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Treasure Dataを支える(中の人に必要な)技術 - myui's memo
Treasure Data（以下、TD）に入社して早2週間が経ちました。 入社してから、平成14年度IPA未踏ユース第1期で同期でスーパークリエイタであった西田さんがTDで働いているのを知りました。MapReduceやHadoopが登場した頃、「Googleを支える技術」という技術書*1でお世話になったのですが、いつの間にかTreasure Dataを支える人になっていたんですね*2。 Googleを支える技術 ?巨大システムの内側の世界 (WEB+DB PRESSプラスシリーズ) 作者: 西田圭介出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2008/03/28メディア: 単行本（ソフトカバー）購入: 47人 クリック: 1,166回この商品を含むブログ (374件) を見る TDではおかげさまで結構なペースでお客さんが増えていて事業規模拡大に備えて幅広い職種で人材募集中です。今回はTDのバッ
Treasure Dataに入社しました - かみぽわーる
近況などをブログに書いたことはなかったんですが、4月からTreasure Dataで働くことになりました。 3月に新しい仕事を探してたタイミングでちょうど声をかけてもらって、他に誘ってくれてるところもあっていろいろ考えたんですけど、今まで自分がやってたWeb屋さんとは結構ちがう専門的なプロダクトが面白そうだったこと、話してみてエンジニアリング上の解決したい課題についてすごく具体的にいろいろ話してくれたので、畑違いな気もするけどやれることは結構ありそうだなとイメージできたので入社することにしました。 あとは声をかけてくれるのが2週間遅かったら他のところに決めちゃってたので、お互いのタイミングが合ってたことで自分が想像していなかった選択肢が生まれたことにも面白さを感じて、まあこれも自分の中のひとつのチャレンジだと思って返事をしたという感じです。 HadoopもFluentdもよく分からんしSl
CDP（カスタマーデータプラットフォーム）のトレジャーデータ - 散らばった顧客データをひとつにまとめる。 - Treasure Data
散らばった顧客データをひとつにまとめる あらゆるビジネスの中心に一貫性のある顧客体験を トレジャーデータのCustomer Data Cloudは、マーケティング、カスタマーサポート、営業活動から業務部門にいたる企業内の各部門の連携を実現します。
Treasure Dataに入社しました - myui's memo
3/31付けで4月から国立研究開発法人になった産業技術総合研究所を退職致しまして、4/1からTreasure Dataに入社しました。第一号のResearch Engineerとして東京オフィスで働きます。 CTOの太田さんから2013年頃に一度お誘いを受けておりましたが、2014年になってまた声を掛けて頂き、2年越しでの入社となりました。 なんでTreasure Data？ 現在のTreasure Dataでは、毎秒45万レコード、4,000億レコード/日ものデータが投入されていて、Hiveで処理されるデータ量も3+ペタバイト/日と急速な発展をとげております。研究でもこの規模のデータ量を扱うことはGoogleやFacebook等の一部の研究者を除いてはありませんから、非常に挑戦的な課題に取り組める環境であることにDB研究者として第一に魅力を感じました。優秀なエンジニアが集まっていて刺激的
あのジェリー・ヤンも出資! 話題のベンチャーTreasure Dataがめざすのは"ビッグデータをシンプルに"─Hadoop Conference Japan 2013 Winterレポート（3） | gihyo.jp
シリコンバレーの投資家からも一目置かれるTreasure Dataの成長を支えているその技術力と経営理念について、Treasure DataのCTOである太田一樹氏が基調講演で語ったその内容をレポートします。 Feature Creepではなく“ナタ”を作る 太田氏をはじめとするTreasure Dataの創業メンバーはいずれもHadoopやmemcached、MongoDBなど、現在のビッグデータブームを支えるオープンソース技術の開発に学生時代から関わっていました。これらのオープンソースプロダクト、とくにHadoopに触れる経験が長かったことが、Treasure Data設立の大きなきっかけになっています。 「Hadoopの登場はこれまで使いづらいだけの存在だった分散システムの世界を大きく変えた。一方で、ユーザ企業がHadoopをデプロイし、運用をはじめても、結局はメンテナンスが大変にな
Fluentd に Treasure Data がコミットする理由 | Post Moratorium
Fluentd に Treasure Data がコミットする理由 @frsyukiが2011/7/19日に初めて Fluentd をgithubにpushして以来、約3年になります。 最近、色んな人にこんな質問を受けます。何故 Treasure Data は Fluentd の開発者/マーケターをフルタイムで持っているのか？なぜOSSなのか？競合もそのメリットを享受でき、実際にFluentdの上でビジネスを行っているスタートアップも数社いる、TDだけがリソースを前だしして不利にならないのか？ 一言で答えるなら、トレジャーデータではもっと大きな思想/哲学を持ってFluentdを開発しています。 トレジャーデータを創業した当初、クラウドを使用してデータを処理するというのは、あまり一般的では有りませんでした。また、そもそもデータ、特にログデータなど従来では捨てられていたものを解析するという事に
