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Koder
Koder@koder_dev·04月20日

え、S3のコストってそんなに削減できるの!?

Canvaがやってたクラウド最適化の話、正直レベル高すぎた。 というか「ちゃんと見直せばここまで変わるのか…」って驚いた。 Canvaって毎月500万ドル規模でS3使ってるんだけど、 データの90%がほとんどアクセスされてないことが判明。 そこでやったのが、S3 Storage Class Analysisを使ってアクセス頻度を可視化→Glacier Instant Retrievalに戦略的に移行。 しかも、オブジェクトサイズ別にコスト効果をシミュレーションして、移行対象を選んでいくという超冷静な設計。 結果、年間で約360万ドルのコスト削減。 しかも移行はたった2日で終わったらしい。かっこよすぎん? ストレージって「とりあえず全部S3に突っ込んどけ」ってなりがちだけど、 ちゃんとデータの性質を見極めて設計するってこういうことなんだなと。 これはインフラ系エンジニアだけじゃなく、SaaS運営してる人全員に見てほしい内容だった。

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Koder
Koder@koder_dev·04月13日

この図解化は全エンジニアが喜ぶのでは?

最近のフロントエンドエンジニアを苦しめるuse clientいつ使えば良いのか問題もこの動画を見れば解決😤 分かりやすくビジュアライズしてくれるから、字面じゃイメージつかなかった実装イメージが鮮明に理解できる! 正直、何となくしか理解できてないんだよねという人は是非見てみて!

この図解化は全エンジニアが喜ぶのでは?
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Koder
Koder@koder_dev·04月20日

言葉の定義ってまじで大事だなって思った

AI、機械学習、ディープラーニング、生成AI。 ずっとモヤっとしてたこれらの違いが、この動画見て初めてちゃんと腑に落ちた。 「聞いたことあるけど説明はできない」って状態だったのが、「あ、なるほどね」ってなる感覚。 こういうの、一度ちゃんと理解できるとその後の情報もめちゃくちゃ整理しやすくなる。 で、今回の動画が載ってるIBM TechnologyのYouTubeチャンネルなんだけど、ここほんとに良い。 毎回ホワイトボードに図を描きながら解説してくれて、話もスッと入ってくるし、一本一本が短くて見やすい。 どの動画も、「ああそういうことか」って納得できる構成になってて、今のAIまわりの基礎を学び直したい人とかにすごくおすすめ。 空いた時間に1本ずつ見るだけでも、かなり理解の地盤が固まると思って最近よく見てる

言葉の定義ってまじで大事だなって思った
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Koder
Koder@koder_dev·04月20日

BigQueryの請求額、月100万ドルってマジかよ…

Shopifyのデータパイプラインで「このままリリースしたら月95万ドルかかるぞ…!」っていう衝撃の試算が出た話なんだけど、 最初に流したクエリがとんでもないスキャン量で、普通に使ったら破産レベルのコスト叩き出すところだったらしい。 「このままじゃ無理!!」ってなったところからの最適化ストーリーがめちゃくちゃ面白かった。 救世主になったのはテーブルのクラスタリング。 よく使うWHERE条件でデータを整理して、無駄なスキャンを回避するだけで、あの高額クエリがたった100MBちょっとのスキャンで済むようになったらしい。 他にも - SELECT *を避ける - パーティショニングを活用する - プレビュー機能で事前チェックする など、すぐ使える最適化テクも紹介されてて、地味に全部ありがたい。 結果、月100万ドル → 約1,300ドルっていう信じられないレベルのコストダウンを実現。 これぞリアルなデータエンジニアリングって感じだった。 そしてこの話、たった7分の動画にギュッと詰まってて最高にテンポもいい。BigQuery触ってる人も、クラウド請求額で冷や汗かいたことある人も、絶対見た方がいい。

BigQueryの請求額、月100万ドルってマジかよ…
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