はじめに こんにちは。Developer Engagementブロックの @wiroha です。2月14日に「 ZOZO Tech Meetup ～データサイエンス～ 」を開催しました。ZOZOTOWNを支える開発において「データサイエンス」にフォーカスして、弊社データサイエンティストが具体的な事例を交えながら紹介するオフラインイベントです。 登壇内容まとめ ビジネスアナリティクス部から次の3名が登壇しました。 発表タイトル 登壇者 因果推論が浸透した組織の現状と未来 マーケティングサイエンスブロック 茅

こんにちは。千葉県の特産品として真っ先に思い浮かぶものがヨウ素 *1 な、データシステム部データ基盤ブロックの塩崎です。 この記事ではBigQueryストレージの費用を計算する方法と、費用を節約するための戦略について説明します。BigQueryストレージの費用計算をするために、まずストレージを2軸・8種類に分類し、それぞれの軸の視点から費用節約をする方法を紹介します。特にTime travel機能やFail-safe機能が関わると計算ミスをしやすくなるため、それらについても説明します。 ストレージの分類

はじめに こんにちは。筑波大学情報学群情報科学類3年の浅田睦葉と申します。 私は2024年9月に行われた8日間のサマーインターンシップで、内製分散データベースシステム FractalDB の開発業務に...

はじめに 初めまして！新卒一年目のけに、後藤、塚崎です。 本記事では、私達が参加したエンジニア定例合宿で開発した飲食店に関する投稿を行うサービス「ふーどぴあ」について紹介します。 エンジニア定例合宿の詳細につきましては以下の記事をご覧ください。 今年もリアルハッカソン合宿に行ってきました！＠ノジマ大磯スクウェア チームメンバー紹介 けに 今回の担当：バックエンド全般、DB構築、ログイン処理 一言：お金が貯まりません 後藤 今回の担当：API実装、SQL文作成 一言：散歩マスターになりました。 塚崎 今回の

PART3：Oracle DatabaseからAmazon Auroraへの移行 -運用編- PART1 では、農林中央金庫が Amazon Aurora の採用に至った経緯・評価点を解説しました。 PART2 では、農林中央金庫とNTT データで Amazon Aurora の採用に伴う非互換対応や性能試験に実施された内容を解説しました。PART3では、Amazon Aurora へ移行した後の実運用経験を踏まえ、これから Amazon Aurora へ移行検討されている方に向けて農林中央金庫

PART2：Oracle DatabaseからAmazon Auroraへの移行 -移行作業編- PART1 では、農林中央金庫がコスト削減の重要なポイントである Amazon Aurora の採用に至った経緯や、ベンダーの NTTデータとどのような点を評価していったかを解説しました。 PART2 では、Amazon Aurora の採用に至った後、移行フェーズにおいて実際に Oracle Database から Amazon Aurora へ移行する際にどのような非互換対応を実施したのか、性能

PART1：Oracle DatabaseからAmazon Auroraへの移行 -検討編- 農林中央金庫は、農林水産業を支える全国金融機関として、金融業務をはじめとした経営健全性確保に向けた指導など、多岐に渡って日本の農林水産業の発展に貢献されています。また、JA・信農連(信用農業協同組合連合会)・農林中央金庫で構成されたJAバンクは、1 つの金融機関として機能するよう運営されており、貯金量 100 兆円超、店舗数 6,000 超、ATM 10,000 台超を誇る巨大金融グループです。 JAバ

はじめに こんにちは。 株式会社エブリーの開発本部データ&AIチーム(DAI)でデータエンジニアをしている吉田です。 今回は、Redashのアップグレードについてのお話です。 背景 デリッシュキッチンではデータ分析のための可視化ツールとして Redash を利用しており、ECS上にRedashをデプロイして運用しています。 RedashはOSS版の更新が長らく停止していましたが、昨年プロジェクトが再始動され( 参考 )、先日v25.1.0がリリースされました。 今回、Redash v10.0.0

はじめに 2024 年 12 月、リテールメディアにおけるデータコラボレーションワークショップを開催しました。本記事では、本ワークショップの開催背景と当日の内容をご紹介いたします。 Retail Media は「第3の広告」として注目され、2019年頃からアメリカを中心に市場を牽引しています。しかし、日本ではまだまだこの市場はアーリーステージにあります。本領域が加速しない原因の一端として、異業種間のデータコラボレーションによるCustomer360 の実現というデジタルマーケティングのノウハウにとどまらず

Introduction Hello! I'm Nakatani ( @tksnakatani ) from the Common Service Development Group, where we plan and develop essential functions across web and mobile app services, including membership and payment platforms. In this article, I'll share

本記事は、2024 年 11 月 22 日に公開された “ Building RAG-based applications with AWS Amplify AI Kit and Neon Postgres ” を翻訳したものです。 現代のアプリケーション開発は、優れた開発体験 (DX) を提供するツールだけでなく、入門から本番環境への道のりの間の適切なバランスを含むようになりました。この考え方が、 Amplify AI kit のリリースの背景にあります。大規模言語モデル (LLM) との対話やプロンプ

SCSKの畑です。 前回のエントリ で触れたアプリケーションにおいて、どのようにテーブルデータを保持していたかに関する補足的内容となります。小ネタです。   アーキテクチャ図 懲りずにいつものやつを。今回のメインは Amazon Redshift、Amazon DynamoDB、Amazon S3 あたりです。   テーブルデータメンテナンス機能要件のおさらい 最初に、改めてテーブルデータメンテナンスの要件を記載します。他、対象テーブルを所管する組織（＝ Cognito グループ）に属

G-gen の佐々木です。当記事では Spanner の組み込みのオートスケーリング機能である Managed autoscaler を紹介します。 前提知識 Spanner とは インスタンス、ノード、処理ユニット オープンソースのオートスケーリングツール Managed autoscaler とは スケーリングのトリガー リードレプリカのオートスケーリング 費用 制限事項 オートスケーリングの設定方法 検証 サンプルコード（Go） 環境変数の設定 Spanner インスタンスの作成 データの準備 デー

こんにちは。コミュニケーションアプリ「LINE」のモバイルクライアントを開発している石川です。 この記事は、毎週木曜の定期連載 "Weekly Report" 共有の第 58 回です。 LINEヤフー...

Amazon Timestream for LiveAnalytics が AWS Database Migration Service (AWS DMS) のターゲットエンドポイントとして新たにサポートされました。この機能追加により、時系列データを AWS DMS でサポートされているソースデータベースから Timestream に移行できるようになります。 多くの業界のお客様が Timestream を採用して、リアルタイムの洞察を導き出し、重要なビジネスアプリケーションを監視し、Web サイトやアプ