Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Rettyの分析基盤におけるAWS活用術
Search
chie8842
October 20, 2017
Technology
2.1k
8
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
Rettyの分析基盤におけるAWS活用術
#xtechjaws #xtechjaws01
2017/10/20 X-Tech JAWS の資料
chie8842
October 20, 2017
More Decks by chie8842
See All by chie8842
MongoDB Atlas:モダンなアプリ開発を支えるデータプラットフォームのご紹介
chie8842
0
49
MongoDB Vectorsearchではじめるカスタマイズ可能な生成AIアプリ開発
chie8842
0
50
MongoDB Atlas Search のご紹介
chie8842
2
2.4k
MongoDB Atlas Vectorsearchではじめる生成AIアプリ開発
chie8842
3
2k
AWS GlueとAWS Lake Formationではじめるデータマネジメント
chie8842
0
1.2k
Distributed Processing in Python
chie8842
2
860
クックパッドにおける推薦(と検索)の取り組み
chie8842
20
8.2k
Understanding distributed processing in Python
chie8842
2
2.3k
Performance Tuning Tips of TensorFlow Inference
chie8842
1
790
Other Decks in Technology
See All in Technology
脆弱性対応、どこで線を引くか
rymiyamoto
1
390
Oracle AI Database@Google Cloud:サービス概要のご紹介
oracle4engineer
PRO
6
1.5k
気づかぬうちにセキュリティ負債を生むAPIキー運用
sgwrmctk
0
120
データサイエンスを価値につなげるプロジェクト設計 〜 DS一年目が現場で得た気づき 〜
ysd113
1
240
SONiC Scale-Up Working Group から探る Scale-UpやUltraEthernet機能の実装方法
ebiken
PRO
2
330
エンジニアリング戦略の作り方 / Crafting Engineering Strategy
iwashi86
21
6.9k
Kiroで書いた 設計書 が AI レビューの 採点基準 になる
ezaki
0
110
FinOps × AIエージェントで実現する コストインシデントの自動調査
oasis1994liveforever
0
140
AIの性能が向上しても未解決な組織の重大問題は何か?/An Unsolved Organizational Problem in the Age of AI
moriyuya
4
670
LayerXにおけるセキュリティ管理の現在地と次の一手
tosho
0
180
Socrates × Looker 〜セマンティックレイヤーで進化するデータ分析エージェント〜
hanon52_
3
2.3k
2026TECHFRESH畢業分享會 - Lightning Talk - 資料也要 CI/CD? 用 Airbyte 自動化資料同步
line_developers_tw
PRO
0
1k
Featured
See All Featured
SEO for Brand Visibility & Recognition
aleyda
0
4.6k
Groundhog Day: Seeking Process in Gaming for Health
codingconduct
0
210
Taking LLMs out of the black box: A practical guide to human-in-the-loop distillation
inesmontani
PRO
3
2.3k
Keith and Marios Guide to Fast Websites
keithpitt
413
23k
AI in Enterprises - Java and Open Source to the Rescue
ivargrimstad
0
1.3k
HTML-Aware ERB: The Path to Reactive Rendering @ RubyCon 2026, Rimini, Italy
marcoroth
1
190
4 Signs Your Business is Dying
shpigford
187
22k
HU Berlin: Industrial-Strength Natural Language Processing with spaCy and Prodigy
inesmontani
PRO
0
410
How to Get Subject Matter Experts Bought In and Actively Contributing to SEO & PR Initiatives.
