マルチクラウドで分析基盤を構築してみた Supership201612
- 5. 5 Data を貯め Data を読み Data を活かす
- 6. 6 実践してきた人生
- 11. 11 検索 is not 全文検索.
- 12. 12 検索 is 情報検索.
- 13. 13 情報検索エンジンの構成要素
- 15. 15 コンテンツ以外の素性データ ec における商品検索事例 ・時系列情報（春夏秋冬、朝昼晩夜） ・商品の評価（CTR, Rank, etc） ・価格（安い、高い） ・在庫（あり、なし） ・SNS のストリーム情報 and more
- 16. 16 Data を貯め Data を読み Data を活かす
- 19. 19 ROI 強く意識
- 21. 21 導入コスト低
- 22. 22 OSS x オンプレミス
- 23. 23 構成柔軟 x 自由自在
- 25. 25 終わらない 運用
- 27. 27 導入コスト低→中
- 29. 29 終わらない 運用
- 30. 30 データ増大 レスポンス遅
- 31. 31 POC
- 33. 33 大規模データ 分析実績
- 34. 34 1TBまで 無償利用
- 35. 35 on ec2 公式対応
- 38. 38 要件 満たせました
- 40. 40 終わらない 運用
- 42. 42 Vertica 運用維持
- 43. 43 さらに検証
- 44. 44 GCP BigQuery 不採用（2015 年6月時点） LegacySQL 占有リソースなし 大陸間回線帯域懸念
- 45. 45 機能洗練 注視継続
- 46. 46 さらに POC
- 48. 48 Azure SQL DWH 実証のねらい （比較的低使用率による） 無停止稼動 MS 製品との親和性 誰でも気軽にアクセス
- 49. 49 実証 結果
- 53. 53 AWS Redshift 実証のねらい 無停止稼動 AWS 製品との親和性 ETL ロジック開発低 負荷
- 54. 54 実証 結果
- 60. 60 課題発生
- 64. 64 BiqQuery 現状確認
- 65. 65 GCP BigQuery 不採用（2015 年6月時点） LegacySQLのみ 占有リソースなし アップロード回線帯域
- 66. 66 GCP BigQuery 現状（2016 年11月時点） StandardSQL サポート 占有リソース有料OP FASTER Cable System
- 67. 67 POC
- 70. 70 実証 結果
- 73. 73 運用コスト 大幅減！
- 76. 76 今後の展望
- 77. 77 今後の展望 AWS ec2 -> GCE VM Live Migration ダウンタイム発生なし
- 78. 78 今後の展望 中間処理は Cloud Pub/Sub ES on GCE Cloud DataProc
- 79. 79 Hadoop 運用終了
- 80. 80 Vertica 運用終了
- 81. 81 運用業務 最低限
- 85. 85 宣伝
- 86. 86 Supership Search Solution 検索ソリューション ASP 提供中 検索エンジン サジェスト機能 スペラー機能 分析基盤提供
- 87. 87 人材募集中