ベンチャー企業におけるDWH DevOps @ Retty - Retty Tech Blog
※ Retty Advent Calendar 15日目の記事です おしながき はじめに ベンチャー企業とデータ活用 完璧さよりも早さを重視する Rettyにおける現状 DWHの開発で大切にしていること プロダクトとしてのUXを大事に プロダクトとしての変化を大事に 開発者として横断的な動きを大事に RettyにおけるDWHの開発プラクティス BigQueryを中心としたデータ基盤 アウトプットを最大化するためのダッシュボードツール スプレッドシートによるお手軽ダッシュボード データポータル (Datastudio) データソースのUX/DX データソースの集約化 As-is ではなく As-was 分析者も巻きこみDWHの品質改善を行っていく 技術スタックはSQLを中心とする 仮想テーブル (View) <-> 実テーブル による スキーマのPoC SQLによるView/データソースのユ
Apache Kafkaの概要とアーキテクチャ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 初版: 2018/9/28 著者: 伊藤 雅博, 株式会社日立製作所 はじめに この投稿ではオープンソースカンファレンス2017.Enterpriseで発表した「めざせ！Kafkaマスター ～Apache Kafkaで最高の性能を出すには～」の検証時に調査した内容を紹介します（全8回の予定）。本投稿の内容は2017年6月にリリースされたKafka 0.11.0 時点のものです。 第1回目となる今回は、Apache Kafkaの概要とアーキテクチャについて紹介します。 投稿一覧： Apache Kafkaの概要とアーキテクチャ (本投稿)
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