Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
月額コーヒー3.34杯分のコストでオオタニサンの活躍を見守るデータ基盤のはなし / Pyhac...
Search
Shinichi Nakagawa
PRO
June 17, 2023
Technology
2
530
月額コーヒー3.34杯分のコストでオオタニサンの活躍を見守るデータ基盤のはなし / Pyhack Con
#pyhack conference 2023/06/17
Shinichi Nakagawa
PRO
June 17, 2023
Tweet
Share
More Decks by Shinichi Nakagawa
See All by Shinichi Nakagawa
生成AIを活用した野球データ分析 - メジャーリーグ編 / Baseball Analytics for Gen AI
shinyorke
PRO
1
530
ゼロから始めるSREの事業貢献 - 生成AI時代のSRE成長戦略と実践 / Starting SRE from Day One
shinyorke
PRO
0
300
AI・LLM事業部のSREとタスクの自動運転
shinyorke
PRO
0
430
実践Dash - 手を抜きながら本気で作るデータApplicationの基本と応用 / Dash for Python and Baseball
shinyorke
PRO
2
3.2k
Terraform, GitHub Actions, Cloud Buildでデータ基盤をProvisioningする / Data Platform provisioning for Google Cloud and Terraform
shinyorke
PRO
2
3.3k
Cloud RunとCloud PubSubでサーバレスなデータ基盤2024 with Terraform / Cloud Run and PubSub with Terraform
shinyorke
PRO
9
4.1k
自らを強いエンジニアにするための3つの習慣 / I need to be myself, I can't be no one else
shinyorke
PRO
84
86k
阪神タイガース優勝のひみつ - Pythonでシュッと調べた件 / SABRmetrics for Python
shinyorke
PRO
1
1.4k
Pythonとクラウドと野球の推し活. / Baseball Data Platform for Python and Google Cloud
shinyorke
PRO
2
3k
Other Decks in Technology
See All in Technology
Lambda management with ecspresso and Terraform
ijin
2
140
Serverless Meetup #21
yoshidashingo
1
100
AIに目を奪われすぎて、周りの困っている人間が見えなくなっていませんか?
cap120
1
430
隙間時間で爆速開発! Claude Code × Vibe Coding で作るマニュアル自動生成サービス
akitomonam
3
250
Google Agentspaceを実際に導入した効果と今後の展望
mixi_engineers
PRO
3
330
마라톤 끝의 단거리 스퍼트: 2025년의 AI
inureyes
PRO
1
680
LLMでAI-OCR、実際どうなの? / llm_ai_ocr_layerx_bet_ai_day_lt
sbrf248
0
430
Mambaで物体検出 完全に理解した
shirarei24
2
210
Amazon Q と『音楽』-ゲーム音楽もAmazonQで作成してみた感想-
senseofunity129
0
100
反脆弱性(アンチフラジャイル)とデータ基盤構築
cuebic9bic
2
160
大規模イベントに向けた ABEMA アーキテクチャの遍歴 ~ Platform Strategy 詳細解説 ~
nagapad
0
190
バクラクによるコーポレート業務の自動運転 #BetAIDay
layerx
PRO
1
840
Featured
See All Featured
jQuery: Nuts, Bolts and Bling
dougneiner
63
7.8k
StorybookのUI Testing Handbookを読んだ
zakiyama
30
6k
Cheating the UX When There Is Nothing More to Optimize - PixelPioneers
stephaniewalter
283
13k
Easily Structure & Communicate Ideas using Wireframe
afnizarnur
194
16k
Let's Do A Bunch of Simple Stuff to Make Websites Faster
chriscoyier
507
140k
JavaScript: Past, Present, and Future - NDC Porto 2020
reverentgeek
50
5.5k
Imperfection Machines: The Place of Print at Facebook
scottboms
267
13k
[RailsConf 2023] Rails as a piece of cake
palkan
56
5.7k
The Invisible Side of Design
smashingmag
301
51k
Improving Core Web Vitals using Speculation Rules API
sergeychernyshev
18
1k
The Power of CSS Pseudo Elements
geoffreycrofte
77
5.9k
It's Worth the Effort
3n
185
28k
Transcript
ίʔώʔ3.34ഋͷֹ݄ྉۚͰ σʔλج൫Λ࡞ͬͯ͏ Google Cloudͷ͋Ε͜ΕͱࣆJAPANͷͦͷޙ. @shinyorke 2023/06/17 Python mini Hack-a-thon Conference
Who am I?(ࣗݾհ) • Shinichi Nakagawa@shinyorke • େख֎ࢿITίϯαϧاۀϚωʔδϟʔʢݱ৬ʣ • #Pyhack
ॳࢀՃ: 2013/02/16ʢ#28ʣ, ଟৗ࿈ʢͱ͍͏ೝࣝʣ • ٿ͕Ұ൪ͷझຯͱݟ͔͚ͤͯͦ͏Ͱͳ͍ਓ. • ωλͱͯ͠ͷʮٿͷਓʯطʹଔۀ͍ͯ͠·͢. ͨ·ͨ·ݸਓ։ൃωλ͕ٿʹدͬͯΔ͚ͩͰ͢.
