RedshiftとBigQueryでよく使うSQLの違いTips - Gunosyデータ分析ブログ
データ分析部インターン生の小川です。インターンでは主に動画収集のロジック実装に取り組んでいました。 Gunosyではログの管理にRedshiftとBigQueryを使用しています。 サービスはAWS上で動いているものも多いので基本はRedshiftで、ログの量が多いものやアドホック分析に用いるものはBigQueryに格納しています。 この2つのサービスでSQLの書き方が微妙に異なるところがあり、もどかしい経験をしたので、今回は、よく使うSQLの文法でRedshiftとBigQueryで表現が異なる所をまとめてみようと思います。 BigQueryの導入についてはこちらの記事をご覧ください。 また、この記事ではBigQueryはStandard SQLで記述していきます。 data.gunosy.io 日付・時刻関数 現在時刻(UTC) 現在時刻(JST) 現在の日付(UTC) 現在の日付(J
Gunosyのパーソナライズを支える技術 -計算モデルとアーキテクチャ編- - Gunosy Tech Blog
この記事は Gunosy Advent Calendar 2017 の1日目の記事です(フライング) qiita.com §1. はじめに こんにちは。データ分析部ロジックチームの @mathetakeです。いつもはデータ分析ブログにいるのでテックブログは初めてです。怖いです。Twitterとかやったことないですね。 最近は仕事でニュースパスというプロダクトの記事配信ロジックの改善を行っており、その一環としてパーソナライズロジックの開発プロジェクトに従事しています。 パーソナライズとはユーザーひとりひとりに対して別々の記事配信を行う事です。下記の記事でパーソナライズプロジェクト発足に至るまでの背景が語られているので、興味のある方はぜひご覧ください。 gunosiru.gunosy.co.jp この記事ではニュースパスの記事配信アルゴリズムのパーソナライズプロジェクトに関連して、 パーソナラ
AWS 導入事例：株式会社Gunosy | AWS
AWS が最新の技術やサービスをいち早く提供することで、私どもが実現できることの幅や品質を上げることができます。 Amazon Kinesis や AWS Lambda によって従来は難しかったタイムリーでパーソナライズされたレコメンドが可能になりました。 「情報を世界中の人に最適に届ける」という理念を掲げ、ニュースメディアを始めとしたメディア事業や広告事業を展開する株式会社 Gunosy。同社は、数年前から Amazon Kinesis や AWS Lambda を活用し、リアルタイムのストリームデータを分析することによって、パーソナライズされたレコメンドを行い、閲覧記事数やセッション時間の向上を実現しています。また、サービス数やユーザー数が拡大する中、AWS のリソースを有効活用するために、Kubernetes によるコンテナ化も実現。柔軟なスケールの実現とスポットインスタンスの活用に
【ネットマーケティング×Gunosy】インフラ活用事例の最新開発事例とビールの会【インフラ、AWS】 (2016/07/27 19:00〜)
Gunosyがエンジニアの交流の場として定期的に開催しているGunosyBeerBash! 今月はインフラに関するテーマで、ネットマーケティングさんと共催でお送りします。 Gunosy、ネットマーケティングともにインフラ部のメンバーからAWSでの運用に関する話を中心にさせていただく予定です。 上記のようなお話に興味のあるエンジニアの皆様の参加をお待ちしております。 イベント概要 当日は受付の効率化のため受付票を確認させていただきます。 当conpassページより確認できますので当日スマホ等で提示していただくか，事前に印刷をお願い致します。 日時: 2016/07/27 19時受付開始, 19:30開始 会費： 無料 会場：株式会社Gunosy 東京都港区六本木6-10-1六本木ヒルズ森タワー25階 会場は六本木ヒルズの25階のGunosyオフィスです。 通常の受付ではなく エレベーターホー
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