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主流云数仓性能对比分析

GigaOM帮助选择了测试的对手，也就是AWS、Azure、GCP和Snowflake。...技术上也是列压缩存储，缓存执行模型，向量技术处理数据，SQL标准遵循ANSI-2011 SQL，全托管云服务，用户可选择部署在AWS、Azure和GCP上，当然它也支持本地部署。...Snowflake：全托管云数仓服务，可运行在AWS、Azure、GCP之上（用户在创建服务的时进行选择），计算存储分离架构，计算按需成倍扩展（1、2、4、8、16……）和计费，存储按需计费。...的1/2和BigQuery的1/5。...但它底层还需要依赖第三方云厂商的基础架构，比如AWS、GCP、Azure，随着这些厂商自身云数仓服务的发展，这种合作关系可能未来可能会变得越来越微妙。

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    GCP 上的人工智能实用指南：第一、二部分

    BigQuery BigQuery 是 GCP 的云数据仓库，具有机器学习风格（BigQuery ML）。...将数据加载到 BigQuery 现在，我们将讨论 BigQuery 数据集并将数据加载到 BigQuery 中： 首先，按照以下步骤在 BigQuery 中创建 Leads 数据集： 在 GCP...评估模型 在BigQuery中，可以使用ml.evaluate()函数评估任何模型。 它将给出该模型的结果。 在下面的代码块中是BigQuery代码和模型评估结果。...关键是，业务分析师还可以使用 BigQuery 提供的简单 SQL 接口执行模型训练和部署。 测试模型 在 BigQuery 中，ml.predict()函数用于使用模型预测结果。...GCP 支持的所有非函数式方面和功能固有地可用于 DialogFlow 智能体。 一些重要的优势是可伸缩性和可用性。

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    凭借在开源圈的好人缘，能让谷歌云找回自己失去的10年吗？

    数据库营销与身份管理厂商 Acxiom 公司首席战略官 David Skinner 坦言，“GCP 与其他公有云服务商的最大区别，就是我们的数据科学家非常乐意在 GCP 生态系统中工作和构建新成果。”...谷歌通过自家机器学习框架和 BigQuery 数据仓库，成功确立了在数据分析领域的领导地位。去年，他们又推出了 BigQuery Omni。...作为 BigQuery 家族的新版本，Omni 能够跨多个云平台实现存储数据处理，再次证明了谷歌承诺的平台中立态度。...虽然说由于自身业务规模较小，与其他云平台的顺畅对接有其必然性，但谷歌确实通过 BigQuery Omni 等项目践行了这一承诺，并计划用两年前收购的 Looker 商务智能平台维护各项跨云功能。...而 BigQuery 和 Looker 等平台就是为了解决这个问题而生。 前路漫漫 企业 IT 市场通常只有两条去向。

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    构建端到端的开源现代数据平台

    最后请记住尽管讨论的技术和工具是开源的，但我们将在云环境中构建平台以及使用的资源（用于计算、存储等）、云环境本身并不免费，但不会超过 GCP 免费试用[3]提供的 300 美元预算。...数据仓库：BigQuery 如上所述选择正确的数据仓库是我们难题中最重要的部分。主要的三个选项是 Snowflake[7]、BigQuery[8] 和 Redshift[9]。...• 其次它是云提供商产品的一部分，因此已经与 GCP 生态系统的所有组件无缝集成。这进一步简化了我们的架构，因为它最大限度地减少了配置工作。...在 GCP 上，我们将使用具有足够资源的 Compute Engine 实例。理想情况下希望通过 IaC 配置部署，这样可以更轻松地管理版本控制和自动化流程。...https://github.com/mahdiqb/modern_data_platform](https://github.com/mahdiqb/modern_data_platform) [3] GCP

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    谷歌新的云安全工具提升了DDos防护、透明度和可用性

    近日，谷歌推出了几项新的聚焦于云安全的谷歌云平台（GCP）增强。...此外，这些增强是谷歌云平台投资的一部分，帮助客户增强他们的企业解决方案以及他们使用的GCP服务的安全性。...新的云SCC服务是GCP中一个尚处于Alpha阶段的产品，它将为App引擎、计算引擎、云存储和云数据存储等服务带来更高的透明度。...另一个Alpha产品是谷歌的VPC服务控制，其功能包括保护GCP中存储在基于API的服务里的数据。...此外，GCP安全和隐私产品总监Jennifer Lin在发布这个新安全产品的博文中这样写道： 对于像谷歌云存储和BigQuery这样的服务，这可以在身份被盗、IAM策略错配等情况下防止渗漏。

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    6 年经验 DevOps 工程师年薪 105 万元、10 年经验 115 万元

    谷歌云平台（GCP）DevOps工程师是一类专业人士，其专长是使用谷歌云平台。GCP是谷歌的一整套计算能力，用户可以将它们作为云集成服务来访问或使用。...GCP与竞争对手：微软的Azure和亚马逊的AWS有几个相似之处。不过，成为一名GCP DevOps工程师面临着谷歌所独有的几个挑战和优势。实际上，使用谷歌产品意味着在谷歌庞大的生态系统中工作。...此外，由于谷歌的独特技术，GCP提供了非常出色的分析和机器学习工具，比如谷歌的BigQuery和Dataflow。...不过与Azure专家和AWS专家相比，面向GCP的DevOps工程师的情况来得更复杂一点。许多使用GCP的企业组织实际上为认证工程师提供更高的薪水，因此专门的GCP专业人员存在严重短缺的现象。...来自大小企业组织的招聘人员正在物色称职的GCP DevOps工程师，却很难找到合格的人员。比如说，在许多公司，拥有学士学位、没有经验的GCP DevOps工程师的薪水以每年44000美元起步。

