第3回勉強会「Data Engineering Study #3」では「データ分析基盤を組織に浸透させる方法」について学びました。

データ分析基盤の構築については、第1回から第3回で一通り網羅的に学ぶことが出来たと思います。

そこで今回は、実際に基盤運用フェーズで向き合わなければならない「障害対応」を題材に取り上げることにしました。

今回は基調講演と事例講演はなく、10分のLT×6本で構成されています。10分の中に非常に濃い情報が詰まっているので、ぜひ参考にしてみてください。

当日の様子はこちらのYouTubeからご覧いただけます。

LT1「正確な意思決定を阻む問題・障害との向き合い方

株式会社はてな Mackerelチーム Customer Reliability Engineerに所属されている、吉田康久 氏(@syou6162)。データ分析ではよくある問題・障害とその対策についてお話しいただきました。

LT2「データ分析基盤の障害を未然に防ぐためのチェックリスト」

ユビー株式会社に所属し、データエンジニアをされている、田中 聡太郎 氏(@__sotaron__)。障害対応をどうするかではなく、未然に防ぐためにどうすべきかをお話しいただきました。

LT3「IoTデバイスデータ収集の難しい点

株式会社Mobility Technologiesに所属し、データエンジニアをされている渡部 徹太郎 氏(@fetarodc)。
障害対応の中でも、IoT分野に特化したコアなお話をして頂きました。

LT4「障害、解決、その先に

フリーランスでデータ分析基盤構築を主業務とされている岩崎晃 氏(@sista05)。データ分析基盤で岩崎氏がよく使う構成と、そこで遭遇した障害対応についてお話しいただきました。

登壇資料はこちらからご覧ください。

LT5「障害はチャンスだ! 障害を前向きに捉える

株式会社リクルートでデータエンジニアをされている山田 雄氏(@nii_yan)。
発生してしまった障害に対し、どのような対応を行うか。また、障害対応というものをどう捉えるかをお話しいただきました。

LT6「バッチとストリーミング、それぞれの障害に立ち向かう

株式会社メルカリでデータエンジニアをされている大久保諒氏(@syu_cream)。
大久保氏がメルペイで実際に運用していたバッチ・ストリーミングについて、実際に起こった障害と対応についてお話しいただきました。

hirokazu.kobayashi