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
第5回GCPUG女子会_Tableauコラボ
Search
Megumi Takahira
September 04, 2019
Technology
0
75
第5回GCPUG女子会_Tableauコラボ
https://note.com/tabjo/n/n7081d9cf0b95?magazine_key=m83427d69a3c2
Megumi Takahira
September 04, 2019
Tweet
Share
More Decks by Megumi Takahira
See All by Megumi Takahira
JTUGスピンオフ_Google_BigQueryのデータをTableauでビジュアライズしてみよう.pdf
megumit
1
370
GCPUG女子会#9 BigQueryでSQL入門
megumit
0
810
第4回 前向きデータ整備人 もう一度、表計算ソフトを愛でる
megumit
2
3.1k
Notebookを比較する_MLforBegginers
megumit
0
130
はじめてみよう_BigQuery_in_GCPUG女子会
megumit
0
160
Other Decks in Technology
See All in Technology
成長自己責任時代のあるきかた/How to navigate the era of personal responsibility for growth
kwappa
4
300
SwiftUIのGeometryReaderとScrollViewを基礎から応用まで学び直す:設計と活用事例
fumiyasac0921
0
150
[Keynote] What do you need to know about DevEx in 2025
salaboy
0
150
AIツールでどこまでデザインを忠実に実装できるのか
oikon48
6
3.1k
AWS Top Engineer、浮いてませんか? / As an AWS Top Engineer, Are You Out of Place?
yuj1osm
2
200
プロポーザルのコツ ~ Kaigi on Rails 2025 初参加で3名の登壇を実現 ~
naro143
1
200
PLaMoの事後学習を支える技術 / PFN LLMセミナー
pfn
PRO
9
4k
防災デジタル分野での官民共創の取り組み (2)DIT/CCとD-CERTについて
ditccsugii
0
130
ACA でMAGI システムを社内で展開しようとした話
mappie_kochi
1
310
How to achieve interoperable digital identity across Asian countries
fujie
0
140
研究開発部メンバーの働き⽅ / Sansan R&D Profile
sansan33
PRO
3
20k
Wasmのエコシステムを使った ツール作成方法
askua
0
110
Featured
See All Featured
Optimizing for Happiness
mojombo
379
70k
Performance Is Good for Brains [We Love Speed 2024]
tammyeverts
12
1.2k
Large-scale JavaScript Application Architecture
addyosmani
514
110k
Product Roadmaps are Hard
iamctodd
PRO
54
11k
Building an army of robots
kneath
306
46k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
29
2.7k
Distributed Sagas: A Protocol for Coordinating Microservices
caitiem20
333
22k
Visualizing Your Data: Incorporating Mongo into Loggly Infrastructure
mongodb
48
9.7k
What’s in a name? Adding method to the madness
productmarketing
PRO
23
3.7k
Making the Leap to Tech Lead
cromwellryan
135
9.6k
Measuring & Analyzing Core Web Vitals
bluesmoon
9
620
We Have a Design System, Now What?
morganepeng
53
7.8k
Transcript
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
GCPってなに?
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
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
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
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
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
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
BigQueryってなに?
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
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
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
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
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
DEMO 15
Tableau × GCPの いいところって?
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
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
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
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
DEMO 21
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