PythonとGoogle Cloudを使って年間70万球の野球データをいい感じに可視化・分析するダッシュボードを作った - Lean Baseball
日本で言えば同じ学年のレジェンド, アルバート・プホルスが通算700号本塁打を打って驚いている人です. ここ最近, （休んでいる間のリハビリがてら*1）PyCon JP 2022の準備および, 来年以降のMLBを楽しく見るために野球データ基盤（ちなみにメジャーリーグです）を作っていたのですが, それがいい感じに完成しました. アプリとデータ基盤をどのように作ったのか どのような処理, どのようなユースケースで動かしているのか これらをどのようなアーキテクチャで実現したのか 以上の内容をこのエントリーに書き残したいと思います. なおこのエントリーは, PyCon JP 2022のトーク「Python使いのためのスポーツデータ解析のきほん - PySparkとメジャーリーグデータを添えて（2022/10/15 16:00-16:30）」の予告編でもあります. なので, 後日のトークをお楽しみに
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フィードバックを送信 サービスを開発する コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 このページでは、Cloud Run サービスの開発を始める前に知っておくべきことを説明します。 コードの必要条件 サービスを開発する場合、次の要件を満たす必要があります。 サービスはリクエストをリッスンする必要があります。リクエストの送信に使われるポートを構成できます。Cloud Run インスタンス内では、リクエスト送信先ポートが PORT 環境変数の値に常に反映されます。この PORT 環境変数が存在するかどうかをコードで検査してください。存在する場合は、移植性が最大になるようそのポートでリッスンするのが適切です。 サービスはステートレスである必要があります。永続的なローカル状態に依存することはできません。 サービスがリクエスト処理の範囲外のバックグラウンド アク
Cloud RunへのアクセスにIP制限をかける
Cloud Runにアプリをデプロイ なんでもいいけど今回はNuxtアプリをデプロイする。 適当にNuxtアプリを作る Dockerfile作成 Cloud Build を利用してContainer registryに格納しておく gcloud builds submit --tag gcr.io/[PROJECT-NAME]/[APP-NAME]:[TAG] ./. Cloud Runにデプロイする gcloud run deploy --image=gcr.io/[PROJECT-NAME]/[APP-NAME]:[TAG] --platform managed --port 3000 参考 FROM node:14 WORKDIR /src COPY . ./ RUN npm install typescript RUN npm install EXPOSE 8080 ENV HOS
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