livdayseo
0
140
Chasing Engaging Ingredients in Design
codingconduct
0
220
Site-Speed That Sticks
csswizardry
13
1.2k
10 Git Anti Patterns You Should be Aware of
lemiorhan
PRO
659
62k
Transcript
3FUUZͷੳج൫ʹ͓͚Δ"84׆༻ज़ !DIJF DIJFIBZBTIJEB 1
ࣗݾհ $IJF)BZBTIJEB 5XJUUFS!DIJF (JU)VCDIJF 3FUUZ*OD 4PGUXBSF&OHJOFFS
"84($1ػցֶश1ZUIPO4DBMB$MPKVSF%#WJN মϐΞϊςχεεϊϘ 2
"84 ͱҰ෦($1 Λϑϧ׆༻ͯ͠ ੳج൫ΛظؒͰ ߏஙͨ͠ࣄྫΛհ͠·͢ɻ 3
3FUUZͷσʔλ • ͓ళใ • Ϣʔβใ • ྉཧ໊ใ • ͓ళ৯ͷࣸਅ •
Ϣʔβͷߘจ • ϖʔδͷΞΫηεϩά 4
ੳج൫ߏஙͷഎܠ • 3FUUZೖࣾ マネージャ わたし(⼊社初⽇、 肩書き:データ サイエンティスト) ͱΓ͋͑ͣɺੳج൫ͭͬͯ͘ɻ ϲ݄Ͱʂ ͑ɺੳج൫ʜʁ
5
ͦͦੳج൫ͱʁ • σʔλΛੵɾ׆༻͢ΔͨΊͷج൫ ੳج൫ ! ,1*μογϡϘʔυ ΞυςΫ Ϩίϝϯυ ϩά ϑΝΠϧ
σʔλ ϕʔε 6 " # "#ςετ
ͱͱ͋ͬͨੳج൫ͷ՝ᶃ ˙%8)ͷςʔϒϧઃܭͷ ྫ ΫΤϦ࣮ߦ࣌ʹաେͳαʔό Ϧιʔε͕ඞཁ ετϨʔδ༰ྔඡഭ ੳͮ͠Β͍ ʢΞυϗοΫੳͷʹ ෳࡶͳਖ਼نදݱநग़ʣ •
ෆཁͳϩά͕ϩάશମͷׂ • దͳσʔλܕ͕ΘΕ͍ͯͳ͍ • KTPOΦϒδΣΫτ͕ςΩετܗࣜͰೖ͍ͬͯΔ 7
ͱͱ͋ͬͨੳج൫ͷ՝ᶄ ˙Ϛελσʔλผͷ%#ʹ͋Δ • Ϛελσʔλͱಥ߹ͯ͠ੳ͍ͨ͠߹ ผͷڥʹσʔλΛҠ͢ඞཁ͕͋Δ • KPJO͍ͨ͠ΧϥϜಉ࢜Ͱσʔλܕ͕ҟͳΔ ੳऀ͝ͱʹڥߏங σʔλసૹίετ
8
ͱͱ͋ͬͨੳج൫ͷ՝ᶅ ˙ϩά૿େʹ͏ύϑΥʔϚϯεϘτϧωοΫ • ࣍όον͕ऴΘΒͳ͍ • ؾܰʹΞυϗοΫੳͰ͖ͳ͍ ˠΫΤϦΛ͛Δࡍ4MBDLʹใࠂ͢Δӡ༻ 9