Treasure Data Service はどのようなケースに向いているか？ - トレジャーデータ（Treasure Data）ブログ
*トレジャーデータはデータ収集、保存、分析のためのエンドツーエンドでサポートされたクラウドサービスです。 前回は Treasure Data Service が生データストレージにあげられているという前提（つまりTreasure Data Service を利用している前提）で，それとBIなどのフロントエンドをシームレスに繋ぐための中間データベースはどれが良いか，という観点でお話しました。そして TQAがどのようなものかを理解し，Redshiftとは立つレイヤーが違うことをわかって頂く事が目的でした。 Treasure Data Service はどのようなケースに向いているか？ ここでは視点を変えて，現在保持しているデータの性質を考慮した上で，どのサービス（データベース）を活用したらよいかを考えます。 上図は現在それぞれの企業が持っているデータに対して， データサイズ スキーマ変更可能性
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
stdout-hook と LTSV #fluentdcasual - naoyaのはてなダイアリー
Fluentd Casual Talks #2 に行ってきました。 のっけから @just_do_neet さんが「1TB強/dayのログを毎日裁いている」とか、「バッファ溢れとかで1TBのログから1件でもデータロスしようものなら障害」とか恐ろしいことをさらっとのたまっていて全然カジュアルじゃない! と焦りましたが、面白かったです。 それぞれのプレゼンのレポートはどなたかがいずれまとめてくれるでしょう。主催者の @tagomoris さんから、ブログ書くようにと指令が出ていたし。 stdout-hook どれも良かったのですが、@repeatedly さんの stdout-hook が面白かったので反応。 https://github.com/treasure-data/stdout-hook アプリケーションログを fluentd や Treasure Data に送りたい、けどアプリケ
AWS 導入事例：株式会社 あきんどスシロー | AWS
AWS なら 必要なときに必要な分だけ自動で拡張できますし、新しいシステムも小さく始めて徐々に大きくすることも容易です。これでインフラコストを最適化することができました。 調達のためにハードウェアの比較をする時間などは、本当にもったいないと思います。さらにシステムの冗長性まで考えれば AWS のメリットはかなり大きなものがあります。 あきんどスシローは、「うまいすしを、腹一杯。うまいすしで、心も一杯。」を企業理念に、回転寿司企業の売上高ランキングで 6 年連続日本一を達成しています。創業当時の「より多くの人に美味しいすしを食べてもらいたい」との願いは、国内 451 店舗、社員数約 4 万人（パート、アルバイトを含む）という大きな規模に成長した現在でも、魚の仕入れやネタの鮮度管理を徹底し、手間をかけた店内調理にこだわりながら、新鮮でうまいすしを安価で提供する挑戦が続けられています。 また、2
数百億件のデータを30秒で解析――クラウド型DWH「Treasure Data」に新サービス
クラウド型のデータウェアハウス（DWH）サービス「Treasure Data Service」を手掛けるトレジャーデータは12月9日、クエリの実行速度を従来比で10～50倍に高速化するというオプションサービス「Treasure Query Accelerator」の提供を始めた。 Treasure Data Serviceは、ユーザー企業が持つ大量のセンサーデータや購買取り引きデータ、Web閲覧データ、アプリケーションログデータなどをクラウド上に蓄積し、分析可能な形に整理して提供するサービス。有償版は月額3000ドルからのサブスクリプション制で利用でき、ビッグデータ活用基盤の構築・運用にかかる時間やコストを低減するとしている。 新サービスは、アドホックデータ解析向けに新たに構築したクエリエンジンを提供し、従来のバッチ型エンジンと比べてクエリ実行速度を高速化するもの。太田一樹CTOによれば、
グリー技術者が聞いた、fluentdの新機能とTreasure Data古橋氏の野心
fluentdのほかにもバイナリシリアライゼーションフォーマット「MessagePack」の開発などで知られる古橋氏だが、学生時代からその技術力の高さには定評があり、注目され続けてきたスーパーエンジニアでもある。 今回、fluentdのユーザーでもあり、古橋氏とは旧知の仲でもあるグリー 開発本部 リーダーの森田想平氏がインタビュアーとなり、fluentdにまつわるトピックや、トレジャーデータでの開発、オープンソースへの想いなどを訊いている。本稿では、その模様をお伝えしながら、“エンジニア・古橋貞之”の魅力に迫ってみたい。 fluentd v11の注目ポイント 森田 まずは、グリーでも大変お世話になっているfluentdについて、いろいろ聞かせてください。開発中の新バージョン（v11）では、かなり大きな変更や機能追加があると伺っていますが、注目ポイントをいくつか教えてもらえますか。 フィルタ
