こんにちは、VASILYバックエンドエンジニアの塩崎です。 VASILYでは様々なログデータの分析にBigQueryを使用しています。 インデックスについて何も考えなくても良いのが特に便利です。 さて、そんなBigQueryですが、数か月前にStandard SQLという新しい仕様のSQLがサポートされました。 BigQuery 1.11, now with Standard SQL, IAM, and partitioned tables! VASILYでも徐々にStandard SQLに移行をしている

こんにちは! サーバーワークス IoT担当の中村です。 去年のre:InventでAWS IoTが発表されて早くも1年が経とうとしています。みなさん、AWS IoT使っていますか？AWS IoTはRuleを使って色々なAWSサービスと連携できたり、QueryのFunctionを使って動的にペイロードを加工できたりと、とても高機能です。とくに私はAWS IoTのSQL Functionが好きです。さて、今日はAWS IoTのSQL Functionのひとつをご紹介しましょう。

こんにちは。技術基盤部の磯野です。 弊社ではここ数年、HOME'Sのクラウド化やマイクロサービス化を推進しています。 アプリケーションのクラウドサービスへの移行に関してはそろそろ終わりが見えてきているのですが、 マイクロサービスに関してはまだまだ道半ばということもあり、推進していくにあたって、 各サービス間の依存関係やトレース情報を可視化する手段としてzipkinをAWS上に試験的に導入してみました。 今回はZipkinサーバーの導入までの手順についてまとめたいと思います。 Zipkin とは データスト

データサイエンスチームの後藤です。 学生のみなさんはそろそろ夏のインターンの時期ですね。 私も、ちょうど一年前に学生の立場でVASILYのインターンに参加して熱い夏を過ごしたことを思い出します。 本記事では、データサイエンスチームの実際の仕事と夏のインターンについてご紹介します。 記事の最後に、インターン募集の案内も貼っていますので、インターンに参加したいと思ってくれた方はぜひチェックしてください！ VASILYのインターンの特徴 エンジニア向けのインターンでは、VASILYのプロダクトであるiQONに直

こんにちは、メディアシステム開発部の山浦です。 年が明けたばかりだし、なにか新しいことを始めたいと思いまして、β版から正式版になったAWS IoTを取り上げてみることにしました。 AWS IoTとは 昨年10月のre:Inventで発表され、同年12月に正式リリースされたAWSサービスの１つです。 IoTに特化しており、デバイス同士の接続やAWS SNS、DynamoDBなどと連携することができます。 これまでIoT環境を構築するには、メッセージブローカーの構築やセキュリティ対策などいくつものハードルがあ

  あけましておめでとうございます。データサイエンティストの金田です。現在 iQON では、データ分析の基盤として BigQuery を利用しており、データ分析や計算負荷の高いバッチ処理等に活用しています。しかしながら、通常のデータベースとは若干異なる点があり、効率的な運用ができるまでに様々な試行錯誤がありました。今回はそれらの試行錯誤によって得られた知見をベストプラクティスとして紹介したいと思います。   ログデータのテーブル名に日付を入れる BigQuery でログを保存する場合は、テーブル名の最後に

はじめに mediba インフラストラクチャー部の杉山です。 AWS WAFについて軽く触れてみたので簡単なレビューを行いたいと思います。さらに攻撃や防御の手法なども踏まえ、WAFが生まれた背景についても触れてみます。 攻撃手法 便利なインターネットですが残念ながらこの界隈には悪意ある人がたくさんいて、 黎明期より彼らから身を守る技術が培われてきました。まずはどんな攻撃方法があるのかを列挙します。 XSS(クロスサイトスクリプティング) フォースフル(強制的)ブラウジング インジェクション(SQL、メタキ

Androidアプリを効率良く開発する上で各社様々な外部サービスやツールを利用していると思います。今年の6月にGoogleからトップデベロッパーに選ばれた弊社VASILYでも効率化のため多くのサービスやツールを利用しています。 今回は 2015年11月 の今、実際にAndroid版の iQON で利用しているサービスやツールを紹介したいと思います。 ログ解析 ・ Puree ・ BigQuery 数ヶ月前までアプリのログ解析に関しては Localytics を利用していましたが、アプリの規模が大きくなって

こんにちは。VASILYでインターンとして働いている永井です。大学では統計の研究をしていて、VASILYでは主にデータ分析に取り組んでいます。今回は先月の10月13日にβ版で提供開始となったGoogle Cloud Datalabを試してみたので、その紹介をしたいと思います。 1.Cloud Datalabとは？ 2.準備 3.Notebookの作成 4.BigQueryからのデータ取得 5.取得したデータの可視化 という流れで紹介していきます。   Cloud Datalabとは？   Cloud Da

はじめまして。mediba インフラストラクチャー部所属の沼沢と申します。 2015/10/06 〜 2015/10/09 に行われた AWS 最大のグローバルカンファレンス、 re:Invent 2015 に参加してきました。 そこで発表された新サービスや、新機能の紹介をしつつ、弊社でどう活用できるか、どのようなことが期待できるかなどを綴りたいと思います。 公式やブログなど、色んな所で既に紹介されているので今更感ありますが、お付き合いいただければと思います。 Day1 Amazon QuickSight

CTOの山田です。 毎度管理画面に運用向けの集計画面を作るの面倒だなと思って、少し前にre:dashを導入しましたのでご紹介致します。 re:dashとは データベースを可視化するためのpython製オープンソース。データソースはMySQL、PostgreSQLからGoogle BigQuery、Redshiftまで幅広くサポート。githubは こちら Redshiftの パートナー としてオープンソースで唯一(私が見た限りでは)認定されています。 環境構築 AWS上に構築されるのであればAMIが用意さ

AWS WAFはマネジメントコンソールからすぐに用意することができます。 https://console.aws.amazon.com/waf/ はじめてのアクセスのときだけ見慣れたスタート画面が表示されます。 はじめに概要が説明されます。これから以下の設定をしていくこと、その設定できる例が記載されています。親切ですね。 Conditions(IP/文字列/SQLインジェクション) Rules contains conditions WEB ACL contains rules はじめに Web ACLの

アプリ、Webサービスと数多くのインターネットを使ったサービスが登場するのに比例してWeb APIも次々と作られています。Web APIのマーケットが拡がっていくことで認知が高まり、さらにWeb APIが開発されていくという好循環が生まれています。 その一方で乱立することによって、Web APIの品質が問題になってきます。Web APIではWebブラウザを使ったアクセスとは異なり、基本的にプログラムからのアクセスを考えなければなりません。そのため不用意なセキュリティホールがあったりすると、あっという間に大

技術チームインターンの前田です。 アプリケーションを開発していると、データベースと連携する必要が出てくる場合が多いかと思います。 この記事では、JavaプログラムからRDBMSを利用する際に便利なライブラリを紹介します。 このライブラリは、私が取り組んだ業務でも使用したもので、JDBIと呼ばれています。 JDBIとは Javaプログラム↔RDBMS間の連携に便利なSQLライブラリです。 JDBIはJDBCの上に構築されているもので、JDBCのAPIの使い勝手の悪さをカバーしてくれます。 JDBIの便利な点

こんにちは、上津原です。 2014/2/25 19:00より、NoSQL CouchbaseのMeetUpを、弊社ネクストで開催することになりました！ http://couchbasejpcommunity.doorkeeper.jp/events/8914 アジェンダ Opening: Viber案件の事例紹介！by Eric Gold from Couchbase ( http://www.couchbase.com/presentations/couchbase-tlv-2014-couchbase