ApacheとTomcatの連携＋Websoketで参考になるサイトです。
※記載の古い物もあります。
Apache httpd : mod_proxy_wstunnel の設定
こちらはApache＋Tomcat連携
mod_proxy_httpとmod_proxy_ajpとmod_jk
mod_jkがWebSocketをサポートしているかどうかが分からない。。。
Apacheドキュメント
Apache HTTP サーバ バージョン 2.4 ドキュメント
Apache Module mod_proxy_wstunnel
Apache モジュール mod_proxy_balancer
mod_proxy設定
Apacheロードバランサで負荷分散。冗長化構成を開発環境でも。～負荷分散と冗長化の基礎を添えて～
Mod ProxyおよびSession Stickyを使用したApacheを使用したTomcatロードバランサー
この記事では、Rails6 + MySQL 環境でテーブル内容を csv としてエクスポートするメソッドを実装して、その速度比較をします。
ここでは user has_many projects の関係をもたせています。
そこで CSV には user 情報だけでなく、ueer が属している project の情報も合わせて出力することにします。(以前の記事での project の CSV 出力は project テーブルの情報だけを出力していました)
結論としては以下の様に実装方法により大きな差がでました。
| 1,000件 | 10,000件 | 100,000件 | 1,000,000件 | 10,000,000件 | |
| 実装_1(SQL) | 0.14 | 0.3 | 2.4 | 28.6 | 561.5 |
| 実装_2(in_batches) | 0.07 | 0.6 | 6.1 | 74.8 | ー |
| 実装_3(each) | 1.18 | 11.4 | 109.7 | ー | ー |
数万件程度の処理なら、どの実装も十分実用には耐えると思われます。ただし 1千万件オーダー、それ以上の件数を扱うなら、実装方法を吟味する必要があります。
この測定結果を得るコードや測定方法が妥当なのかは、以下を読んで各自で判断してみてください。
3 つの実装をしました。コードはそれぞれのリンク先を参照してください。
1 to_csv_by_sql() MySQL の CSV 出力機能を利用した実装です。
2. to_csv() in_batches() メソッドを利用して、1000 件ごとにバッチ処理する実装です。
3. to_csv_x() 単純に where 結果を each でループする実装です。
user と project の関係は schemaspy で作成した ER図も参照してください。
CSV は user.id, user. name, user. last_login_at, project.name の情報を出力します。
user ごとに１行の CSV を出力するのではありません。
つまり SQL で user に projects を left outer join した結果を CSV 出力すると考えていただければ十分です。
CSV の行の順番は, users.id の昇順, projects.id の昇順 とします。
to_csv_x() では、単純に User.all で ループし、各 user ごとに user.projects でループしています。
csv = CSV.new(file, **csv_options)
users.in_batches.each_record do |row|
project_names = row.projects.order(:id).map(&:name)
last_login_at = row.last_login_at&.strftime(CSV_DATETIME_FORMAT)
if !project_names.empty?
project_names.each do |p_name|
csv << [row.id, row.name, last_login_at, p_name]
end
else
csv << [row.id, row.name, last_login_at, ""]
end
end
|
to_csv では、users と project を join して join 結果の行数でループしています。
users = User.where(id: users.first.id..users.last.id)
.left_joins(:projects)
.select(select_sql)
.order("users.id ASC, projects.id ASC")
File.open(csv_name, 'w:UTF-8') do |file|
file.write BOM
csv = CSV.new(file, **csv_options)
users.in_batches.each_record do |row|
last_login_at = row.last_login_at&.strftime(CSV_DATETIME_FORMAT)
csv << [row.id, row.name, last_login_at, row.project_name]
end
end
|
to_csv_x() は in_batch を使ってはいますが、 N+1 問題を含んでいます。
CSV の行数だけ SQL 文が発行されてしまうのです。
to_csv() では、SQL 発行は 1 回です。
SQL の発行回数は 次のテストの章で pry を使って確認してみます。
SQLの発行回数の差が実行速度にどう影響するかはベンチマークの章で確認します。
user.last_logine_at 列は datetime です。 to_csv_by_sql() では 列の値を +9:00 時間して出力することにしました。その処理をしたので 3 つの実装すべてで同一の列情報が出力されます。
UTC_OFFSET = '+09:00'
...