Treasure Dataのサービスはクラウド上でどう構築されているのか（前編）～July Tech Festa 2013
Treasure Dataのサービスはクラウド上でどう構築されているのか（前編）～July Tech Festa 2013 Treasure Dataといえば、日本人がシリコンバレーで創業したベンチャーとして知られている企業。そのシニアソフトウェアエンジニア中川真宏氏が、7月14日に行われたJuly Tech Festa 2013の基調講演で、同社がクラウド上で構築したサービスについてそのアーキテクチャを中心に解説を行っています。 注目されているクラウドサービスがどのような仕組みになっており、それはどのような考え方で作られているのか。クラウドでシステム構築を考えている多くのエンジニアの参考になるはずです。講演の内容をダイジェストで紹介します。 Treasure Dataのクラウド戦略 Treasure Data, Inc。シニアソフトウェアエンジニア 中川真宏氏。 スタートアップなこともあ
Treasure Dataのサービスはクラウド上でどう構築されているのか（後編）～July Tech Festa 2013
Treasure Dataのサービスはクラウド上でどう構築されているのか（後編）～July Tech Festa 2013 Treasure Dataといえば、日本人がシリコンバレーで創業したベンチャーとして知られている企業。そのシニアソフトウェアエンジニア中川真宏氏が、7月14日に行われたJuly Tech Festa 2013の基調講演で、同社がクラウド上で構築したサービスについてそのアーキテクチャを中心に解説を行っています。 この記事は「Treasure Dataのサービスはクラウド上でどう構築されているのか（前編）～Japan Tech Festa 2013」の続きです。 データを解析する「Plazma」の仕組み データを解析するところでは「Plazma」と呼ぶ、Hadoopのエコシステムとカラムストアなどを組み合わせたものを用いています。
“シリコンバレーの技術者集団”ではトレジャーデータを見誤る (1/5)
シリコンバレーの日本人ベンチャーとして注目度の高いトレジャーデータのCTOである太田一樹氏とのインタビューが実現した。CEO芳川裕誠氏の家のベランダと熱海の温泉で始まった会社の起業物語やサービスのポイントなどを聞いた1時間のインタビューをほぼ加工なしで掲載する。 Hadoopのポテンシャルを感じ始めたときに声をかけてもらった TECH.ASCII.jp 大谷（以下、TECH 大谷）：太田さんというと、Hadoopの人というイメージがありますが、そもそものバックグラウンドを教えてください。 トレジャーデータ 太田氏（以下、TD 太田）：はい。もともと私のバックグラウンドはHPC（High Performance Computing）のエリアで、19歳くらいからあまり学校にも行かず（笑）、プリファードインフラストラクチャという会社のCTOをやらせていただきました。あと、米オレゴンの国立研究所で
Treasure Data, Inc. | Finding Gems in Your Big Data
The AI-powered CDP for the world’s largest companies. Recognized as a Leader by Gartner. Gartner® names Treasure Data a Leader in the 2024 Magic Quadrant™ for Customer Data Platforms. Get Magic QuadrantGet Critical Capabilities Treasure Data empowers the world’s largest and most innovative companies to drive connected customer experiences that increase revenue and reduce costs. Built on a big data
Treasure Data - naoyaのはてなダイアリー
少し前にログの話を書いた http://d.hatena.ne.jp/naoya/20130219/1361262854 ときに、Treasure Data については後日にもう少し詳細に書くと言ったので書くとしよう。 近頃 Treasure Data (以下、時折 TD) という名前をちらほら聞いたことがある人は多いのではないかと思います。「ビッグデータのクラウドサービスである」とか「日本人が創業したシリコンバレーのベンチャー」、あるいは Yahoo! 創業者の Jerry Yang が投資したとか、Fluentd と何か関係があるといった文脈などなど。 けど、具体的に Treasure Data がどういうサービスで、どういう機能を持っていて、どんな場面で利用されるものなのかはまだあまり良く知られていないかもしれない･･･ようにも見える。今日はその辺から少し紹介していこうかなと思う。
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