DataOps Night #3 ～Redshift Serverless事始め～
イベント内容
この勉強会について
DataOps Night は、データ品質の向上に取り組むエンジニアを集めて知見を共有する勉強会です。
"garbage in garbage out"という言葉があるように、データ品質が低くては、データ利活用は不可能です。KPIを管理するにしても、KPIの定義が部署ごとにズレていては意思決定には使えません。機械学習においても、「アルゴリズムの改善以上にデータ品質の向上が重要である」という見解(※)も出てきています。
データ品質は、特定のツールを導入することで簡単に解決できるような問題ではなく、より広い視点からデータ品質を守り抜くための一貫した考え方、つまり「DataOps」が必要です。
...とDataOpsの重要性を説いておいてなんですが(笑)、今回のテーマは少しDataOpsから離れて「Redshift Serverless」です。Redshift ServerlessがGAになったことを記念して、事業内容や規模の異なる３社が集まり、理解を深める回です！
各社でデータ利活用に関わるエンジニアの皆さん、ぜひ奮ってご参加ください！
※ A Chat with Andrew on MLOps: From Model-centric to Data-centric AI
DataOps Night ではLT登壇者を募集しています。ご興味ある方は以下からご連絡ください。
参加方法
Zoomウェビナーでの開催を予定しています。
※前日までに URL をご案内します。
※参加者の方は、本ページの「参加者への情報」欄でもご確認いただけます。
タイムテーブル
| 時間 | スケジュール |
|---|---|
| 19:00 | オープニング・登壇者自己紹介 |
| 19:05 | LT1 / アマゾン ウェブ サービス ジャパン 平間大輔さん / あらためて Amazon Redshift Serverless のご紹介 |
| 19:25 | LT2 / カヤック 池田将士さん / Redshift ServerlessとProvisioned Clusterのちょっとした違い集 |
| 19:45 | LT3 / ナウキャスト 隅田敦さん / Redshift Serverless vs Snowflake 徹底比較！ |
| 20:05 | QA＆トーク |
| 20:30 | クロージング |
セッション内容とスピーカー
LT1 / あらためて Amazon Redshift Serverless のご紹介
LTの最初として、改めてAmazon Redshift Serverlessとは何かをお伝えします。Amazon Redshift誕生以来の進化の歴史から、なぜServerlessが生まれたのか、どのような用途で使うのが良いかといった情報をお伝えするとともに、クライアントツールのRedshift Query Editor v2やBIサービスのAmazon QuickSightと組み合わせて分析を行うデモをお見せします。
スピーカー：アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 アナリティクスソリューションアーキテクト 平間大輔
外資系ITサービス会社にて10年ほどお客様先でのシステム保守やDWHのDBA等を行ったのち、DB技術を専門とするベンチャー企業に転職。８年間でDBコンサルタント、自社オリジナルDWHアプライアンスの製品開発、海外DWHパッケージのプリセールスエンジニアなどを担当。2019年からAWSに移り、ソリューションアーキテクトとして、主にAmazon Redshiftに関する技術支援を担当。３女の父。最近の趣味は野球観戦とレトロPCいじり。
LT2 / Redshift ServerlessとProvisioned Clusterのちょっとした違い集
このまえGAとなったRedshift Serverlessですが、いままのでのRedshift Provisioned Clusterとはいくつかちょっとした違いがあります。例えば、IAM認証のAPI、システムビューの種類、などなど。このLTではそんなちょっとした違いについてお知らせします。
スピーカー：面白法人カヤック その他事業部SREチーム データエンジニア 池田将士
1989年生まれ。雪の古地方で大学院時代を過ごしたのち、2016年12月にカヤックに入社。入社当初はサーバーサイドエンジニアとして活動し、その後データエンジニアに転向。現在は、複数のプロダクトでアプリケーションとデータを繋なぐデータ搬送パイプラインの作成やETL整備等を行う。
LT3 / Redshift Serverless vs Snowflake 徹底比較！
社内の新生データ基盤を作るにあたり、新しくGAとなったRedshift Serverlessともう一つの候補であるsnowflakeを様々な観点で比較し検証しました。その結果を共有し、Redshift serverlessの強み/弱みを共有出来ればと思います！
スピーカー：株式会社ナウキャスト データエンジニア/アナリティクスエンジニア 隅田 敦
東京大学経済学部経済学科にて計量経済学を専攻。経済現象の理解のためには高品質高頻度のデータが必要との想いから2018年よりナウキャストにてインターンを始める。エンジニアリング業務をこなす中で情報科学への関心が高まり、2019年より東京大学大学院情報理工学系研究科コンピュータサイエンス専攻に進学し、計算言語学/自然言語処理の研究を行う。2021年4月にナウキャスト入社。
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