select_sql = <<-SQL.squish
users.id,
users.name,
CASE
WHEN users.last_login_at IS NULL THEN ''
ELSE convert_tz(users.last_login_at, '+00:00','#{UTC_OFFSET}')
END AS last_login_at,
CASE
WHEN projects.name IS NULL THEN '' ELSE projects.name
END AS project_name
SQL
|
参考情報:
それぞれのメソッドについて rspec でのテストを書きました。
spec/models/user_spec.rb で参照できます。
test 環境 (レコード数が少ない状態) で 3 つのCSV 出力メソッドを呼び出して、発行される SQL を確認してみます。
user_spec.rb の to_csv_by_sql のテスト部に binding.pry を追加して ブレークポイントを設定します。そして rm log/test.log してから rspec spec/moddes/user_sper.rb:110 として to_csv_by_sql() のテストを走らせます。
プログラム実行が bindig.pry の秒で停止したら、 別端末で、 tail -f log/test.log をします。rspec 字実行端末にもどり、User.to_csv() を入力し Enter キーを入力します。
すると、tail- f の実行端末に実行された SQL が表示されます。
同様にして、 to_csv_x() を実行したときの SQL 内容、 to_csv_by_sql() を実行したときの SQL 内容を表示させます。
break point の設定
rspec を実行してbreak point で停止させる
User.to_csv() 実行時の SQL
to_csv() は 1000 件ごとに 1 つの SQL が実行されます。test DB には 数件しか user レコードがないので、 1つのSQLだけが実行されます。次の章で大容量 DV をつくった後に、user を2000 件処理して、SQL が 複数回実行されることを確認することにします。
User.to_csv_x() 実行時の SQL
ti_csv_x() は users を select する SQL だけでなく、各 user ごとに projects を select する SQL が実行されています。
これがいわゆる N+1 問題です。この実装では大量のSQLが発行されます。対象レコードの件数が多い場合、実用に耐えない処理時間になってしまいます。
参考情報: https://qiita.com/muroya2355/items/d4eecbe722a8ddb2568b SQLクエリのN+1問題
to_csv_by_sql() 実行時のSQL
to_sql_by_sql() は、user のレコード数に関係なく常に 1 つの SQL が実行されます。
$ rails 'db:make_big_db[10000000,1000000]'
として、 Project テーブルに 1千万件, User テーブルに 1千万件を登録します。
user と project の関係は 10 user ごとに 所属する project 数が [0, 1, 0, 0, 0, 3, 0, 0, 5, 0] となるように登録しています。(つまり 中間テーブル project_users_relation には 900万件登録)
実行には 40分かかりました。(すぐに rails db:dump して dump を取りました)
この rake task の内容は lib/tasks/make_big_db.rake で参照できます。
先頭の 2000 件を to_csv() で csv 出力して、そのときに実行される SQL を確認してみます。
rails c としてコンソールに入ります。そして User.to_csv(offset:0, limit:2000) を実行します。
4 つの SQL が実行されています。 user 1000 件ごとではなく、 users と projects を left outer join した結果のテーブルを 1000 県ごとに処理しているので、こ０の場合は 2 つのSQLではなく、4 つの SQL が実行されています。
ここでは、スクリーンショットは示しませんが、to_csv_by_sql(offset:0, limit:2000) や to_csv_x(offset:0, limit:200) を実行させて、どんな SQL が実行されるかを確認してみてください。(to_csv_x() は liit:2000 でなく、 limt:200 ぐらいで試してください)
to_csv_by_sql() では 1 つの SQLが実行されます。to_csv_x() では多量の SQL が実行されます。
rails c の画面に表示される SQL は log/development.log にも記録されています。 less -R log/development.log などとして閲覧してみてください。
ベンチマークのための rake task を作成しました。users テーブルのレコードの 指定番目から指定件数をcsv 出力するコマンドを実行してその処理時間と使用メモリー量を計測をします。
lib/tasks/benchmark_csv_user.rake でコードを参照できます。
計測環境：
| 1,000件 | 10,000件 | 100,000件 | 1,000,000件 | 10,000,000件 | |
