Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Sign up for free
Menu
Search
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Pricing
Search
Sign in
Sign up for free
AWSとGCPのいいとこどりでつくる分析基盤のきほん
Search
chie8842
October 09, 2017
Technology
1.8k
5
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
AWSとGCPのいいとこどりでつくる分析基盤のきほん
DevfestTokyo2017の登壇資料です。 #DevfestTokyo #DevfestTokyo2017 #GDG #DevFest17
chie8842
October 09, 2017
More Decks by chie8842
See All by chie8842
MongoDB Atlas:モダンなアプリ開発を支えるデータプラットフォームのご紹介
chie8842
0
69
MongoDB Vectorsearchではじめるカスタマイズ可能な生成AIアプリ開発
chie8842
0
62
MongoDB Atlas Search のご紹介
chie8842
2
2.4k
MongoDB Atlas Vectorsearchではじめる生成AIアプリ開発
chie8842
3
2.1k
AWS GlueとAWS Lake Formationではじめるデータマネジメント
chie8842
0
1.2k
Distributed Processing in Python
chie8842
2
880
クックパッドにおける推薦(と検索)の取り組み
chie8842
20
8.3k
Understanding distributed processing in Python
chie8842
2
2.3k
Performance Tuning Tips of TensorFlow Inference
chie8842
1
800
Other Decks in Technology
See All in Technology
Antigravity SDK for the Java Developer
glaforge
0
210
AI感のないAWS構成図をAIエージェントに描かせたい!
sagochiko
2
380
エージェントはローカル、検証はMicroVM — Lambda MicroVMsでつくるServerless CI
fujioka6789
3
800
「ピッケル本」日本語版は4.0(第6版)が出版されるべき / pickaxe4-nagoyark05
kakutani
2
300
データ_AIの事業の勝敗をわけるもの
nek0128
1
480
Argo CDとAtlantisで実現するインフラ管理のセルフサービス化──小規模SREチームで支えるプラットフォーム
cassius7
0
160
事業課題から技術的負債に向き合う
sansantech
PRO
2
2.4k
spanner-autoscalerに学ぶ CRD設計パターン 〜自動化と緊急時対応を両立する Kubernetesコントローラーの作り方〜
tkuchiki
0
130
AgentCore Runtime上にAgentic Coding基盤を構築・展開する際の設計ポイントと限界点 / Design considerations and limitations when building an agentic coding platform on AgentCore Runtime
har1101
6
760
Why Agent Cost Needs Observability
nttcom
0
170
AIに賢く動いてもらうためのコンテキスト〜Snowflake女子会 vol.8
