Server-side GTMのGAビーコンログをBigQueryにエクスポートして分解する
collect?v=1というお馴染みの文字列を含むあのビーコンURL、ペイロードとか呼んだりもしますけどアレが[protoPayload.resource]カラムに記録されてます。 ペイロード以外にも: protoPayload.ip (IPアドレス) protoPayload.userAgent (ユーザーエージェント) timestamp (タイムスタンプ) などがログに残ってます。 2.ビーコンログを分解 ビーコンのペイロードそのままだと全く何も分からないので、SQLで分解して別テーブルを作ります。 分解用SQLが長ったらしいけどキニシナイ！ CREATE TEMP FUNCTION decode(s string) returns string language js as """ var ret = ''; try { ret = decodeURIComponent(s); }
Server-side GTM を Google AppEngine にデプロイする
こんにちは、エクスチュアの権泳東(權泳東/コン・ヨンドン)です。 Google Tag Managerのサーバーサイド版がベータリリースされたので、早速私個人が備忘メモ代わりに書いてるブログに導入しました。 二代目俺のメモ 以下、インストール手順を説明します。 1. 準備するもの Server-side tagging | Google Tag Manager – Server-Side Server-side GTMはGoogle Cloud Platform (GCP) にデプロイして使います。 具体的にはGCPのAppEngine (GAE) というPaaSを使います。 また、GAEはカスタムドメイン機能を使って独自ドメインのサブドメインにAレコードを割り当てて使う事が出来ます。 ぜひ独自ドメインも用意して使ってください。 2. GTMコンテナを作る GTMにログインして、新しい
GTMにサーバーサイドで動作するサーバー用コンテナが登場 | アユダンテ株式会社
2020年8月13日、Googleタグマネージャーのコンテナ種別へ「Server」が新たに加わりました。 これはユーザーのブラウザ上ではなく、ユーザーとは切り離された仮想サーバー上でもろもろの処理を行うためのコンテナで、リリース時点ではまだオープンベータとなっています。なおサーバー用コンテナはGCP（Google Cloud Platform）を利用するため、テスト環境での運用を除き、本番環境での利用は基本的に有料です。 管理画面や用語などのUIは、基本的にウェブ用コンテナなどとかなり似ています。 「サーバーで動作する」「有料」という、ほかのコンテナ種別と比較してもかなり特徴的なこのサーバー用コンテナ。 本記事では各種機能の詳細紹介は省いて、概要をまとめてみました。というのも、触るのに必要なスキルがかなりエンジニア性を求められるため、まず「どんなことをするためのもの」で「どういう仕組みで動
「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
100億行のデータをスプレッドシートで扱う機能など、Google Cloudのデータ関連発表をまとめた
100億行のデータをスプレッドシートで扱う機能など、Google Cloudのデータ関連発表をまとめた：1 GB／月0.0012ドルのコールドストレージも Google Cloudは2019年4月10日（米国時間）にGoogle Cloud Next ‘19で大量の発表を行った。その中から、ストレージ、データベース、データ分析関連の主な発表をピックアップして簡潔に紹介する。 Google Cloudは2019年4月10日（米国時間）にGoogle Cloud Next ‘19で大量の発表を行った。その中から、ストレージ、データベース、データ分析関連の主な発表をピックアップして簡潔に紹介する。 コーディングレスなデータ統合／ETLの「Cloud Data Fusion」 新サービス「Cloud Data Fusion」（β版）は、データの統合とETL作業がコーディングなしで実行できるというも
ノンプログラミングで使えるデータパイプラインツール Cloud Data Fusion とは | クラウドエース株式会社
こちらの記事は弊社技術ブログに掲載していた内容となります。一部を除き、投稿当時の情報となりますので、紹介内容の最新情報については別途公式情報等をご参照下さい。 先日サンフランシスコで開催されたGoogle Cloud Next’19では、さまざまな新サービスや既存サービスの強化が発表されました。 発表された新サービスや強化点は Google Cloud Japan 公式ブログ にまとめられていますので、是非一度ご覧ください。 その中から、今回はデータアナリティクス分野の注目の新サービスCloud Data Fusionについてご紹介します。 Cloud Data Fusionを一言で表すと、GUIからノンプログラミングでデータパイプラインが構築可能な、グラフィカルETLツールという感じでしょうか。 2018年に新たにGoogleグループの一員に加わった、CaskData社のETLツール『C
GCP（Google Cloud Platform）で MySQLを構成してみる - Morning Girl
ここのところBigQueryを追いかけていましたが kageura.hatenadiary.jp せっかくなら、MySQLとBigQuery、セットで色々と組み合わせて使ってみたい！ ということで、MySQLも構成してみましたので、そのメモです。 GCP Cloud SQL 2018年2月現在、GCPではCloud SQLというサービス名で、［MySQL］と［PostgreSQL］の2つのデータベースPaaSを提供しています。 https://cloud.google.com/sql/docs/?hl=ja 個人的にMicrosoft SQL Serverが使えないのが寂しいところではありますが、なんかこのラインナップは私的にGoogleらしいな、と思わせます。（特に他意はありません。） 今回は、個人的に使い慣れているMySQLを選んでみました。 MySQKの構成 とりあえず、GCP Co
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Build a model automatically in your Jupyter Notebook with AutoML Tables | Google Cloud Blog
リアルタイムログ分析基盤のAWS-_GCP移行話
GASのJDBCサービスでCloud SQLのデータベースに複数のSQLを一括で実行する方法
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