neue cc - LINQPad Driver + LINQ to BigQueryによるBigQueryデスクトップGUIクライアント
Happy signed！何かというと、長らく署名の付いていなかったGoogle APIの.NET SDKに署名が付いたのです！署名が付くと何ができるかというと、LINQPadのDriver(プラグイン)が作れます。LINQPadのDriverは署名なしだと起動できないので……。正直、私ももはや署名とか全然重視してないし100億年前の化石概念の負の異物だろ、ぐらいに思ってなくもないのですが、さすがに、LINQPad Driverを作れない、という事態には随分と嘆いたものでした。が、やっと作ることが出来て感無量。そして、実際動かしてみると相当便利ですね。これがやりたかったんですよ、これがー。 LINQ to BigQueryのLINQPad Driverが可能にする範囲は、 サイドバーでのスキーマのツリー表示 thisを読み込んでいるConnectionで認証済みのBigQueryConte
なぜ私たちはSumo Logicを捨ててBigQueryを選んだのか - tech.guitarrapc.cóm
ログ分析サービスはアプリケーションのインフラであり、サービス開発/運用の中で重要な位置を占めます。グラニでは、今年に入って利用しているログ分析サービスを、 Sumo Logic から Google BigQuery に完全移行しました、 本記事は、グラニで議論された「ログ分析サービスとしての SumoLogic と BigQuery」のまとめを推敲、転載したものです。これからログ分析サービスを検討される方々にとって、議論の内容が少しでも参考になることを願い公開します。 アジェンダ まずは文脈を整えるためにアジェンダから。 アジェンダ 日常的なアプリケーション監視フロー APM として盤石な New Relic ログ分析サービスによるアドホックなログ分析 ログ分析サービスに求めること Sumo Logic の利用と課題 Sumo Logic の利点 Sumo Logicで発生した課題 ログ収
neue cc - LINQ to BigQuery - C#による型付きDSLとLINQPadによるDumpと可視化
と、いうものを作りました。BigQueryはGoogleのビッグデータサービスで、最近非常に脚光を浴びていて、何度もほってんとりやTwitterに上がってきたりしてますね。詳細はGoogle BigQuery の話とか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あたりがいいかな、超でかいデータをGoogleパワーで数千台のサーバー並べてフルスキャンするから、超速くて最強ね、という話。で、実際凄い。超凄い。しかも嬉しいのが手間いらずなところで、最初Amazon RedShiftを検討して試していたのですが、列圧縮エンコードとか考えるのすっごく大変だし、容量やパワーもインスタンスタイプと睨めっこする必要がある。それがBigQueryだと容量は格安だから大量に格納できる、チューニング設定もなし、この手軽さ！おまけにウェブインターフェイスが中々優れ
BigQueryにTwitterのタイムラインを入れる [Ruby]
Twitter のタイムラインを保存しておくとなにかと便利なので、色々と保存形式を変えながら 4 年くらい記録し続けている。ツイートの保存が便利すぎるので、ツイセーブというサービス化までした。かつてはテキストで、MongoDB や MySQL とか Groonga とかいろいろやってきた。どれも問題ないんだけど、増え続けるログデータを保存する場所として考えると BigQuery が現代にマッチしてるようなのでそちらに移行した。 BigQuery に TL を保存するとできること TL の全てのデータをフルスキャンできる。これはかなり便利で、今回このブログ記事を書くにあたっても ‘BigQuery’ を TL から検索すれば、信頼できるフォローイングの人々の声を見ることができた。これにより「某 CA 社では 5000 台の MongoDB クラスタで BigQuery に対抗している」という
![BigQueryにTwitterのタイムラインを入れる [Ruby]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/eb99bf7e3074ef0fe5df0ca25a644e696c62ad78/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fs3-ap-northeast-1.amazonaws.com%2Fkksg%2Fblog%2F53b4ac19c38aa5513f47ea75.png)
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
「BigQueryは120億行を5秒でフルスキャン可能」は本当か？ 先日、kaheiさんがGoogle BigQuery（Googleクラウドの大規模クエリサービス）について、こんなエントリを書いていた。 とにかくパフォーマンスがすごい。（Fluentd Meetupでの）プレゼン中のデモで、ディスクに収められた5億件のデータをSQLでフルスキャンするのに3秒しかかからない。9億件のデータを正規表現を含んだSQLでスキャンしても、7秒で終わる（これ、記憶がちょっとあいまい。もう少しかかったかも）。これには驚いた。佐藤さんがGoogleに入社して一番驚いた技術が、一般公開される前のBigQueryだったと言っていたが、その気持ちはわかる。 From Fluentd Meetupに行ってきました これを読んだ時、BigQueryの検索スピードについてちょっと補足したくなった。確かにFluent
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