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Toshiyasu Kuwada
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<セミナー概要> Big Object は、Salesforce の Lightning Platform 上に億レベルのデータを保存することができ、安定したクエリが実行可能な、SObjet とは異なるデータストレージの仕組みです。 以前から、Lightning Platform 上で大量データを扱うにはベストプラクティスに沿った実装をお願いさせていただいておりますが、Analytics やHeroku など大量データを Lightning Platform 外で処理する方法もあり、選択肢の一つになっています。とはいえ、まだまだ Lightning Platform に閉じて億のレコードを取り回したいというニーズが多くあるのも事実です。 そんなニーズにお答えすべく開発が進んでいた Big Object ですが、徐々に実用段階に入ってきましたので、こちらのウェブセミナーにて現状 (Summer '19) をお知らせします。 <ご紹介する内容> - Big Object とは - SObject との違いは - Big Object 使い方 - 利用上の注意点 - サンプルパッケージで遊ぼう <参加対象者> Salesforce 開発者
Salesforce Big Object 最前線
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2021.11.20 と 11.25 Salesforce女子部で登壇したスライドです
データローダについてちょっと詳しくなる
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Junko Nakayama
Salesforce開発入門の資料です。随時アップデートされます。
Salesforce 開発入門
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Force.com の画面開発言語であるVisualforceを利用すれば標準のページレイアウトだけではできない高度なカスタマイズが可能になります。 また Visualforce は HTML をベースにした言語なので、簡単なものであればWebページを少し作った経験がある方であれば十分にカスタマイズ可能です。 このセミナーでは、プログラマでない方を対象に Visualforce を使ってできることを、簡単なサンプルを交えてご紹介します。
Visualforceを使ってみよう
Visualforceを使ってみよう
Salesforce Developers Japan
7月10日に開催された「Salesforce.comの情報セキュリティについて」Webinarの資料です。 https://developer.salesforce.com/events/webinars/jp-sfdcsecurity
Salesforce.comの情報セキュリティについて
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Kyoto Salesforce Developers Group Meetup #1で発表したスライドです。 Salesforce開発者の初心者向けの内容です。
Apexトリガと標準自動化プロセスの違い
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Yoshinari KUWAYAMA
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SalesforceにおけるCDC(変更データキャプチャ)の実装・活用法について
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Takashi Hatamoto
AWS公式オンラインセミナー: https://amzn.to/JPWebinar 過去資料: https://amzn.to/JPArchive
20190320 AWS Black Belt Online Seminar Amazon EBS
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2019.10.30 Salesforce Architects Meetup Tokyo #03
認定 Integration Architecture デザイナー試験を復習してみた
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増え続ける業務システムやマイクロサービスの接続を整理し効率的に管理、そして既存のサービスを活用した再利用性の高い開発を実現するには、戦略に基づいた開発指針とそれを支えるプラットフォームが必要となります。 2018年5月より新たにSalesforceファミリーとなったMuleSoft社のAnypoint Platformは、完全なAPIライフサイクル管理機能と各種システム間の接続を実現する豊富なコネクター、そしてクラウド・オンプレミスを問わず動作可能なハイパフォーマンスなランタイムと、必要なものがすべて備わったプラットフォームとなっています。 こちらのセミナーでは、このAnypoint Platformのコンセプトやサービスを、実際のデモンストレーションを交えてご紹介します。
MuleSoft Anypoint Platformのコンセプトとサービス
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Zabbixを使ってAWS環境の監視を効率よく管理するためにやっていることや、ジョブ管理システムとの連携について「HyClopsJobMonitoring」などを用いた例を紹介します。
zabbixを使ったクラウド環境の監視とツール連携
