Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 2017年1月　追記 ここで書いている内容は、ラボを試した時点(2016/3頃)の内容を書いています。 2017/1に確認すると、価格設定がすでに変更されていました。 下記に記載されたものに、2017/1時点有料になっているものがあります。 個人的な意見となりますが、AWSの基本的な機能を試すものも有料化されてしまった印象です。 AWS セルフペースラボとは 練習用環境で演習を行って、AWSの使い方を学べる自習用のサービスです。 qwikLABS.comが提供しているサービスで、アカウント作成後、演習を選択すると時間限定ですがAWSが試

もっと早いやつが出たので新しいのを書きました。参考にどうぞ。[20160129追記] [AWSで]今流行のgoofysでS3を爆速マウント[EC2] s3fsを使用してEC2インスタンスにS3バケットをマウントします。 だけど、アクセスキー情報をインスタンスに置いておきたくない！ ・・・という状況を想定してIAM Roleを使用しました。 ##IAM Role IAMユーザーは使ったことありましたがRoleは初でした。 ハマるかと思いましたがそんなでもなかったです。 マネジメントコンソールからIAMを選択しRoleを選択 新しいRoleを作ります。 名前は『use-s3』としました S3に読み書きしたいのでフルアクセスで。。。 作成できました！ ##EC2インスタンスを立ち上げる 通常と変わりませんがこの時、先ほど作成したRoleを指定することを忘れないように注意しましょう。 ##S3バケ

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Amazon Echoを手に入れました。2015年7月時点では、まだ、日本語対応はされてないので、英語のみで、Amazon.comでのみ購入できます。 基本は、音声でコントロールします。例えば、 Alexa, play some Prime MusicとかAlexa, what's the weather in Tokyoとか、Amazon Echoに話しかけると答えが返って来ます。 他にもデバイスをコントロールできるのですが、コントロールできるデバイスは決まっているようでここで確認できます。 もう少し自由にデバイス接続ができるとうれし

R は統計解析向けのプログラミング言語で、お手軽にデータ分析を行うことができます。そして、R での分析結果は、Shiny というR のパッケージを使うことで、簡単にWeb アプリ化することができます。今回はR プログラムを簡単にWeb アプリ化するShiny パッケージと、Web アプリとして公開することができるShiny Server について紹介します。 What's Shiny? Shiny とはR のIDE である RStudio の開発元のRStudio Inc. が開発しているプロダクトです。Shiny を使うとR のプログラムを簡単にWeb アプリにすることができます。 Shiny で作成したWeb アプリはブラウザからのユーザー入力などをトリガーに、インタラクティブにR のプログラムを即時実行し、その実行結果を動的に確認できます。見た目に関しては、Shiny が内部的に T

Amazon Redshiftは非常に魅力的なクラウド・データウェアハウスですが、データをロードするところに苦労する部分が多く、我々FlyDataはデータインテグレーションサービスとしてRedshiftに関するWebサービスを提供しています。その中でも特に、JSONデータフォーマットのサポートがRedshiftユーザに好評で、FlyDataでも積極的に開発しています。そのJSONサポートが、ついにAWSによってRedshiftに提供され始めたということで、詳細を調べてみました。 まずその前に、JSONの基本から見ていきましょう。JSONは急速に、アプリケーションとサーバ間のデータ交換を行うためのデファクトフォーマットとなりつつあります。つまり、簡単かつ柔軟に扱えるその特性により、JSONログを生成・分析することが一般的になりつつあるのです。 より多くのデータがJSONフォーマットで生成・保

Redshiftで色々環境構築や調査を進めて行くと、割とちょいちょい良く使うSQL等も出て来ます。そこでこのエントリでは、普段使っている便利系SQL、都度アクセスしてはコピペして使ってるようなSQL、更にはそれらにちょっと一手間加えたSQL等を集約し一覧としてみる事にしました。 必須なもの、また『これも使えるね』というようなものについては適宜追加更新を行っていこうと思ってますので、オススメのSQL文があれば是非教えて頂けると幸いです。 目次 S3からのCOPY処理エラーに関するログを確認する COPY処理時に出力させるエラー件数量を制御する 指定テーブルのテーブル定義を確認する(type1:psqlコマンドで簡易表示) 指定テーブルのテーブル定義を確認する(type2:distkey,sortkey等も表示) 指定テーブルのテーブル定義を確認する(type3:コメント文も併せて表示) テー

ノードのサイズを大きくする事で可能となるカーソルの数も増やせる様になり、クエリの同時実行についてもより大きなレベルで実行出来るようになります。もしワークブックから直接Redshiftに接続しているのであれば、Redshiftは十分な計算リソースとメモリ容量、更には十分なストレージ容量の結果を備えるようになり、結果としてクエリパフォーマンスの向上ときびきびとしたユーザーエクスペリエンスに繋がります。 クラスタののサイズをどのような内容にするのかについては、求めるワークブックの更新スピードとDWHに対するクエリの接続数を考慮して決定する事になります。もし多くのワークブックを同時に更新し、多くのユーザーが同時にクエリ接続を行える形を望むのであれば、高キャパシティのものを選びましょう。 データの暗号化 - 暗号化は慎重に 機密データを含む環境・ケースの場合、ディスクに格納されているデータの暗号化が

