SlideShare a Scribd company logo
e 4 M G G TS 3EC
p fl 5IF 5 p
n
n n h
(). , )1
•  n n
•  5IF “
•  i n i n
•  5IF S Z2 TOP SL P P STWbK P
5, e SKW W SGRT 4 ZW 3EC TD m np
”
6TR 8L L4 5IF4
6TR 8L L 5IF n
•  5WLc F
•  5WLc T P T
•  5WLc EPO STQ
•  5WLc 9 E
•  5WLc D TNUFTRS
•  5WLc 5 L
z 4 M G Gd z 3ECd
4 M G G d
n i
•  i k n
•  n
•  e g
n “
•  n i k n “
4 M G G d
n i
•  i k n
•  n
•  e g
n “
•  n i k n “
6TR 8L L
4 M G G
n n n i
n nAI n fl ”
n m n
n n
B P B P n
n n o CF n i n n
o
4 M G G
n n n i
n nAI n fl ”
n m n
n n
B P B P n
n n o CF n i n n
o
-
” “ l
) i) i) i r
)
e ~
fl
n r n
” fl
i
“
n
i
i i
n
w
u “ v n
e ~
fl
n r n
” fl
i
“
n
i
i i
n
w
u “ v n
)
z 4 M G G2
n i
•  hyh n
•  2 AP fTa 2 n 3 /2
•  k i
•  fl
•  i
4 M G G w s ff
s “ i
h t
s“~ n i
h fl t
z 3EC nd
n p a l –
4 M G G ~ p e o
• 
•  n o
• 
• 
•  n lF $ EPO STQ $ 9 E ”
K QT
3EC w e u– m
3EC w e u– m
4 M G G TS 3EC
n
•  -( n i n i i
n o
•  n k
•  i n i
•  6TR 8L L 3
4 M G G TS 3EC e
5WLc F $ LNTP
5WLc T P T
5IF = G
5WLc 8b LW 86
5WLc E8F 5 L
5IF ?LWMOL
7? 5ZZ
e e e
n
5WLc
9 E
5WLc
EPO STQ
5WLc LNST P
?PL T R
5WLc
D TNUFTRS
5IF 8L L CTZP T Pe e
5WLc F $ LNTP
5WLc T P T
5IF = G
5WLc 8b LW 86
5WLc E8F 5 L
5IF ?LWMOL
7? 5ZZ
e e e
n
5WLc
9 E
5WLc
EPO STQ
5WLc LNST P
?PL T R
5WLc
D TNUFTRS
5IF 8L L CTZP T Pe e
Amazon S3
e o r e
~ b e e ~b
n z n n
11 111111111w
) 6 fl , fl
e
00(0000000
n
n5
n
n6
n n7
HTTP/
HTTPS
e
TD
3EC
e
3RG TS C-
e
B BK WN L
e
5, B C
C T GMK
9G K G
4C
BK WN L
5QT TS
e
9E
C T GMK
9G K G
e
QGW I
D GSWIT K
e
9QGI K
e
G G
KQ SK
C- 3EC e
C- e e e g h
e e
e
C- C-
B
BK WN L
5,
QGW I
G BK IK
SGRT 4 BK CN L
e oC-~i– a ~
w p g e h
C-
QGW I
G BK IK
SGRT 4 BK CN L
e oC-~i– a ~
w p g e h
C-
e
QGW I
G BK IK
SGRT 4 BK CN L
e oC-~i– a ~
w p g e h
C-
SGRT 4 BK CN L
e oC-~i– a ~
w p g e h
C-
i C- o u–
5WLc F $ LNTP
5WLc T P T
5IF = G
5WLc 8b LW 86
5WLc E8F 5 L
5IF ?LWMOL
7? 5ZZ
e e e
n
5WLc
9 E
5WLc
EPO STQ
5WLc LNST P
?PL T R
5WLc
D TNUFTRS
5IF 8L L CTZP T Pe e
3RG TS SKW W 5
n w e r
e e ~ o
	Data	
Sources	
															
	
	
