google I/Oの発表内容多すぎて分からん

って人はFireshipのまとめ動画見よ、これ4分でサクッと要点まとまってる&おもろいから😎 こういう発表の時に最高の要約動画、毎回出してくれるから無しだと無理になってきたでかいゴシップニュースあった後の、粗品の一人賛否くらい毎回楽しみにしてる笑

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Koder@koder_dev·04月13日

今日の夜の20分はこの動画に捧げて、お願い

この動画は「どのようにGoogle Photosが開発されたか」のドキュメンタリーになっていて第一人者であるDavid Lieb氏が何を感じどのように開発、リリースしたかが赤裸々に語られているこれだけ多くのユーザーが使っている、今やGoogleの主力製品だから潤沢な予算と人員で順風満帆なのかと思いきや、全然そんなことなくて驚いた🤯 というのも、当初はGoogle+という別のプロジェクトの開発を求められていた、David氏がGoogle Photosの可能性を確信しプロトタイプ開発を独断で開始そこから何度も社内での抵抗や反発がありながらも「絶対にこのプロダクトは世の中に必要だ」の一心で尽力しリリースそして結果は4年以内に10億人以上のユーザーを獲得するという大躍進普段当たり前のように使ってるGoogle Photoがここまでの想いと努力で作られていたのかを肌で感じられたし、同じエンジニアとしてここまでプロダクトを信じやり切れたのはリスペクトしてもしきれないこれほど壮大なドラマをなんたって本人の口から手軽に聞けるなんて本当にいい時代になったなぁ~ 是非とも、今日の夜はこの動画を見てモチベーション上げて来週からの仕事も頑張ってほしい！！

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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

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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。

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