| 実装_1(SQL) | 0.14 | 0.3 | 2.4 | 28.6 | 561.5 |
| 実装_2(in_batches) | 0.07 | 0.6 | 6.1 | 74.8 | ー |
| 実装_3(each) | 1.18 | 11.4 | 109.7 | ー | ー |
| 1,000件 | 10,000件 | 100,000件 | 1,000,000件 | 10,000,000件 | |
| 実装_1(SQL) | 1 | 8 | 87 | 875 | ー |
| 実装_2(in_batches) | 5 | 54 | 546 | ー | ー |
| 実装_3(each) | 73 | 730 | ー | ー | ー |
SQL での実装でも １千万件での処理時間は厳しいです。非同期処理にするといった工夫が必要と思われます。
ActiveRecord の each 実装は N+1問題のために in_batches での実装より 20 倍程度遅くなっています。
つぎは、user – project の情報の CSVインポートを複数の方法で実装し、処理速度・メモリー使用量を比較していきます。
この記事では、Rails6 + MySQL 環境で CSV ファイルをインポートしてテーブルにレコード登録するメソッドを実装して、その速度比較をします。
結論としては以下の様に実装方法により大きな差がでました。
| 1,000件 | 10,000件 | 100,000件 | 1,000,000件 | 10,000,000件 | |
| 実装_1(SQL) | 0.04 | 0.09 | 0.5 | 7.3 | 129.1 |
| 実装_2(insert_all) | 0.21 | 1.79 | 17.2 | 183. 8 | ー |
| 実装_3(each) | 5,41 | 49.98 | ー | ー | ー |
数万件程度の処理なら、どの実装も十分実用には耐えると思われます。ただし 1千万件オーダー、それ以上の件数を扱うなら、実装方法を吟味する必要があります。
この測定結果を得るコードや測定方法が妥当なのかは、以下を読んで各自で判断してみてください。
インポートについても3つの方法で実装をしました。コードはリンク先で参照できます。
１ import_by_sql SQL で CSV ファイルをインポートとする実装です。
２ imorrt inert_all を使って 1000 行ごとに insert 処理する実装です。
３ import_x 1 行ごとに insert をする実装です。
3 つのインポート実装それぞれに対して、 spec/fixtures/export_projects.csv を import した後の DB 内容を比較するテストをしています。
それぞれのテストは以下のリンクから参照してください。
本来なら、DB内容はすべて同じになるべきですが、現状実装ではそうなっていません。
SQL での import と ActiveRecord での import で、 datetime の列の値が 9時間ずれるのです。。
その原因は、Rails での timezone は Asia/Tokyo 、MysQL の timezone は UTC としていることに起因しています。
CSV ファイルの “202-01-01 01:02:03” は ActiveRecord 経由では Time.zon.parse(“2020-01-01 01:02:03”) で扱っています。(CSV ファイルを Excel などで閲覧したとき、JST のほうがユーザーにとっては自然です)
SQL で読み込む時は “2020-01-01 01:02:03″ が直接 DB に UTC として取り込まれます。それを ActiveRecord 経由で読み込むと、+9:00 された 2020-01-01 10:02:03” となってしまいます。
このへんのことは、 Rails, DB, csv での timezone をどうするかの仕様をはっきりさせて、それに沿った実装することでTimezone の解釈間違いを無くようにすることが必要になります。
SQL での import 時に datetime の offset 操作を組み込めれば rspec で 同じ DB 結果になるというテストが書けたはずなのですが、その方法がわかりませんでした。ここでの目的は CSV インポートの速度比較なので timezone の扱いは手を抜いています。
大容量の project レコードの CSV を作る rake task をつくりました。
lib/tasks/make_big_csv.rake で参照できます。
実際に CSV ファイルを作る時は rails ‘db:make_big_csv[1000]’ > csvs/1000.csv のようにします。
1千万行の CSV は 1GB程度になります。普段は gzip しておいて、使うときだけ gunizp するとよいです。unzip すると 80MB 程度になります。
3 つの実装に対して指定ファイルを import して。その実行速度、使用メモリー量を計測する rake task をつくりました。
lib/tasks/benchmark_csv_project.rake で参照できます。
次のコマンドを実行して計測をしていきます。
$ rails ‘benchmark:import:project[csvs/1000.csv]’
$ rails ‘benchmark:import:project[csvs/10000.csv]’
$ rails ‘benchmark:import:project[csvs/100000.csv]’
$ rails ‘benchmark:import:project[csvs/1000000.csv]’