	
AWS	Endpoint	 App.1	
	
[Aggregate	&	
De-
Duplicate]	
	Data	
Sources	
Data	
Sources	
C- e
BK WN L
App.2	
[Sliding	
Window	
Analysis]	
Availability
Zone
Shard 1
Shard 2
Shard N
Availability
Zone
Availability
Zone
Amazon Kinesis
e
-3F& ,.N%
5
5,
3RG TS SKW W KNTWK
e e 3RG TS C- 3RG TS BK WN L
1 n n F EPO STQ i n
i “
e 1 i n n i i
n .(
1 n n i n
3RG TS SKW W 3SGQ IW
e e CA ~ y
n
•  n n
• 
•  n
•  EG6 n
•  n 2 ,( 6
•  n n 2 ). /(( 6
•  EG6 n 2 .(( 0(G6
3 BTQQ
)( d-
+/
Dynamo
DBS3 Lambda
S3
HBase
EC2
EC2
EC2
...
SQS
SQS
SQS
...
n
EC2
EC2
EC2
...
e e
SKW W
-
Dynamo
DB
S3
HBase
EC2
EC2
EC2
...
EC2
EC2
EC2
...
Kinesis
e e
SKW W
n
7?
•  - n
•  )-- n
•  ., n
•  - ) T P T n
SKW W
x . )3) (
•  )- y n
• 
SKW W ~
ip e
0( fl n n n T P T
ip e
0( fl n n n T P T
5WLc F $ LNTP
5WLc T P T
5IF = G
5WLc 8b LW 86
5WLc E8F 5 L
5IF ?LWMOL
7? 5ZZ
e e e
n
5WLc
9 E
5WLc
EPO STQ
5WLc LNST P
?PL T R
5WLc
D TNUFTRS
5IF 8L L CTZP T Pe e
Amazon Redshift
3RG TS C-
3RG TS BK WN L 4 e
k n i n
k n
Amazon Redshift
n
• 
•  fl
• 
n
•  k n
•  C R PFD? FD?
•  6= n n
•  n FD?
•  E86 n
•  n 9G?
•  ”i
• 
n n $ n
orderid name price
1 Book 100
2 Pen 50
…
n Eraser 70
orderid name price
1 Book 100
2 Pen 50
…
n Eraser 70
gB 4 Ch gBK WN L h
BK WN L
l
e
B C
C-
ee
e
3
4
e
e
e
e
e
e
e
e
e
e4 e
?DD
n i
?DD
http://media.amazonwebservices.com/jp/csd20140909/BZ-03.pdf
?DD
http://media.amazonwebservices.com/jp/csd20140909/BZ-03.pdf
yn er
8I )
n i
)
n fl n
i
n
i
i ,(
5WLc F $ LNTP
5WLc T P T
5IF = G
5WLc 8b LW 86
5WLc E8F 5 L
5IF ?LWMOL
7? 5ZZ
e e e
n
5WLc
9 E
5WLc
EPO STQ
5WLc LNST P
?PL T R
5WLc
D TNUFTRS
5IF 8L L CTZP T Pe e
3RG TS QGW I G BK IKg Bh
w e :G TT )C G P
e e ~
5IF n
•  6TR 8L L
•  n n
n
• 
• 
•  n
• 
•  i
•  FZ
LO Z
5WLc 9 E
)
E= FZ
w wa
aws emr create-cluster !
--name bigdata-handson !
--ami-version 3.2.1 !
--applications Name=Hive !
--instance-groups
InstanceGroupType=MASTER,InstanceCount=1,InstanceType=m1.large
InstanceGroupType=CORE,InstanceCount=2,InstanceType=m1.large !
--log-uri s3:/PATH/TO/LOG/ !
--ec2-attributes SubnetId=subnet-a06474e6,KeyName=YOUR_KEY!
--steps Type=HIVE,Name='Hive program’, Args=[-f,s3://PATH/TO/
QUERY.q] !
--auto-terminate!
C- e l
•  8:F n F n
•  =ACHG BHGCHG 2 p “
hadoop jar YOUR_JAR.jar !
--src s3://YOUR_BUCKET/logs/ !
--dest s3://YOUR_BUCKET/output/!
hadoop jar YOUR_JAR.jar !
--src s3://YOUR_BUCKET/logs/ !
--desct hdfs:///output/ !
•  F n F “
•  F n n 8:F “
Amazon Elastic MapReduce
•  LO Z n n
•  WLZ PO NP$ ST_P$ ZTR$ PLWT R
” LO Z
•  ST_P FD?
EPO STQ fl
iGE5AF:BE H8: H85:
” r
•  n
•  i
fl
“
Amazon Redshift
•  E86
•  FD?
•  6= n
•  fl n
• 
• 
SQL on Big Data
10 GigE
(HPC)
COPY
UNLOAD
SQL Clients/BI Tools
128GB RAM
16TB disk
16 cores
JDBC/ODBC
128GB RAM
16TB disk
16 coresCompute
Node
128GB RAM
16TB disk
16 coresCompute
Node
128GB RAM
16TB disk
16 coresCompute
Node
Leader
Node
SQL Clients/BI Tools
JDBC/ODBC
Master
Node
Core/Task
Node
Core/Task
Node
Core/Task
Node
READ
WRITE
EMRFSS3 / EMR / DynamoDB / SSH
SQL on EMR
Query EngineApplicatio
n
Storage
YARN
Map
Reduce Tez Spark
Hive
Spark
SQL
Presto
JDBC/ODBC
HiveMetastore
HDFS
EMRFS
Hue
Zeppelin
SELECT COUNT(*)
e e
T TRS i5WLc F
fl n 5WLc
9 L TN LZEPO NP
C P i
R 86 n
n “
m C=
L L b TN i5WLc EPO STQ
n i
LM PL NSL T ” 6= n
e e
T TRS i5WLc F
fl n 5WLc
9 L TN LZEPO NP
C P i
R 86 n
n “
m C=
L L b TN i5WLc EPO STQ
n i
LM PL NSL T ” 6= n
5WLc F $ LNTP
5WLc T P T
5IF = G
5WLc 8b LW 86
5WLc E8F 5 L
5IF ?LWMOL
7? 5ZZ
e e e
n
5WLc
9 E
5WLc
EPO STQ
5WLc LNST P
?PL T R
5WLc
D TNUFTRS
5IF 8L L CTZP T Pe e
Amazon QuickSight
n 6= n
5IF n n
5
LZS
FC=79
n n
n
n
4 +)+
F L OL O 9OT T 2
•  ) n 1 n ) r
•  ( - 6 FC=79 n )( 6 fl
9 P Z T P 9OT T 2
•  F L OL O 9OT T i n
n i i58
•  , n )0 n )
r
•  ( 0 6 FC=79 n )( 6 fl
x n “
5WLc F $ LNTP
5WLc T P T
5IF = G
5WLc 8b LW 86
5WLc E8F 5 L
5IF ?LWMOL
7? 5ZZ
e e e
n
5WLc
9 E
5WLc
EPO STQ
5WLc LNST P
?PL T R
5WLc
D TNUFTRS
5IF 8L L CTZP T Pe e
3RG TS B C
n i i i i
e c e e e
3F G 3F H
e
” e e
(5 )
3RG TS 3 T G
•  5WLc fl E86 F
•  n o n
•  n n o bFD? - . r
k n
k
.,G6
fl
9 GS
e 4 M G G TS 3EC
n
•  -( n i n i i
n o
•  n k
• 
•  6TR 8L L 3
Data Science
Amazon Redshift
ETL処理
~ w
K1 SZKS , +/ n
e eAmazon
Kinesis
Amazon
EMR
http://www.slideshare.net/AmazonWebServices/bdt306-how-hearst-publishing-manages-clickstream-analytics-with-aws
i o k
tv w

More Related Content

What's hot

181117 recsys
181117 recsys181117 recsys
181117 recsys
Yuta Saito
 
Ibge0116 edital
Ibge0116 editalIbge0116 edital
Ibge0116 edital
Wallace Beliza
 
Game Day in Action for Chaos Engineering - 윤석찬 (AWS 테크에반젤리스트) :: 한국 카오스엔지니어링 밋업
Game Day in Action for Chaos Engineering - 윤석찬 (AWS 테크에반젤리스트) ::  한국 카오스엔지니어링 밋업Game Day in Action for Chaos Engineering - 윤석찬 (AWS 테크에반젤리스트) ::  한국 카오스엔지니어링 밋업
Game Day in Action for Chaos Engineering - 윤석찬 (AWS 테크에반젤리스트) :: 한국 카오스엔지니어링 밋업
Channy Yun
 
re:Invent 2018 recap for Gaming ~ゲーム関連セッションのご紹介~
re:Invent 2018 recap for Gaming ~ゲーム関連セッションのご紹介~re:Invent 2018 recap for Gaming ~ゲーム関連セッションのご紹介~
re:Invent 2018 recap for Gaming ~ゲーム関連セッションのご紹介~
Amazon Web Services Japan
 
Meteor WWNRW Intro
Meteor WWNRW IntroMeteor WWNRW Intro
Meteor WWNRW Intro
Stephan Hochhaus
 
【TECH×GAME COLLEGE#22】マイクリプトヒーローズの作り方
【TECH×GAME COLLEGE#22】マイクリプトヒーローズの作り方【TECH×GAME COLLEGE#22】マイクリプトヒーローズの作り方
【TECH×GAME COLLEGE#22】マイクリプトヒーローズの作り方
double jump.tokyo, inc
 
Emraaaaaa
EmraaaaaaEmraaaaaa
Emraaaaaa
emraefeaysun
 
ICT Letter - season 1 -
ICT Letter - season 1 -ICT Letter - season 1 -
ICT Letter - season 1 -
Kazuo Nakanishi
 

What's hot (8)

181117 recsys
181117 recsys181117 recsys
181117 recsys
 
Ibge0116 edital
Ibge0116 editalIbge0116 edital
Ibge0116 edital
 
Game Day in Action for Chaos Engineering - 윤석찬 (AWS 테크에반젤리스트) :: 한국 카오스엔지니어링 밋업
Game Day in Action for Chaos Engineering - 윤석찬 (AWS 테크에반젤리스트) ::  한국 카오스엔지니어링 밋업Game Day in Action for Chaos Engineering - 윤석찬 (AWS 테크에반젤리스트) ::  한국 카오스엔지니어링 밋업
Game Day in Action for Chaos Engineering - 윤석찬 (AWS 테크에반젤리스트) :: 한국 카오스엔지니어링 밋업
 
re:Invent 2018 recap for Gaming ~ゲーム関連セッションのご紹介~
re:Invent 2018 recap for Gaming ~ゲーム関連セッションのご紹介~re:Invent 2018 recap for Gaming ~ゲーム関連セッションのご紹介~
re:Invent 2018 recap for Gaming ~ゲーム関連セッションのご紹介~
 
Meteor WWNRW Intro
Meteor WWNRW IntroMeteor WWNRW Intro
Meteor WWNRW Intro
 
【TECH×GAME COLLEGE#22】マイクリプトヒーローズの作り方
【TECH×GAME COLLEGE#22】マイクリプトヒーローズの作り方【TECH×GAME COLLEGE#22】マイクリプトヒーローズの作り方
【TECH×GAME COLLEGE#22】マイクリプトヒーローズの作り方
 
Emraaaaaa
EmraaaaaaEmraaaaaa
Emraaaaaa
 
ICT Letter - season 1 -
ICT Letter - season 1 -ICT Letter - season 1 -
ICT Letter - season 1 -
 

Similar to データ分析 on AWS

【修士論文紹介】ソーシャルメディアからの作用を考慮した金融市場の観測・予測モデルの提案
【修士論文紹介】ソーシャルメディアからの作用を考慮した金融市場の観測・予測モデルの提案【修士論文紹介】ソーシャルメディアからの作用を考慮した金融市場の観測・予測モデルの提案
【修士論文紹介】ソーシャルメディアからの作用を考慮した金融市場の観測・予測モデルの提案
Koichiro tamura
 
VTuberハッカソン全国ツアー2018開催企画書
VTuberハッカソン全国ツアー2018開催企画書VTuberハッカソン全国ツアー2018開催企画書
VTuberハッカソン全国ツアー2018開催企画書
Takashi Jona
 
20181109 tfug fukuoka_02_tpu
20181109 tfug fukuoka_02_tpu20181109 tfug fukuoka_02_tpu
20181109 tfug fukuoka_02_tpu
m-shimao
 
2018年8月 Just Skill研修資料
2018年8月 Just Skill研修資料2018年8月 Just Skill研修資料
2018年8月 Just Skill研修資料
Serverworks Co.,Ltd.
 