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    优步使用谷歌云平台实现大数据基础设施的现代化

    译者 | 张卫滨 策划 | 丁晓昀 最近，优步在其官方工程博客上发布了一篇 文章，阐述了将批数据分析和机器学习（ML）训练的技术栈迁移到 谷歌云平台（GCP） 的战略。...优步的初始战略包括利用 GCP 的对象存储作为数据湖存储，同时将数据技术栈的其他部分迁移到 GCP 的基础设施即服务（IaaS）上。...在此阶段之后，优步工程团队，计划逐步采用 GCP 的平台即服务（PaaS）产品，如 Dataproc 和 BigQuery，以充分利用云原生服务的弹性和性能优势。...通过标准化 Apache Hadoop HDFS 客户端，他们将会抽象出内部 HDFS 实现的具体细节，从而实现与 GCP 存储层的无缝集成。...最后一个工作方向是在 GCP IaaS 上提供新的 YARN 和 Presto 集群。在迁移过程中，优步的数据访问代理会将查询和作业流量路由至这些基于云的集群，确保平稳迁移。

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    如何使用5个Python库管理大数据？

    这也意味着现在有更多与这些新系统进行交互的工具，例如Kafka，Hadoop（具体来说是HBase），Spark，BigQuery和Redshift（仅举几例）。...BigQuery 谷歌BigQuery是一个非常受欢迎的企业仓库，由谷歌云平台（GCP）和Bigtable组合而成。这个云服务可以很好地处理各种大小的数据，并在几秒钟内执行复杂的查询。...BigQuery是一个RESTful网络服务，它使开发人员能够结合谷歌云平台对大量数据集进行交互分析。可以看看下方另一个例子。 ?...之前写过一篇文章里有说明如何连接到BigQuery，然后开始获取有关将与之交互的表和数据集的信息。在这种情况下，Medicare数据集是任何人都可以访问的开源数据集。...关于BigQuery的另一点是，它是在Bigtable上运行的。重要的是要了解该仓库不是事务型数据库。因此，不能将其视为在线交易处理（OLTP）数据库。它是专为大数据而设计的。

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    没有三年实战经验，我是如何在谷歌云专业数据工程师认证中通关的

    Google建议有3年以上行业经验和1年以上使用GCP设计和管理解决方案的人员参加专业认证。 我没有这些经历和经验，我只准备了半年时间。 为了弥补这一块的不足，我充分利用了在线培训资源。...在此之前，将由Google Cloud从业者讲授如何使用Google BigQuery、Cloud Dataproc、Dataflow和Bigtable等不同的项目。...考试中（预计） • 出现一个有数据点图表的问题，你需要用公式对它们进行聚类（例如cos(X) 或 X²+Y²） • 必须了解Dataflow、Dataproc、Datastore、Bigtable、BigQuery...Pub/Sub之间的区别，以及如何使用它们 • 考试中的两个案例研究与实践中的案例完全相同，但我在考试期间根本没有阅读这些研究（这些问题可见一斑） • 了解一些基本的SQL查询语法非常有用，特别是对于BigQuery...谷歌建议考生有GCP的3年以上使用经验。但我缺少这一经验，所以我必须从我拥有的部分下手。 附注 考试于3月29日更新。本文中的材料仍将为你提供良好的基础，但要及时注意到内容的变化。

    4.9K50

    借助Video Intelligence API实现视频智能检测识别

    点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 编者按：MeshCloud通过与GCP合作为中国出海企业提供强大的全球基础架构。...同时，我们也根据客户需求自研了产品账单系统，帮助客户使用GCP。...在GCP上不需要过多的配置，可以通过SDK，比如Python或Go，来调用API，实现对视频对象、地理位置和动作捕获的分析。...同时，将内容放在对象存储或谷歌的BigQuery里，实现元数据的管理，并基于事件的方式实现视频内容的分析和识别。最后，根据标签和内容向客户推荐相关视频。 以上就是我今天分享的内容，感谢大家的倾听。

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    长文：解读Gartner 2021数据库魔力象限

    谷歌云平台支持许多数据库平台即服务(dbPaaS)产品，从第三方提供商的产品的完全管理版本到它自己的产品，如Cloud SQL、Cloud Spanner、Cloud Bigtable、BigQuery...谷歌对开放性体现在BigQuery Omni等产品上，BigQuery Omni是一种多云服务，允许GCP客户通过BigQuery访问其他CSP平台上的数据。...大多数产品都是无服务器的，谷歌的Colossus数据存储提供了一个通用的数据框架，支持Spanner和BigQuery之间的联邦查询等特性。...此外，GCP正在追求一种开放的策略，并已开始允许通过BigQuery Omni等产品轻松访问和消费其他云中的数据。...GCP还投资于精简的垂直行业解决方案，并拥有一支专注的、不断增长的面向行业的销售队伍 劣势 产品组合的多样性较低：虽然GCP满足了大部分核心需求，但与竞争对手的云服务提供商相比，GCP的产品组合的多样性和综合性较低

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    给有抱负的数据科学家的六条建议

    未来你也可能在日常工作中用上一个云平台，比如亚马逊的AWS和谷歌云平台（GCP）。 好消息是许多平台提供了免费版从而让更多人能够了解云平台。...比如AWS就有免费版的EC2实例和免费使用的服务（比如支持少量请求的Lambda），GCP则提供给用户300美元的免费额度用来试玩平台上的绝大部分功能，而Databricks则提供了社区版本的平台。...比如我在一篇讲模型类服务的文章中，用了我熟悉的SKlearn，并且研究了如何把一个模型包装成Lambda函数。...或者可以包含将不同的组件整合到一个平台上，比如用GCP数据流（DataFlow）来获取BigQuery的数据然后应用到预测模型上，再把预测结果储存到云数据存储（Cloud Datastore）上。

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