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<セミナー概要> Salesforce Lightning Platform は、外部とデータのやり取りができる API や様々な仕組みを提供しています。データ連携の仕組みは様々な切り口、例えば逐次連携/バッチ連携や同期/非同期などで分類されますが、こちらのセミナーでは、逐次連携であり、かつ非同期である連携の仕組みをポイント&クリックで実現できる“変更データキャプチャ”や“プラットフォームイベント”を、同じく Salesforce ファミリーである MuleSoft Anypoint Platform を使ってサンプル実装した内容を元に解説していきます。 サンプル実装の流れ - Salesforce のオブジェクトにデータを書き込み - 変更データキャプチャが、変更内容を配信 - MuleSoft Anypoint Platform で変更内容を受信・処理・プラット- フォームイベント に処理結果を返却 - プラットフォームイベントが結果を受け取り、プロセスを起動させ、結果をオブジェクトに書き込み このサンプルは MuleSoft Anypoint Platform も含めて無償の Developer 環境でできる範囲で実装していますので、容易にお試しいただくことが可能です。 今までであれば Apex により開発しなければいけなかった仕組みの実現が容易になり、より多くの人に使っていただきやすくなったと思います。今後のデータ連携方式の検討・実装に役立てば幸いです。 <ご紹介する内容> - 連携全体像 - 変更データキャプチャ による配信 - Mule Flow での処理 - プラットフォームイベント による受信 <対象者> - Salesforce 管理者 - Salesforce とのデータ連携を設計・構築する人
データ連携の新しいカタチ - 変更データキャプチャ/プラットフォームイベントを MuleSoft Anypoint Platform と組み合わせて試してみよう
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[AWSマイスターシリーズ] Instance Store & Elastic Block Store
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【Log Analytics Tech Meetup】オープンソースで実現するログ分析技術入門
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20200826 AWS Black Belt Online Seminar AWS CloudFormation
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20201028 AWS Black Belt Online Seminar Amazon CloudFront deep dive
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この資料は、JPOUG(日本オラクルユーザー会)のイベント「Meetup! JPOUG」にて、 弊社のOracle Data Guardによる高可用性の導入事例について発表した際のものです。 【イベントの概要】 ■イベント名 Meetup! JPOUG ■主催 日本オラクルユーザー会 ■イベントURL Meetup! JPOUG:http://www.jpoug.org/2015/03/21/meetup-jpoug Meetup! JPOUG 開催報告:http://www.jpoug.org/2015/04/30/meetupjpougreport 【セッションの概要】 ■日時 2015年 4月10日(金)12:00-14:25 ■タイトル Oracle Data Guard による高可用性 ■概要 ヤフー株式会社では、先日、Yahoo!ニュース トピックス システムに対して、Oracle Data Guardによる高可用性の導入を行いました。 このセッションでは、Oracle Data Guardにより高可用性を実現する方法と、それにより得られた成果について、事例を交えて説明させていただきます。
Oracle Data Guard による高可用性
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2017年7月12日 (水) の Webセミナー資料です。
Lightning コンポーネント開発〜実装例から学ぶ開発のコツ
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[AWSマイスターシリーズ] AWS Billingについて
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静的なWebサイトのホスティングにAmazon S3を活用する方が増えています。 簡単に設定でき、安くて、安全で、手間いらずな、Amazon S3によるウェブサイトの設定、および運用方法をデモを交えて具体的に説明します。またウェブサイトを運用する上で便利なS3の機能の紹介や、AWSのDNS権威サービス、Amazon Route53 を用いた独自ドメインによる運用、AWSのCDNサービス、CloudFrontを用いた高速にサイトを配信する方法もお話いたします。
Amazon S3による静的Webサイトホスティング
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2015年10月28日に放送したAWS CodeCommit & AWS CodePipeline & AWS CodeDeployの回の資料です。今後の予定は以下をご覧ください。 http://aws.amazon.com/jp/about-aws/events/#webinar
AWS Black Belt Tech シリーズ 2015 - AWS CodeCommit & AWS CodePipeline & AWS CodeD...
AWS Black Belt Tech シリーズ 2015 - AWS CodeCommit & AWS CodePipeline & AWS CodeD...