5 reasons to use Arm micro server for ceph storage
5 reasons to use Arm micro server for ceph storage5 reasons to use Arm micro server for ceph storage
5 reasons to use Arm micro server for ceph storage
Ambedded Technology
 
【修士論文】CNNを用いた定置網漁場におけるマグロ有無の推定に関する研究
【修士論文】CNNを用いた定置網漁場におけるマグロ有無の推定に関する研究【修士論文】CNNを用いた定置網漁場におけるマグロ有無の推定に関する研究
【修士論文】CNNを用いた定置網漁場におけるマグロ有無の推定に関する研究
harmonylab
 
【考察】THE STARTUP WAY
【考察】THE STARTUP WAY【考察】THE STARTUP WAY
【考察】THE STARTUP WAY
Tomonori Ishizawa
 
uuum_3q
uuum_3quuum_3q
uuum_3q
Kazuki Kamada
 
OpenStack Summit & KubeConからみるコンテナ技術の最新トレンド (更新版) - OpenStack Day Tokyo 2018講演資料
OpenStack Summit & KubeConからみるコンテナ技術の最新トレンド (更新版) - OpenStack Day Tokyo 2018講演資料OpenStack Summit & KubeConからみるコンテナ技術の最新トレンド (更新版) - OpenStack Day Tokyo 2018講演資料
OpenStack Summit & KubeConからみるコンテナ技術の最新トレンド (更新版) - OpenStack Day Tokyo 2018講演資料
VirtualTech Japan Inc.
 
Certificates
CertificatesCertificates
CertificatesJeff CHen
 
サーバーレスアーキテクチャでLINE BOTの商用サービスを作った話
サーバーレスアーキテクチャでLINE BOTの商用サービスを作った話サーバーレスアーキテクチャでLINE BOTの商用サービスを作った話
サーバーレスアーキテクチャでLINE BOTの商用サービスを作った話
Hiroyuki Hiki
 
【CVPR 2019】Learning Cross Modal Embeddings with Adversarial Networks for Cook...
【CVPR 2019】Learning Cross Modal Embeddings with Adversarial Networks for Cook...【CVPR 2019】Learning Cross Modal Embeddings with Adversarial Networks for Cook...
【CVPR 2019】Learning Cross Modal Embeddings with Adversarial Networks for Cook...
cvpaper. challenge
 
SIGNATE 産業技術総合研究所 衛星画像分析コンテスト 2位入賞モデルの工夫点
SIGNATE産業技術総合研究所 衛星画像分析コンテスト2位入賞モデルの工夫点SIGNATE産業技術総合研究所 衛星画像分析コンテスト2位入賞モデルの工夫点
SIGNATE 産業技術総合研究所 衛星画像分析コンテスト 2位入賞モデルの工夫点
Ken'ichi Matsui
 
Cognitive Services使ってみませんか?
Cognitive Services使ってみませんか?Cognitive Services使ってみませんか?
Cognitive Services使ってみませんか?
ru pic
 
「チームのことだけ、考えた」サイボウズ株式会社 青野慶久
「チームのことだけ、考えた」サイボウズ株式会社 青野慶久「チームのことだけ、考えた」サイボウズ株式会社 青野慶久
「チームのことだけ、考えた」サイボウズ株式会社 青野慶久
kintone
 
AIアプリはこう作る!-独自の識別モデル作成も簡単 Einstein Platform Services の使い方
AIアプリはこう作る!-独自の識別モデル作成も簡単 Einstein Platform Services の使い方AIアプリはこう作る!-独自の識別モデル作成も簡単 Einstein Platform Services の使い方
AIアプリはこう作る!-独自の識別モデル作成も簡単 Einstein Platform Services の使い方
Salesforce Developers Japan
 
決算資料を参考にしたデータサイエンス活用法検討_LINE編
決算資料を参考にしたデータサイエンス活用法検討_LINE編決算資料を参考にしたデータサイエンス活用法検討_LINE編
決算資料を参考にしたデータサイエンス活用法検討_LINE編
Takehiko Yoshida
 
2019年の市民型選挙の戦略とは
2019年の市民型選挙の戦略とは2019年の市民型選挙の戦略とは
2019年の市民型選挙の戦略とは
立憲パートナーズ社会構想研究会(非公式)
 
IFIR法による逆回復特性測定回路図
IFIR法による逆回復特性測定回路図IFIR法による逆回復特性測定回路図
IFIR法による逆回復特性測定回路図
Tsuyoshi Horigome
 

Similar to データ分析 on AWS (20)

【修士論文紹介】ソーシャルメディアからの作用を考慮した金融市場の観測・予測モデルの提案
【修士論文紹介】ソーシャルメディアからの作用を考慮した金融市場の観測・予測モデルの提案【修士論文紹介】ソーシャルメディアからの作用を考慮した金融市場の観測・予測モデルの提案
【修士論文紹介】ソーシャルメディアからの作用を考慮した金融市場の観測・予測モデルの提案
 
VTuberハッカソン全国ツアー2018開催企画書
VTuberハッカソン全国ツアー2018開催企画書VTuberハッカソン全国ツアー2018開催企画書
VTuberハッカソン全国ツアー2018開催企画書
 
20181109 tfug fukuoka_02_tpu
20181109 tfug fukuoka_02_tpu20181109 tfug fukuoka_02_tpu
20181109 tfug fukuoka_02_tpu
 
2018年8月 Just Skill研修資料
2018年8月 Just Skill研修資料2018年8月 Just Skill研修資料
2018年8月 Just Skill研修資料
 
5 reasons to use Arm micro server for ceph storage
5 reasons to use Arm micro server for ceph storage5 reasons to use Arm micro server for ceph storage
5 reasons to use Arm micro server for ceph storage
 
【修士論文】CNNを用いた定置網漁場におけるマグロ有無の推定に関する研究
【修士論文】CNNを用いた定置網漁場におけるマグロ有無の推定に関する研究【修士論文】CNNを用いた定置網漁場におけるマグロ有無の推定に関する研究
【修士論文】CNNを用いた定置網漁場におけるマグロ有無の推定に関する研究
 
【考察】THE STARTUP WAY
【考察】THE STARTUP WAY【考察】THE STARTUP WAY
【考察】THE STARTUP WAY
 
uuum_3q
uuum_3quuum_3q
uuum_3q
 
OpenStack Summit & KubeConからみるコンテナ技術の最新トレンド (更新版) - OpenStack Day Tokyo 2018講演資料
OpenStack Summit & KubeConからみるコンテナ技術の最新トレンド (更新版) - OpenStack Day Tokyo 2018講演資料OpenStack Summit & KubeConからみるコンテナ技術の最新トレンド (更新版) - OpenStack Day Tokyo 2018講演資料
OpenStack Summit & KubeConからみるコンテナ技術の最新トレンド (更新版) - OpenStack Day Tokyo 2018講演資料
 
Certificates
CertificatesCertificates
Certificates
 
サーバーレスアーキテクチャでLINE BOTの商用サービスを作った話
サーバーレスアーキテクチャでLINE BOTの商用サービスを作った話サーバーレスアーキテクチャでLINE BOTの商用サービスを作った話
サーバーレスアーキテクチャでLINE BOTの商用サービスを作った話
 
【CVPR 2019】Learning Cross Modal Embeddings with Adversarial Networks for Cook...
【CVPR 2019】Learning Cross Modal Embeddings with Adversarial Networks for Cook...【CVPR 2019】Learning Cross Modal Embeddings with Adversarial Networks for Cook...
【CVPR 2019】Learning Cross Modal Embeddings with Adversarial Networks for Cook...
 
