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Ryuji Tamagawa
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https://msdevjp.connpass.com/event/229730/
Microsoft Ignite Fall 2021 Data Platform Update Topics
Microsoft Ignite Fall 2021 Data Platform Update Topics
Microsoft
This deck is for the keynote session of .NET Conf 2018 Japan (Tokyo and Kansai). .NET Conf 2018 Japan (東京、関西) のキーノートセッション資料です。
.NET の今とミライ (.NET Conf 2018 Japan Keynote)
.NET の今とミライ (.NET Conf 2018 Japan Keynote)
Akira Inoue
世界 2004年 MapReduce は最先端のシステムだと賞賛されましたが、2015年 Next にて現在の最先端であるデータ処理ツール、 Dataflow や分析ツール、 BigQuery をどのように使用するかをご覧にいれます。
6 月 18 日 Next - Google が描く、MapReduce を超えたビッグデータの世界
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Google Cloud Platform - Japan
かつて「悪の帝国」と言われたマイクロソフト。実は OSS に積極的にかかわっていることをご存知ですか?クラウドサービス ''Microsoft Azure'' 上にて、たくさんの OSS ソリューションも公開されています。現在プレビューとして提供が開始されている Azure Database for MySQL / PostgreSQL などを中心に、Azure サービスおよびマイクロソフトの OSS についての取り組みと、データ戦略について紹介します。
[db tech showcase OSS 2017] A24: マイクロソフトと OSS Database - Azure Database for M...
[db tech showcase OSS 2017] A24: マイクロソフトと OSS Database - Azure Database for M...
Insight Technology, Inc.
Microsoft の AI ソリューションアップデート&オファリングのご紹介
Microsoft AI Solution Update / DLL community Update
Microsoft AI Solution Update / DLL community Update
Hirono Jumpei
ビッグデータ処理基盤の分野では、オンプレ・クラウド問わず様々なプロダクトが続々と登場していますが、それぞれの位置づけを明確にします。また代表的なプロダクトについて紹介し、使い分けを明確にします。具体的には、Amazon Redsfhit Spectrum, Cloud Spanner, Big Query, Oracle Exadata, MapR, cloudera, Hortonworks, EMR, Cloud Dataproc, Azure HDInsight, Amazon Athena, TREASURE DATA、Amazon DynamoDB, Azure Cosmos DB, cassandra, HBase, redis, MongoDB, TERADATA, NETEZZA,等を紹介します。
ビッグデータ処理データベースの全体像と使い分け - 2017年 Version -
ビッグデータ処理データベースの全体像と使い分け - 2017年 Version -
Tetsutaro Watanabe
Google Workspace で可能なさまざまなデータ連携の活用術をお送りします。スクリプト言語 Gooogle Apps Script の他、大規模データ分析がスプレッドシートで可能になる Connected Sheets、そしてノーコード アプリ開発ツール AppSheet を使用した一連の流れを、デモを交えながらお見せします。
[Cloud OnAir] Google Workspace でできる データ分析と業務自動化のご紹介 2020年12月3日 放送
[Cloud OnAir] Google Workspace でできる データ分析と業務自動化のご紹介 2020年12月3日 放送
Google Cloud Platform - Japan
This is my presentation material
Google Product
Google Product
Daisuke Sugai
Power Apps Mixed Reality コントロール、Azure SQL Database 等を使用した 3D モバイル アプリの構築 https://dotnetlab.connpass.com/event/246279/
Building 3D mobile apps using Power Apps Mixed Reality controls, Azure SQL Da...
Building 3D mobile apps using Power Apps Mixed Reality controls, Azure SQL Da...
Shotaro Suzuki
機械学習の社会実装勉強会第9回で発表した内容です。Vertex AIの1サービスしてインスタンスベースでJupyter 環境が使用できるWorkbenchを紹介しました。 <YouTubeリンクを追って記載>
6. Vertex AI Workbench による Notebook 環境.pdf
6. Vertex AI Workbench による Notebook 環境.pdf
幸太朗 岩澤
[db tech showcase Tokyo 2017] AzureでOSS DB/データ処理基盤のPaaSサービスを使ってみよう (Azure Database for MySQL/PostgreSQL, Azure Cosmos DB) https://satonaoki.wordpress.com/2017/09/07/dbts2017-azure-oss-db/ db tech showcase Tokyo 2017 (2017/09-05-07) http://www.db-tech-showcase.com/dbts/tokyo AzureでOSS DB/データ処理基盤のPaaSサービスを使ってみよう Microsoftのパブリック クラウド サービス「Microsoft Azure」では、Microsoft SQL ServerのテクノロジをベースにしたPaaSサービスだけではなく、オープンソースのデータベース/データ処理基盤をベースにした幅広いPaaSサービスも提供しています。 本セッションでは、MySQL、PostgreSQL、Redis、MongoDB、Hadoop、Spark、Storm、Kafkaなどのオープンソース実装をサポートした、AzureのPaaSサービスを取り上げ、それらの技術的な特徴や利点、活用事例などをご紹介します。
[db tech showcase Tokyo 2017] AzureでOSS DB/データ処理基盤のPaaSサービスを使ってみよう (Azure Dat...