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Hadoop / Spark Conference Japan 2019 で発表させて頂いた、 「スキーマレスカラムナフォーマット「Yosegi」で実現する スキーマの柔軟性と処理性能を両立したログ収集システム」の発表資料となります。
スキーマレスカラムナフォーマット「Yosegi」で実現する スキーマの柔軟性と処理性能を両立したログ収集システム / Hadoop / Spark Con...
スキーマレスカラムナフォーマット「Yosegi」で実現する スキーマの柔軟性と処理性能を両立したログ収集システム / Hadoop / Spark Con...
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<概要> アプリケーションの品質と生産性を向上させるためには、適切なプラットフォーム及びフレームワークの選択と、それに適した開発ツールを利用することが重要です。今日求められるモダンなエンタープライズアプリケーションを開発するにあたり、Salesforce DXとLightning Web Componentsを組み合わせれば最適解の一つとなり得ます。 こちらの資料では、この2つのテクノロジを組み合わせたアプリケーション開発方法とその利点について解説します。 <ご紹介する内容> Salsforce DXとは? Salesforce DXの利用方法とTips Lighting Web Componentsとは? Lighting Web Componentsの利用方法とTips 参加対象者 : Salesforce 開発者
Salesforce DXとLightning Web ComponentsでモダンSalesforceアプリ開発
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2015年10月13日アップデート ---------------------------------------------------------------------- AWS Black Belt Tech Webinar 2015 Amazon Elastic Block Store (EBS)
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2018年11月5日(月)開催セミナー DBを10分間で1000個構築するDB仮想化テクノロジーとは? ~Database as code in Devops~ 講演資料です。 "Database as Code" 株式会社インサイトテクノロジー 石川 雅也 DBMSシステムの開発速度を上げろといつも無茶ぶりされているあなたへ。日々、「新しいDBMSシステムの開発速度を上げろ!! 品質は落とすな!!」「うちはDevOpsでアジャイル開発ができているのか!!」と無茶ぶりばかりされている、そこのあなた!答えがここにあります。
Database as code in Devops - DBを10分間で1000個構築するDB仮想化テクノロジーとは?(Ishikawa)
Database as code in Devops - DBを10分間で1000個構築するDB仮想化テクノロジーとは?(Ishikawa)
Insight Technology, Inc.
1. Oracle Data Visualizationの特徴 2. 使い勝手良く豊富な機能と統制のきいたセルフサービスBI 3. 分かりやすいデータ加工ができるデータフロー機能 4. 簡単に実行できる機械学習 5. まとめ
【2018年3月時点】Oracle Data Visualizaion ご紹介
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しばちょう先生が語る!オラクルデータベースの進化の歴史と最新技術動向#2
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ビッグデータを活用し、高度なAdvanced Analyticsを実現した顧客事例とそれを支えるクラウドプラットフォームをご紹介いたします。 また、ビジネスユーザーがアナリストとしてデータドリブン企業を可能にするOracle Data Visualizationを活用し、モバイル上で音声検索や配信されたデータのビジュアル化が可能になったOracle Analytics Cloudの全貌と最新の事例をご紹介いたします。
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Big data解析ビジネス
Mie Mori
2015年2月13日に開催されたIDC主催「Japan Storage Vision 2015」におけるクラウディアンの講演資料です。 Presentation materials of CLOUDIAN at "Japan Storage VIsion 2015" of IDC on Feb 13, 2015
スケールアウト型オブジェクトストレージの企業ITにおける使いどころ
スケールアウト型オブジェクトストレージの企業ITにおける使いどころ
CLOUDIAN KK
<AI、IoT、ビッグデータ>といった言葉を聞かない日が無いほど、この分野については注目が集まっています。しかしながら、実際に自社でのこれからの取り組みを考えると、「何から手を付けるべきか見当もつかない」と仰る方が多数いらっしゃる現状があります。本セッションでは、既にこういった取り組みを実現してきた先進活用事例を御紹介しながら、どのように始めるべきかといったポイントを紹介します。
先行事例から学ぶ IoT / ビッグデータの始め方
先行事例から学ぶ IoT / ビッグデータの始め方
Cloudera Japan
AWS Service As Bigdata.