snowwmn0824
0
180
品質と信頼性を地続きにする
grimoh
2
1k
Featured
See All Featured
Practical Orchestrator
shlominoach
192
12k
The SEO Collaboration Effect
kristinabergwall1
1
570
Future Trends and Review - Lecture 12 - Web Technologies (1019888BNR)
signer
PRO
0
3.8k
What Being in a Rock Band Can Teach Us About Real World SEO
427marketing
0
1.1k
GraphQLとの向き合い方2022年版
quramy
50
15k
Helping Users Find Their Own Way: Creating Modern Search Experiences
danielanewman
31
3.4k
Noah Learner - AI + Me: how we built a GSC Bulk Export data pipeline
techseoconnect
PRO
0
440
Rebuilding a faster, lazier Slack
samanthasiow
85
9.7k
Improving Core Web Vitals using Speculation Rules API
sergeychernyshev
21
1.6k
Balancing Empowerment & Direction
lara
6
1.3k
Google's AI Overviews - The New Search
badams
0
1.6k
AI Search: Implications for SEO and How to Move Forward - #ShenzhenSEOConference
aleyda
1
1.4k
Transcript
"84ͱ($1ͷ͍͍ͱ͜ͲΓͰͭ͘Δ ੳج൫ͷ͖΄Μ !DIJF DIJFIBZBTIJEB 1
ࣗݾհ $IJF)BZBTIJEB 5XJUUFS!DIJF (JU)VCDIJF 3FUUZ*OD 4PGUXBSF&OHJOFFS
($1"84ػցֶश1ZUIPO4DBMB$MPKVSF%#WJN মϐΞϊςχεεϊϘ 2
Ϋϥυϑϧ׆༻Ͱ େنੳج൫ΛظؒͰ ߏஙͨ͠ࣄྫΛڞ༗͠·͢ɻ 3
ࠓ͢ൣғ ج൫ϨΠϠͷ ΞϓϦϨΠϠͷ ਐΊํ ͦͷͷͷ ͜͜ͷΛ͠·͢ɻ 4
ੳج൫ߏஙͷഎܠ • 3FUUZೖࣾॳ マネージャ わたし(⼊社初⽇、 肩書き:データ サイエンティスト) ͱΓ͋͑ͣɺੳج൫ͭͬͯ͘ɻ ϲ݄Ͱʂ ͑ɺੳج൫ʁ
5
ͦͦੳج൫ͱʁ • σʔλΛੵɾ׆༻͢ΔͨΊͷج൫ ੳج൫ ! ࢪࡦͷධՁ ΞυςΫ Ϩίϝϯυ 6
ͱͱ͋ͬͨੳج൫ͷ՝ᶃ ˙%8)ͷςʔϒϧઃܭͷ ྫ ΫΤϦ࣮ߦ࣌ʹաେͳαʔό Ϧιʔε͕ඞཁ ετϨʔδ༰ྔඡഭ ੳͮ͠Β͍ ʢΞυϗοΫੳͷʹ ෳࡶͳਖ਼نදݱநग़ʣ •
ෆཁͳϩά͕ϩάશମͷׂ • దͳσʔλܕ͕ΘΕ͍ͯͳ͍ • KTPOΦϒδΣΫτ͕ςΩετܗࣜͰೖ͍ͬͯΔ 7
ͱͱ͋ͬͨੳج൫ͷ՝ᶄ ˙Ϛελσʔλผͷ%#ʹ͋Δ • Ϛελσʔλͱಥ߹ͯ͠ੳ͍ͨ͠߹ ผͷڥʹσʔλΛҠ͢ඞཁ͕͋Δ • KPJO͍ͨ͠ΧϥϜಉ࢜Ͱσʔλܕ͕ҟͳΔ ੳऀ͝ͱʹڥߏங σʔλసૹίετ
8
ͱͱ͋ͬͨੳج൫ͷ՝ᶅ ˙ϩά૿େʹ͏ύϑΥʔϚϯεϘτϧωοΫ • ࣍όον͕ऴΘΒͳ͍ • ؾܰʹΞυϗοΫੳͰ͖ͳ͍ ˠΫΤϦΛ͛Δࡍ4MBDLʹใࠂ͢Δӡ༻ 9
ݱঢ়ཧ • ϩάαΠζɿʹे(#ʢH[KTPOঢ়ଶʣ ˠ͚ͬ͜͏Ͱ͔͍ɻ͜Ε͔Β૿͑Δ • ਖ਼نԽ͞Ε͍ͯͳ͍ϩά – ୯७ͳσʔλసૹਖ਼نදݱநग़Ͱ͢·ͳ͍ – 4FTTJPOJ[F&5-ͰΔ
• αʔϏεଆͷػೳՃʹ͏ཁ݅มߋ͕༧͞ΕΔ 10
