※この投稿は米国時間 2019 年 2 月 8 日に Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 BigQuery サンドボックスは BigQuery を無料で試せるオプションです。新規ユーザーや学生の方でも、クレジットカードの情報を入力する必要はありません。 企業によって収集されるデータが増加の一途をたどる中、BigQuery のようなサーバーレス データ ウェアハウスこそが、ニーズに合わせてスケーリングできる唯一のプラットフォームだと、多くの組織は考えるようになっています。BigQuery は、大規模な一般公開データセットに対して高度なクエリを実行するための柔軟なウェブ ベースのインターフェースも提供します。こうした BigQuery のメリットを、BigQuery サンドボックスによって、まったく費用をかけずに体験できるようになりました。 Google のサーバ
TLDR「BigQuery IP 制限」でこの記事にたどり着いた方、この記事はあなたのための記事です :)VPC Service Controls を利用することで、 BigQuery や GCS に対する IP 制限だけでなく、データエクスポートの制限なども含めた統合的なセキュリティを、簡単に実装できますこの記事は Part 3 あるうちの Part 1 です (Part 2, Part 3) オンプレミスとの混在環境や、すでにあるオンプレを前提としたセキュリティポリシー、あるいはコンプライアンスなどに対応する際には様々なセキュリティ要件が存在すると思います。 そのような対応に Google Cloud Platform (GCP) 上で利用できる機能の一つが VPC Service Controls (以下、VPC SC)です。VPC SC は 2019 年 1 月 21 日現在、GC
※ かなり前の記事ですが、未だに引用されるので一応追記しておきます。タイトルと画像がキャッチーなのはちょっと反省していますが、これを見てBigQuery使うのを躊躇している人は多分あまり内容を読んでいないので気にする必要はないです。自分は当時の会社でも今の会社でも個人でも普通にBigQuery使っていて解析用データなどはBigQueryに入れる設計をよくしています。また、アドベントカレンダーだったのでネタっぽく書きましたが事前に想定できる金額です。 ※ 代役：プロ生ちゃん（暮井 慧） 巷のBigQueryの噂と言えば「とにかく安い」「数億行フルスキャンしても早い」などなど。とりわけ料金に関しては保存しておくだけであれば無視できるほど安く、SQLに不慣れなプロデューサーがクエリを実行しても月数ドルで済むなど、賞賛すべき事例は枚挙に暇がありません。 しかし、使い方によってはかなり大きな金額を使
今、リアルタイムでは休暇中でフランクフルト経由ベルリン行きの飛行機の中にいる。暇すぎる。うちの会社、ってかトレタの監視系の変遷について書く。でも絵を描く気力はないので文字のみ。 今の状況です ルフトハンザは日本線は軽食の時間に ONIGIRI が出てくるので結構好きな航空会社です。休暇中なのにラップトップ持ってくのはプロ社畜の証。まあ今会社で裏側見てるのが俺しかいないので、エエ…。しかし世の中ホント便利に便利になってる。空の上でもインターネットができる。言い方を変えると空の上でもアラートが届くっていう…。飛行機の中は暇すぎるけどさすがに仕事はしたくないね。というかこの旅行中は仕事を忘れたい。 2014/10以前 俺が入社する前。 コア機能：Engineyard(OS: gentoo)。 プロセス異常監視、閾値監視など：monit エラートラッキング、レスポンスタイム、SQL：NewReli
From Fluentd Meetupに行ってきました これを読んだ時、BigQueryの検索スピードについてちょっと補足したくなった。確かにFluentd Meetupのデモでは9億件を7秒程度で検索していたが、BigQueryの真の実力はこれより1〜2ケタ上だからだ。ちょっと手元で少し大きめのテーブルで試してみたら、120億行の正規表現マッチ付き集計が5秒で完了した。論より証拠で、デモビデオ（1分16秒）を作ってみた： From The Speed of Google BigQuery これは速すぎる。何かのインチキである（最初にデモを見た時そう思った）。正規表現をいろいろ変えてみてもスピードは変わらない。つまり、インデックスを事前構築できないクエリに対してこのスピードなのである。 価格も安い。さすがに120億行のクエリは1回で200円もかかって気軽に実行できなさそうであるが、1.2億
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