Cm re growth-devio-mtup11-sapporo-004
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Satoru Ishikawa
トレジャーデータサービスをリリースして一年あまり、今年の最後に目玉となる新サービスのお披露目を東京にて行いました。創業者・CTO 太田 一樹によるプレゼンテーションを公開させていただきます。 トレジャーデータの概要から、新サービスである、Treasure Query Accelerator(当社比従来の10-50倍高速化しました)、 Treasure Viewer(ドラッグアンドドロップで簡単にクロス集計などのグラフが作成できる)、新サービス価格体系についてのご案内も盛り込んでいます。 当日ご来場いただけた方はもちろん、ご都合で欠席された方もぜひご覧ください。 また、今後同内容のWebinarも開催していく予定です。
トレジャーデータ新サービス発表 2013/12/9
トレジャーデータ新サービス発表 2013/12/9
Treasure Data, Inc.
<目次> 1.ITサービスの向上のために 2.ITサービスマネジメントを支援する LMIS on cloudの紹介 BSP: http://www.bsp.jp/ BBTV: http://www.bsp.jp/seminar/bbtv/index.html
クラウド化後のITサービス向上とは
クラウド化後のITサービス向上とは
UNIRITA Incorporated
データ分析基盤におけるOpsのためのDev with event driven + serverless
データ分析基盤におけるOpsのためのDev with event driven + serverless
データ分析基盤におけるOpsのためのDev with event driven + serverless
Shoji Shirotori
Tech-on MeetUp Online#02「もしエンタープライズのエンジニアがデータ分析をやることになったら」 @yutah_3 さんの資料です。
初めてのデータ分析基盤構築をまかされた、その時何を考えておくと良いのか
初めてのデータ分析基盤構築をまかされた、その時何を考えておくと良いのか
Techon Organization
Slides for Azure Webinar: Azure Databricks for Application Developers (Webinar delivery date: June 7, 2018 ) Delivered by: Nobukatsu Tanahashi & Yoichi Kawasaki [ウェビナー] アプリケーション開発者のためのAzure Databricks入門 (2018年6月7日実施) 棚橋 信勝, Data & AI テクノロジースペシャリスト, マイクロソフトコーポレーション 川崎 庸市. Azureテクノロジースペシャリスト, マイクロソフトコーポレーション
アプリケーション開発者のためのAzure Databricks入門
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Yoichi Kawasaki
Power BI 勉強会 for Beginners @東京#1 のセッション資料です
For Power BI Beginners
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Tomoyuki Oota
Similar to BigObjectsで大量データのチャンピオンになる
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Database as code in Devops - DBを10分間で1000個構築するDB仮想化テクノロジーとは?(Ishikawa)
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【2018年3月時点】Oracle Data Visualizaion ご紹介
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DBREから始めるデータベースプラットフォーム
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しばちょう先生が語る!オラクルデータベースの進化の歴史と最新技術動向#2
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【2017年5月時点】セルフサービスBIからエンタープライズまで展開できるOracle Business Analytics クラウドプラットフォームのご紹介
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ビッグデータ分析基盤が直面する課題をオブジェクトストレージで解決
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Japan elasticusergroup01 Acroquest
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Attunity社のソリューションの日本国内外適用事例及びロードマップ紹介[ATTUNITY & インサイトテクノロジー IoT / Big Data フ...
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複数DBのバックアップ・切り戻し運用手順が異なって大変?!運用性の大幅改善、その先に。。
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Developers Summit 2018: ストリームとバッチを融合したBigData Analytics ~事例とデモから見えてくる、これからのデー...