ࠓͷ͓ • #PyHack #148ʢ2023/02/04ʣͰൃද࿅शͨ͠σϒαϛ2023ొஃωλ …ͷμΠδΣετ൛ʢ10Ver.ʣΛ͓൸࿐͠·͢. • ొஃͨ͠ͷ͕2݄Ͱࠓ4݄ͳͷͰΞοϓσʔτগ͋͠Γ·͢. • σϒαϛຊฤͷಈըʢ40ʣެ։͞Ε͍ͯ·͢.
https://codezine.jp/devonline/archive/session/131
σϒαϛͰͨ͜͠ͱʢཁʣ • ΫϥυͱσʔλΤϯδχΞϦϯάͰ࣮ݱ͢ΔԶͷDX • αʔόϨεͳΞʔΩςΫνϟͰ࣮ݱ͢Δʮ͍͍ײ͡ͳσʔλج൫ʯ • ʮਪ͠ͷٿબखʯͷʮਪ࣌͠ʯͲ͜ͳͷ͔ΛݟۃΊΔ⽁
͜͏͍͏ϞϊΛͬͯ… ※σϒαϛࢿྉΑΓൈਮ
ϥʔζɾψʔτόʔ ʢࣆJAPANʣ • ࣆJAPANॳͷΞϝϦΧग़બख • ଧ͍ͷͷग़ྥͱଧ ͦͯ͠ଧٿ͕͘, 3ϙδγϣϯ
ͦͭͳ͘कΕΔ֎कඋ˕ • Ωϟϥཱ͍͍ͪͯͯ͠Ϡπͱ͍͏ᷚ, ࣆδϟύϯͷηϯλʔͱͯ͠ظʂ ※σϒαϛࢿྉΑΓൈਮ
ϥʔζɾψʔτόʔ ʢࣆJAPANʣ • ࣆJAPANॳͷΞϝϦΧग़બख • ଧ͍ͷͷग़ྥͱଧ ͦͯ͠ଧٿ͕͘, 3ϙδγϣϯ
ͦͭͳ͘कΕΔ֎कඋ˕ • Ωϟϥཱ͍͍ͪͯͯ͠Ϡπͱ͍͏ᷚ, ࣆδϟύϯͷηϯλʔͱͯ͠ظʂ 8#$͕։ນ͢Δલʢʣ ͜ͷ࣌Ͱψʔτόʔͷ׆༂Λ༧ݴ͢Δ͜ͱʹޭʂ ˞*5ۀքΤϯδχΞք۾࠷ͷൃදʢଟʣ Ұ൪όολʔͱͯ͠ͷ׆༂༧֎͕ͩͬͨͦΕ͓͖ͯ͞স
ࠓͷ10LTͰશ෦৮ΕΔͷແཧ. Google CloudͱٿͷΛগʑ.
͓͠ͳ͕͖ • DashͱCloud RunͰσʔλɾμογϡϘʔυΛ࡞ͬͯಈ͔͢ • WBCઓ࢜ͨͪͷͦͷޙ⽁ • ͦͯ͠ؾʹͳΔ͓ஈ?
࡞ͬͨσʔλɾμογϡϘʔυʢͬ͘͟Γʣ •DashΛͬͯʮPythonॻ͚μογϡϘʔυ࡞ΕΔʯΑ͏ʹ͠·ͨ͠. •σʔλຊମBigQuery, σʔλͷΞΫηεRESTful APIʢGoʣܦ༝. •ೝূతͰAPI Gateway, Cacheͱͯ͠StorageΛར༻ʢ͜ΕϚετ͡Όͳ͍ʣ.
