米Treasure Data、SBIインベストメントや産業革新機構などから2500万ドルを調達
ビッグデータ分析のクラウドサービスを提供する米Treasure Dataは2016年11月7日（米国時間）、SBIインベストメントや産業革新機構などから2500万ドルの資金を調達したと発表した。会社設立以降では3回目（シリーズC）の資金調達で、これまでの調達総額は合計5400万ドルに達する。 Treasure Dataは2011年に、芳川裕誠氏、太田一樹氏、古橋貞之氏の3氏が米マウンテンビューで起業したスタートアップ（写真）。同社は今回の資金調達に合わせて、自社が提供するクラウドサービスを「Live Data Management Platform」と呼称し始めている。 Treasure Dataのサービスは当初、分散データ処理のオープンソースソフトウエア（OSS）である「Hadoop」と、自社で開発してOSSとして公開したデータ収集ソフトの「Fluentd」、自社開発のカラム型ストレージ
Workflow Hacks #1 - dots. Tokyo
Taro Saito gave a presentation on workflow tools and techniques. He discussed common workflow features like dependency management, scheduling, and error handling. Popular open-source workflow tools mentioned included Airflow, Luigi, Oozie, and Azkaban. Saito also covered dataflow engines that can translate processing programs into cluster computing programs using Spark, Flink, and other tools. He
ドリコムを支えるデータ分析基盤がTD+AWSに移行した話 - かにぱんのなく頃に
はじめに これは ドリコムAdventCalendar の7日目です 6日目は、keiichironaganoさんによる iTunes 使用許諾更新のとき一旦キャンセルしてほしい話 です 【その2】ドリコム Advent Calendar 2015 もあります 自己紹介 @ka_nipan 去年の ドリコムを支えるデータ分析基盤 に引き続き、今年もドリコムのデータ分析基盤を担当しています。 分析基盤をTreasure Dataに移行 オンプレ環境の Hadoop からTreasure Data に移行しました。 また、ジョブ管理ツールやBIツールといったサーバーもAmazon EC2 に移行しており、 徐々にオンプレ環境を離れつつあります。 背景 オンプレ環境で Hadoop を運用して3年も経つと考えなければならないのが HW の寿命です。 さてどうしようかとなった時に、ほぼ迷いなく外部
突撃！隣の開発環境 パート12【Treasure Data編】 in シリコンバレー | DevelopersIO
こんにちは！しんやです。今回はおおはしりきたけが書き連ねている人気シリーズ『突撃！隣の開発環境』に乗っかる形で私もこのシリーズエントリを書かせて頂きたいと思います。 突撃！隣の開発環境とは 技術事例やノウハウなどは、ブログや勉強会などで共有されることが多いと思います。しかし、各社の開発環境や開発体制などは意外と共有されていないこと多いと思います。ノウハウの流出になるかもしれませんが、それ以上に、より良い開発を目指している会社さん同士で情報交換を行い、良いチーム、良いプロダクトを作っていくという志の会社さんの為の情報共有のための企画になります。開発環境や開発体制なども技術領域によっても変わってくると思いますが、この突撃！隣のシリーズでは様々な会社さんのイケてるツールの使い方や、仕事が捗る開発体制についてインタビューを行っていく予定です。 Treasure Data社紹介 今回第12回目として
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Treasure Dataを支える(中の人に必要な)技術 - myui's memo
Treasure Data（以下、TD）に入社して早2週間が経ちました。 入社してから、平成14年度IPA未踏ユース第1期で同期でスーパークリエイタであった西田さんがTDで働いているのを知りました。MapReduceやHadoopが登場した頃、「Googleを支える技術」という技術書*1でお世話になったのですが、いつの間にかTreasure Dataを支える人になっていたんですね*2。 Googleを支える技術 ?巨大システムの内側の世界 (WEB+DB PRESSプラスシリーズ) 作者: 西田圭介出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2008/03/28メディア: 単行本（ソフトカバー）購入: 47人 クリック: 1,166回この商品を含むブログ (374件) を見る TDではおかげさまで結構なペースでお客さんが増えていて事業規模拡大に備えて幅広い職種で人材募集中です。今回はTDのバッ
Treasure Dataに入社しました - myui's memo
3/31付けで4月から国立研究開発法人になった産業技術総合研究所を退職致しまして、4/1からTreasure Dataに入社しました。第一号のResearch Engineerとして東京オフィスで働きます。 CTOの太田さんから2013年頃に一度お誘いを受けておりましたが、2014年になってまた声を掛けて頂き、2年越しでの入社となりました。 なんでTreasure Data？ 現在のTreasure Dataでは、毎秒45万レコード、4,000億レコード/日ものデータが投入されていて、Hiveで処理されるデータ量も3+ペタバイト/日と急速な発展をとげております。研究でもこの規模のデータ量を扱うことはGoogleやFacebook等の一部の研究者を除いてはありませんから、非常に挑戦的な課題に取り組める環境であることにDB研究者として第一に魅力を感じました。優秀なエンジニアが集まっていて刺激的
Treasure Dataが何の告知も無く突然価格を10倍に値上げした件について
