第5回Amazon Redshiftのアーキテクチャ ～スケーリングとリストアを試してみよう 宮崎真，藤川幸一 2013-06-10
Amazon Redshiftではじめるビッグデータ処理入門 記事一覧 | gihyo.jp
第5回Amazon Redshiftのアーキテクチャ ～スケーリングとリストアを試してみよう 宮崎真，藤川幸一 2013-06-10
［号外］テラバイト級全件データを数秒で処理！ 新しいSSD版Amazon Redshiftインスタンスは“衝撃の速さ” | gihyo.jp
AWS・Amazon Redshift Monthly Updates ［号外］テラバイト級全件データを数秒で処理！ 新しいSSD版Amazon Redshiftインスタンスは“衝撃の速さ” 2014年1月24日にAmazon Redshift の新しいSSDインスタンスタイプがリリースされました。 AWS発表のブログ記事 【AWS発表】Amazon Redshiftにさらに高速で費用対効果の高いSSDベースの新しいノードが追加 リリース後すぐにそれぞれAmazon Redshiftが利用可能なリージョンで使えるようになったので、さっそくFlyDataチームでもこの新しいインスタンスタイプを試してみました。以前、Amazon Redshiftが最初に公開された時に私たちはHadoop＋Hiveとのベンチマークを実行し公開したのですが、その時と同じ前提で今までのHDDバージョンとSSDバージ
Hadoopすらもかなわない!? Amazon Redshiftの破壊力をHapyrus 藤川氏が語る | gihyo.jp
Hadoopすらもかなわない!? Amazon Redshiftの破壊力をHapyrus 藤川氏が語る シリコンバレーで起業し、順調にビッグデータビジネスを展開している日本人ベンチャー企業といえば、Hadoop Conference Japan 2013 Winterでも話題となったTreasure Dataがその筆頭に挙げられます。 ですが、Treasure Dataとほぼ同じ時期に西海岸でビジネスをローンチし、現在、国内外の投資家たちから高い注目をあつめるビッグデータベンチャー、それも日本人技術者が創業者である企業が実はもう1社存在します。それが藤川幸一氏率いるHapyrusです。今回、来日中の藤川氏に直接、Hapyrusが現在最も注力するAmazon Redshiftに関するビジネスを中心にお話を伺いました。 藤川幸一氏 Redshiftへのデータアップロードを事業の中核に ──H
第1回 Amazon Redshiftとは［前編］ | gihyo.jp
Amazon Web Services（AWS）は次々と新しいサービスを世の中に出して、クラウド・コンピューティングの可能性を広げていっています。そのAWSから登場した最新のサービスであるAmazon Redshiftは、そのパフォーマンスや驚異的な低コストのため、発表当時から大変な反響を呼んできました。 この連載では、 Redshiftの概要からその利用方法まで、主にあまりデータウェアハウスを利用した経験がないWeb開発エンジニアなど向けに、このビッグデータ向けクラウド・データウェアハウス製品であるAmazon Redshiftの解説をして行きたいと思います。 まずは、そもそもAmazon Redshiftとは何なのか、その概要から説明します。 Amazon Redshiftはビッグデータ時代のクラウド・データウェアハウス 2012年11月、AWSにとって初めての世界的なユーザカンファレ
これからAmazon Redshiftを始める技術者が注意すべき１１つのポイント ｜ DevelopersIO
更新版がこちらにありますので、こちらもぜひご覧ください。 これからAmazon Redshiftを始める技術者が注意すべき２２つのポイント Amazon Redshiftを使った実案件を経験してこれは注意したほうがいいなというポイントをまとめました。自分が経験した範囲で書いているので多少偏っているかもしれませんが、参考になれば幸いです。データウェアハウスって何？という方は以前入門記事を書きましたのでこちらの記事をご覧ください。 気軽に始めてみよう！クラウド時代のデータウェアハウス超入門 注意事項一覧 PostgreSQLと違う点に注意！ １件ずつINSERTするととても遅いので注意！ 主キー制約、一意制約、外部キー制約は違反してもエラーにならないので注意！ COPYコマンドは全件INSERTなので注意！ CSVでアップロードする場合の注意点！ サポートしているデータ型に注意！ エンコーディ
MPP on Hadoop, Redshift, BigQuery - Go ahead!