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Naoki (Neo) SATO
Ähnlich wie Google Big Query
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CEDEC 2015: Google スケールで実現する!ゲーム&分析基盤
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BigQuery ML for unstructured data
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Google Cloud Dataflow を理解する - #bq_sushi
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[Cloud OnAir] 最新アップデート Google Cloud データ関連ソリューション 2020年5月14日 放送
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PySpark Intro Part.2 with SQL Graph
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Azure Data Explorer
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サービスリリースから安定軌道に乗せるまでに行った開発施策
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Developer summit 2015 gcp
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Microsoft Ignite Fall 2021 Data Platform Update Topics
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.NET の今とミライ (.NET Conf 2018 Japan Keynote)
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6 月 18 日 Next - Google が描く、MapReduce を超えたビッグデータの世界
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Microsoft AI Solution Update / DLL community Update
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ビッグデータ処理データベースの全体像と使い分け - 2017年 Version -
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[Cloud OnAir] Google Workspace でできる データ分析と業務自動化のご紹介 2020年12月3日 放送
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Google Product
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Building 3D mobile apps using Power Apps Mixed Reality controls, Azure SQL Da...
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6. Vertex AI Workbench による Notebook 環境.pdf
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[db tech showcase Tokyo 2017] AzureでOSS DB/データ処理基盤のPaaSサービスを使ってみよう (Azure Dat...
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Mehr von Ryuji Tamagawa
https://foundit-project.connpass.com/event/66468/ での発表資料です。
20171012 found IT #9 PySparkの勘所
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Ryuji Tamagawa
2017/9/27 PyData.Tokyoでのプレゼンです。
20170927 pydata tokyo データサイエンスな皆様に送る分散処理の基礎の基礎、そしてPySparkの勘所
20170927 pydata tokyo データサイエンスな皆様に送る分散処理の基礎の基礎、そしてPySparkの勘所
Ryuji Tamagawa
hbstudy #74 https://hbstudy.connpass.com/event/61687/ で話をさせていただいた、SREに関するスライドです。
hbstudy 74 Site Reliability Engineering
hbstudy 74 Site Reliability Engineering
Ryuji Tamagawa
2017年6月30日にインサイトテクノロジーさま主催のdb analytics showcaseでしゃべったPySparkの話のスライドです。
PySparkの勘所(20170630 sapporo db analytics showcase)
PySparkの勘所(20170630 sapporo db analytics showcase)
Ryuji Tamagawa
2016/10/04のDB Analytics Showcaseでのプレゼンです。
20161004 データ処理のプラットフォームとしてのpythonとpandas 東京
20161004 データ処理のプラットフォームとしてのpythonとpandas 東京
Ryuji Tamagawa
インサイトテクノロジーさん主催の[7月8日@札幌] Sapporo Tech Barでの発表スライドです。 http://www.db-tech-showcase.com/events-seminars/db-tech-salon/20160708_sapporo_tech_bar
20160708 データ処理のプラットフォームとしてのpython 札幌
20160708 データ処理のプラットフォームとしてのpython 札幌
Ryuji Tamagawa
インサイトテクノロジーさんの勉強会に呼んでいただいてお話しさせていただいた資料です。
20160127三木会 RDB経験者のためのspark
20160127三木会 RDB経験者のためのspark
Ryuji Tamagawa
このところ長崎とか博多とか神戸でしゃべったSparkの話の資料です。
Apache Sparkの紹介
Apache Sparkの紹介
Ryuji Tamagawa
Devsumi関西2015でのプレゼンテーションです。
足を地に着け落ち着いて考える
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Ryuji Tamagawa
MongoDBの概要と、特にレプリカセットの耐障害性の話です。
データベース勉強会 In 広島 mongodb
データベース勉強会 In 広島 mongodb
Ryuji Tamagawa
My talk at Rakuten TechTalk 20140404.
