Scroll ลง เพื่อดูบทความ
Solving BigData with BigQuery (3/3) — ใช้จริง
โดย SARIN
บทความนี้จะมีเนื้อหาเกี่ยวกับ Google BigQuery: Serverless Data Warehouse จาก Google ครับ บทความนี้เป็นเนื้อหาพาร์ทสุดท้ายจาก ซีรีส์แนะนำ Google BigQuery ของ Cleverse โดยบทความนี้จะเน้นไปที่แนวทางต่างๆ ...
Solving BigData with BigQuery (2/3) — ลองเล่น
โดย SARIN
คุณมีปัญหากับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ใช่ไหม? — ลองมาใช้ BigQuery ดูสิ 0) เกริ่นนำ หากคุณเป็นคนที่ทำงานในสายงาน Data Science หรือใกล้เคียง คุณอาจจะเคยได้ยินคนพูดถึง BigQuery มาบ้าง สรุปแบบสั้นๆเลยคือ ...
Solving BigData with BigQuery (1/3) — บทนำ
โดย SARIN
หลายๆคนอาจจะมองว่าการจัดการ Big Data เป็นเรื่องลำบาก — ตั้งแต่การวางแผนติดตั้งระบบ การนำข้อมูลเข้า จนถึงการ Query ข้อมูลแต่ละครั้งซึ่งทำได้ยากและใช้เวลานาน แถมพอใช้งานจริงก็ต้องคอยดูแลอีก วันนี้บล็อกน ...
ของโคตรดี! เมื่อแทนที่ GraphQL Backend ด้วย Graphcool!
โดย ชิน
สำหรับท่านที่ไม่เคยใช้ GraphQL มาก่อน น่าจะเคยใช้ชีวิตร่วมกับ REST มาก่อน ซึ่งตัว REST จะมีความต่างที่ชัดเจนจาก GraphQL คือ REST เราต้องกำหนด endpoint เต็มไปหมด ถ้า model เปลี่ยนไปเรื่อยๆต้องมาแก้ทีละ ...
ENGINEERING
DESIGN
CULTURE
Cleverse, a venture builder, with people who have fun building the future. If you also consider building the future a fun and meaningful purpose — let’s find a way we can work together.
121/75 RS TOWER 24th Floor
Ratchadaphisek Road
Dindaeng Bangkok 10400
Thailand
Engineering
Solving BigData with BigQuery (3/3) — ใช้จริง
บทความนี้จะมีเนื้อหาเกี่ยวกับ Google BigQuery: Serverless Data Warehouse จาก Google ครับ บทความนี้เป็นเนื้อหาพาร์ทสุดท้ายจาก ซีรีส์แนะนำ Google BigQuery ของ Cleverse โดยบทความนี้จะเน้นไปที่แนวทางต่างๆ ในการ ลดค่าใช้จ่าย และ ข้อที่ควรคำนึงก่อนนำ Google BigQuery ไปใช้งานจริง ครับ สำหรับคนที่อยากรู้จัก Google BigQuery และลองศึกษาการใช้งานคร่าวๆ ผู้เขียนขอ Redirect (=เชิญ) ท่านไปที่บทความเก่าๆ ของเราก่อนครับ Part 1: แนะนำ Google BigQuery / ฉบับ Cleverse Part 2: ลองเล่นกับ Google BigQuery / สอนรูปแบบ
โดย SARIN
Engineering
Solving BigData with BigQuery (2/3) — ลองเล่น
คุณมีปัญหากับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ใช่ไหม? — ลองมาใช้ BigQuery ดูสิ 0) เกริ่นนำ หากคุณเป็นคนที่ทำงานในสายงาน Data Science หรือใกล้เคียง คุณอาจจะเคยได้ยินคนพูดถึง BigQuery มาบ้าง สรุปแบบสั้นๆเลยคือ BigQuery เป็น Fully-managed Enterprise Data Warehouse จาก Google Cloud Platform ที่สามารถทำการค้นหาข้อมูลผ่าน SQL (หรืออื่นๆ) กับข้อมูลขนาดหลาย TB ได้ในเวลาอันสั้นครับ บทความนี้เป็นส่วนที่ 2 ของซีรีส์แนะนำ BigQuery โดยบริษัท Cleverse ซึ่งในบทความชุดแรกเราได้อธิบายถึงสรรพคุณแบบคร่าวๆ ของ BigQuery ไป
โดย SARIN
Engineering
Solving BigData with BigQuery (1/3) — บทนำ
หลายๆคนอาจจะมองว่าการจัดการ Big Data เป็นเรื่องลำบาก — ตั้งแต่การวางแผนติดตั้งระบบ การนำข้อมูลเข้า จนถึงการ Query ข้อมูลแต่ละครั้งซึ่งทำได้ยากและใช้เวลานาน แถมพอใช้งานจริงก็ต้องคอยดูแลอีก วันนี้บล็อกนี้จะขอแนะนำ Tool ตัวหนึ่งจาก Google: BigQuery ซึ่งเป็น Tool หลักที่บริษัทใช้ทำการวิเคราะห์ Big Data ครับ *ที่รูปประกอบมีโลโก้ amazon.co.jp ติดอยู่นั้นไม่มีนัยยะแอบแฝงแต่อย่างใด ผู้เขียนแค่ลืมลบออก Cleverse, สตาร์ทอัพเล็กๆ กับโจทย์คือการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดมหาศาล ; คำถามคือไปต่อทางไหนดี เรื่องเริ่มจาก
โดย SARIN
Design
ออกแบบปก Presentation ให้ ปัง ปัง ปัง
Presentation - สิ่งที่ทุกคนต้องเคยเจอ ไม่ว่าจะ เป็นช่วงเวลาประถม มัธยม มหาลัย หรือวัยทำงาน
โดย ริค
Culture
Developer/Designer ควรมี flexible working hour หรือไม่?
ข้อดีและข้อเสียของ flexible working hour และแนวทางแก้ปัญหา
โดย Kittichai
Engineering
ของโคตรดี! เมื่อแทนที่ GraphQL Backend ด้วย Graphcool!
สำหรับท่านที่ไม่เคยใช้ GraphQL มาก่อน น่าจะเคยใช้ชีวิตร่วมกับ REST มาก่อน ซึ่งตัว REST จะมีความต่างที่ชัดเจนจาก GraphQL คือ REST เราต้องกำหนด endpoint เต็มไปหมด ถ้า model เปลี่ยนไปเรื่อยๆต้องมาแก้ทีละ endpoint ขึ้นมาทีละ layer แต่ GraphQL นั้นจะรวบ endpoint ทั้งหมดเหลือแค่ 1 endpoint แล้วให้ developer สร้าง query ที่แตกต่างกันเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แตกต่างกันแทน <img class=”progressiveMedia-image js-progressiveMedia-image” src=”https://cdn-images-1.medium.com/max/1600/1*jvr8kV
โดย ชิน