第5回GCPUG女子会_Tableauコラボ

https://note.com/tabjo/n/n7081d9cf0b95?magazine_key=m83427d69a3c2

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1. GCPUG女子会について GCPUG 女子会は Google Cloud Platform(GCP) の 女性の User Groupです https://gcpug-joshi.connpass.com/ 数ヶ月に1回程度初心者向けのハンズオンイベントを ゆる〜く開催中です。※初心者大歓迎！ GCPUG(ジーシーパグ)はGoogle Cloud Platformを普及させることを 目的とし、Googleと共にGCPをより良くし、盛り上げていくユーザーグ ループです。私たちに共感していただける方なら、 GCPUGへの参加 は自由です。一緒に GCP を盛り上げていきましょう。 Joishikai
2. GCPってなに？
3. GCP(Google Cloud Platform)について Google Cloud Platform（GCP） とは Google がクラウド上で提供するサービス群の総称です Google 社内で使われているものと同じテクノロジーやインフラを使用して、 インフラ環境をクラウド化できます。 基本的な構成要素が初めから各種サービスとして用意されているため、 それらを使用してすばやく開発を行うことができます。 3
4. GCPのすごいところ①　Google Quality ・オンプレミスの延長ではなく、 　運用効率を最適化したサービス群 ・世界中のユーザーが利用するGoogleのサービスが 　稼働するインフラ ・ライブマイグレーション 4
5. GCPのすごいところ②　Google Scale ・毎年1兆円を超える投資による、継続的な設備の増強 ・自設ファイバと100以上のエンドポイントにつながる 　データセンター ・ユーザー規模に合わせたスケーリングの柔軟性 5
6. GCPのすごいところ③　Google Cost ・1秒単位課金、カスタムインスタンス ・継続利用割引、確約利用割引 ・最適インスタンスのレコメンデーション 6
7. Region 大阪が正式ローンチ され日本は2拠点に データを国外に置けないという ビジネス要件を満たすことに大きく貢 献。 AWSの大阪リージョンも金融関係の ために作られたと噂されるほど、その 重要性は注目される。 7
8. GCPが選択される3大理由 1.Google クオリティのインフラ 2.優れた AI 系のAPI 3.BigQuery 8
9. BigQueryってなに？
10. BigQuery 概要 ・フルマネージドサービス ・SQLでビッグデータにアクセスできる 　RESTful Webサービス ・データ作成、変更の基本はappendとtruncate （insert/update/deleteもできるけど苦手） ・ものすごくはやい！ 10
11. BigQueryコンソール・ドキュメント ・コンソール 　https://console.cloud.google.com/bigquery?hl=ja ・公式ドキュメント 　https://cloud.google.com/bigquery/docs/ 11
12. BigQuery の特徴① カラム指向 分析で使用するのに事前にIndexとか決められないよ →ぜんぶスキャンしちゃえばいいじゃない 12 引用：Dremel: Interactive Analysis of Web-Scale Datasets https://ai.google/research/pubs/pub36632
13. BigQuery の特徴② ツリーアーキテクチャ ぜんぶスキャンしたらめっちゃ負荷かかっちゃうじゃん →Googleのリソース使って分散しまくればいいよ 13 引用：Dremel: Interactive Analysis of Web-Scale Datasets https://ai.google/research/pubs/pub36632
14. BigQuery 課金こわい・・・？ ・基本は従量課金 課金対象： 　　データのスキャン量 　　ストレージ 　※ネットワークやCPUの使用量に関しては課金されない 　※プレビューとメタ情報に関しては課金されない →上限（クオータ）を設定して普通に使っていれば 　大変なことにはならない（ 　初期費用がかからないのでむしろ安い！ 料金詳細：https://cloud.google.com/bigquery/pricing 14
15. DEMO 15
16. Tableau × GCPの いいところって？
17. Tableau × GCP ・Tableauのビジュアライズがすごいのは大前提 ・BigQueryがデータソースに使用可 →インフラ構築・保守運用に割いていた工数を大幅に削減 　本来注力すべき分析とインサイトに集中できる 17
18. Tableau × GCP ・TableauServerを利用する場合でも、GCE ※ 上の 　仮想マシンにインストールすればデータセンター不要 　※ GCE：Google Compute Engine 　 ・BigQueryもGCEも従量課金で初期費用なし ・Tableauもアカウント単位のサブスクリプションのみで 　開始できるので、初期費用がかからずスモールスタート可 →事業や分析組織の拡大にあわせて柔軟にスケールアウト 18
19. Coming Soon!! 　TableauPrep からBigQuery接続できるようになる！ 　https://www.tableau.com/ja-jp/products/coming-soon 19
20. 本日のハンズオンで使うデータ BigQueryパブリックデータセットのレンタルバイクと天気のデータを 結合して整形したもの 元データ　 　・レンタルバイク（bigquery-public-data.new_york_citibike） 　※一部源泉より補完 　・天気（bigquery-public-data.noaa_gsod） (参考)クエリ実行結果(gcpug-joshi-20190904-demo.citibike_with_weather.citibike_trips) ※実際のTableauハンズオンのパートでは抽出済データソース 　.hyper を使用します 20
21. DEMO 21
22. ThanKS! アンケートの回答にご協力をお願い致します https://bit.ly/2jYlstg 22