ݱঢ়ཧ • ϩάαΠζɿʹे(#ʢH[KTPOঢ়ଶʣ ˠ͚ͬ͜͏Ͱ͔͍ɻ͜Ε͔Β૿͑Δ • ਖ਼نԽ͞Ε͍ͯͳ͍ϩά – ୯७ͳσʔλసૹਖ਼نදݱநग़Ͱ͢·ͳ͍ – 4FTTJPOJ[F&5-ͰΔ
• αʔϏεଆͷػೳՃʹ͏ཁ݅มߋ͕ ༧͞ΕΔ 10
৽͍͠ੳج൫ʹٻΊΒΕΔͷ • ੳऀʹͱ͍͍ͬͯ͢ – 42-ͦΕʹ४ͣΔΫΤϦݴޠ͕ར༻Ͱ͖Δ – Ϩεϙϯεεϧʔϓοτ • Ճ։ൃɾӡ༻͕͍͢͠ –
ྻมߋ͕ॊೈʹͰ͖Δ – ෳࡶͳ&5-ॲཧʹॊೈʹରԠͰ͖Δ • ίετʢΠχγϟϧϥϯχϯάʣ͕ݱ࣮తͰ͋Δ • εέʔϥϒϧͰ͋Δ – ੳରσʔλͷछྨαΠζ͕૿͑ͯରԠͰ͖Δ Ϋϥυͷྑ͞Λϑϧ׆༻ͨ͠ੳج൫ 11
ͭͬͨ͘ੳج൫ 3FUUZαʔϏεج൫ 3FUUZੳج൫ʢ"84ʣ 3FUUZੳج൫ʢ($1ʣ Kinesis S3 EMR (Spark) S3 EC2
EC2 RDS(MySQL) 分析者 プランナ 12
ͭͬͨ͘ੳج൫ 3FUUZαʔϏεج൫ 3FUUZੳج൫ʢ"84ʣ 3FUUZੳج൫ʢ($1ʣ Kinesis S3 EMR (Spark) S3 EC2
EC2 RDS(MySQL) 分析者 プランナ σʔλϨΠΫ σʔλՃ πʔϧ %8)ɾ%. 13
ੳج൫ߏஙͷϙΠϯτ ظؒͰΘΕΔੳج൫Λߏங͢ΔͨΊʹؾΛ͚ͭͨ ϙΠϯτΛ͝հ͠·͢ɻ 14 ̍ɽతʹ͋ͬͨج൫ίϯϙʔωϯτͷ બఆ ̎ɽॲཧ͢Δσʔλྔͷ૿ՃΛߟྀͨ͠
ઃܭ ̏ɽϫʔΫϑϩʔͷཧ ̐ɽظؒͰ͑͘Δੳج൫Λ࡞Δ ߏஙͷਐΊํ
తʹ͋ͬͨج൫ίϯϙʔωϯτ ͷબఆ 15
ੳج൫ͷׂ 16 σʔλϨΠΫ %8) σʔλͷऩूɾ ੵॴ %. ΞυϗοΫੳ ༻σʔλϕʔε తผʹՃɾू
͞Εͨσʔλϕʔε Γ͍ͨ͜ͱ͕ҧ͏ͷͰඞཁͳཁ݅ҧ͏ɻ ҰՕॴͰҰʹΖ͏ͱ͠ͳ͍ɻ ͦΕͧΕͷཁ݅ʹ͋ͬͨίϯϙʔωοτΛར༻ ॲཧΛ͚Δ
3FUUZͰͷߏ 17 σʔλϨΠΫ 4 %8)%. #JH2VFSZ
σʔλϨΠΫɿ4 • ඇߏԽσʔλͷอଘ • ֦ுੑɾٱੑ͕୲อ͞ΕΔ • αʔϏεͷಈ͍͍ͯΔॴͱಉ͡ϦʔδϣϯʹσʔλΛ อ͍࣋ͨ͠ ߹ʹΑͬͯόοΫΞοϓɺࠪϩάɺকདྷతͳ σʔλϏδωεͷཁ݅ߟྀ
