Analytics & BI
大規模なクエリを実行し、それを人々の前に提示します。
ビルドしたもののクエリと可視化
Trino は、プラットフォーム上のインタラクティブ分析の背後にある分散型 SQL エンジンです。4つのチュートリアルがこれをカバーしています:1つのプロジェクトから別のプロジェクトへのデータの抽出、手動接続文字列を使用して外部ツールに接続する方法、クロスソースクエリを混乱させる型とキャストのルール、Metabase を実例として使用する方法です。
PySpark は、単一のクエリに収まらない分析を処理します。NYC タクシーシリーズは、4つのパートにわたって実際の公開データセットを使用し、1つのテーブルから複数のデータセットを比較するまでをカバーし、最後に保存しておく価値のあるチートシートで終了します。
2つのチュートリアルはさらに広範囲にわたります。AI Endpoints は、プロジェクトデータにモデルを適用します。OVHcloud 請求分析は、OVHcloud API をソースとして使用してコストダッシュボードを構築し、FinOps の開始点としても機能します。
Apache Superset は、プレゼンテーション層をカバーします:プロジェクトに対してデプロイし、その後、FOCUS 形式の FinOps 用例を構築します。
Trinoを使用してプロジェクトデータを抽出→
プロジェクト間でデータを移動
Trinoを外部ツールと統合→
手動接続文字列を使用して外部クライアントを接続
Trinoのデータ型とキャスト→
クロスソースクエリエラーの原因となるマッピング
MetabaseをTrinoと使用→
外部BI接続のワークド例
PySparkを使用したNYCタクシーデータ分析→
4部構成の実際の公開データセット、チートシート付き
AI Endpointsを使用したデータ分析→
モデルをプロジェクトデータに適用
OVHcloud請求データ分析→
OVHcloud APIからコストダッシュボードを構築
Apache Supersetをデプロイ→
プロジェクトに対してSupersetを実行
FOCUSとApache Supersetのユースケース→
FOCUS形式のデータに対するFinOpsレポート
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