$ rails ‘benchmark:import:project[csvs/10000000.csv]’
1万行で import_x は メモリー使用量測定がなかなか終了しなくなったので、 それ以降の測定では import_x メソッドは測定から外しました。(コメントアウトしました)
10万行で import のメモリー使用量測定は数分かかったので、それ以降は ctrl-c で中断をしました。
| 1,000件 | 10,000件 | 100,000件 | 1,000,000件 | 10,000,000件 | |
| 実装_1(SQL) | 0.04 | 0.09 | 0.5 | 7.3 | 129.1 |
| 実装_2(inert_all) | 0.21 | 1.79 | 17.2 | 183. 8 | ー |
| 実装_3(each) | 5,41 | 49.98 | ー | ー | ー |
| 1,000件 | 10,000件 | 100,000件 | 1,000,000件 | 10,000,000件 | |
| 実装_1(SQL) | 0.07 | 0.07 | 0.07 | 0.07 | ー |
| 実装_2(insert_all) | 12.1 | 122.1 | ー | ー | ー |
| 実装_3(each) | 396.7 | ー | ー | ー | ー |
SQL をつかった実装でも 1千万件までぐらいまでが限界です。
insert_all をつかった実装では 100万件ぐらいまでが限界です。
(本番サーバーの能力が PCの 10倍, 100 倍あれば、1千万件以上も可能とおもわれます)
CSV インポートは CSVインポートよりは重い処理になります。DB の index 更新処理が必要なのもその一因です。
SQL の CSV インポート機能を使う実装でも 1千万件程度が限界です。
ActiveRecord の insert_all で 1000件ごとに SQL 発行するようにしても SQL 実装より 100 倍ほど遅いです。
インポート実装では, timezone の扱いに注意が必要です。
次の記事では、 user has_many projects の関係がある場合に user + project の情報を CSV エクスポートする実装の速度・メモリー使用量を比べていきます。
Rails6 の小さなプロジェクトをつくり、いろいろ試していくことにします。
まず Rails6 のプロジェクトを rails new で作成します。そのプロジェクトで、DB内容の csv エクスポート・インポートの処理をいくつか実装して処理速度を比較していきます。
（実際のプロジェクトコードは https://github.com/katoy/rail6-with_rspec で参照できます)
この記事では作業前の環境準備について述べます。
rails6では、minitestというテストフレームワークが標準です。(Railsチュートリアルでも mnitest でテストをしています）
しかし、このプロジェクトでは rspec というフレームワークを使うようにします。
理由は私がRails のテストについては書籍 “Everyday Rails – RSpecによるRailsテスト入門” で勉強したことがあり、rspec に慣れているからです。
ここでは、設定のこまかな手順は省略します。
【動画付き】Everyday RailsのサンプルアプリをRails 6で動かす際に必要なテストコードの変更点
など、web 上で Rails6 環境のテストを rspec で行うための設定方法がいろいろ見つかります。
ご自分で rails new からプロジェクトを作っていく際は、これらを参照しながら作業することをお勧めします。
githbu においたプロジェクトコード https://github.com/katoy/rail6-with_rspec は、rails6 で rails new してから rspec を導入した環境になっています。github から clone すれば、rspec が PASS する状態になっているはずです。
なお、このプロジェクトでは、 DB には MySQLを使っています。mysql サーバーをインストール/稼働させた状態で DB 構築をしてから、rspec を走らせる必要があります。
DB構築と rspec の実行
DB の内容を確認したり、SQL文を実行して結果を確認するといった操作をするために、GUI クライアントツールがあると便利です。
私は DBevar というツールをつかっています。主なDB (MySQL, PostgreSQL, SQLite, Oracle, DB2, SQL Server, etc) に対応しています。Mac の場合は brew cask install dbeaver-community でインストールできます。
(DBeaver のホームページから 各種 OS 甩のインストーラを取得することもできます)
下に このプロジェクトの DB (MySQL) についてテーブルの内容表示、ER 図表示、SQL実行の様子を示します。
テーブル内容の表示
簡易 ER 図の表示
SQL文の実行
ER図の表示が DBeaver である程度できます。もっと複雑。大量のテーブルのER図を生成するなら、専用の別ツールがあります。
私は ER図の作成には、schemaspy を使っています。このプロジェクトでは、schempy で ER図を作る設定をしてあります。
$ cd schemaspy
$ ,.run/sh
を実行すると ./html 以下に DB 全体の ER 図が生成されます。 html/index.html をブラウザで開くと閲覧できます。