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Big data解析ビジネス
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スケールアウト型オブジェクトストレージの企業ITにおける使いどころ
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先行事例から学ぶ IoT / ビッグデータの始め方
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Cm re growth-devio-mtup11-sapporo-004
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トレジャーデータ新サービス発表 2013/12/9
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クラウド化後のITサービス向上とは
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データ分析基盤におけるOpsのためのDev with event driven + serverless
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初めてのデータ分析基盤構築をまかされた、その時何を考えておくと良いのか
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アプリケーション開発者のためのAzure Databricks入門
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For Power BI Beginners
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YouTube nnabla channelの次の動画で利用したスライドです。 【AI論文解説】Consistency ModelとRectified Flow https://youtu.be/3IKCrAPe55k Consistency ModelとRectified Flowに関連する以下の論文を紹介しています。 Consistency models(解説編Part1で紹介) - “Consistency Models,” ICML 2023. - “Improved Techniques for Training Consistency Models,” ICLR 2024. - “Consistency Trajectory Models: Learning Probability Flow ODE Trajectory of Diffusion,” ICLR 2024. Rectified flow(解説編Part2で紹介) - “Flow Straight and Fast: Learning to Generate and Transfer Data with Rectified Flow,” ICLR 2023. - “InstaFlow: One Step is Enough for High-Quality Diffusion-Based Text-to-Image Generation,” ICLR 2024.
【AI論文解説】Consistency ModelとRectified Flow
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Sony - Neural Network Libraries
This presentation introduces a paper about offline reinforcement learning.
論文紹介: Offline Q-Learning on diverse Multi-Task data both scales and generalizes
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atsushi061452
FIDO Alliance Osaka Seminar
FIDO Alliance Osaka Seminar: LY-DOCOMO-KDDI-Mercari Panel.pdf
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FIDO Alliance
FIDO Alliance Osaka Seminar
FIDO Alliance Osaka Seminar: Welcome Slides.pdf
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FIDO Alliance
FIDO Alliance Osaka Seminar
FIDO Alliance Osaka Seminar: NEC & Yubico Panel.pdf
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FIDO Alliance
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
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CRI Japan, Inc.
公開URL:https://arxiv.org/pdf/2404.19174 出典:Guilherme Potje, Felipe Cadar, Andre Araujo, Renato Martins, Erickson R. ascimento: XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching, Proceedings of the 2024 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2023) 概要:リソース効率に優れた特徴点マッチングのための軽量なアーキテクチャ「XFeat(Accelerated Features)」を提案します。手法は、局所的な特徴点の検出、抽出、マッチングのための畳み込みニューラルネットワークの基本的な設計を再検討します。特に、リソースが限られたデバイス向けに迅速かつ堅牢なアルゴリズムが必要とされるため、解像度を可能な限り高く保ちながら、ネットワークのチャネル数を制限します。さらに、スパース下でのマッチングを選択できる設計となっており、ナビゲーションやARなどのアプリケーションに適しています。XFeatは、高速かつ同等以上の精度を実現し、一般的なラップトップのCPU上でリアルタイムで動作します。
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching
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harmonylab
2024/05/24の勉強会で発表されたものです。
MPAなWebフレームワーク、Astroの紹介 (その2) 2024/05/24の勉強会で発表されたものです。
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iPride Co., Ltd.
FIDO Alliance Osaka Seminar
FIDO Alliance Osaka Seminar: CloudGate.pdf
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FIDO Alliance
This presentation introduces a paper about offline reinforcement learning.
論文紹介: Exploiting semantic segmentation to boost reinforcement learning in vid...
