Google Cloudのサーバレスなサービスでデータ基盤を作った話.
Cloud RunとCloud PubSubでサーバレスなデータ基盤2024 with Terraform / Cloud Run and PubSub with Terraform
Google Cloudのサーバレスなサービスでデータ基盤を作った話.
バクラクのデータドリブンな事業運営・爆速開発を支えるデータ分析基盤のこれまで・現在・これから
【LayerX／プレイド／マネーフォワード】データマネジメントの勘所－マルチプロダクトSaaSを支えるデータ戦略の重要性－ https://techplay.jp/event/908124 動画 ＜あとでURL貼る＞
[GCP]Log AnalyticsとLooker StudioでBigQueryのクエリコストをユーザー別に見える化する - Qiita
[GCP]Log AnalyticsとLooker StudioでBigQueryのクエリコストをユーザー別に見える化するBigQueryLogAnalyticsGoogleCloudLookerStudio 先々月～先月（2022年9, 10月）頃、Cloud LoggingシリーズにLog Analyticsの公開プレビュー版が利用可能になったので、使ってみつつ、Looker Studio（旧Google Data Portal）でBigQueryのクエリコストをユーザー別に見える化するところまで実施してみたので、覚書きを残しておきます。 ※本記事は、2022年11月1日に執筆しました。 用語解説 Log AnalyticsとLooker Studioについて、簡単に解説しておきます。 Log Analytics Cloud Loggingシリーズの機能セットのひとつで、BigQuer
![[GCP]Log AnalyticsとLooker StudioでBigQueryのクエリコストをユーザー別に見える化する - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/26429e0f4e6506e9a138dfca3fb1b625e59fa545/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTcxNiZ0eHQ9JTQwQ19IRVJPJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzImdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz01M2I4YzAxNWZhODNkYjA1ZjA0NTA1ZjYyM2MyMGZlNQ%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D8ed796666e6a007091ac599b347f8e23)
[レポート]みんなの考えた最強のデータアーキテクチャ #datatechjp | DevelopersIO
さがらです。 11月8日20時～22時に、datatech-jp(データエンジニアリング関係のコミュニティ)主催でみんなの考えた最強のデータアーキテクチャというイベントが開催されました。 本記事はこのイベントのレポートブログとなります。 イベント概要 ※connpassより引用 datatech-jpで集ったデータエンジニアが、それぞれみんなの考えた最強のデータアーキテクチャを紹介し合うという夢のような企画が実現しました！ たくさんの新しいプロダクトが群雄割拠する現在、モダンデータスタックなどという言葉も登場しています。 今こそ、どんなプロダクトを選び、どのようなデータ基盤を作れば、効率的にやりたいことが実現できるのか。 5人の猛者からおすすめの構成をご紹介いただきながら、参加者のみなさんとも一緒に考えていく時間としたいと思います。 おまけ：当イベントの応募者数 このイベントですが、なんと
![[レポート]みんなの考えた最強のデータアーキテクチャ #datatechjp | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9f9486832be1a42a11ac2d244e8c51de11a34ab7/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2022%2F11%2F2022-11-08_19h35_04.jpg)
Private Presentation
Private content!This content has been marked as private by the uploader.
KPI に関わる数値の集計処理を Cloud Dataflow に置き換えている話 | メルカリエンジニアリング
メルカリのバックエンドを支える SRE(Site Reliability Engineering) チームに最近加わりました @syu_cream です。 本記事では KPI に関わる数値を計算してレポートを生成する集計システムの刷新に取り組んでいる話を紹介します。 現在は刷新の途中であり、集計項目ベースでいうと 1/3 ほどの実装が済み、現行システムと刷新後のシステムの一部を並行稼動させている状態です。 背景 メルカリではアプリケーションのログファイルやデータベースから、 DAU(Daily Active Users) などの KPI に関する様々な数値を集計するためのシステムを稼働させています。 この集計システムは毎日 Slack やメールにて KPI のサマリーレポートを送信し、全社員が数値を閲覧し、日々プロダクトの傾向を意識することを可能にしています。 集計システムの動作イメージは
日経電子版を支える基盤API
複数プロダクトの技術改善・クラウド移行に向き合うチームのフレキシブルなペア・モブプログラミングの実践 / Flexible Pair Programming And Mob Programming
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
20180729 Preferred Networksの機械学習クラスタを支える技術