MBA marks card
MBA marks cardMBA marks card
MBA marks card
 
SIGNATE 産業技術総合研究所 衛星画像分析コンテスト 2位入賞モデルの工夫点
SIGNATE産業技術総合研究所 衛星画像分析コンテスト2位入賞モデルの工夫点SIGNATE産業技術総合研究所 衛星画像分析コンテスト2位入賞モデルの工夫点
SIGNATE 産業技術総合研究所 衛星画像分析コンテスト 2位入賞モデルの工夫点
 
Cognitive Services使ってみませんか?
Cognitive Services使ってみませんか?Cognitive Services使ってみませんか?
Cognitive Services使ってみませんか?
 
「チームのことだけ、考えた」サイボウズ株式会社 青野慶久
「チームのことだけ、考えた」サイボウズ株式会社 青野慶久「チームのことだけ、考えた」サイボウズ株式会社 青野慶久
「チームのことだけ、考えた」サイボウズ株式会社 青野慶久
 
AIアプリはこう作る!-独自の識別モデル作成も簡単 Einstein Platform Services の使い方
AIアプリはこう作る!-独自の識別モデル作成も簡単 Einstein Platform Services の使い方AIアプリはこう作る!-独自の識別モデル作成も簡単 Einstein Platform Services の使い方
AIアプリはこう作る!-独自の識別モデル作成も簡単 Einstein Platform Services の使い方
 
決算資料を参考にしたデータサイエンス活用法検討_LINE編
決算資料を参考にしたデータサイエンス活用法検討_LINE編決算資料を参考にしたデータサイエンス活用法検討_LINE編
決算資料を参考にしたデータサイエンス活用法検討_LINE編
 
2019年の市民型選挙の戦略とは
2019年の市民型選挙の戦略とは2019年の市民型選挙の戦略とは
2019年の市民型選挙の戦略とは
 
IFIR法による逆回復特性測定回路図
IFIR法による逆回復特性測定回路図IFIR法による逆回復特性測定回路図
IFIR法による逆回復特性測定回路図
 

More from 崇之 清水

WordPress RESTful API & Amazon API Gateway (English version)
WordPress RESTful API & Amazon API Gateway (English version)WordPress RESTful API & Amazon API Gateway (English version)
WordPress RESTful API & Amazon API Gateway (English version)
崇之 清水
 
知らなきゃ損なアップデートを振り返り(2020年分)- いにしえのサービスから勝手にチョイス
知らなきゃ損なアップデートを振り返り(2020年分)- いにしえのサービスから勝手にチョイス知らなきゃ損なアップデートを振り返り(2020年分)- いにしえのサービスから勝手にチョイス
知らなきゃ損なアップデートを振り返り(2020年分)- いにしえのサービスから勝手にチョイス
崇之 清水
 
マイクロサービスを AWS サーバレス&コンテナで実装する方法
マイクロサービスを AWS サーバレス&コンテナで実装する方法マイクロサービスを AWS サーバレス&コンテナで実装する方法
マイクロサービスを AWS サーバレス&コンテナで実装する方法
崇之 清水
 
RESTful API を Chalice で紐解く 〜 Python Serverless Microframework for AWS 〜
RESTful API を Chalice で紐解く 〜 Python Serverless Microframework for AWS 〜RESTful API を Chalice で紐解く 〜 Python Serverless Microframework for AWS 〜
RESTful API を Chalice で紐解く 〜 Python Serverless Microframework for AWS 〜
崇之 清水
 
クラウドを活用したセンシング/モニタリングなどデータ分析の実現
クラウドを活用したセンシング/モニタリングなどデータ分析の実現クラウドを活用したセンシング/モニタリングなどデータ分析の実現
クラウドを活用したセンシング/モニタリングなどデータ分析の実現
崇之 清水
 
AWS 主要なサービスアップデート 6/3-11/28
AWS 主要なサービスアップデート 6/3-11/28AWS 主要なサービスアップデート 6/3-11/28
AWS 主要なサービスアップデート 6/3-11/28
崇之 清水
 
5分でサーバーレスの環境構築から本番デプロイまでやったろやないか! - Serverless Meetup Osaka #4 LT
5分でサーバーレスの環境構築から本番デプロイまでやったろやないか! - Serverless Meetup Osaka #4 LT5分でサーバーレスの環境構築から本番デプロイまでやったろやないか! - Serverless Meetup Osaka #4 LT
5分でサーバーレスの環境構築から本番デプロイまでやったろやないか! - Serverless Meetup Osaka #4 LT
崇之 清水
 
サーバレスアプリケーションの入門と実践 - AWS Cloud Roadshow 2017 Osaka
サーバレスアプリケーションの入門と実践 - AWS Cloud Roadshow 2017 Osakaサーバレスアプリケーションの入門と実践 - AWS Cloud Roadshow 2017 Osaka
サーバレスアプリケーションの入門と実践 - AWS Cloud Roadshow 2017 Osaka
崇之 清水
 
AWS における サーバーレスの基礎からチューニングまで
AWS における サーバーレスの基礎からチューニングまでAWS における サーバーレスの基礎からチューニングまで
AWS における サーバーレスの基礎からチューニングまで
崇之 清水
 
日本語でおk AI スピーカーを作ってみた
日本語でおk AI スピーカーを作ってみた日本語でおk AI スピーカーを作ってみた
日本語でおk AI スピーカーを作ってみた
崇之 清水
 
Amazon Web Services (AWS) のご紹介
Amazon Web Services (AWS) のご紹介Amazon Web Services (AWS) のご紹介
Amazon Web Services (AWS) のご紹介
崇之 清水
 
Amazon AI のスゴいデモ(仮) - Serverless Meetup Osaka
Amazon AI のスゴいデモ(仮) - Serverless Meetup OsakaAmazon AI のスゴいデモ(仮) - Serverless Meetup Osaka
Amazon AI のスゴいデモ(仮) - Serverless Meetup Osaka
崇之 清水
 
Amazon Pinpoint - re:Invent Serverless Follow Up - 20161207
Amazon Pinpoint - re:Invent Serverless Follow Up - 20161207Amazon Pinpoint - re:Invent Serverless Follow Up - 20161207
Amazon Pinpoint - re:Invent Serverless Follow Up - 20161207
崇之 清水
 
AWS SDK for PHP のインストールから 始めるクラウドマスターへの道 〜 Promise による非同期オペレーション 〜
AWS SDK for PHP のインストールから 始めるクラウドマスターへの道 〜 Promise による非同期オペレーション 〜 AWS SDK for PHP のインストールから 始めるクラウドマスターへの道 〜 Promise による非同期オペレーション 〜
AWS SDK for PHP のインストールから 始めるクラウドマスターへの道 〜 Promise による非同期オペレーション 〜
崇之 清水
 
