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レガシー化したData Pipelineの廃止 ― メルカリのData Architectのお仕事例｜Mercari Analytics Blog
Analytics Infra チームの@hizaです。 この記事ではメルカリの分析環境を改善した事例を紹介します。 今回は「運用に課題があってリプレースしたいが、業務への影響が大きすぎてリプレースできない」そんな板挟みな状況を解決した事例です。 また、その紹介を通じてメルカリのData Architectがどんな仕事をしているのかその一部を感じてもらえる記事をめざしました。 メルカリのデータ活用の現状 メルカリには様々な職種でデータを活用する文化があります。 AnalystやML Engineerの他にも、PdMやCustomer Supportなども業務にデータを活用しています。結果として社内のBigQueryユーザー数は月間800名を超えるほどになりました。 こういった環境ではデータが良く整備されている事が事業の成果に大きく影響しえます。例えば、使いやすいDWHがあれば多数の社員の業
AWSアカウント間のDynamoDBテーブルコピーをData PipelineからStep Functions + AWS Backupに変更しました - Uzabase for Engineers
NewsPicks SREチームのEdwin Wilsonです。 NewsPicksでは開発環境のテストデータのプロビジョニングを行うツールとしてDatarefreshというものがあります。 このツールは本番環境のデータストアから開発環境のデータストアに対してデータを同期するアプリケーションです。 対象のデータストアは以下となります。 Amazon RDS Amazon DynamoDB Amazon S3 Amazon ElastiCache 個人情報はRDSにのみに存在しており、マスク処理を行った後、同期しています。 DynamoDB ,S3, ElastiCacheには個人情報を存在しないため、開発に必要なデータをそのまま同期しています。 Datarefreshの実行は開発者がいつでもChatopsで行えます。 ChatopsでDatarefreshの実行の仕方 Chatopsで呼び
GitHub - jitsucom/jitsu: Jitsu is an open-source Segment alternative. Fully-scriptable data ingestion engine for modern data teams. Set-up a real-time data pipeline in minutes, not days
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AWS Data Pipelineってなんだろ？
AWS Data Pipelineについて調べてみました。 AWS Data Pipeline（データの移動や変換を簡単に自動化）| AWS 概要 データの移動や変換を簡単に自動化 指定された間隔で、AWS のサービスやオンプレミスのデータソース間で信頼性の高いデータ処理やデータ移動を行うことを支援するウェブサービス 保存場所にあるお客様のデータに定期的にアクセス 必要なスケールのリソースで変換と処理を行い、その結果を Amazon S3、Amazon RDS、Amazon DynamoDB、Amazon EMR のような AWS サービスに効率的に転送 耐障害性があり、繰り返し可能で、高可用性を備えた、複雑なデータ処理ワークロードを簡単に作成 3行でまとめると、 というかんじでしょうか。 メリット 信頼性 使いやすさ 柔軟性 スケーラブル 低コスト 透過的 イメージ AWS Data P
Upcoming webinar on “Hands-On Demo:Enterprise ELT Tailored for Heavy Workloads” | 24th April | Register Here
Lightning Flash 0.3 — New Tasks, Visualization Tools, Data Pipeline, and Flash Registry API
Lightning Flash is a library from the creators of PyTorch Lightning to enable quick baselining and experimentation with state-of-the-art models for popular Deep Learning tasks. We are excited to announce the release of Flash v0.3 which has been primarily focused on the design of a modular API to make it easier for developers to contribute and expand tasks. In addition to that, we have included 8 n
データパイプラインをなんとかした話 / Improving the Data Pipeline in IVRy
2024/12/11 IVRy エンジニア忘年LT大会 2024 https://connpass.com/event/333537/
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