– ωοτϫʔΫసૹίετ – ཧ͢͠͞ • ಉ͡όέοτͰϓϨϑΟοΫελάΛར༻ͨ͠ॊ ೈͳϥΠϑαΠΫϧͷӡ༻ • ,JOFTJT'JSFIPTFΛར༻͢Δ͜ͱͰ͔ΜͨΜʹ࣌͝ͱʹ σΟϨΫτϦΛ͚ͯอଘͰ͖Δ 18
%8)ɾ%.ɿ#JH2VFSZ • ੳऀʹͱ͍͍ͬͯ͢ – 4UBOEBSE42-͕ར༻Ͱ͖Δ – 6%'8JOEPXؔ͑Δ – εϓϨουγʔτQBOEBTEBUBGSBNFͱͷ࿈ܞ •
ޙͷςʔϒϧઃܭมߋ͕͍͢͠ – ςʔϒϧͷྻՃ͕Ͱ͖Δ • ҆ఆͨ͠ϨΠςϯγͱεϧʔϓοτ • ϝϯςφϯεϑϦʔ • ࣌ؒ՝ۚͰͳ͘ΫΤϦ՝ۚ • σϝϦοτɿ3FE4IJGU"UIFOBΛ͏߹ͱൺͯɺ "84͔Β($1ͷσʔλసૹίετ͕͔͔Δ 19
ॲཧ͢Δσʔλྔͷ૿ՃΛ ߟྀͨ͠ઃܭ 20
αʔϏε֦େʹ͏σʔλྔ૿Ճ • 3FUUZͷ߹ 21 ݄ສ66 ݄ສ66
Ͱഒɻࠓޙ૿͑ଓ͚Δɻ ࠷ॳ͔Βεέʔϥϒϧͳઃܭʹ͓ͯ͘͠ ඞཁ͕͋Δɻ
σʔλྔ૿ՃͰؾʹ͖͢ϙΠϯτ • σʔλੵ༰ྔ – 4ɺ#JH2VFSZΛ࠾༻͢Δ͜ͱͰΫϦΞ • &5-ॲཧ – σʔλ͕૿͑ͯಉ͡ΞʔΩςΫνϟͰॲཧՄೳ͔ –
ॲཧ͕࣌ؒݱ࣮త͔ • σʔλసૹ – σʔλ͕૿͑ͯಉ͡ΞʔΩςΫνϟͰॲཧՄೳ͔ – ॲཧ͕࣌ؒݱ࣮త͔ – సૹίετ͕ڐ༰ൣғ͔ 22
&5-͔&-5͔ʁ &5-ɿ&YUSBDUˠ5SBOTGPSNˠ-PBE – σʔλΛܗ͔ͯ͠Β%8)ʹϩʔυ͢Δ &-5ɿ&YUSBDUˠ-PBEˠ5SBOTGPSN – σʔλΛ%8)ʹϩʔυ͔ͯ͠Β%8)্ͰσʔλΛܗ͢Δ 23 • 3FUUZͷ߹
– ෆཁͳϩάग़ྗ͕શମͷׂΛΊΔͨΊɺωοτϫʔΫ సૹྔΛߟྀͯ͠%8)ʹೖΕΔલʹϑΟϧλ͍ͨ͠ – 42-Ͱදݱͮ͠Β͍ෳࡶͳ&5-ॲཧΛߦ͍͍ͨ ˠ%8)ʹೖΕΔલʹσʔλܗɻ ʢͨͩ͠42-ͰॲཧͰ͖Δͷ#JH2VFSZ্Ͱॲཧʣ
&5-ॲཧɿ&.3 ˙&.3 • ϩά͕૿େͯ͠ΫϥελΛ૿͢͜ͱͰ εέʔϧͰ͖Δ • Ϋϥελڥߏங͕ෆཁ • (BOHMJB;FQQFMJOʹΑΔϦιʔεࢹϊʔτ ϒοΫ։ൃ͕ศར
• ౦ژϦʔδϣϯͰ͑Δ σʔλՃᶃʢ4QBSLʣ 24 σʔλՃ ᶄʢ42-ʣ
&5-ॲཧɿ&.3 4QBSL ˙4QBSL • 42-Ͱදݱͮ͠Β͍ඇߏԽσʔλʹର͢Δ ෳࡶͳ&5-ॲཧ – ࣌ܥྻσʔλͷ4FTTJPOJ[FͳͲ • ੳऀʹೃછΈਂ͍1ZUIPOͰॲཧ͕هड़Ͱ͖Δ
