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『qiita.com』

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  • データレイクハウスの概要とそれを支える技術 - Qiita

    5 users

    qiita.com/RyoOkaya

    Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 近年のデータ基盤技術の界隈では、データレイクハウス(Data Lakehouse) という言葉がよく聞かれるようになってきました。データレイクハウスを最初に提示したのはDatabricks1だと思いますが、最近はMicrosoft Fabric2や他のデータ基盤製品でも採用されるようになってきています。 データレイクハウスを一言で説明すると「データレイクハウスとは、データウェアハウスとデータレイクの良いとこ取りをしたもの」という表現がよくされます。ただ、データウェアハウスもデータレイクも一般利用者向けではなく社内向けのシステム

    • テクノロジー
    • 2024/05/03 17:40
    • データエンジニアのすすめ - Qiita

      6 users

      qiita.com/RyoOkaya

      この記事では、業務システム(SoR, SoR)ではなく分析システム(SoI)を前提とした内容についてもう一歩踏み込んで書いてきます。ここまで読んで、もし業務システムの方にしか興味がなければ、この先はまた興味が出てきたら読んでみてください。 分析システム(SoI)の3層構造 分析システム(SoI)でのデータエンジニアの主な仕事は、システム利用者がデータをすぐに適切な状態で取得することができるデータ基盤を設計することです。このデータ基盤は、大きく1.データ活用層(BI層)、2.データ蓄積層(DWH層)、**3.データ連携層(ETL層)**の3層構造に分割して考えることができます(下図)。 このデータ基盤の3層構造は、Web3層構造(Web/AP/DB)のデータ基盤アーキテクチャ版だと解釈してもよいと思います。このように分割することで、データ基盤の構成について考えやすくなり、チーム作業での議論や

      • テクノロジー
      • 2020/12/01 12:14
      • Amazon Aurora, Redshift, DynamoDBのワークロード別性能を比較する - Qiita

        19 users

        qiita.com/RyoOkaya

        はじめに AWSが提供する代表的なDBサービスには、クラウド前提で設計されたRDBのAmazon Aurora、 データ分析特化型RDBのAmazon Redshift、ワイドカラム型DB(NoSQL)のAmazon DynamoDB1があります。AWSの各DBサービスの使い分けについては、一般的には概ね業務系システムのDBにはAuroraやDynamoDB、分析系システムのDBにはRedshiftを利用すれば良いとされていますが2、その根拠について定量的に確かめてみたいと思ったので、実際にOLTP/OLAPワークロード別の負荷をかけて各DBサービスの性能特性の違いについて確認してみました。 ※実際のシステム性能は様々な条件により変動します。あくまでも参考情報の一つとして捉えていただきますようお願いします。 前提知識 まず前提となる考え方として、OLTP/OLAPワークロードについて概説し

        • テクノロジー
        • 2020/06/29 11:21
        • db
        • Qiita
        • data
        • aws
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