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​データ分析基盤グループでデータエンジニアをしている平川です。 DataVaultに関する記事の第2回目となります。(第1回の記事は こちら です) 第2回の記事は、DataVaultモデリングの中心となるHub/Link/Satelliteをdbtのパッケージを利用して作っていくという内容です。 2,3回目の内容が当初と少し変わっていますので、再掲いたします。 第1回: DataVaultってなに？どんな特徴があるの？ 第2回: automate_dvを使ってDataVaultモデリングの中心となるテー

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モノのインターネット (IoT) のデバイスは、クラウド上でトレンドの特定や意思決定に利用できるデータを生み出します。 スケーラブルなデータ取り込み機構を設計するのは複雑な作業であり、最初のステップはデバイスの期待動作を把握することです。つまりデバイスが、どうやってデータを送信しているか、どれくらいのデータ量か、データーフローのパターンは何か、その方向はどちらか、何の目的でどういったデータが行き交うのか、を把握します。これらの質問はデータ取り込みプロセスを定義する上で欠かせません。この記事では AWS I

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自己紹介 始めまして。今年度、株式会社リクルートにデータスペシャリストとして新卒入社しました澤邉裕紀、山根大輝と申します。

KINTOテクノロジーズの分析グループでデータエンジニアリングチームのチームリーダーを担当している中川です。 最近はゴルフに目覚め球単価を気にする生活になりました。今年の目標はコースデビューすることです！ さて本記事ではKINTOの分析基盤をどのように効率よく開発し、サービスローンチに合わせて分析に必要となるデータを提供しているのかというデータエンジニアリングチームの取り組みについてご紹介させて頂きます。 データエンジニアリングチームの目標 データエンジニアリングチームは分析基盤の開発・運用を行っています

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(本記事は 2023/01/27に投稿された Differences to expect when migrating from Azure Cosmos DB to Amazon DynamoDB を翻訳した記事です。) Azure Cosmos DBのワークロードを Amazon DynamoDB に移行することを検討しているお客様から、どのような違いが想定されるのかと聞かれることがあります。この記事では、Azure Cosmos DBからDynamoDBへの移行時に想定される相違点と、それに備えるた

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こんにちは。旅行プラットフォーム部エンジニアの高嶋です。 突然ですが、皆さんアプリの品質や安定運用を担保するためには何が必要だと思われますか？テストや定期的なアップデート、保守性の高いコードなど様々ありますが、それらの他にも重要なものがあります。 そう、監視ですね。アプリも人間と同じで定期的な健康診断が必要です。また、FORCIA で提供している Web アプリは toC 展開しているものも多く、異常が生じた場合にはお客様である各企業様の他、多くのエンドユーザーにも影響が出てしまいます。そのため、異常をす

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動的に変化するリソース群全体を、簡単に監視しアラームを設定するのに苦労していませんか？ 利用料がかかっている不要な大量のアラームが存在し、把握できなくなっていませんか？増減するリソースに合わせて、自動的に調整されるアラームを簡単に作成する方法を探してますか？ このブログでは、使用されなくなった AWS リソースにアラームが発生するリスクや新しい AWS リソースが監視されないままになるリスクが軽減するために、Amazon CloudWatch を使用した推奨されるコスト効率の高い方法について説明します。