な技術記事を掲載させて頂きます。 以下の内容は修正前の内容と

                                                              データベースにRDBを選択するときの注意事項について考える(追記あり) - Qiita
                                                            • AWS 認定 ソリューションアーキテクト – プロフェッショナル(AWS Certified Solutions Architect – Professional)の学習方法 - NRIネットコムBlog

                                                              小西秀和です。 この記事は「AWS認定全冠を維持し続ける理由と全取得までの学習方法・資格の難易度まとめ」で説明した学習方法を「AWS 認定 ソリューションアーキテクト – プロフェッショナル(AWS Certified Solutions Architect – Professional)」に特化した形で紹介するものです。 重複する内容については省略していますので、併せて元記事も御覧ください。 また、現在投稿済の各AWS認定に特化した記事へのリンクを以下に掲載しましたので興味のあるAWS認定があれば読んでみてください。 ALL Networking Security Database Analytics ML SAP on AWS Alexa DevOps Developer SysOps SA Pro SA Associate Cloud Practitioner 「AWS 認定 ソリュ

                                                                AWS 認定 ソリューションアーキテクト – プロフェッショナル(AWS Certified Solutions Architect – Professional)の学習方法 - NRIネットコムBlog
                                                              • ソーシャルゲームの運用に欠かせないデータ分析基盤の作り方

                                                                はじめに 初めまして、バックエンドエンジニアの伊藤皓程です。2015年にサイバーエージェントに入社してからソーシャルゲーム2本、その後アドテクで広告配信システムの開発に携わりました。以前のプロジェクトではデイリーで数TBのログを収集と分析を行なっていた経験があり、また個人でAWS AthenaのTypeScript・Node.js用のクライアントライブラリ1を公開しています。今回は今年にリリースしたアプリボットの新データ分析基盤についてご紹介したいと思います。 経緯 アプリボットではゲームの運用の改善のためにユーザの行動ログの分析に力をいれており、Redshiftを利用したデータ分析基盤2がありました。一方でゲームの運用年数や運用タイトルの増加などにより以下のような課題がありました。 Redshiftのストレージ容量の枯渇 デイリーのレポート集計バッチの実行時間の増加 データ分析基盤の運用

                                                                  ソーシャルゲームの運用に欠かせないデータ分析基盤の作り方
                                                                • AWSで“データのサイロ化”を防げ すべてのデータを1ヶ所に集めるデータレイクの作り方

                                                                  リーガルテック領域のリーディングカンパニーである株式会社LegalForceが、「検索インフラTechTalk!」を開催しました。インフラ領域の中でも「検索インフラ」にフォーカスした今回は、検索インフラに関する具体的な事例や取り組みについて各スピーカーから発表がありました。野口真吾氏は、AWSを用いたデータレイクの基礎について紹介しました。 企業規模に関係なく起こるデータのサイロ化 野口真吾氏(以下、野口):みなさんこんばんは。本日は「検索インフラ Tech Talk!」ということで、検索インフラから少し広げた話題にはなるんですが、「AWSを用いたデータレイクの基礎」というお話をします。よろしくお願いします。 最初に簡単に自己紹介します。アマゾンウェブサービスジャパンでスタートアップ担当のソリューションアーキテクトをしている野口真吾と申します。Twitterでは@nogというIDを使って活

                                                                    AWSで“データのサイロ化”を防げ すべてのデータを1ヶ所に集めるデータレイクの作り方
                                                                  • 【2022年】AWS全サービスまとめ | DevelopersIO

                                                                    こんにちは。サービスグループの武田です。このエントリは、2018年から公開しているAWS全サービスまとめの2022年版です。 こんにちは。サービスグループの武田です。 このエントリは、2018年から毎年公開している AWS全サービスまとめの2022年版 です。昨年までのものは次のリンクからたどってください。 AWSにはたくさんのサービスがありますが、「結局このサービスってなんなの?」という疑問を自分なりに理解するためにまとめました。 今回もマネジメントコンソールを開き、「サービス」の一覧をもとに一覧化しました。そのため、プレビュー版など一覧に載っていないサービスは含まれていません。また2021年にまとめたもののアップデート版ということで、新しくカテゴリに追加されたサービスには[New]、文章を更新したものには[Update]を付けました。ちなみにサービス数は 223個 です。 まとめるにあ

                                                                      【2022年】AWS全サービスまとめ | DevelopersIO
                                                                    • オンプレミスからAWSへ移行した後の『次の一歩』がよくわかる「AWSコスト最適化ガイドブック」 | DevelopersIO

                                                                      また1冊、この世に名著が生まれました。AWSを運用中のすべてのユーザー企業の方に読んでいただきたいです。 みなさん、こんにちは。 明るい笑顔がトレードマークの芦沢(@ashi_ssan)です。 『AWSコスト最適化ガイドブック』と題するもはやタイトルだけで万人が読みたくなりそうな本が出版されていたので、購入して即読了しました。 興奮のあまり勢いだけで書評を書いたので、購入を検討している方の参考になればと思いブログ化してみました。 書籍の概要と著者について まずは出版元のKADOKAWAのWebサイトから概要を確認していきます。 利用費用の削減から体制整備・運用プロセス構築までAWSがすべて公開! 本書は、DXを効率的で持続可能にするためのクラウド最適化の勘所をお伝えすることを目的としています。AWSの個々のサービスの特徴やクラウド利用費用の削減アプローチ、AWS コスト管理に係るサービスの