WordPress RESTful API & Amazon API Gateway - WordCamp Kansai 2016
WordPress RESTful API & Amazon API Gateway - WordCamp Kansai 2016WordPress RESTful API & Amazon API Gateway - WordCamp Kansai 2016
WordPress RESTful API & Amazon API Gateway - WordCamp Kansai 2016
崇之 清水
 
Amazon API Gateway を活用したゲームサーバー構築
Amazon API Gateway を活用したゲームサーバー構築Amazon API Gateway を活用したゲームサーバー構築
Amazon API Gateway を活用したゲームサーバー構築
崇之 清水
 
関西スタートアップAWS勉強会 スタートアップ最新事例
関西スタートアップAWS勉強会 スタートアップ最新事例関西スタートアップAWS勉強会 スタートアップ最新事例
関西スタートアップAWS勉強会 スタートアップ最新事例
崇之 清水
 
スタートアップ向け構成例とAWS活用事例(福岡市スタートアップカフェ)
スタートアップ向け構成例とAWS活用事例(福岡市スタートアップカフェ)スタートアップ向け構成例とAWS活用事例(福岡市スタートアップカフェ)
スタートアップ向け構成例とAWS活用事例(福岡市スタートアップカフェ)
崇之 清水
 
Amazon Aurora の活用 - Developers.IO in OSAKA
Amazon Aurora の活用 - Developers.IO in OSAKAAmazon Aurora の活用 - Developers.IO in OSAKA
Amazon Aurora の活用 - Developers.IO in OSAKA
崇之 清水
 
SA プライムなう! - AWS IoT とロボットアームでお絵かき
SA プライムなう! - AWS IoT とロボットアームでお絵かきSA プライムなう! - AWS IoT とロボットアームでお絵かき
SA プライムなう! - AWS IoT とロボットアームでお絵かき
崇之 清水
 

More from 崇之 清水 (20)

WordPress RESTful API & Amazon API Gateway (English version)
WordPress RESTful API & Amazon API Gateway (English version)WordPress RESTful API & Amazon API Gateway (English version)
WordPress RESTful API & Amazon API Gateway (English version)
 
知らなきゃ損なアップデートを振り返り(2020年分)- いにしえのサービスから勝手にチョイス
知らなきゃ損なアップデートを振り返り(2020年分)- いにしえのサービスから勝手にチョイス知らなきゃ損なアップデートを振り返り(2020年分)- いにしえのサービスから勝手にチョイス
知らなきゃ損なアップデートを振り返り(2020年分)- いにしえのサービスから勝手にチョイス
 
マイクロサービスを AWS サーバレス&コンテナで実装する方法
マイクロサービスを AWS サーバレス&コンテナで実装する方法マイクロサービスを AWS サーバレス&コンテナで実装する方法
マイクロサービスを AWS サーバレス&コンテナで実装する方法
 
RESTful API を Chalice で紐解く 〜 Python Serverless Microframework for AWS 〜
RESTful API を Chalice で紐解く 〜 Python Serverless Microframework for AWS 〜RESTful API を Chalice で紐解く 〜 Python Serverless Microframework for AWS 〜
RESTful API を Chalice で紐解く 〜 Python Serverless Microframework for AWS 〜
 
クラウドを活用したセンシング/モニタリングなどデータ分析の実現
クラウドを活用したセンシング/モニタリングなどデータ分析の実現クラウドを活用したセンシング/モニタリングなどデータ分析の実現
クラウドを活用したセンシング/モニタリングなどデータ分析の実現
 
AWS 主要なサービスアップデート 6/3-11/28
AWS 主要なサービスアップデート 6/3-11/28AWS 主要なサービスアップデート 6/3-11/28
AWS 主要なサービスアップデート 6/3-11/28
 
5分でサーバーレスの環境構築から本番デプロイまでやったろやないか! - Serverless Meetup Osaka #4 LT
5分でサーバーレスの環境構築から本番デプロイまでやったろやないか! - Serverless Meetup Osaka #4 LT5分でサーバーレスの環境構築から本番デプロイまでやったろやないか! - Serverless Meetup Osaka #4 LT
5分でサーバーレスの環境構築から本番デプロイまでやったろやないか! - Serverless Meetup Osaka #4 LT
 
サーバレスアプリケーションの入門と実践 - AWS Cloud Roadshow 2017 Osaka
サーバレスアプリケーションの入門と実践 - AWS Cloud Roadshow 2017 Osakaサーバレスアプリケーションの入門と実践 - AWS Cloud Roadshow 2017 Osaka
サーバレスアプリケーションの入門と実践 - AWS Cloud Roadshow 2017 Osaka
 
AWS における サーバーレスの基礎からチューニングまで
AWS における サーバーレスの基礎からチューニングまでAWS における サーバーレスの基礎からチューニングまで
AWS における サーバーレスの基礎からチューニングまで
 
日本語でおk AI スピーカーを作ってみた
日本語でおk AI スピーカーを作ってみた日本語でおk AI スピーカーを作ってみた
日本語でおk AI スピーカーを作ってみた
 
Amazon Web Services (AWS) のご紹介
Amazon Web Services (AWS) のご紹介Amazon Web Services (AWS) のご紹介
Amazon Web Services (AWS) のご紹介
 
Amazon AI のスゴいデモ(仮) - Serverless Meetup Osaka
Amazon AI のスゴいデモ(仮) - Serverless Meetup OsakaAmazon AI のスゴいデモ(仮) - Serverless Meetup Osaka
Amazon AI のスゴいデモ(仮) - Serverless Meetup Osaka
 
Amazon Pinpoint - re:Invent Serverless Follow Up - 20161207
Amazon Pinpoint - re:Invent Serverless Follow Up - 20161207Amazon Pinpoint - re:Invent Serverless Follow Up - 20161207
Amazon Pinpoint - re:Invent Serverless Follow Up - 20161207
 
AWS SDK for PHP のインストールから 始めるクラウドマスターへの道 〜 Promise による非同期オペレーション 〜
AWS SDK for PHP のインストールから 始めるクラウドマスターへの道 〜 Promise による非同期オペレーション 〜 AWS SDK for PHP のインストールから 始めるクラウドマスターへの道 〜 Promise による非同期オペレーション 〜
AWS SDK for PHP のインストールから 始めるクラウドマスターへの道 〜 Promise による非同期オペレーション 〜
 
WordPress RESTful API & Amazon API Gateway - WordCamp Kansai 2016
WordPress RESTful API & Amazon API Gateway - WordCamp Kansai 2016WordPress RESTful API & Amazon API Gateway - WordCamp Kansai 2016
WordPress RESTful API & Amazon API Gateway - WordCamp Kansai 2016
 
Amazon API Gateway を活用したゲームサーバー構築
Amazon API Gateway を活用したゲームサーバー構築Amazon API Gateway を活用したゲームサーバー構築
Amazon API Gateway を活用したゲームサーバー構築
 
関西スタートアップAWS勉強会 スタートアップ最新事例
関西スタートアップAWS勉強会 スタートアップ最新事例関西スタートアップAWS勉強会 スタートアップ最新事例
関西スタートアップAWS勉強会 スタートアップ最新事例
 
スタートアップ向け構成例とAWS活用事例(福岡市スタートアップカフェ)
スタートアップ向け構成例とAWS活用事例(福岡市スタートアップカフェ)スタートアップ向け構成例とAWS活用事例(福岡市スタートアップカフェ)
スタートアップ向け構成例とAWS活用事例(福岡市スタートアップカフェ)
 
Amazon Aurora の活用 - Developers.IO in OSAKA
Amazon Aurora の活用 - Developers.IO in OSAKAAmazon Aurora の活用 - Developers.IO in OSAKA
Amazon Aurora の活用 - Developers.IO in OSAKA
 