CodeZine編集部では、現場で活躍するデベロッパーをスターにするためのカンファレンス「Developers Summit」や、エンジニアの生きざまをブーストするためのイベント「Developers Boost」など、さまざまなカンファレンスを企画・運営しています。

平素は株式会社ライブドアのサービスを ご利用いただきありがとうございます。 提言型ニュースサイト「BLOGOS」は、 2022年5月31日をもちまして、 サービスの提供を終了いたしました。 一部のオリジナル記事につきましては、 livedoorニュース内の 「BLOGOSの記事一覧」からご覧いただけます。 長らくご利用いただき、ありがとうございました。 サービス終了に関するお問い合わせは、 下記までお願いいたします。 お問い合わせ

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ども、takiponeです。 Google Compute Engineには、AWSのセキュリティグループに相当するファイヤーウォール機能があります。今回は、AWSセキュリティグループとの比較と基本的な使い方をご紹介してみます。 ファイヤーウォールの概要 名前の通り、VMインスタンスと他のホストとの通信を制御するセキュリティ機能です。OSには依存せず、VMインスタンスの外側、GCEのネットワークインフラで動作します。 AWSセキュリティグループとの比較 できることはほぼ同等です。共通の機能について以下の通り示します。 セミステートレスなので片方向の定義でよい 複数のVMインスタンスに共通の設定を適用できる IPアドレスに拠らないターゲット指定ができる 拒否ルールは設定できない AWSセキュリティグループは、ファイヤーウォールのルールセットとアクセス許可のターゲットをセットにして1つのグルー

Amazon Kinesis 公式サイト 英語 http://aws.amazon.com/kinesis/ 日本語 http://aws.amazon.com/jp/kinesis/ 概要 Amazon Kinesis は、大規模なストリーミングデータをリアルタイムで処理する完全マネージド型サービスです 利用可能なリージョンと利用料金（2014/06/08 現在） リージョン ** 米国東部（バージニア北部）のみ 利用料金 ** 時間単位のシャード速度（取得速度は 1 MB/秒、送信速度は 2 MB/秒）: 0.015 USD ** PUT 取引 1,000,000 個あたり: 0.028 USD 簡単な使い方 レコードを登録する (PutRecord http://docs.aws.amazon.com/kinesis/latest/APIReference/API_PutRecord

2. 自己紹介 • 名前 – 荒木 靖宏(twitter: ar1) • 肩書 – JAWS-UG→AWSへ – プリンシパルソリューション アーキテクト • 好きなAWSサービス – Amazon Virtual Private Cloud – AWS Direct Connect 3. 前回のおさらい • 2013年のAWSアップ デート２８０個のうち、反 響がおおきかったもの を10個ピックアップしま した。=3.5% • Amazon Redshift • AWS OpsWorks • VPC PublicIP • CloudFront HTTP Methods • AWS CLI • CloudFormation並列化 • リージョン間コピー多数 • PostgreSQL版RDS • オートスケールのコンソール対応

レストラン経営のすかいらーくは、全国の店舗から集めたPOSデータを分析するインフラとして、米アマゾン・ウェブ・サービス（AWS)のデータウエアハウス（DWH）クラウド「Amazon Redshift」を採用し、2014年2月に本格運用を始めた。数十億件のデータをRedshiftに投入し、マーケティング施策の効果検証などに活用している。 すかいらーくの店舗系システムには、1日当たり数百万件分のPOSデータが取り込まれる。これを自動でAmazon Redshiftに取り込み、BIツール「Tableau Desktop」と「Tableau Server」で分析、可視化できるようにした。数年分の過去データも取り込み済みで、扱うデータは数十億件規模になるという。このデータを使い、メニューの併売率の分析やバスケット粗利の計算、クーポンの販促効果、顧客の滞在時間の分析などに活用している。 導入期間もコス

はじめに こんにちは。 Machine Learning Advent Calendar 2013、 12月4日担当のkazoo04です。 最近引っ越しをしまして、家ではインターネットが使えないつらい生活を送っています。 今日は最近気になってるアルゴリズムである Random Forest や、その派生アルゴリズムについて紹介したいと思います。 Random Forest はその使いやすさや性能の高さ、 Kinect による身体部位推定などで利用されていることから近年注目されており、この記事をご覧の方もよくご存知かと思います。 社内でも RF を便利に扱えたり、高速に計算したり、AWS で大量のデータを扱ったりするミドルウェアやライブラリを作ったりしています。 最近はさらに色々な応用例が発表されたり、面白そうな派生アルゴリズムが出てきたので一部ご紹介します。 Random Forest R