日本人の有名な技術者たちが起業したとして話題のTreasure Data(トレジャーデータ)。最近日本市場に向けた販売強化をすると発表した。だが以前からずっと日本企業相手にビジネスやってきていたはずだ。過去にリクナビなどで広告記事も見た。なぜ今さら発表? と不思議に思っていたら、以前に比べて価格が大幅に値上がりしていることに気がついた。 現在の最低価格は2TB上限で月3000ドルだ(http://www.treasure-data.com/pricing/)。無料のメニューもあるが、1ヶ月に60クエリまでしか実行できないので、企業で使うなら事実上有料のメニューしか選択肢が無いと考えて良い。 だが実は、つい最近までTreasure Dataには月29ドル、月299ドルのメニューがあったのだ。Internet Archiveには4月11日時点の記録があった。これを見ると、500GB上限の月29
Treasure Data Service と Redshift のハイブリッドアーキテクチャ - トレジャーデータ（Treasure Data）ブログ
*トレジャーデータはデータ収集、保存、分析のためのエンドツーエンドでサポートされたクラウドサービスです。 Treasure Data Service はそれ自身がデータの収集から可視化までの一気通貫したサービスですが，他の様々なサービスと連携することによって各々の分析ニーズにマッチしたアーキテクチャを構成することができます。今回は Amazon Redshift とのハイブリッドアーキテクチャ等の具体的なケースを見て，視野を広めていきましょう。 バッチ処理 Treasure Data Service は標準ではHiveQLによってクラウドストレージに集計処理を実行することができるのですがこれはいわゆる「バッチ処理」という分類で，スケジューリングされたクエリが定時的にバックエンドで集計されるものです。 以前紹介したダッシュボード（上図）：MetricInsights などでは独立したウィジェ
Hive (SQL-style) Query Language | Treasure Data
{"serverDuration": 35, "requestCorrelationId": "b45a8231fbaabbfb"}
大規模データを確実にMySQL/Redshiftに入れる—Treasure Dataのクエリ結果書き出し機能の実装 - Qiita
こんにちは。古橋です。今日はいつものはてなブログから趣向を変えて、QiitaでTDアドベントカレンダー14日目の投稿です。 Hiveのクエリ結果をRDBに書き出したい MapReduceはメモリに収まりきらないデータをJOINしたり集計したりできる信頼性の高いアーキテクチャですが、どうしても1発のクエリを実行するのに時間がかかるので、人間がいじりながら使う可視化ツールに直接繋ぎ込むには向いていません。 そこで Prestoを使って集計する 方法もありますが、やはりMapReduceの方が向いているケースもあります。例えば、 Webサイトに一度は来てくれたのに、その後１週間アクセスのない人が、最後に見ていったページはどこだろう？ 過去にアイテムAを買った人が良く買っている別のアイテムは何だろう？ （バスケット分析のクエリ例） といった、巨大テーブル同士のJOINや自己結合が必要なケースは、や
Treasure Dataのサービスはクラウド上でどう構築されているのか（後編）～July Tech Festa 2013
Treasure Dataのサービスはクラウド上でどう構築されているのか（後編）～July Tech Festa 2013 Treasure Dataといえば、日本人がシリコンバレーで創業したベンチャーとして知られている企業。そのシニアソフトウェアエンジニア中川真宏氏が、7月14日に行われたJuly Tech Festa 2013の基調講演で、同社がクラウド上で構築したサービスについてそのアーキテクチャを中心に解説を行っています。 この記事は「Treasure Dataのサービスはクラウド上でどう構築されているのか（前編）～Japan Tech Festa 2013」の続きです。 データを解析する「Plazma」の仕組み データを解析するところでは「Plazma」と呼ぶ、Hadoopのエコシステムとカラムストアなどを組み合わせたものを用いています。
Treasure Dataのサービスはクラウド上でどう構築されているのか（前編）～July Tech Festa 2013
Treasure Dataのサービスはクラウド上でどう構築されているのか（前編）～July Tech Festa 2013 Treasure Dataといえば、日本人がシリコンバレーで創業したベンチャーとして知られている企業。そのシニアソフトウェアエンジニア中川真宏氏が、7月14日に行われたJuly Tech Festa 2013の基調講演で、同社がクラウド上で構築したサービスについてそのアーキテクチャを中心に解説を行っています。 注目されているクラウドサービスがどのような仕組みになっており、それはどのような考え方で作られているのか。クラウドでシステム構築を考えている多くのエンジニアの参考になるはずです。講演の内容をダイジェストで紹介します。 Treasure Dataのクラウド戦略 Treasure Data, Inc。シニアソフトウェアエンジニア 中川真宏氏。 スタートアップなこともあ
“シリコンバレーの技術者集団”ではトレジャーデータを見誤る (1/5)
シリコンバレーの日本人ベンチャーとして注目度の高いトレジャーデータのCTOである太田一樹氏とのインタビューが実現した。CEO芳川裕誠氏の家のベランダと熱海の温泉で始まった会社の起業物語やサービスのポイントなどを聞いた1時間のインタビューをほぼ加工なしで掲載する。 Hadoopのポテンシャルを感じ始めたときに声をかけてもらった TECH.ASCII.jp 大谷（以下、TECH 大谷）：太田さんというと、Hadoopの人というイメージがありますが、そもそものバックグラウンドを教えてください。 トレジャーデータ 太田氏（以下、TD 太田）：はい。もともと私のバックグラウンドはHPC（High Performance Computing）のエリアで、19歳くらいからあまり学校にも行かず（笑）、プリファードインフラストラクチャという会社のCTOをやらせていただきました。あと、米オレゴンの国立研究所で
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Treasure Dataを支える技術 - MessagePack編