৽͍͠ੳج൫ʹٻΊΒΕΔͷ • ੳऀʹͱ͍͍ͬͯ͢ – 42-ͦΕʹ४ͣΔΫΤϦݴޠ͕ར༻Ͱ͖Δ – Ϩεϙϯεεϧʔϓοτ • Ճ։ൃɾӡ༻͕͍͢͠ –
ྻมߋ͕ॊೈʹͰ͖Δ – ෳࡶͳ&5-ॲཧʹॊೈʹରԠͰ͖Δ • ίετʢΠχγϟϧϥϯχϯάʣ͕ݱ࣮తͰ͋Δ • εέʔϥϒϧͰ͋Δ – ੳରσʔλͷछྨαΠζ͕૿͑ͯରԠͰ͖Δ "84ͱ($1ͷ͍͍ͱ͜ͲΓͨ͠ੳج൫ 11
ͭͬͨ͘ੳج൫ 3FUUZαʔϏεج൫ 3FUUZੳج൫ʢ"84ʣ 3FUUZੳج൫ʢ($1ʣ Kinesis S3 EMR (Spark) S3 EC2
EC2 RDS(MySQL) 分析者 プランナ 12
ͭͬͨ͘ੳج൫ 3FUUZαʔϏεج൫ 3FUUZੳج൫ʢ"84ʣ 3FUUZੳج൫ʢ($1ʣ Kinesis S3 EMR (Spark) S3 EC2
EC2 RDS(MySQL) 分析者 プランナ σʔλϨΠΫ σʔλՃ πʔϧ %8)ɾ%. 13
σʔλϨΠΫɿ4 • ඇߏԽσʔλͷอଘ • αʔϏεͷಈ͍͍ͯΔڥʢ"84ʣʹ͍ۙॴʹσʔλ Λอ࣋͢Δ΄͏͕߹͕Α͍ – ωοτϫʔΫసૹίετ – ཧ͢͠͞
• ಉ͡όέοτͰϓϨϑΟοΫελάΛར༻ͨ͠ॊ ೈͳϥΠϑαΠΫϧͷӡ༻ • ,JOFTJT'JSFIPTFΛར༻͢Δ͜ͱͰ͔ΜͨΜʹ࣌͝ͱʹ σΟϨΫτϦΛ͚ͯอଘͰ͖Δ 14
%8)ɾ%.ɿ#JH2VFSZ • ੳऀʹͱ͍͍ͬͯ͢ – 4UBOEBSE42-͕ར༻Ͱ͖Δ – 6%'8JOEPXؔ͑Δ – εϓϨουγʔτQBOEBTEBUBGSBNFͱͷ࿈ܞ •
ޙͷςʔϒϧઃܭมߋ͕͍͢͠ – ςʔϒϧͷྻՃ͕Ͱ͖Δ • ҆ఆͨ͠ϨΠςϯγͱεϧʔϓοτ • ϝϯςφϯεϑϦʔ • ࣌ؒ՝ۚͰͳ͘ΫΤϦ՝ۚ • 3FE4IJGU"UIFOBΛ͏߹ͱൺͯɺ"84͔Β ($1ͷσʔλసૹ͕ൃੜ͢Δ͕ɺ ӡ༻ίετͷݮͰ૬ࡴͰ͖Δൣғͩͬͨ 15
%8)ൺֱ 3FE4IJGU "UIFOB #JH2VFSZ /8సૹίετ Ϧʔδϣϯ Ϧʔδϣϯؒసૹ ౦ژˠόʔδχ Ξ
Πϯλʔωοτ ӽ͠ͷసૹ ՝ۚํࣜ Քಇ࣌ؒ՝ۚ ΫΤϦ՝ۚ ΫΤϦ՝ۚ 6%' ˓ ✗ ˓ ΧϥϜมߋ ˓ ✗ ˚ ج൫ӡ༻ ඞཁ ඞཁ ΄ͱΜͲͳ͠ ΫΤϦ νϡʔχϯά ඞཁ ඞཁ ΄ͱΜͲͳ͠ ΫΤϦݴޠ TUBOEBSE42- QSFTUP TUBOEBSE42- ࣌ ੨จࣈࠓճͷཁ݅ʹద͍ͯ͠Δ͜ͱΛࣔ͢ 16
&.3 4QBSL σʔλՃ • αʔϏεଆͷϩάઃܭͷؔͰɺҎԼ͕ඞཁͩͬͨɻ – ෆཁͳϩάग़ྗ͕શମͷׂΛΊΔͨΊɺ#JH2VFSZసૹ͢ ΔલʹϑΟϧλॲཧ – 42-ͰදݱͰ͖ͳ͍ඇߏԽσʔλʹର͢Δෳࡶͳ&5-ॲཧ
• ϩά͕૿େͯ͠ΫϥελΛ૿͢͜ͱͰεέʔϧ Ͱ͖Δ • 42-Ͱࡁ·ͤΒΕΔͷ#JH2VFSZ্ͰՃ σʔλՃᶃʢ4QBSLʣ σʔλՃ ᶄʢ42-ʣ 17
ΘΕΔੳج൫ߏஙͷίπ • ૣ͘࡞ͬͯ͑͘ͳ͍ͷΛ࡞ͬͯҙຯ͕ͳ͍ • %8)ͷ߹ɺج൫෦ʮ࡞ͬͯյͯ͠ʯ͕؆୯ʹ ͢·ͳ͍ɻ • ج൫෦৻ॏʹܾΊͨ 5⽉ 6⽉
ཁ݅ώΞϦϯάɺɾٕज़બఆɺ1P$ &5-εΫϦϓτ࡞ɾ ڥߏங ͬͪ͜ʹ͔͚࣌ؒͨɻ ͪΌΜͱΘΕΔੳج൫͕Ͱ͖ͨʂ 18
͍͞͝ʹ • Ϋϥυϑϧ׆༻Ͱੳج൫ΛظؒͰ࡞ΕΔʂ – Ͱ̍ਓͰΔͷͭΒ͔ͬͨɻ৭ΜͳҙຯͰɻ • Ϋϥυଞͷٕज़ɺҰͭʹͩ͜ΘΒͣॊೈʹ׆༻͢Δ ͷେࣄʂ • ࠓճ৮Εͳ͔ٕͬͨज़બఆͷৄ͍͠෦ΞϓϦέʔγϣ
ϯϨΠϠʔͷͱ͔Λͷ95FDI+"84Ͱൃද͢Δ ༧ఆͳͷͰɺڵຯ͋Δํੋඇɻ 19
༻ޠ • σʔλϨΠΫ – ՃલͷੜϩάΛอଘ͢Δॴ • %8) – ੳ͍͢͠Α͏ʹՃ͞ΕͨσʔλΛ֨ೲ͢Δσʔλϕʔε •
%. – ੳ༻్ʹԠͯ͡ूܭޙͷσʔλͳͲΛ֨ೲ͢ΔͳͲɺαϯυ ϘοΫεతʹ͔ͭ͏ͨΊͷσʔλϕʔε • σʔλՃπʔϧ – ϩάΛੳ͍͢͠ܗʹܗ͢Δπʔϧ • ϫʔΫϑϩʔΤϯδϯ – Ұ࿈ͷσʔλॲཧͷϑϩʔΛཧ͢Δπʔϧ 20