AWS 導入事例：株式会社 日本経済新聞社におけるビッグデータ活用事例 | AWS
日本経済新聞社（以下 日経）は、新聞発行を軸に、雑誌、電子メディア、データベースサービスなどを展開する複合メディア企業です。同社には『中正公平、わが国民生活の基礎たる経済の平和的民主的発展を期す』との社是があり、冷静かつ客観的なジャーナリズム精神を根幹に据え、情報の力による新たな価値創造を続けています。 日経は、複合メディアとして Web サイトの電子版、および日経電子版アプリなどのデジタルサービスに力を入れています。メディアサイトの多くが広告モデルにより収益化しているのに対し、日経は購読料が売上の多くを占めます。このため、メディアとしての信頼性や情報伝達力を計りサービスの発展に繋げるため、一人一人の読者との関係値を示す『オーディエンスエンゲージメント』が重要であると考えています。オーディエンスエンゲージメントに基づくサービスの改善施策では、旧来のアクセス解析で一般的に用いられてきたページ
突然の大量データ分析奮闘記 - Qiita
この記事は CrowdWorks Advent Calendar 2017 20日目の記事です。 はじめに クラウドワークスでエンジニアをしている @yosu と @ToruIwashita です。 普段は主にCrowdWorksのアプリケーション基盤に関わる開発を行っています。 そんな中で最近、短期間で大量なデータを対象に複雑なデータ分析を行う必要がありました。 その際、普段のデータ分析では行わないような試行錯誤を経験したため、この記事ではそのとき起きたことを書いていきたいと思います。 背景 CrowdWorksではデータベースとしてMySQLを利用し、そのテーブル数は400超、総レコード数は数億あります。 このうち一部のデータはRedshiftに同期されていて、普段カジュアルにデータ分析したい場合はRedashを通してクエリを実行し、グラフ化、ダッシュボードの作成を行っています。 クラ
大量データをスムーズに処理 失敗しないバッチ処理のアーキテクチャ設計、5つのポイント
バッチ処理とは 前回はWebアプリのアーキテクチャ設計の基礎を解説しました。今回はバッチ処理を円滑に行うためのアーキテクチャ設計のポイントを紹介します。 バッチ処理とは、蓄積された複数件のデータを、まとめて一括処理する処理形態のことを指します。このような処理形態においては、大量データの処理を一定時間以内に完了させるためのアーキテクチャを、さまざまな角度から検討していく必要があります。 また、画面オンライン処理とは異なり、ユーザーとの対話なく処理が進められます。よって、バッチ処理の途中でエラーが発生した場合の対応を考慮して、アーキテクチャを設計しなければなりません。バッチ処理の基本についてより深く知りたい方は、下記参考記事をご参照ください。 参考リンク:鉄板焼のお店から学ぶ、バッチ処理"超"入門（＠IT） バッチ処理におけるアーキテクチャ設計時の検討ポイント バッチ処理のアーキテクチャを考え
AWS Deep Learning AMI の更新: TensorFlow、Apache MXNet、Keras、PyTorch の新バージョン | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ AWS Deep Learning AMI の更新: TensorFlow、Apache MXNet、Keras、PyTorch の新バージョン TensorFlow、PyTorch、Keras、最新バージョンの Apache MXNet 1.0 などを含む様々なフレームワークにわたり、NVIDIA Tesla V100 “Volta” GPUs でのトレーニング速度を大幅に改善するため、AWS Deep Learning AMI を更新しました。 現在使用可能な AMI には主に 2 つのタイプがあります。Conda ベースの AWS Deep Learning AMI は、一般的に使用されているフレームワークの最新のポイントリリース (事前設定済みの CUDA、ノートブック、サポートしているライブラリを含む) を Conda ベースの仮想
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