BigQuery におけるコスト最適化の ベスト プラクティス | Google Cloud 公式ブログ
※この投稿は米国時間 2019 年 9 月 25 日に Cloud Blog に 投稿されたものの抄訳です。 あらゆる業務のデータが各所に分散する今日の状況において、データ ウェアハウスの運営、管理は厄介で手間のかかる作業となりがちです。こうしたデータの急激な増加に対応してシステムをスケーリングし、日々の運用を維持することは、これまでになく大きな課題となっています。課題はそれだけではありません。データ ウェアハウスをアップグレードするときにダウンタイムをできるだけ短くする、ML や AI に向けた取り組みを支えてビジネスニーズに応えるなどの必要にも迫られています。Google Cloud のサーバーレス、エンタープライズ向けデータ ウェアハウスである BigQuery は、インフラ管理に手間を取られず分析作業に集中できるという点が評価され、数々の企業に導入されています。 BigQuery
ウチの監視システムの変遷について書く | Ore no homepage
今、リアルタイムでは休暇中でフランクフルト経由ベルリン行きの飛行機の中にいる。暇すぎる。うちの会社、ってかトレタの監視系の変遷について書く。でも絵を描く気力はないので文字のみ。 今の状況です ルフトハンザは日本線は軽食の時間に ONIGIRI が出てくるので結構好きな航空会社です。休暇中なのにラップトップ持ってくのはプロ社畜の証。まあ今会社で裏側見てるのが俺しかいないので、エエ…。しかし世の中ホント便利に便利になってる。空の上でもインターネットができる。言い方を変えると空の上でもアラートが届くっていう…。飛行機の中は暇すぎるけどさすがに仕事はしたくないね。というかこの旅行中は仕事を忘れたい。 2014/10以前 俺が入社する前。 コア機能：Engineyard(OS: gentoo)。 プロセス異常監視、閾値監視など：monit エラートラッキング、レスポンスタイム、SQL：NewReli
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Jupyter(Python)とBigQueryによるデータ分析基盤のDevOps #pyconjp // Speaker Deck
BigQuery が Google Drive と統合
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PyConJPで「アドネットワークのデータ解析チームを支える技術」という発表をしました
