Dashboards as code: A new approach to visualizing AWS APIs | Amazon Web Services
AWS Open Source Blog Dashboards as code: A new approach to visualizing AWS APIs You manage your infrastructure with code, why not manage your dashboards the same way? With Steampipe’s dashboards-as-code approach you write HCL to define dashboard widgets, and you write SQL to fill them with data extracted from APIs. Here are some common questions about your AWS resources: How many resources do I ha
AWS、自然言語でデータベースに問い合わせ、データ分析ができる「Amazon QuickSight Q」正式リリース
Amazon Web Services（AWS）は、インメモリBIツールの「Amazon QuickSight」の新機能として、自然言語で問い合わせができる「Amazon QuickSight Q」を正式リリースしたと発表しました。 Amazon QuickSight Qのベースとなっている「Amazon QuickSight」は、さまざまなデータソースに接続することで、データの分析とビジュアル化を行うBIツールです。 Amazon RDSのデータベースやAmazon Aurora、Amazon Redshift、HadoopのAmazon EMR、Amazon S3内のフラットファイル、MySQL、Oracle、SQL Server、PostgreSQLをはじめとして、オンプレミスのデータソースやSalesforce.comなどの外部データソースを含む、さまざまなデータソースに対応します
AWS、SQL文で機械学習のモデル作成、トレーニング、推測まで実行できる「Amazon Redshift ML」正式リリース
AWS、SQL文で機械学習のモデル作成、トレーニング、推測まで実行できる「Amazon Redshift ML」正式リリース Amazon Web Servicesは、データウェアハウス機能などを提供するAmazon Redshiftの新機能として、SQL文を記述することで機械学習のトレーニングから推測まで実行できる「Amazon Redshift ML」の正式リリースを発表しました。 一般に、機械学習のモデルを作成し、トレーニングを行い、それを基に推論を行うには、機械学習のために用意されたサービスの使い方を覚え、学習データをローディングするといった操作が必要です。 AWSにも機械学習のためのサービスとして「Amazon Sagemaker」があり、データの準備やラベル付け、特徴抽出、モデル作成や選択、トレーニングなどのさまざまな機能を利用可能です。 例えばデータウェアハウスに格納されたデ
Amazon RDS/Auroraをクローンするシステムを作った話 - クックパッド開発者ブログ
こんにちは、技術部SRグループの菅原です。 最近、Ninja650からNinja1000に乗り換えました。パワーがあるせいで３速発進・４速発進が平気でできてしまい、シフトワークがどんどん下手になっています。精進したいものです。 この記事では、Amazon RDS/Auroraをクローンするシステムを作った話を書きます。 Amazon RDS/Auroraをクローンするシステム サービス開発を行っていると、調査や検証でプロダクション環境で使われているデータベースが必要になることがあります。開発環境やステージング環境にもデータベースは存在するのですが、プロダクション環境のデータでしか再現しないバグの調査や、プロダクション環境のデータ量でのスキーマ変更の負荷の検証など、開発環境やステージング環境のデータベースではできない作業も多いです。しかし、オペレーションミスや個人情報へのアクセスを考えると、
[レポート] (ANT307) Athena deep dive #reinvent2019 | DevelopersIO
こんにちは！DA事業本部の石川です！ 本記事はAWS re:Invent 2019のセッション「(ANT307) Athena deep dive」のレポートです。Amazon Athenaの最新機能の紹介になります。 セッション概要 Amazon Athena is an interactive query service that makes it easy to analyze data in Amazon S3 using standard SQL. Athena is serverless, so there is no infrastructure to manage, and you pay only for the queries that you run. Learn how customers are using Athena to query their data l
![[レポート] (ANT307) Athena deep dive #reinvent2019 | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9419c6cf4ac1d0e1323fa1560dfc995d191622f5/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F12%2Freinvent2019_report_eyecatch.jpg)
Amazon Elasticsearch Serviceの検索でSQLが使えるようになったので使ってみました - YOMON8.NET
開発しているサービスの一部でElasticearch使っているのですが、ElasticsearchのクエリDSLって少し触ってないだけで忘れてしまいます。 昨日もGroupByに当たる、Aggregationを複数フィールドでやるのどうやるんだっけと、素人みたいなことで悩んでググっていました。 こういうの調べるたびに、SQL打てたらなーと思っていました。実はSQLでElasticsearchのクエリを実行する機能は、(※) Elastic Stackの有償オプションにはあります。 ※この部分認識間違いありまして、以下のコメントいただいたので引用をもって、訂正させていただきます。ありがとうございました。 Elasticが提供してるElasticsearch SQLの実行エンジン部分は無償の範囲であるベーシックに含まれてます。 https://www.elastic.co/jp/subscri
新登場 – Open Distro for Elasticsearch | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ 新登場 – Open Distro for Elasticsearch Elasticsearch は、分散型ドキュメント指向の検索および分析エンジンです。これは構造化クエリと非構造化クエリをサポートし、事前にスキーマを定義しておく必要がありません。Elasticsearch は検索エンジンとして使用でき、ウェブスケールのログ分析、リアルタイムのアプリケーションモニタリング、およびクリックストリーム分析のために使用されることがよくあります。 元々は真のオープンソースプロジェクトとして開始されましたが、Elasticserach への最近の追加機能はプロプライエタリとなっています。私の同僚である Adrian が、彼の Keeping Open Source Open という記事で、私たちが Open Distro for Elasticsea
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Amazon AuroraのデータをリアルタイムにGoogle BigQueryに連携してみた / Realtime data linkage from Amazon Aurora to Google BigQuery
VercelからMySQL/PostgreSQLに接続したい場合にどういうアーキテクチャにするのが最適か
Amazon Timestream 所感 - moznion
Amazon.co.jp: プログラマのためのSQLグラフ原論: リレーショナルデータベースで木と階層構造を扱うために: ジョーセルコ: 本