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アニメ「キャッツ❤︎アイ」EDテーマ 「CAT'S EYE」MVフルver.を公開🐈‍⬛👀 Director : 擬態するメタ @MimicryMeta Animation Supervisor : 月世亘 @tukiyowataru Animation Producer : 史耕 @osato_9g Animation Producer : 葱びーだま @ne_gibby_o 【Ado】CAT'S EYE

# Snowflakeの機能と実践的な使い方 🚀 「ストレージとコンピュートが分かれている」とよく言われるSnowflakeですが、その意味を正しく理解すると、コスト・性能・同時実行の議論がすべてスッと腑に落ちます。今回はSnowflakeの土台である3層アーキテクチャを掘り下げます。 📌 タイトルと機能のURL タイトル: Key Concepts and Architecture URL: 📝 概要 Snowflakeはクラウドネイティブに設計されたSQLデータプラットフォームで、ハードウェア管理やソフトウェア導入が不要なフルマネージドサービスです。アーキテクチャはシェアードディスクとシェアードナッシングの利点を組み合わせたハイブリッド構成で、「データベースストレージ」「クエリ処理(コンピュート)」「クラウドサービス」の3層から成ります。この3層が互いに独立してスケールするのが最大の特徴です。 🔧 機能の説明 3層それぞれの役割は次の通りです。 ・データベースストレージ層: 取り込んだデータを内部最適化された圧縮列指向フォーマットに再編成し、マイクロパーティション(連続したストレージ単位)に分割して保管します。データの物理的な格納方法はSnowflakeが完全に管理し、ユーザーはSQLでのみアクセスします。 ・コンピュート層(Virtual Warehouse): クエリを実行する計算リソースのクラスタです。各ウェアハウスはMPP(超並列処理)で独立して動き、あるウェアハウスの負荷が他のウェアハウスの性能に影響しません。 ・クラウドサービス層: 認証・アクセス制御、メタデータ管理、クエリの解析と最適化、インフラ管理など、全体を統括する頭脳にあたります。 ストレージは中央に1つ共有され(シェアードディスクの利点)、処理は分散ノードで行われる(シェアードナッシングの利点)、というのが核心です。 🛠 実践的な使い方 この分離モデルを前提に、ワークロードごとにコンピュートを分けて設計するのが第一歩です。 ・ETL用、BIダッシュボード用、データサイエンス用にそれぞれ別のVirtual Warehouseを用意します。ストレージは1つを共有しているため、データを多重化することなく同じテーブルを各ウェアハウスから参照できます。 ・夜間バッチが重くても、別ウェアハウスで動くBIクエリは影響を受けません。負荷干渉を「構造的に」排除できます。 ・テーブル種別はSnowflake標準テーブルのほか、外部クラウドストレージ上のApache Icebergテーブル、トランザクション向けのHybrid Tableも選べます。 🎯 ユースケース ・夜間ETLバッチでBIダッシュボードが遅くなる問題を、ウェアハウス分離で根本解決する。 ・データサイエンスチームの探索的クエリを専用ウェアハウスに隔離し、本番分析への影響を防ぐ。 ・部門ごとにウェアハウスを分けてコストを可視化・配賦する。 ⚠️ 注意点 ・コンピュートは起動中のみクレジットを消費します。ストレージ課金とは別計算なので、両者を分けて見積もります。 ・ストレージが共有でも、アクセス権限はクラウドサービス層のRBACで別途制御する必要があります。共有=誰でも見られる、ではありません。 ・「分離」はあくまで論理設計の話です。ウェアハウスを闇雲に増やすと管理対象が増えるため、ワークロード単位での適切な分割を心がけます。 #Snowflake# #DataWarehouse#

🏗 毎日数ペタバイトを取り込む数万件のジョブを、データ提供を一切止めずに丸ごと移行する——。Metaが「シャドウ→逆シャドウ→クリーンアップ」の3段階でレガシーを100%廃止した実戦記です。 タイトル: Migrating Data Ingestion Systems at Meta Scale URL: 📝 概要 Metaは世界最大級のMySQL展開から、毎日数ペタバイトのソーシャルグラフデータをデータウェアハウスへ増分取り込みしています。本記事は、その数万件の取り込みジョブを、分析・レポーティング・MLの各パイプラインを止めずに、新しいセルフマネージド型サービスへ移行した方法を解説します。 ❓ 解決する課題 レガシーは顧客（チーム）所有のパイプラインで、小規模では有効でもハイパースケールで不安定でした。ますます厳しくなるデータ到着時刻の要求を満たしつつ、組織全体へのデータ提供を止めずに移行する必要がありました。 💡 方法論と提案手法 3フェーズのライフサイクルで移行します。 ・シャドウ：本番前環境で本番データを消費しつつ隔離テーブルへ書き込み、本番ジョブとの行数・チェックサムの不一致を継続監視します ・逆シャドウ：シャドウジョブを本番テーブルへ昇格させ、元の本番ジョブをシャドウへ。両系統の出力を比較し続けて品質シグナルを得つつ、必要なら即ロールバックします ・クリーンアップ：整合性を確認後、旧ジョブを廃止します ・各ジョブを、差異ゼロ・ランディング遅延・リソース・カスタム基準の4軸で検証し、CDC（変更データキャプチャ）でフルダンプ・デルタ・ターゲットの各テーブルを保持します 🎯 ユースケース 大規模なデータ取り込み基盤の移行、CDCパイプラインの段階的な切り替え、ゼロダウンタイムでのシステム置換の設計に役立ちます。 📊 実績 ・ワークロードの100%を移行し、レガシーシステムを完全に廃止しました ・ジョブの状態シグナルをScubaへ継続送信し、各ジョブを監視してステージ間で自動昇格/降格する移行ツールで、数千件の同時移行を管理しました ・不良パーティションをメタデータでフラグし、下流ジョブへの伝播を防いでアラートを発火させました ・移行容量の制約に対し、旧システムが配信したスナップショットを初期値に再利用してフルダンプ負荷を削減し、生まれたデータ品質解析ツールは移行後もリリース検証で使われ続けています #DataEngineering# #DataInfrastructure#

【フルlはこちら🤍↑】IRIS OUT / 歌ってみた - 米津玄師様 【城瀬いすみ / にじさんじ】 #shorts# #にじさんじ# #チェンソーマン# @YouTubeより ミリオンありがとうございます😿😿😿😿 フルもいっぱい聴いてくれていつもありがとう！

フルサイズのアイスショー 私は、こっちがいいなあ。スピードを最大限に感じられてよかったです。 もちろんフェンスない最前列はエッジワーク見るのに最高ですが。 でも、暗い演出は辛い。普通に明るい照明にしてください。→全てのエキシに対して。