SA プライムなう! - AWS IoT とロボットアームでお絵かき
SA プライムなう! - AWS IoT とロボットアームでお絵かきSA プライムなう! - AWS IoT とロボットアームでお絵かき
SA プライムなう! - AWS IoT とロボットアームでお絵かき
 

Recently uploaded

PCI PIN Basics Webinar from the Controlcase Team
PCI PIN Basics Webinar from the Controlcase TeamPCI PIN Basics Webinar from the Controlcase Team
PCI PIN Basics Webinar from the Controlcase Team
ControlCase
 
LF Energy Webinar: Electrical Grid Modelling and Simulation Through PowSyBl -...
LF Energy Webinar: Electrical Grid Modelling and Simulation Through PowSyBl -...LF Energy Webinar: Electrical Grid Modelling and Simulation Through PowSyBl -...
LF Energy Webinar: Electrical Grid Modelling and Simulation Through PowSyBl -...
DanBrown980551
 
GraphRAG is All You need? LLM & Knowledge Graph
GraphRAG is All You need? LLM & Knowledge GraphGraphRAG is All You need? LLM & Knowledge Graph
GraphRAG is All You need? LLM & Knowledge Graph
Guy Korland
 
Monitoring Java Application Security with JDK Tools and JFR Events
Monitoring Java Application Security with JDK Tools and JFR EventsMonitoring Java Application Security with JDK Tools and JFR Events
Monitoring Java Application Security with JDK Tools and JFR Events
Ana-Maria Mihalceanu
 
FIDO Alliance Osaka Seminar: Passkeys and the Road Ahead.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: Passkeys and the Road Ahead.pdfFIDO Alliance Osaka Seminar: Passkeys and the Road Ahead.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: Passkeys and the Road Ahead.pdf
FIDO Alliance
 
Smart TV Buyer Insights Survey 2024 by 91mobiles.pdf
Smart TV Buyer Insights Survey 2024 by 91mobiles.pdfSmart TV Buyer Insights Survey 2024 by 91mobiles.pdf
Smart TV Buyer Insights Survey 2024 by 91mobiles.pdf
91mobiles
 
Encryption in Microsoft 365 - ExpertsLive Netherlands 2024
Encryption in Microsoft 365 - ExpertsLive Netherlands 2024Encryption in Microsoft 365 - ExpertsLive Netherlands 2024
Encryption in Microsoft 365 - ExpertsLive Netherlands 2024
Albert Hoitingh
 
Assuring Contact Center Experiences for Your Customers With ThousandEyes
Assuring Contact Center Experiences for Your Customers With ThousandEyesAssuring Contact Center Experiences for Your Customers With ThousandEyes
Assuring Contact Center Experiences for Your Customers With ThousandEyes
ThousandEyes
 
FIDO Alliance Osaka Seminar: The WebAuthn API and Discoverable Credentials.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: The WebAuthn API and Discoverable Credentials.pdfFIDO Alliance Osaka Seminar: The WebAuthn API and Discoverable Credentials.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: The WebAuthn API and Discoverable Credentials.pdf
FIDO Alliance
 
Generating a custom Ruby SDK for your web service or Rails API using Smithy
Generating a custom Ruby SDK for your web service or Rails API using SmithyGenerating a custom Ruby SDK for your web service or Rails API using Smithy
Generating a custom Ruby SDK for your web service or Rails API using Smithy
g2nightmarescribd
 
UiPath Test Automation using UiPath Test Suite series, part 3
UiPath Test Automation using UiPath Test Suite series, part 3UiPath Test Automation using UiPath Test Suite series, part 3
UiPath Test Automation using UiPath Test Suite series, part 3
DianaGray10
 
Securing your Kubernetes cluster_ a step-by-step guide to success !
Securing your Kubernetes cluster_ a step-by-step guide to success !Securing your Kubernetes cluster_ a step-by-step guide to success !
Securing your Kubernetes cluster_ a step-by-step guide to success !
KatiaHIMEUR1
 
Software Delivery At the Speed of AI: Inflectra Invests In AI-Powered Quality
Software Delivery At the Speed of AI: Inflectra Invests In AI-Powered QualitySoftware Delivery At the Speed of AI: Inflectra Invests In AI-Powered Quality
Software Delivery At the Speed of AI: Inflectra Invests In AI-Powered Quality
Inflectra
 
Unsubscribed: Combat Subscription Fatigue With a Membership Mentality by Head...
Unsubscribed: Combat Subscription Fatigue With a Membership Mentality by Head...Unsubscribed: Combat Subscription Fatigue With a Membership Mentality by Head...
Unsubscribed: Combat Subscription Fatigue With a Membership Mentality by Head...
Product School
 
Slack (or Teams) Automation for Bonterra Impact Management (fka Social Soluti...
Slack (or Teams) Automation for Bonterra Impact Management (fka Social Soluti...Slack (or Teams) Automation for Bonterra Impact Management (fka Social Soluti...
Slack (or Teams) Automation for Bonterra Impact Management (fka Social Soluti...
Jeffrey Haguewood
 
How world-class product teams are winning in the AI era by CEO and Founder, P...
How world-class product teams are winning in the AI era by CEO and Founder, P...How world-class product teams are winning in the AI era by CEO and Founder, P...
How world-class product teams are winning in the AI era by CEO and Founder, P...
Product School
 
Dev Dives: Train smarter, not harder – active learning and UiPath LLMs for do...
Dev Dives: Train smarter, not harder – active learning and UiPath LLMs for do...Dev Dives: Train smarter, not harder – active learning and UiPath LLMs for do...
Dev Dives: Train smarter, not harder – active learning and UiPath LLMs for do...
UiPathCommunity
 
De-mystifying Zero to One: Design Informed Techniques for Greenfield Innovati...
De-mystifying Zero to One: Design Informed Techniques for Greenfield Innovati...De-mystifying Zero to One: Design Informed Techniques for Greenfield Innovati...
De-mystifying Zero to One: Design Informed Techniques for Greenfield Innovati...
Product School
 
To Graph or Not to Graph Knowledge Graph Architectures and LLMs
To Graph or Not to Graph Knowledge Graph Architectures and LLMsTo Graph or Not to Graph Knowledge Graph Architectures and LLMs
To Graph or Not to Graph Knowledge Graph Architectures and LLMs
Paul Groth
 
DevOps and Testing slides at DASA Connect
DevOps and Testing slides at DASA ConnectDevOps and Testing slides at DASA Connect
DevOps and Testing slides at DASA Connect
Kari Kakkonen
 

Recently uploaded (20)

PCI PIN Basics Webinar from the Controlcase Team
PCI PIN Basics Webinar from the Controlcase TeamPCI PIN Basics Webinar from the Controlcase Team
PCI PIN Basics Webinar from the Controlcase Team
 
LF Energy Webinar: Electrical Grid Modelling and Simulation Through PowSyBl -...
LF Energy Webinar: Electrical Grid Modelling and Simulation Through PowSyBl -...LF Energy Webinar: Electrical Grid Modelling and Simulation Through PowSyBl -...
LF Energy Webinar: Electrical Grid Modelling and Simulation Through PowSyBl -...
 