                                                                        オンプレミスからAWSへ移行した後の『次の一歩』がよくわかる「AWSコスト最適化ガイドブック」 | DevelopersIO
                                                                      • オープンソースのWebアプリケーション分析ツール「Cube.js」

                                                                        「Cube.js」は、npmやyarnでインストールできるオープンソースのWebアプリケーション用分析ツールです。RDBだけでなく、AWS AthenaやGoogle BigQueryなどのサーバーレスクエリエンジンと連携するように設計されています。機能が非常に豊富なので、今回は初期セットアップに的を絞ってご紹介します。 ◆ オープンソースのWebアプリケーション分析ツール「Cube.js」 https://cube.dev/ 紹介 「Cube.js」は、GUIも完備した高機能なWebアプリケーション分析ツールです。 インストール $ npm install -g cubejs-cli # or $ yarn global add cubejs-cli npmまたはyarnでインストールします。 $ cubejs create <プロジェクト名> -d <データベースタイプ> (データベー

                                                                          オープンソースのWebアプリケーション分析ツール「Cube.js」
                                                                        • AWS、複数のアベイラビリティゾーンで稼働していたアプリケーションでも大規模障害の影響があったと説明を修正。東京リージョンの大規模障害で追加報告

                                                                          AWS、複数のアベイラビリティゾーンで稼働していたアプリケーションでも大規模障害の影響があったと説明を修正。東京リージョンの大規模障害で追加報告 2019年8月23日金曜日の午後に発生したAWS東京リージョンの大規模障害について、AWSは追加の報告を行い、複数のアベイラビリティゾーンで稼働していたアプリケーションでも障害の影響があったことを認めました。 下記は大規模障害の報告ページです。赤枠で囲った部分が、8月28日付けで追記されました。 当初の報告は、障害の原因が空調装置のバグであり、それが引き金となってサーバーのオーバーヒートが発生したことなどが説明されていました。 そして障害の影響範囲は単一のアベイラビリティゾーンに閉じており、 複数のアベイラビリティゾーンでアプリケーションを稼働させていたお客様は、事象発生中も可用性を確保できている状況でした。 と説明されていました。 複数のアベイ

                                                                            AWS、複数のアベイラビリティゾーンで稼働していたアプリケーションでも大規模障害の影響があったと説明を修正。東京リージョンの大規模障害で追加報告
                                                                          • 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

                                                                              なぜETLではなくELTが流行ってきたのか - Qiita
                                                                            • 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

                                                                                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
                                                                              • アマゾンがついにOracle DBを「全廃」、成功のポイントは社内失業対策

                                                                                米アマゾン・ドット・コム(Amazon.com)がついに米オラクル(Oracle)に「勝利宣言」をした。アマゾンは2019年10月15日(米国時間)、社内からOracle Database(DB)を「全廃」したと発表したのだ。最盛期には約7500ものOracle DBが存在し、eコマースや物流、決済、受発注、広告、動画・音楽配信などのバックエンドで長年使われてきた。それらはほぼすべて姿を消したという。 Oracle DBからの移行先は、アマゾンがクラウドサービスAmazon Web Services(AWS)で提供するDBサービスだ。今後はMySQLやPostgreSQLと互換性のある分散型リレーショナルDB(RDB)サービスのAmazon Auroraをはじめ、NoSQLのDBサービスであるAmazon DynamoDB、データウエアハウス(DWH)のサービスであるAmazon Reds

                                                                                  アマゾンがついにOracle DBを「全廃」、成功のポイントは社内失業対策
                                                                                • 亡き妻の歌声とAI画像でミュージックビデオを作りました(CloseBox) | テクノエッジ TechnoEdge

                                                                                  「亡き妻の写真」をAIで生成していることへのご意見について回答します、というコラムで、亡くなった人のイメージをAIを使って生成することの是非を問う方々への、筆者の立場からの解説を書きました。多くの方にはこの記事で理解していただいた一方で、どうしても納得がいかない、自分の疑問への回答になっていないという方も、忌避感を一層強めている方も一部にいらっしゃるようですが、それはそれぞれの心の中の問題であると思うので、あえて踏み込まずにおきたいと思います。 それはそうとして、筆者がこの技術でやりたかったことがある程度できたので、それをお見せしたいと思います。 妻があちらの世界に行って9年半が過ぎ、もうすぐ最後の誕生日が10回目のループを迎えます。彼女が遺した3曲の歌唱データから再構成した歌唱音源「妻音源とりちゃん」を使った楽曲を制作するのが自分のライフワークなのですが、このところ制作ペースが落ちてしま

                                                                                    亡き妻の歌声とAI画像でミュージックビデオを作りました(CloseBox) | テクノエッジ TechnoEdge