일반적인 DB modeling 툴을 사용하는 경우도 있지만, DW/OLAP 성 테이블이기 때문에 데이터를 가능하면 분산보다는 하나의 테이블에 담는 것이 유리합니다. 그래서 DDL이나 api, UI 등을 통해 작성하시면 될 것 같습니다.
우리가 사용하는 오렌지 같은 ddl 툴을 사용해서도 가능하지 궁금합니다.
BigQuery driver를 addon 할 수 있는 모든 응용 프로그램에서 사용 가능합니다. EX) DBeaver 등
ansi sql로 export 해서 apply 하면 가능합니다. 다만, oltp 성 DB와는 다르다 보니 거기서 ERD 처럼 만드는 것은 의미가 크지 않습니다.
예 그렇군요...export해서 사용하면 가능하겠네요...답변 감사합니다.
해당 내용에 대해서 국내/해외 사례에 대해서는 클라우드메이트 [email protected] 로 문의 주시면 상세한 내용 상담드릴 수 있을 것 같습니다.
네. 결론부터 말씀드리면 가능합니다. BigQuery 내에서도 ANSI SQL 과 거의 유사한 형태의 모든 DDL 및 DML을 지원합니다. 따라서 BigQuery 내에서 데이터 분석의 주제 영역에 맞게 모델링 할 수 있습니다.
Google Cloud 내에서는 ML 모델 개발을 할 수 있는 별도의 서비스가 존재합니다. BigQuery 내에서는 ML 모델에 필요한 기초 학습 데이터로서의 빠른 분석이 가능한 형태라고 봐주시면 좋을 것 같습니다.
BigQuery에서도 BigqueryML로 직접 Standard SQL로 머신 러닝 학습 가능하고... 해당 모델을 ML 모델을 개발할 수 있는 Vertex AI 서비스에 올려 REST API로 서빙 가능합니다. BQ 내에서 SQL 사용한 batch serving도 가능합니다.
안녕하세요, 최종경님 키보드 내의 일반 슬래시를 입력하시면, 자동으로 [질문] 말머리가 입력됩니다.
감사합니다
Google Cloud 상에서의 GPT-3 또는 GPT-4 에 대한 구축, 튜닝, 운영은 구체적인 요구사항을 기반으로 제안드릴 수 있을 것 같습니다. 클라우드메이트 [email protected] 로 문의주시면 친절하게 상담해드리겠습니다.
BigQuery 의 장점을 살리기 위해서는 컴퓨팅을 BigQuery BORG 내에서 이루어져야 합니다. 다만, 온프레미스 영역의 다양한 데이터 원본으로부터 BigQuery 으로 ETL 파이프라인을 개발하여 BigQuery에서 데이터 분석을 효과적으로 할 수 있다고 설명드릴 수 있겠습니다.
기성의 ETL 파이프라인에서 ELT 방법론이 화두가 된 것은 저렴한 컴퓨팅 비용으로 인해 가능해진 측면이 있습니다. BigQuery에서는 ETL 또는 ELT 의 2가지 방법론 모두 구현이 가능하다고 말씀드릴 수 있겠습니다. 개념적으로 로딩만 일단 해놓은 방식은 Data Lake가 맞습니다.
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ETL, 내지는 ELT 모두 가능한 시나리오가 될 수 있습니다. 일단 BigQuery에서도 timestamp 형식의 컬럼을 지원하고 있으니, 모두 가능합니다.
오늘 발표자료 부탁드립니다. 컨설팅 서비스도 지원하시나요?
발표자료 전달드릴 예정입니다~ 설문조사 항목에서 컨설팅 서비스 신청하시면, 연락 드리도록 하겠습니다 :)
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해당 질문은 Dell Technologies의 DPS 팀이 답변드릴 수 있을 것 같습니다 담당 영업으로 문의 부탁드립니다!
RP4VM으로 실시간 복제 지원됩니다.
vSAN은 이미 분산 배치되어 있기에 로드밸런싱이 필요 없게 됩니다. Host를 추가하거나 제거할 때에만 로드밸런싱이 발생할 수 있습니다.
내부 vCenter의 외부화만 지원되고 있습니다. 일부 VxRail 노드를 Host Remove하시고 VxRail을 초기화하면 새로운 내부 vCeter가 생기게 됩니다. 이후 마이그레이션하면서 VxRail 노드를 새로운 클러스터로 추가하시면 됩니다.
NSX를 도입하여 세분화 된 보안 설정 및 모니터링 가능합니다.
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