Twitterで「早く今流行のMPPの大まかな使い方の違い書けよ！」というプレッシャーが半端ないのでてきとうに書きます．この記事は俺の経験と勉強会などでユーザから聞いた話をもとに書いているので，すべてが俺の経験ではありません(特にBigQuery)．各社のSAの人とかに聞けば，もっと良いアプローチとか詳細を教えてくれるかもしれません． オンプレミスの商用MPPは使ったことないのでノーコメントです． MPP on HadoopでPrestoがメインなのは今一番使っているからで，Impalaなど他のMPP on Hadoop的なものも似たような感じかなと思っています． もちろん実装の違いなどがあるので，その辺は適宜自分で補間してください． 前提 アプリケーションを開発していて，そのための解析基盤を一から作る． 簡単なまとめ データを貯める所が作れるのであれば，そこに直接クエリを投げられるPre
無印良品の顧客動向をディープに探るRedshiftとトレジャーデータ (1/2) | ASCII.jp
「無印良品」を展開する良品計画は、実店舗と無印良品ネットストアの統合を目指した会員制サービス「MUJI passport」を昨年から展開している。両者の十億件におよぶデータ解析を実現するべく、良品計画では2つのクラウド型ビッグデータ解析ツールを使い分けている。 2つのクラウド型サービスでデータ解析を行なう 衣料品や家具、雑貨、日用品、食品などのオリジナル商品を販売する「無印良品」。自然の素材を活かし、生活になじむシンプルさを持った商品は、多くのファンを抱えている。無印良品の店舗は国内外ですでに640店舗に上っており、特に中国においては2013年度末に100店舗体制となっている。 このように「良品」へのあくなきこだわりと積極的なグローバル展開を続ける同社は、2013年に導入した新しい会員サービス「MUJI passport（ムジパスポート）」と無印良品ネットストアにおいて、数十億件におよぶビ
Amazon Redshift（高速、シンプル、費用対効果の高いデータウェアハウス）| AWS
何万ものお客様が Amazon Redshift を毎日使用して、データ分析ワークロードを最新化し、ビジネスに役立つインサイトを提供しています。Amazon Redshift は、フルマネージド型で AI を活用した超並列処理 (MPP) アーキテクチャにより、ビジネス上の意思決定を迅速かつコスト効率よく行えます。AWS のゼロ ETL アプローチは、すべてのデータを統合して、強力な分析、ほぼリアルタイムのユースケース、AI/ML アプリケーションを実現します。最先端のセキュリティ機能ときめ細かなガバナンスに支えられて、組織、AWS リージョン、さらにはサードパーティのデータプロバイダー内および組織間で、データを簡単かつ安全に共有および共同編集できます。
［速報］Amazonクラウド、新サービス「Redshift」発表。データウェアハウスの価格破壊へ
Amazonクラウドを運営する米Amazon Web Services（AWS）は初めての大型カンファレンス「re:Invent」をラスベガスで開催。初日の基調講演で、クラウド上でデータウェアハウスを提供する新サービス「Redshift」を発表しました。 基調講演では企業向けにクラウドの有効性を説くことに焦点が当てられ、そのハイライトがこのRedshiftの発表でした。Redshiftの発表はAWSにとって、企業向けクラウドサービスを充実させる点で非常に大きな一歩だといえます。 従来のデータウェアハウスは高価で複雑 Amazon Web Services、シニアバイスプレジデント Andy Jassy氏。 既存のデータウェアハウスは、高価な上に複雑だという問題を抱えている。ガートナーの調査によると、平均でデータウェアハウスあたり3人から4人のアドミニストレーターがいるという。 この状況に対
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