GraphRAG is All You need? LLM & Knowledge Graph
GraphRAG is All You need? LLM & Knowledge GraphGraphRAG is All You need? LLM & Knowledge Graph
GraphRAG is All You need? LLM & Knowledge Graph
 
Monitoring Java Application Security with JDK Tools and JFR Events
Monitoring Java Application Security with JDK Tools and JFR EventsMonitoring Java Application Security with JDK Tools and JFR Events
Monitoring Java Application Security with JDK Tools and JFR Events
 
FIDO Alliance Osaka Seminar: Passkeys and the Road Ahead.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: Passkeys and the Road Ahead.pdfFIDO Alliance Osaka Seminar: Passkeys and the Road Ahead.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: Passkeys and the Road Ahead.pdf
 
Smart TV Buyer Insights Survey 2024 by 91mobiles.pdf
Smart TV Buyer Insights Survey 2024 by 91mobiles.pdfSmart TV Buyer Insights Survey 2024 by 91mobiles.pdf
Smart TV Buyer Insights Survey 2024 by 91mobiles.pdf
 
Encryption in Microsoft 365 - ExpertsLive Netherlands 2024
Encryption in Microsoft 365 - ExpertsLive Netherlands 2024Encryption in Microsoft 365 - ExpertsLive Netherlands 2024
Encryption in Microsoft 365 - ExpertsLive Netherlands 2024
 
Assuring Contact Center Experiences for Your Customers With ThousandEyes
Assuring Contact Center Experiences for Your Customers With ThousandEyesAssuring Contact Center Experiences for Your Customers With ThousandEyes
Assuring Contact Center Experiences for Your Customers With ThousandEyes
 
FIDO Alliance Osaka Seminar: The WebAuthn API and Discoverable Credentials.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: The WebAuthn API and Discoverable Credentials.pdfFIDO Alliance Osaka Seminar: The WebAuthn API and Discoverable Credentials.pdf
FIDO Alliance Osaka Seminar: The WebAuthn API and Discoverable Credentials.pdf
 
Generating a custom Ruby SDK for your web service or Rails API using Smithy
Generating a custom Ruby SDK for your web service or Rails API using SmithyGenerating a custom Ruby SDK for your web service or Rails API using Smithy
Generating a custom Ruby SDK for your web service or Rails API using Smithy
 
UiPath Test Automation using UiPath Test Suite series, part 3
UiPath Test Automation using UiPath Test Suite series, part 3UiPath Test Automation using UiPath Test Suite series, part 3
UiPath Test Automation using UiPath Test Suite series, part 3
 
Securing your Kubernetes cluster_ a step-by-step guide to success !
Securing your Kubernetes cluster_ a step-by-step guide to success !Securing your Kubernetes cluster_ a step-by-step guide to success !
Securing your Kubernetes cluster_ a step-by-step guide to success !
 
Software Delivery At the Speed of AI: Inflectra Invests In AI-Powered Quality
Software Delivery At the Speed of AI: Inflectra Invests In AI-Powered QualitySoftware Delivery At the Speed of AI: Inflectra Invests In AI-Powered Quality
Software Delivery At the Speed of AI: Inflectra Invests In AI-Powered Quality
 
Unsubscribed: Combat Subscription Fatigue With a Membership Mentality by Head...
Unsubscribed: Combat Subscription Fatigue With a Membership Mentality by Head...Unsubscribed: Combat Subscription Fatigue With a Membership Mentality by Head...
Unsubscribed: Combat Subscription Fatigue With a Membership Mentality by Head...
 
Slack (or Teams) Automation for Bonterra Impact Management (fka Social Soluti...
Slack (or Teams) Automation for Bonterra Impact Management (fka Social Soluti...Slack (or Teams) Automation for Bonterra Impact Management (fka Social Soluti...
Slack (or Teams) Automation for Bonterra Impact Management (fka Social Soluti...
 
How world-class product teams are winning in the AI era by CEO and Founder, P...
How world-class product teams are winning in the AI era by CEO and Founder, P...How world-class product teams are winning in the AI era by CEO and Founder, P...
How world-class product teams are winning in the AI era by CEO and Founder, P...
 
Dev Dives: Train smarter, not harder – active learning and UiPath LLMs for do...
Dev Dives: Train smarter, not harder – active learning and UiPath LLMs for do...Dev Dives: Train smarter, not harder – active learning and UiPath LLMs for do...
Dev Dives: Train smarter, not harder – active learning and UiPath LLMs for do...
 
De-mystifying Zero to One: Design Informed Techniques for Greenfield Innovati...
De-mystifying Zero to One: Design Informed Techniques for Greenfield Innovati...De-mystifying Zero to One: Design Informed Techniques for Greenfield Innovati...
De-mystifying Zero to One: Design Informed Techniques for Greenfield Innovati...
 
To Graph or Not to Graph Knowledge Graph Architectures and LLMs
To Graph or Not to Graph Knowledge Graph Architectures and LLMsTo Graph or Not to Graph Knowledge Graph Architectures and LLMs
To Graph or Not to Graph Knowledge Graph Architectures and LLMs
 
DevOps and Testing slides at DASA Connect
DevOps and Testing slides at DASA ConnectDevOps and Testing slides at DASA Connect
DevOps and Testing slides at DASA Connect
 

