基調講演
- ハルシレーションを抑えるグラウンディングをし、事実に基づく生成AIにする
- Vertexがより協力になっていく話
- Garden
- Codey
- 企業独自のコードベースから、出力をチューニングしてくれる
- https://zenn.dev/cloud_ace/articles/20230609codeyapispreview
- data residency （今日サービス発表）（drz）
- vertex ai searchの日本語提供
- Googleワークスペースのduet aiが強力になっていく話
- Meetでの自動翻訳
- 会議の途中経過を要約して教えてくれる
- 質問して、詳細部分を回答をしてくれたりもする
- duet ai in google cloud
生成AIの話が多く、Google製品とのコラボレーションが熱くなっていきそうだった。 知らない製品多めでVertex AIもあまり知らなかったので、色々できること増えていきそうだなと思ったけど、自社に組み込むのはまだまだ先な感じがあるかなぁ
任天堂のデータ分析基盤 / ニンテンドーシステムズ株式会社
データ規模 アカウント3.3億ほど 900テーブル
- 他プロジェクトのBigQueryを見るときは、承認済みデータセットを経由して参照やコピーをしている。
- 承認済みデータセットは2段階に分けて承認してる
- 元々はdatafusionをつかっていたが、今はdata transformはbatchを
- 変換はcomposerでdbtを使っている。
- データセットごとにdbtを用意してる。プロジェクト間は別で定義
- bqは20000スロット
- bigquery data transfer service
- 開発中のデータソースとbqを統計値を使ってデータ比較検証
- data visialasionを使っている
- フォルダ単位でプロジェクトを分けている
- terraformとGHEをつかって権限管理している
- GHAで定期的に実環境とのドリフトを検出
- 構成情報を社内wikiに連携
- 利用者の権限洗い出しをおこなっている
- インフォメーションスキーマで利用状況をチェックしてる
- スロークエリを見つけて対処している
- ex, 集計済みテーブルがあるのに生テーブル見てたり、ジョインするテーブルがデカすぎる
質問したかった内容: terraformでの権限管理はどうしている？ スロークエリを気付ける仕組みは？ 今後の展望でのデータカタログの充実をどのようにやっていこうと思っているか 今後の展望でのデータ制度の向上をどのようにやろうと思っているか
いろいろ質問事項あったのに、Ask The Spreakerはなかった...
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製造業での Cloud Run を中心としたシステム開発コラボレーション事例 / 株式会社LIXIL
- cloud shellのteachmeコマンド知らなかった
- デモ動画でのハンズオンであった
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