Invitation to mongo db @ Rakuten TechTalk
Invitation to mongo db @ Rakuten TechTalk
Ryuji Tamagawa
MongoDB tuning on AWS
MongoDB tuning on AWS
Ryuji Tamagawa
XEgg 第2回 初心者向けのMongoDBの解説です。
初めてのMongo db
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Ryuji Tamagawa
RDBとの比較でMongoDBの特徴を紹介しています。
RDB経験者に送るMongoDBの勘所(db tech showcase tokyo 2013)
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Ryuji Tamagawa
初めてのAws elastic map reduce
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Ryuji Tamagawa
初めてのAws rds for sql server
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Ryuji Tamagawa
本資料中の内容は、発表者個人の作成物であり、所属する会社の見解等を反映したものではありません、と一応定型句を付けておきます。
MongoDB on AWS
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Ryuji Tamagawa
Jenkins + EC2で分散ビルドをやる話をさせてもらいました。ただ、ほとんどデモばっかなので、スライドの中身は超薄いです…
Jenkins+ec2 aws勉強会東京9
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Ryuji Tamagawa
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20171012 found IT #9 PySparkの勘所
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20170927 pydata tokyo データサイエンスな皆様に送る分散処理の基礎の基礎、そしてPySparkの勘所
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hbstudy 74 Site Reliability Engineering
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PySparkの勘所(20170630 sapporo db analytics showcase)
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20161004 データ処理のプラットフォームとしてのpythonとpandas 東京
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20160708 データ処理のプラットフォームとしてのpython 札幌
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20160127三木会 RDB経験者のためのspark
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足を地に着け落ち着いて考える
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データベース勉強会 In 広島 mongodb
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Invitation to mongo db @ Rakuten TechTalk
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MongoDB tuning on AWS
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初めてのMongo db
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RDB経験者に送るMongoDBの勘所(db tech showcase tokyo 2013)
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初めてのAws elastic map reduce
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初めてのAws rds for sql server
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MongoDB on AWS
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Jenkins+ec2 aws勉強会東京9
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Google Big Query
1.
Google BigQueryに見る Managedな未来 玉川竜司 @
Sky
2.
Self introduction 新大阪のソフト会社勤務。 設計からフィールド対応まで 何でもあり オライリージャパンで翻訳し てます ‘Google BigQuery
Analytics’ でたぶん25冊目くらい 家では猫のベッド
3.
Translation works
4.
Upcoming 7月 8月? 年内
5.
Upcoming 7月 8月? 年内 ×
Hell See ○ Healthy
6.
Google BigQuery RDBと同じように、テーブル形式のデー タをSQLで分析できるサービス すごく安くて速くて簡単 データがどれだけたくさんあっても速度 があまり落ちない Googleさんの他のサービス(AdSense とか)と併せて使うととても便利 JDBC、ODBCでアクセス可能 REST API、コマンドラインクライアン ト、Java
/ Python SDKあります
7.
demonstration
8.
Behind the scenes 超高速なネットワーク(参考:http://googlecloudplatform- japan.blogspot.jp/2015/06/google-jupiter.html)で接続された、 大量のディスクやコンピュートノード群が、動 的にツリーを構築してクエリを処理する compute node compute node compute node compute node compute node compute node compute node Disk
Disk Disk Disk Disk Disk
9.
compute node compute node compute node compute node compute node compute node compute node compute node compute node compute node compute node compute node compute node Behind the scenes 「シャッフル」を伴う少し複雑なケース Disk
Disk Disk Disk DiskDisk
10.
いくらでもスケールしてくれて、 めっちゃ高性能だけど 使うのは簡単。 それを支える技術や設備は(見えないけれど)魔法レベル
11.
‘Managed’ 要はクラウドプロバイダ側で、諸々の管理をし てくれるということ どのレベルまで管理をしてくれるかは、プロバ イダ/サービスによってそれぞれ 概して、Googleさんのサービスはマネージド 度高いです
12.
Managed : the
future? 時間と共に、マネージドなサービスが使われ ることが増えていくでしょう 「あなたのビジネスの競争力はどこからきていますか?」 ただし、マネージドということは、(少し)融 通が利かないということでもあります 使いどころの見極めが大事
13.
Thinking low-level, Writing High-level デバイスやアルゴリズムの性格や制限 を知っておくことは非常に大切 マネージドなサービスとはいえ、そう いった制約から逃れられるわけではあ りません 低いレイヤーのことを知った上で、高 いレイヤー(マネージドなサービス) を利用しましょう そして、自分が書く・構築する量を減 らし、いいものを早く実現しましょう
14.
Questions ?
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