Dash is Կऀ🤔 • PlotlyΛLow-codeπʔϧͱͯ͠ ͑ΔΑ͏ʹ͍͍ͨ͠ײ͡ͷౕ. • ϓϩτλΠϓͰੳɾՄࢹԽʹ
Jupyter LabͱPlotlyΛ͓ͬͯΓ, ͜ΕΛͦͷ··Ҡ২Ͱ͖ΔखஈͰ ࣮͔ͨͬͨ͠. • https://dash.plotly.com/
ࠓճ࡞ͬͨίʔυ ʢҰ෦ൈਮʣ • Python͚ͩͰॻ͚ΔͷΊͬͪΌศརͩͬͨ. • HTMLʹͨ͠ίϯϙʔωϯτΛPythonͰ ΰϦͬͱॻ͍ͯ࡞͢Δͱ͍͍ײ͡ʹಈ͘. •
ΠϕϯτۦಈͰͷॻ͖͑Callbackͳ σίϨʔλʔͰ࣮. • ReactͬΆ͋ͬͯ͞ݸਓతʹେ͖͕ͩ, ςετ͕ॻ͖ʹ͍͘ҹ… ※গͳ͘ͱUI ίϯϙʔωϯτʹؔͯ͠
Cloud RunΛબͨ͠ʢPythonicͳʣཧ༝ • μογϡϘʔυΞϓϦͷґଘϥΠϒϥϦతʹApp EngineͰಈ͔͘ո͔ͬͨͨ͠Ί • PandasʹDashʢPlotlyʣͱσʔλܥͷϥΠϒϥϦ͕Γͩ͘͞ΜͷWebΞϓϦ • ͜ͷ࣌ͰͪΌΜͱͨ͠ContainerܥͰಈ͔͞ͳ͍ͱବͩͳͬͯஅˠͦͷ௨Γͩͬͨ •
બ͢Δ·Ͱͷࢥߟͱͯ͠… 1.ґଘϥΠϒϥϦͳͲͷ߹Ͱ΄΅PythonʢҰ෦GoʣͰͷ։ൃ -> Firebase͕ީิ͔Βফ͑Δ 2.Cloud FunctionsͰಈ͔͢ʹඍົͳ༷ͱͳͬͨͨΊબࢶͱͯ͠ফڈ 3.App EngineʢStandardʣContainer͡Όͳ͍ -> Cloud Runʹܾఆ ※ContainerͰಈ͔ͤΔApp EngineʢFlexibleʣΛΘͳ͔ͬͨཧ༝…ͦΜͳબࢶΛೖΕͨ͘ͳ͔͔ͬͨΒͰ͢ʢٿʣ
WBC2023ࣆδϟύϯઓ࢜ͷͦͷޙ • ೋྲྀͷ͋ͷํ • ϕετφΠϯʹબΕͨMLB৽ਓԦʢީิʣ
େ୩ᠳฏʢϩαϯθϧεɾΤϯδΣϧε, TWPʢTwo Way Playerʣʣ ϗʔϜϥϯྔ࢈ͷൿີ͕໌Β͔ʹ
େ୩ᠳฏʢϩαϯθϧεɾΤϯδΣϧε, TWPʣ ӈʹࠨʹଧ͚͍ͪͯΔͷ͍͍ײ͡
େ୩ᠳฏʢϩαϯθϧεɾΤϯδΣϧε, TWPʣ खͱͯ͜͠Μͳײ͡
٢ాਖ਼ঘʢϘετϯɾϨουιοΫε, LFʣ ώοτྔ࢈ͷൿີ͕໌Β͔ʹ
ʁʁʁʮσʔλج൫ࣗͰ࣋ͭͱ͓ߴ͍ͷͰʁʯ
ʲʳ͏αʔϏεΛͯ͠ίετ੍ • ʮ͏ͱ্ཱ͖͚͕ͩͪΕ͍͍ʯલఏͰશαʔϏεΛίʔϧυελϯόΠʹ. • ͯ͢ͷΞϓϦɾػೳΛαʔόϨεͳΫϥυʢCloud RunͳͲʣΛར༻. • ʮಈ͍͍ͯͳ͍͓͕͔͔࣌ۚΔʯͷBigQueryͱετϨʔδͷΈʢ͘͝গ ֹʣ •
σʔλอ͍ํΛ͠ίετΛ͑Δ • ແྉͷϧʔϧΛཧղ͠, ͦͷൣᙝͰۃྗ͏ʢ㲈ඞཁͳͷʹ͓ۚΛ͏ʣ • BigQueryCloud StorageແྉΛΊͬͪΌ׆༻
Ұϲ݄Ͱ$3ະຬ, ίʔώʔ3.34ഋఔͰӡ༻͍ͯ͠·͢🐯 ※σʔλج൫ϓϩδΣΫτͷ࣮ίετΑΓࢉग़ʢίʔώʔίϯϏχίʔώʔج४ʣ, υϝΠϯऔಘྉ֎෦ίετΛআ͘
͓͠ͳ͕͖ • DashΛGoogle CloudͰಈ͔͢ͳΒCloud Run • ΦΦλχαϯϚονϣ͞Μ৭ʑͱΤά͍ • ࣗͰσʔλج൫Λ࣋ͬͯର͔͔ͯۚ͠Βͳ͍ ※AWS,
ଞͷΫϥυαʔϏεͰಉ͜͡ͱ͕Ͱ͖·͢Αʂ ʢGoogle Cloudʹ͍ͯ͠ΔͷࢲͷΈͰ͢ʣ
͝ਗ਼ௌ͋Γ͕ͱ͏͍͟͝·ͨ͠⽁ @shinyorke