• 42-ͱҟͳΓϞδϡʔϧʹ͚ͯςετ͕Ͱ͖Δ ˞4QBSLͷৄࡉ1Z$PO+1ͷൃදࢿྉࢀর σʔλՃᶃʢ4QBSLʣ 25 σʔλՃ ᶄʢ42-ʣ
σʔλྔ૿ՃͰؾʹ͖͢ϙΠϯτ • σʔλੵ༰ྔ – 4ɺ#JH2VFSZΛ࠾༻͢Δ͜ͱͰΫϦΞ • &5-ॲཧ – σʔλ͕૿͑ͯಉ͡ΞʔΩςΫνϟͰॲཧՄೳ͔ –
ॲཧ͕࣌ؒݱ࣮త͔ • σʔλసૹ – σʔλ͕૿͑ͯಉ͡ΞʔΩςΫνϟͰॲཧՄೳ͔ – ॲཧ͕࣌ؒݱ࣮త͔ – సૹίετ͕ڐ༰ൣғ͔ 26
σʔλసૹɿ&NCVML • ZBNMϑΝΠϧͰσʔλసૹͷઃఆΛཧ • ϓϥάΠϯʹΑ༷ͬͯʑͳσʔλιʔεؒͷ σʔλసૹ͕Մೳ • &NCVML্Ͱ͋ΔఔͷσʔλͷՃՄೳ • σʔλͷฒྻΛ্͛Δ͜ͱͰσʔλసૹޮ
Λ্Ͱ͖Δ – ͨͩ͠సૹσʔλྔ͕ଟ͍ͷʹؔͯ͠Τϥʔ͕ සൃ͍ͯ͠Ζ͍Ζνϡʔχϯά͕ඞཁͩͬͨɻ 27
ϫʔΫϑϩʔͷཧ 28
ϫʔΫϑϩʔͷಋೖ &NCVMLɺ&.3ɺ1ZUIPOͳͲ߹ΘͤΔͱΛ͑ΔλεΫ ˠґଘؔͷ֬ೝΤϥʔ࣌ͷղੳͷͨΊͷϫʔΫϑϩʔ ΤϯδϯΛಋೖɻ ϫʔΫϑϩʔΤϯδϯʹҎԼͳͲ͕͋Δ • NBLFpMF • EJHEBH
• "JSqPX • -VJHJ ࠓճɺ7JTVBMJ[BUJPOͱ1ZUIPOͰ͔͚Δͱ͍͏؍͔Β "JSqPXΛબΜͩ 29
"JSqPXͷར༻ • 1ZUIPOͰ͔͚Δ • 7JTVBMJ[BUJPO͕༏Ε͍ͯΔ – ॲཧͷґଘ͕ؔΘ͔Γ͍͢ – ຖɺλεΫ͝ͱͷॲཧ͕࣌ؒݟ͑Δ ˞HJUIVCͷ"JSqPXͷϖʔδʹྫ͕͋ͬͯΘ͔Γ͍͢
• Τϥʔ࣌ͷϦτϥΠͷ੍ޚ • ॲཧ݁ՌΛ4MBDLͰ௨ 30
ظؒͰ͑͘Δੳ ج൫Λ࡞ΔߏஙͷਐΊํ 31
ੳج൫͋Δ͋Δ • ࡞ͬͯΈ͚ͨͲΘΕͳ͍ – ཁ݅ͱ߹Θͳ͍ – εέʔϧͰ͖ͣ࡞Γ͠ – ͳΜ͔͍ʹ͍͘ •
ӡ༻͕ΊΜͲ͍͘͞ • ਵ࣌ͷཁ݅มߋʹ͑ΒΕͳ͍ 32 ҰਓͰ๊͑ࠐΉͱ͍ͨΜͳ͜ͱʹɻ
ੳج൫ߏஙͷਐΊํᶃ • ૣ͘࡞ͬͯ͑͘ͳ͍ͷΛ࡞ͬͯҙຯ͕ͳ͍ • %8)ͷ߹ɺج൫෦ʮ࡞ͬͯյͯ͠ʯ͕؆୯ʹ ͢·ͳ͍ɻ • ج൫෦৻ॏʹܾΊͨ 5⽉ 6⽉
