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Google監修
日経BP 日経BPマーケティング 日経クロステック 大澤文孝
点
Googleのコンテナ管理ツールGKEやビッグデータの管理・分析機能BigQueryの活用法。
ビッグデータサービスの概要BigQueryを体験するBigQueryの内部構造タイムトラベル機能を使ったデータの復元BigQueryへのデータ取り込みData Catalogを用いたメタデータの管理リアルタイム分析セキュリティ設計とコスト管理コンテナの仕組みと歴史コンテナを体験するコンテナオーケストレーションのしくみとKubernetesの特徴Google Kubernetes Engine(GKE)を体験するGKEを活用した設計のポイントGKEを使ったシステム運用のポイントAppendix Google Cloudの基本
クラウドのサービスが高度化を続けています。素の仮想コンピューターに一からシステムを構築するというのはもはや時代遅れ。用意されたさまざまなサービスを組み合わせて短期間で目的のシステムを構築することが重要になっています。Google Cloud(旧名称Google Cloud Platform=GCP)にはさまざまなサービスがあり、これらを活用することで、開発・運用・保守の短縮化・低コスト化・安定化が可能です。本書はGoogleの監修を受けており、2巻構成でGoogle Cloudの「AI・機械学習」「ビッグデータ」「コンテナ」の機能と使い方を解説します。本巻ではこの中で「ビッグデータ」と「コンテナ」に焦点を当てます。ビッグデータを管理するBigQueryは従来のデータベースと異なり、インデックスを作る必要がないのが特徴。データ分析に力を発揮します。コンテナを管理するオーケストレーション・ツールではGoogleが開発したKubernetesが業界標準となっていますが、Google CloudではKubernetesを使いやすくするGoogle Kubernetes Engine(GKE)を用意しています。本書ではハンズオンでこれらを学習できます。データはGoogleが用意しているものを使っているので、実際に試すのも容易です。
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纐纈厚
価格:880円(本体800円+税)
【2019年03月発売】
1位
又吉直樹
価格:1,320円(本体1,200円+税)
【2015年03月発売】
一覧を見る
[BOOKデータベースより]
Googleのコンテナ管理ツールGKEやビッグデータの管理・分析機能BigQueryの活用法。
ビッグデータサービスの概要
[日販商品データベースより]BigQueryを体験する
BigQueryの内部構造
タイムトラベル機能を使ったデータの復元
BigQueryへのデータ取り込み
Data Catalogを用いたメタデータの管理
リアルタイム分析
セキュリティ設計とコスト管理
コンテナの仕組みと歴史
コンテナを体験する
コンテナオーケストレーションのしくみとKubernetesの特徴
Google Kubernetes Engine(GKE)を体験する
GKEを活用した設計のポイント
GKEを使ったシステム運用のポイント
Appendix Google Cloudの基本
クラウドのサービスが高度化を続けています。素の仮想コンピューターに一からシステムを構築するというのはもはや時代遅れ。用意されたさまざまなサービスを組み合わせて短期間で目的のシステムを構築することが重要になっています。
Google Cloud(旧名称Google Cloud Platform=GCP)にはさまざまなサービスがあり、これらを活用することで、開発・運用・保守の短縮化・低コスト化・安定化が可能です。本書はGoogleの監修を受けており、2巻構成でGoogle Cloudの「AI・機械学習」「ビッグデータ」「コンテナ」の機能と使い方を解説します。本巻ではこの中で「ビッグデータ」と「コンテナ」に焦点を当てます。
ビッグデータを管理するBigQueryは従来のデータベースと異なり、インデックスを作る必要がないのが特徴。データ分析に力を発揮します。コンテナを管理するオーケストレーション・ツールではGoogleが開発したKubernetesが業界標準となっていますが、Google CloudではKubernetesを使いやすくするGoogle Kubernetes Engine(GKE)を用意しています。
本書ではハンズオンでこれらを学習できます。データはGoogleが用意しているものを使っているので、実際に試すのも容易です。