DevOpsの"優秀な実践組織"は何が違うのか
今日では、あらゆる企業が自社のソフトウェア調達サイクルにDevOpsの考え方を取り込もうとしているように見受けられる。そのようななか、先んじている企業は同業他社に比べると指数関数的に高いパフォーマンスを実現しているという。 これがDORAとGoogle Cloudが発表した調査レポート「Accelerate State of DevOps 2019」（DevOpsの実践状況を加速させる--2019年版）の結論だ。このレポートでは20％の企業を「優秀な実践組織」、すなわちDevOpsによって素晴らしい成果を目に見えるかたちで達成している企業と位置付けている。Nicole Forsgren氏率いるチームによって執筆されたこのレポートは、6年間に及ぶ調査と、世界中の3万1000人以上のプロフェッショナルからのデータに基づいている。 Forsgren氏のチームはこの調査において、優秀な実践組織では
AWS Well-Architected Toolが日本語をサポートしました(東京リージョンでご利用いただけます) | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ AWS Well-Architected Toolが日本語をサポートしました(東京リージョンでご利用いただけます) 私たちが、2015年に発表したAWS Well-Architected フレームワークは、クラウドにおけるシステム設計・構築・運用において、設計原則と「運用の優秀性」「セキュリティ」「信頼性」「パフォーマンス効率」「コストの最適化」の5つの柱を使用して、ガイダンスとベストプラクティスを提供するものです。 さらに2018年にはAWS Well-Architected Toolをリリースし、お客様のワークロードがAWSアーキテクチャの最新ベストプラクティスに則っているか、どのようなギャップがあって、どのようなリスクや改善点があるかを自分自身でご確認いただけるようになりました。このツールは昨年のリリース以降、すでに世界中で何万ものワー
AWS Data Wranglerを使って、簡単にETL処理を実現する | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ AWS Data Wranglerを使って、簡単にETL処理を実現する 2019年9月、Github上にAWS Data Wrangler(以下、Data Wrangler)が公開されました。Data Wranglerは、各種AWSサービスからデータを取得して、コーディングをサポートしてくれるPythonのモジュールです。 現在、Pythonを用いて、Amazon Athena(以下、Athena)やAmazon Redshift(以下、Redshift)からデータを取得して、ETL処理を行う際、PyAthenaやboto3、Pandasなどを利用して行うことが多いかと思います。その際、本来実施したいETLのコーディングまでに、接続設定を書いたり、各種コーディングが必要でした。Data Wraglerを利用することで、AthenaやAmazo
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