データ分析 on AWS

  • 1. e 4 M G G TS 3EC p fl 5IF 5 p n n n h (). , )1
  • 2. •  n n •  5IF “ •  i n i n •  5IF S Z2 TOP SL P P STWbK P 5, e SKW W SGRT 4 ZW 3EC TD m np
  • 3. ” 6TR 8L L4 5IF4 6TR 8L L 5IF n •  5WLc F •  5WLc T P T •  5WLc EPO STQ •  5WLc 9 E •  5WLc D TNUFTRS •  5WLc 5 L
  • 4. z 4 M G Gd z 3ECd
  • 5. 4 M G G d n i •  i k n •  n •  e g n “ •  n i k n “
  • 6. 4 M G G d n i •  i k n •  n •  e g n “ •  n i k n “ 6TR 8L L
  • 7. 4 M G G n n n i n nAI n fl ” n m n n n B P B P n n n o CF n i n n o
  • 8. 4 M G G n n n i n nAI n fl ” n m n n n B P B P n n n o CF n i n n o - ” “ l ) i) i) i r )
  • 9. e ~ fl n r n ” fl i “ n i i i n w u “ v n
  • 10. e ~ fl n r n ” fl i “ n i i i n w u “ v n )
  • 11. z 4 M G G2 n i •  hyh n •  2 AP fTa 2 n 3 /2 •  k i •  fl •  i
  • 12. 4 M G G w s ff s “ i h t s“~ n i h fl t
  • 13. z 3EC nd n p a l – 4 M G G ~ p e o •  •  n o •  •  •  n lF $ EPO STQ $ 9 E ” K QT
  • 14. 3EC w e u– m
  • 15. 3EC w e u– m
  • 16. 4 M G G TS 3EC n •  -( n i n i i n o •  n k •  i n i •  6TR 8L L 3
  • 17. 4 M G G TS 3EC e
  • 18. 5WLc F $ LNTP 5WLc T P T 5IF = G 5WLc 8b LW 86 5WLc E8F 5 L 5IF ?LWMOL 7? 5ZZ e e e n 5WLc 9 E 5WLc EPO STQ 5WLc LNST P ?PL T R 5WLc D TNUFTRS 5IF 8L L CTZP T Pe e
  • 19. 5WLc F $ LNTP 5WLc T P T 5IF = G 5WLc 8b LW 86 5WLc E8F 5 L 5IF ?LWMOL 7? 5ZZ e e e n 5WLc 9 E 5WLc EPO STQ 5WLc LNST P ?PL T R 5WLc D TNUFTRS 5IF 8L L CTZP T Pe e
  • 20. Amazon S3 e o r e ~ b e e ~b n z n n 11 111111111w ) 6 fl , fl e 00(0000000 n n5 n n6 n n7 HTTP/ HTTPS e TD 3EC e
  • 21. 3RG TS C- e B BK WN L e 5, B C C T GMK 9G K G 4C BK WN L 5QT TS e 9E C T GMK 9G K G e QGW I D GSWIT K e 9QGI K e G G KQ SK C- 3EC e
  • 22. C- e e e g h e e e C- C- B BK WN L 5,
  • 23. QGW I G BK IK SGRT 4 BK CN L e oC-~i– a ~ w p g e h C-
  • 24. QGW I G BK IK SGRT 4 BK CN L e oC-~i– a ~ w p g e h C- e
  • 25. QGW I G BK IK SGRT 4 BK CN L e oC-~i– a ~ w p g e h C-
  • 26. SGRT 4 BK CN L e oC-~i– a ~ w p g e h C-
  • 27. i C- o u–
  • 28. 5WLc F $ LNTP 5WLc T P T 5IF = G 5WLc 8b LW 86 5WLc E8F 5 L 5IF ?LWMOL 7? 5ZZ e e e n 5WLc 9 E 5WLc EPO STQ 5WLc LNST P ?PL T R 5WLc D TNUFTRS 5IF 8L L CTZP T Pe e
  • 29. 3RG TS SKW W 5 n w e r e e ~ o Data Sources AWS Endpoint App.1 [Aggregate & De- Duplicate] Data Sources Data Sources C- e BK WN L App.2 [Sliding Window Analysis] Availability Zone Shard 1 Shard 2 Shard N Availability Zone Availability Zone Amazon Kinesis e -3F& ,.N% 5 5,
  • 30. 3RG TS SKW W KNTWK e e 3RG TS C- 3RG TS BK WN L 1 n n F EPO STQ i n i “ e 1 i n n i i n .( 1 n n i n
  • 31. 3RG TS SKW W 3SGQ IW e e CA ~ y
  • 32. n •  n n •  •  n •  EG6 n •  n 2 ,( 6 •  n n 2 ). /(( 6 •  EG6 n 2 .(( 0(G6 3 BTQQ
  • 35. •  - n •  )-- n •  ., n •  - ) T P T n SKW W x . )3) (
  • 36. •  )- y n •  SKW W ~
  • 37. ip e 0( fl n n n T P T
  • 38. ip e 0( fl n n n T P T
  • 39. 5WLc F $ LNTP 5WLc T P T 5IF = G 5WLc 8b LW 86 5WLc E8F 5 L 5IF ?LWMOL 7? 5ZZ e e e n 5WLc 9 E 5WLc EPO STQ 5WLc LNST P ?PL T R 5WLc D TNUFTRS 5IF 8L L CTZP T Pe e
  • 40. Amazon Redshift 3RG TS C- 3RG TS BK WN L 4 e k n i n k n
  • 41. Amazon Redshift n •  •  fl •  n •  k n •  C R PFD? FD? •  6= n n
  • 42. •  n FD? •  E86 n •  n 9G? •  ”i •  n n $ n orderid name price 1 Book 100 2 Pen 50 … n Eraser 70 orderid name price 1 Book 100 2 Pen 50 … n Eraser 70 gB 4 Ch gBK WN L h
  • 43. BK WN L l e B C C- ee e 3 4 e e e e e e e e e e4 e
  • 47. yn er 8I ) n i ) n fl n i n i i ,(
  • 48. 5WLc F $ LNTP 5WLc T P T 5IF = G 5WLc 8b LW 86 5WLc E8F 5 L 5IF ?LWMOL 7? 5ZZ e e e n 5WLc 9 E 5WLc EPO STQ 5WLc LNST P ?PL T R 5WLc D TNUFTRS 5IF 8L L CTZP T Pe e
  • 49. 3RG TS QGW I G BK IKg Bh w e :G TT )C G P e e ~ 5IF n •  6TR 8L L •  n n n •  •  •  n •  •  i •  FZ LO Z 5WLc 9 E ) E= FZ
  • 50. w wa aws emr create-cluster ! --name bigdata-handson ! --ami-version 3.2.1 ! --applications Name=Hive ! --instance-groups InstanceGroupType=MASTER,InstanceCount=1,InstanceType=m1.large InstanceGroupType=CORE,InstanceCount=2,InstanceType=m1.large ! --log-uri s3:/PATH/TO/LOG/ ! --ec2-attributes SubnetId=subnet-a06474e6,KeyName=YOUR_KEY! --steps Type=HIVE,Name='Hive program’, Args=[-f,s3://PATH/TO/ QUERY.q] ! --auto-terminate!
  • 51. C- e l •  8:F n F n •  =ACHG BHGCHG 2 p “ hadoop jar YOUR_JAR.jar ! --src s3://YOUR_BUCKET/logs/ ! --dest s3://YOUR_BUCKET/output/! hadoop jar YOUR_JAR.jar ! --src s3://YOUR_BUCKET/logs/ ! --desct hdfs:///output/ ! •  F n F “ •  F n n 8:F “
  • 52. Amazon Elastic MapReduce •  LO Z n n •  WLZ PO NP$ ST_P$ ZTR$ PLWT R ” LO Z •  ST_P FD? EPO STQ fl iGE5AF:BE H8: H85: ” r •  n •  i fl “ Amazon Redshift •  E86 •  FD? •  6= n •  fl n •  • 
  • 53. SQL on Big Data 10 GigE (HPC) COPY UNLOAD SQL Clients/BI Tools 128GB RAM 16TB disk 16 cores JDBC/ODBC 128GB RAM 16TB disk 16 coresCompute Node 128GB RAM 16TB disk 16 coresCompute Node 128GB RAM 16TB disk 16 coresCompute Node Leader Node SQL Clients/BI Tools JDBC/ODBC Master Node Core/Task Node Core/Task Node Core/Task Node READ WRITE EMRFSS3 / EMR / DynamoDB / SSH
  • 54. SQL on EMR Query EngineApplicatio n Storage YARN Map Reduce Tez Spark Hive Spark SQL Presto JDBC/ODBC HiveMetastore HDFS EMRFS Hue Zeppelin SELECT COUNT(*)
  • 55. e e T TRS i5WLc F fl n 5WLc 9 L TN LZEPO NP C P i R 86 n n “ m C= L L b TN i5WLc EPO STQ n i LM PL NSL T ” 6= n
  • 56. e e T TRS i5WLc F fl n 5WLc 9 L TN LZEPO NP C P i R 86 n n “ m C= L L b TN i5WLc EPO STQ n i LM PL NSL T ” 6= n
  • 57. 5WLc F $ LNTP 5WLc T P T 5IF = G 5WLc 8b LW 86 5WLc E8F 5 L 5IF ?LWMOL 7? 5ZZ e e e n 5WLc 9 E 5WLc EPO STQ 5WLc LNST P ?PL T R 5WLc D TNUFTRS 5IF 8L L CTZP T Pe e
  • 58. Amazon QuickSight n 6= n 5IF n n 5 LZS FC=79 n n n n
  • 59.
  • 60.
  • 61. 4 +)+ F L OL O 9OT T 2 •  ) n 1 n ) r •  ( - 6 FC=79 n )( 6 fl 9 P Z T P 9OT T 2 •  F L OL O 9OT T i n n i i58 •  , n )0 n ) r •  ( 0 6 FC=79 n )( 6 fl x n “
  • 62. 5WLc F $ LNTP 5WLc T P T 5IF = G 5WLc 8b LW 86 5WLc E8F 5 L 5IF ?LWMOL 7? 5ZZ e e e n 5WLc 9 E 5WLc EPO STQ 5WLc LNST P ?PL T R 5WLc D TNUFTRS 5IF 8L L CTZP T Pe e
  • 63. 3RG TS B C n i i i i e c e e e 3F G 3F H e ” e e (5 )
  • 64. 3RG TS 3 T G •  5WLc fl E86 F •  n o n •  n n o bFD? - . r k n k .,G6 fl
  • 65.
  • 66.
  • 67.
  • 68. 9 GS
  • 69.
  • 70.
  • 71. e 4 M G G TS 3EC n •  -( n i n i i n o •  n k •  •  6TR 8L L 3
  • 72. Data Science Amazon Redshift ETL処理 ~ w K1 SZKS , +/ n e eAmazon Kinesis Amazon EMR http://www.slideshare.net/AmazonWebServices/bdt306-how-hearst-publishing-manages-clickstream-analytics-with-aws
  • 73. i o k tv w