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atsushi061452
YugabyteDB適用に向けた取り組みと隠れた魅力 (DSS Asia 2024 発表資料) 2024年4月24日(水) 株式会社NTTデータグループ 技術開発本部 笠原 辰仁
YugabyteDB適用に向けた取り組みと隠れた魅力 (DSS Asia 2024 発表資料)
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NTT DATA Technology & Innovation
FIDO Alliance Osaka Seminar
FIDO Alliance Osaka Seminar: PlayStation Passkey Deployment Case Study.pdf
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FIDO Alliance
サイバーエージェントAI事業部の新卒研修で利用したスライドを公開します。
2024年度_サイバーエージェント_新卒研修「データベースの歴史」.pptx
2024年度_サイバーエージェント_新卒研修「データベースの歴史」.pptx
yassun7010
2024/05/25 serverless Meetup osaka
2024年5月25日Serverless Meetup大阪 アプリケーションをどこで動かすべきなのか.pptx
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ssuserbefd24
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【AI論文解説】Consistency ModelとRectified Flow
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論文紹介: Offline Q-Learning on diverse Multi-Task data both scales and generalizes
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FIDO Alliance Osaka Seminar: LY-DOCOMO-KDDI-Mercari Panel.pdf
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FIDO Alliance Osaka Seminar: Welcome Slides.pdf
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FIDO Alliance Osaka Seminar: NEC & Yubico Panel.pdf
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LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
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【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching
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MPAなWebフレームワーク、Astroの紹介 (その2) 2024/05/24の勉強会で発表されたものです。
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FIDO Alliance Osaka Seminar: CloudGate.pdf
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YugabyteDB適用に向けた取り組みと隠れた魅力 (DSS Asia 2024 発表資料)
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FIDO Alliance Osaka Seminar: PlayStation Passkey Deployment Case Study.pdf
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2024年度_サイバーエージェント_新卒研修「データベースの歴史」.pptx
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2024年5月25日Serverless Meetup大阪 アプリケーションをどこで動かすべきなのか.pptx
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BigObjectsで大量データのチャンピオンになる
1.
BigObjectsで大量データの チャンピオンになる 2017年11月29日 株式会社テラスカイ 鍬田 利康
2.
自己紹介 Copyright © 2015
TerraSky Co., Ltd. All Rights Reserved. 2 名前 鍬田 利康(Kuwada Toshiyasu) 所属 (株)テラスカイ 金融ソリューション部 略歴 Salesforce歴 5年 興味 API連携・サーバレスアーキテクチャ
3.
目次 Copyright © 2015
TerraSky Co., Ltd. All Rights Reserved. 3 1. 大量データにマツワル課題 2. 大量データの課題に対するアプローチ 3. BigObjectsとは 4. データアーカイブ使用例 5. 使用方法サンプル 6. 考慮事項
4.
1. 大量データにマツワル課題 Copyright ©
TerraSky Co., Ltd. All Rights Reserved. 4 • 費用 – Salesforceのデータストレージは なかなかのお値段 • パフォーマンス – slowレスポンス(レポートやViewなど標準機能にも影響) – query タイムアウト – 更新時のロック • ガバナ制限への抵触 – Trigger内でのノンセレクティブなクエリ(over 20万件) – 同期同時実行数
5.
2. 大量データの課題に対するアプローチ Copyright ©
TerraSky Co., Ltd. All Rights Reserved. 5 No 手段 データ退避場所 参照方法 費用 使いやすさ 1 データストレージ 追加購入 - 従来通り × 〇 2 安価な外部ストレージへの退避 外部DB ・参照用アプリ開発 + Canvas ・Salesforce Connect ・BI(MotionBoard/Domo) △ △ ファイルサーバ (csvファイル) ファイルを開く 〇 × 3 BigObjectsへ退避 Salesforce内 ・Visualforce/Lightning画面開発 ・BI(MotionBoard/Domo) ・AppExchangeアプリ 〇 △ • 費用課題 New!! お金で解決 DWH/AWS RDS/社内DB 今回フォーカス
6.
2. 大量データの課題に対するアプローチ Copyright ©
TerraSky Co., Ltd. All Rights Reserved. 6 – 安価な外部ストレージへの退避 – 閲覧機能を開発する API GateWay Lambda アーカイブ データ格納DB アーカイブデータ 表示画面 例
7.
2. 大量データの課題に対するアプローチ Copyright ©
TerraSky Co., Ltd. All Rights Reserved. 7 • パフォーマンス課題 – インデックス付与 • 標準インデックス • カスタムインデックス – スキーニーテーブル – ディビジョン – クエリオプティマイザによる評価・改善 – データアーカイブ戦略 – 共有設定・ロールの見直し 今回の主題
8.
2. 大量データの課題に対するアプローチ Copyright ©
TerraSky Co., Ltd. All Rights Reserved. 8 • ガバナ制限への抵触 – 制限として受け入れる – コードレビューやテストでリスクを軽減
9.