ཁ݅ώΞϦϯάɺɾٕज़બఆɺ1P$ &5-εΫϦϓτ࡞ɾ ڥߏங ͬͪ͜ʹ͔͚࣌ؒͨɻ ͪΌΜͱΘΕΔੳج൫͕Ͱ͖ͨʂ 33
ੳج൫ߏஙͷਐΊํᶄ • ੳऀ͕ࣗ͋Δఔӡ༻Ͱ͖ΔΑ͏ʹ͢Δ – ϑϧϚωʔδυαʔϏεΛ͏ – &NCVMLͷઃఆϑΝΠϧੳऀ͕ࣗͰՃɻ Ճ͞ΕͨΒࣗಈͰ"JSqPXδϣϒʹऔΓࠐ·ΕΔ Α͏ʹ͢Δ –
4QBSLʹΑΔਖ਼نදݱநग़ͷ݅มߋɺઃఆ༻ͷ ςΩετϑΝΠϧͷରߦΛมߋ͢Δ͚ͩ – Τϥʔൃੜ࣌#BDLMPHͰϨϙʔτͯ͠*TTVFཧɻ ؆୯ͳΤϥʔؾ͍ͮͨਓ͕͢ɻ 34
ظؒͰ࡞ΔͨΊʹޙճ͠ʹͨ͠ͷ ҎԼʹؔͯ͠ɺ࠷ॳͷϲ݄༏ઌΛԼ͛ͨɻ • $*ɾςετͷ࣮ • υΩϡϝϯςʔγϣϯ ͱʹ͔͘ಈ͘ͷΛݟͤΔ͜ͱ༏ઌɻ ʢ্هΛ୲อͯ͠ΘΕͳ͔ͬͨΒҙຯ͕ͳ͍ͷͰɺҰ ୴ӡ༻ʹͤͯΈ͔ͯΒͪΌΜͱ͢Δํʹͨ͠ɻʣ
όά͕͋Δ߹͋ͱ͔Βͳ͓ͤΔͭ͘Γʹͳ͍ͬͯΕ Α͍ 35
ੳͷͨΊʹʢۤ࿑ʣͨ͜͠ͱ ͷҰ෦ • ,JOFTJT'JSFIPTFʮσʔλൃੜ࣌ࠁʯͰͳ͘ʮσʔλ౸ ண࣌ࠁʯͰσΟϨΫτϦ͕͔ΕΔɻ લͷσʔλΛੳ͠Α͏ͱ͢Δͱɺσʔλ͕Γͳ ͍͜ͱʹͳΔ ˠ&.3Ͱͷ&5-Ͱʮσʔλൃੜ࣌ࠁʯΛ͏Α͏ʹɻ •
#JH2VFSZEBUFϑΥʔϚοτ(.5ͷΈɻ ɹˠ&5-Ͱ࣌ؒޙͷ࣌ࠁͷΧϥϜ࡞ • σʔλϕʔε͔Βऔಘ͢ΔςʔϒϧͱϩάςʔϒϧͷΧ ϥϜͷܕΛ͋ΘͤΔ • (PPHMF"OBMZUJDTʹ͋Θͤͯ66*%ͱ4FTTJPO*%Λ&5-Ͱ ༩ 36
͍͞͝ʹ • "84ʢͱ($1ʣΛϑϧ׆༻͢Δͱੳج൫ΛظؒͰ ࡞ΕΔʂ – Ͱ̍ਓͰΔͷͭΒ͔ͬͨɻ৭ΜͳҙຯͰɻ • ੳج൫ͷߏஙͷϙΠϯτͱͯ͠ɺҎԼΛհͨ͠ɻ – తʹ͋ͬͨج൫ίϯϙʔωϯτͷબఆ
– ॲཧ͢Δσʔλྔͷ૿ՃΛߟྀͨ͠ઃܭ – ϫʔΫϑϩʔͷཧ – ظؒͰ͑͘Δੳج൫Λ࡞ΔߏஙͷਐΊํ 37
༻ޠ • σʔλϨΠΫ – ՃલͷੜϩάΛอଘ͢Δॴ • %8) – ੳ͍͢͠Α͏ʹՃ͞ΕͨσʔλΛ֨ೲ͢Δσʔλϕʔε •
%. – ੳ༻్ʹԠͯ͡ूܭޙͷσʔλͳͲΛ֨ೲ͢ΔͳͲɺαϯυ ϘοΫεతʹ͔ͭ͏ͨΊͷσʔλϕʔε • σʔλՃπʔϧ – ϩάΛੳ͍͢͠ܗʹܗ͢Δπʔϧ • ϫʔΫϑϩʔΤϯδϯ – Ұ࿈ͷσʔλॲཧͷϑϩʔΛཧ͢Δπʔϧ 38