東京 GCP リージョンで BigQuery の提供開始 | Google Cloud 公式ブログ
BigQuery はエンタープライズ向けデータウェアハウス ソリューションとして、2011 年に登場しました。Google が支えるインフラの処理能力を活用して、超高速での SQL クエリ処理を実現。以来、国や地域に関わらず、世界中すべてのお客様に向けて BigQuery を提供してきました。その中で、多くのお客様から「データ保管や分析を、サービスを運用する地域内で可能にしてほしい」という声を多数いただきました。 本日、Google は 東京 GCP リージョンでの BigQuery 提供開始を発表します。Google では、2018 年〜 2019 年にかけて BigQuery をお使いいただけるリージョンの拡大を予定しており、東京 GCP リージョンでの提供開始は、その第一弾に当たります。 これにより、既存のデータウェアハウスでは不可能なスケールとスピードでのデータ分析基盤を、日本に拠
Google の可視化ツールの Data Studio を試してみた - 唯物是真 @Scaled_Wurm
Google Data Studio (データスタジオ) という可視化サービスがベータ版で使えるようになっていたので試してみた 見たい数値を一覧するためのダッシュボード的なものを作るためのサービスなので、いろんな場所からデータを取ってきて一箇所でまとめて確認するのが用途っぽい(今のところ似たようなサービス・ツールの方が機能が多そう データソース データソースとしてGoogle AnalyticsやBigQuery、Google Spreadsheet、MySQLなどを選んでデータを取ってこれる データソースを選んでGUIでグラフやテキストを配置していく データの既存のフィールドに関数を適用した結果の値を使うこともできる 使える関数のリスト 下の画像ではGoogle Analyticsの「ブラウザ」(Chrome, Firefoxなど)と「ブラウザのバージョン」(バージョンの番号)をCONC
「AWSからGCPに切り替えたらコストが1/10になった」CETエンジニア 吉田啓二氏インタビュー - Tech Blog - Recruit Lifestyle Engineer
前編（「ビッグデータは“リアルタイム”でこそ価値がある」）では、リアルタイムなビッグデータ解析プロジェクト「CET（Capture EveryThing）」が始まったきっかけから、いまのチームまで組織に焦点を当てました。 後編では、いよいよビッグデータ解析のシステムについて深掘りしていきます。 Amazonのクラウドサービスを活用して作り上げた現状のシステムを捨て、Googleで作る構成に変えようとしているそう。その意図とは。 クラウドサービスのコストパフォーマンスなど、エンジニアやアーキテクトには気になる情報が満載です。 「CET」で基盤構築や分析・集計アプリケーションの開発を行っている、吉田啓二さんに聞きました。 聞き手／構成／編集／写真：小川楓太（NEWPEACE Inc.） AWSで本格的に運用するのは厳しいかなという印象です —— 今回構築された基盤の具体的なシステム構成はどのよ
サービス改善とログデータ解析について発表してきました - すずけんメモ
『サーバ/インフラエンジニア養成読本 ログ収集〜可視化編』の出版記念イベントで発表してきました。会場を提供していただいたGMOのみなさま、主催のTreasure Data / 技術評論社のみなさま、そして聴きに来てくださった方々、どうもありがとうございました。 http://eventdots.jp/event/137658 各特集の著者によるそれぞれの特集の導入が前半にあり、後半はnaoyaさんとのパネルディスカッションがありました。 サービス改善はログデータ分析から from Kenta Suzuki 養成読本、おかげさまで多くの方に読んでいただいており、嬉しい限りです。僕のところは導入の章ということで、「なぜログの分析をするのか？」という点に絞って発表しました。内容としてはざっくりいうと、 ElasticsearchやFluentdを使いつつも、何をやりたいかによって使うツールは変え
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