3.BigObjectsとは Copyright © TerraSky
Co., Ltd. All Rights Reserved. 9 • 特徴 – デフォルトで100万件のデータを作成可能(追加購入可能) – 使用可能なデータ型 • 日付時間, 参照関係, 数値, テキスト, ロングテキストエリア – 主キーの定義必須 – MetaDataAPIで定義する – 価格:comming soon • 種類 – 標準BigObjects • 項目監査履歴で使用されている – カスタムBigObjects • 独自にオブジェクトが定義可能
10.
3.BigObjectsとは Copyright © TerraSky
Co., Ltd. All Rights Reserved. 10 • ユースケース – 顧客の行動データの収集 • AIで分析しスコアリング/行動レコメンドなど – 履歴データの退避 • 履歴データをBigObjectsにアーカイブする事で データストレージ費用削減 – 監査と追跡 • コンプライアンス目的でSalesforceユーザのログを保管
11.
4.データアーカイブ使用例 Copyright © TerraSky
Co., Ltd. All Rights Reserved. 11 • 開発物 – データアーカイブApexバッチ • BigObjectsにデータのアーカイブを実行 • アーカイブしたデータの削除 – アーカイブデータ参照画面 • Visualforce/Lightning • BI(MotionBoard/Domo) 実際にBigObjectsにデータを退避するとしたら どのような開発が発生するか?
12.
5.使用方法サンプル Copyright © TerraSky
Co., Ltd. All Rights Reserved. 12 - 古いCaseレコードをBigObjectsへ退避 - 取引先の標準参照画面に、BigObjectsの閲覧画面 を表示する
13.
5.使用方法サンプル Copyright © TerraSky
Co., Ltd. All Rights Reserved. 13 - BigObjectsの作成(オブジェクトの定義を作成しデプロイ) 主キーの定義 ソート方式
14.
5.使用方法サンプル Copyright © TerraSky
Co., Ltd. All Rights Reserved. 14 • BigObjects デプロイ後のオブジェクト設定画面 GUIから項目の追加不可
15.
5.使用方法サンプル Copyright © TerraSky
Co., Ltd. All Rights Reserved. 15 画面から項目型の操作不可 Index項目は必須解除出来ない • BigObjects 項目変種画面
16.
5.使用方法サンプル Copyright © TerraSky
Co., Ltd. All Rights Reserved. 16 Visualforce × BigObjects - 取引先の標準参照画面に開発した BigObjectsの閲覧画面を表示する
17.
5.使用方法サンプル Copyright © TerraSky
Co., Ltd. All Rights Reserved. 17 - ApexControllerサンプル
18.
5.使用方法サンプル Copyright © TerraSky
Co., Ltd. All Rights Reserved. 18 - Visualforceサンプル
19.
6.BigObjects考慮事項 Copyright © TerraSky
Co., Ltd. All Rights Reserved. 19 – 100オブジェクトまで作成可能 – 作成したオブジェクトの項目削除は不可(Win18時点) – 範囲検索をする場合はIndexの順番による制限あり – 標準レポートでは使用不可 – Apexトリガー、フロー、プロセスで使用不可 – データ削除不可 – 使用可能なデータ型が制限されるので、アーカイブで使用する場 合は型変換の考慮が必要
20.
6.BigObjects考慮事項 | まとめ Copyright
© TerraSky Co., Ltd. All Rights Reserved. 20 カスタムオブジェクト Big Objects サフィックス __c __b レポート 可能 不可 データ作り方 すべて対応 Apex API Async SOQL タブ 可能 不可 標準画面 あり なし View あり なし 項目型 すべて対応 制限あり 項目の編集 可能 可能(条件付き) 項目の削除 可能 不可 項目履歴管理 可能 不可 レコードの編集 可能 可能(条件付き) お値段 ライセンスに依存 デフォルト100万件 追加はSalesforceに相談
21.
Copyright © TerraSky
Co., Ltd. All Rights Reserved. 21 Enjoy BigObjects Life!!
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