Treasure Dataなら初心者も大量データ解析ができる!?｜【Tech総研】
今回はTreasure Dataというクラウドサービスを利用し、アプリ開発初心者でも大量のデータを高速かつ簡単にデータ解析を行うことができるノウハウをご紹介します。 こんにちは、ミクシィの鈴木理恵子です。前回は、潜在的なユーザーのニーズを知るために、アプリのデータ解析が重要であるというお話をしました。データ解析は導入の敷居が高いことが問題でしたが、最近はクラウドサービスを利用することで手軽にデータ解析を行えるようになりましたね。アプリ開発初心者にもオススメできるものとしてGoogle Analytics（http://www.google.com/intl/ja_jp/analytics/)とTreasure Data（http://www.treasure-data.com/）をご紹介しました。 「データ解析が重要なのはわかったけど、本当に私にもできるのかな？」と、まだ躊躇している方もい
GrowthForecast - Lightning fast Graphing / Visualization
GrowthForecast is a web tool that let's you graph all sorts of metrics via a WebAPI. Our simple API let's you create and update charts in real time, customize your charts through a Web interface, and create charts that combine multiple metrics. You can graph your MySQL data with 1 line of code $ crontab -l */5 * * * * curl -F number=`mysql -BN -e 'select count(*) from member' game` http://example.
Treasure Data, Inc. | Finding Gems in Your Big Data
The AI-powered CDP for the world’s largest companies. Recognized as a Leader by Gartner. Gartner® names Treasure Data a Leader in the 2024 Magic Quadrant™ for Customer Data Platforms. Get Magic QuadrantGet Critical Capabilities Treasure Data empowers the world’s largest and most innovative companies to drive connected customer experiences that increase revenue and reduce costs. Built on a big data
開発メモ#6 : ログの取り扱い : GrowthForecast, Amazon S3, Treasure Data で心労ゼロ - naoyaのはてなダイアリー
開発メモ#6 です。前回から少し間があいてしまいました。 開発メモ#2 : AWS でのホスト / クラウドネイティブなデプロイ - naoyaのはてなダイアリー で書いたように、EC2 へのアプリケーションのデプロイにあたっては Elastic IP の利点を活かしてカジュアルにホストを入れ替えまくっています。ちょっとこのデプロイは慎重になりたいな、と思ったらスナップショットからインスタンスを立ち上げては切り替える、の繰り返し。 この運用をしていると、スナップショットとの差分ができやすいのは chef-solo で吸収するというのが前回、前々回のはなし。 もう一点問題があります。アクセスログやアプリケーションのログです。フロントエンドのサーバをあっちこっち切り替えているうちに、そのままではログが分断されてしまう。ホストを Terminate しようものならログは消失してしまいます。 この
Fluentdで始めるリアルタイムでのログ有効活用
はじめに Fluentdは、ログを収集し格納するためのログ収集基盤ソフトウェアです。Fluentdにインプットされた、すべてのログをJSONに変換し、アウトプットします。インプットとアウトプットはモジュール化されており、モジュールを追加することでインプット元とアウトプット先を追加できるようになっています。 Fluentdは急速に知名度を高め、多くのWebサービス会社で実際に使用されるようになりました。従来のログが抱えていた問題も、Fluentdが適切な解決策となっていると認知され、かつ簡単に導入・スモールスタートできるミドルウェアであったことが大きかったと思います。 本稿では、Fluentdの簡単な仕組みと導入方法、シンプルな動作事例について紹介します。 対象読者 システム管理者 データサイエンティスト 必要な環境 UNIX系OS Ruby 1.9 ログを出力する理由 システム運用を始める
Labeled Tab Separated Values (LTSV) ノススメ - stanaka's blog
追記(2/8 11:30) id:naoyaによる一連のまとめが【今北産業】3分で分かるLTSV業界のまとめ【LTSV】 - naoyaのはてなダイアリーにあります。 また、仕様などをまとめるために http://ltsv.org/ を立ち上げました。 追記ここまで Labeled Tab Separated Values (LTSV) というのは、はてなで使っているログフォーマットのことで、広く使われているTSV(Tab Separated Value)フォーマットにラベルを付けて扱い易くしたものです。はてなでは、もう3年以上、このフォーマットでログを残していて、one-linerからfluentd、Apache Hiveまで幅広く便利に使えています。 ログフォーマットに期待されることは、 フォーマットが統一されている → 共通のツールで集計し易い 新しいフィールドの追加が容易 → サー
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