こんにちは、エムスリー エンジニアリンググループ の鳥山 (@to_lz1)です。 ソフトウェアエンジニアとして 製薬企業向けプラットフォームチーム / 電子カルテチーム を兼任しています。 ソフトウェアエンジニアという肩書きではありますが、私は製薬企業向けプラットフォームチームで長らくデータ基盤の整備・改善といったいわゆる "データエンジニア" が行う業務にも取り組んできました。 本日はその設計時に考えていること / 考えてきたことをデータ基盤の設計パターンという形でご紹介しようかと思います。多くの企業で必要性が認識されるようになって久しい "データ基盤" ですが、まだまだ確立された知見の少ない領域かと思います。少しでもデータエンジニアリングを行う方の業務の参考になれば幸いです。 データ基盤の全体像 収集部分の構成 RDBデータ ログデータ 活用部分の構成 データマートの実例 「データ基
真野 智之 (Tomoyuki Mano) <tomoyukimano@gmail.com> version 1.0, 2020-06-19
AWSは、オープンソースの高速な検索エンジンとして活用されている「Elasticsearch」の独自ディストリビューション「Open Distro for Elasticsearch」を公開しました。 Elasticsearchはオランダに本社を置くElastic社が中心となり、オープンソースとして開発されている検索エンジンです。 検索エンジンのライブラリとして開発されているApache Luceneをコアとし、分散処理機能やマルチテナント機能、分析機能などを備えスケーラブルで高速な実行を可能とし、RESTful APIやSQLによってクエリを発行できるなど、多くの優れた特徴を備えています。 ログ解析による運用監視やセキュリティインシデントの発見、データ分析など多数の実績を持つ、この分野でもっとも人気のあるソフトウェアの1つであり、AWSもマネージドサービス「Amazon Elastics
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
