AWS再入門 Amazon Redshift編 | DevelopersIO
はじめに 当エントリはDevelopers.IOで弊社AWSチームによる2015年アドベントカレンダー 『AWS サービス別 再入門アドベントカレンダー 2015』の4日目のエントリです。 昨日3日目のエントリは清水の『Amazon CloudFront 』でした。 このアドベントカレンダーの企画は、普段AWSサービスについて最新のネタ・深い/細かいテーマを主に書き連ねてきたメンバーの手によって、今一度初心に返って、基本的な部分を見つめ直してみよう、解説してみようというコンセプトが含まれています。 本日4日目のテーマは『Amazon Redshift』です。 Amazon Redshift（クラウドデータウェアハウスソリューション） | アマゾン ウェブ サービス（AWS 日本語） 目次 サービスの基本的な説明 高速且つフルマネージドなデータウェアハウス(DWH:Data Ware Hou
アクセス解析を始める前に知っておきたいS3→BigQueryのこと。 - Qiita
この記事について 株式会社うるるでは、2014年からTreasure DataとAWS S3に運営サービスのアクセスログを流し込んでいます。今回はアクセスログをS3からBigQueryに流し込み、サービス退会者の動向を探ってみました。 BigQueryを採用した理由 BigQueryとはGoogleが提供するビッグデータのストレージサービスです。RDBMSのような体裁を持っているため、クエリを発行してログを検索することが可能です。 Googleの虎の子「BigQuery」をFluentdユーザーが使わない理由がなくなった理由 #gcpja - Qiita アクセスログを外部サービスに流し込むとき、既にFluentdを利用するのがディファクトスタンダード。Fluentdのbigqueryプラグインを使えば、オンタイムでBigQueryにアクセスログを流し込む事ができます。 fluent-pl
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