この図は svg 形式で生成するように設定してあります。svg 形式なので、ブラウザで拡大・縮小表示をしていっても字や線が潰れたり粗いドット表示になることはありません。もっと複雑で、テーブル数・カラム数が多くて拡大・縮小表示する必要がある場合でも綺麗に表示されます。
100万件。1000 万件のデータを保持させたDBをつくるのはそれなりに時間がかかります。一度つくったDB は dumo ファイルを store してき、必要に応じて dump ファイルを restore するようにすると便利です。store / restore の操作はコマンドライン操作で可能ですが、タイプミスを防ぐために、rails の rake task をつくりました。
$ rails db:dump を実行すると development 環境の DB の dump が ./tmp/rail6-with_rspec_development.dump に保存されます。
$ rails db:restore を実行すると、 ./tmp/rail6-with_rspec_development.dump が develop 環境の DB に restore されます。
エクスポートでは、DBに１千万件のデータを作っておきます。その状態で 1万件。10万件, …を csv としてエクスポートするメソッドを呼び出して実行時間とメモリー使用量を測定します。
インポートでは、DBに１千万件のデータを作っておきます。さらに 1万件、10万件, … のデータ行を持つ csv ファイルを作成しておきます。その状態で インポートするメソッドを 読み込む csv ファイルを指定して実行時間とメモリー使用量を測定します。
これらの操作についても rake task を作りました。
1000 件レベルの DB 作成 (アニメーションgif)
10000件ていどなら、処理時間は数銃秒ですが、100万件、1千万件の場合は数分かかります。作業の進行状態がわかりようにプログレスバー表示する工夫をしています。
次回は、実際に csv エクスポートの処理を複数実装してから、それらの処理時間・使用メモリー量を比較していきます。
RubyOnRails はいまでも広く使われています。Rails 6.0が 2019年8月にリリースされ、マイナーバージョンアップも続いています。
まだ実際の現場では Rail6 ではなく Rails4 や Rails5 を利用している場合もあるかもしれません。でも、エンジニアとしては、現場での環境にかかわらず新しいバージョンについて勉強をしておくことが必要です。
ここでは。個人的なRails６の勉強として使用しているテキストと、実際のコーディング練習について述べます。
Rails を勉強しようとしている方の参考になれば幸いです。
Ruby on Rails チュートリアル の rails 6.0 版対応をテキストとして使っています。
(このコンテンツは有料。Webテキスト (第6版) 908 円, Rails5版は無料)
https://github.com/yasslab/sample_apps
には、Railsチュートリアルの各章が終わった状態を集めたリポジトリがあります。(yasslabは 日本語版チュートリアルをリリースしている会社です。)
うまくプログラムが動作しない、テストがPASSしないなど困ったときに、どこが間違っているかをチェックするのに利用するとよいかもしれません。(私はいまのところ,これを参照したことはないですが)
yasslabからは、さらに https://github.com/yasslab/railstutorial.jp_starter_kit
として、仮想環境 (VirtualBox + Vagrant) を使ってRailsチュートリアルの環境構築の説明が公開されています。初心者は rails 環境でつまずくことが多いです。困ったときはこれを参照するとよいかもしれません
私は 2020-06-30 時点で、8章と9章を終了しました。このテキストでは、章の終わりにその章を終了したことを tweet できるようになっています。これを使って tweet すると、最低でも 1つは いいね！が付きます。それは yasslab CEO からのものです。
第6版 #Railsチュートリアル の第8章を走破しました！
第6版 #Railsチュートリアル の第9章を走破しました！
テキストでの指示に従って、章の終了タイミングでプログラムコードを heroku にデプロイしています。
https://shrouded-refuge-10739.herokuapp.com/でアプリケーションを試すことができます。
このテキストの良いところは、常に 現時点は テストがPASSする状態かどうかを意識して説明が進んでいくことです。説明途中のコードがテスト失敗する状態である状態にある場合でもその理由が述べられている場合が多いです。最終的には必ずテストがPASSする状態になるように説明が進んでいきます。
このテキストの短所は、ボリュームが大きい事です。でも”学問に王道無し” です。それなりの機能を学ぶにはそれなりの時間をかけることは避けられません。私の場合、10章には２日かかりました。その後 11章も走破し、現在は 12章の履修中です。
Rails6 で追加された API をつかって古い版では実装が面倒だった機能などについて練習をしています。
https://github.com/katoy/rail6-with_rspec
ここでは DB 内容の csv でのエクスポート/インポートについて、実装方法によって速度差がどれだけ出るかについて試行しています。(レコード数 100万、1000万レベルを処理できるコードを書いていっています)
次回は、これについて述べていきます。
フリーランスのプログラマーとして活躍をしたいのならプログラミング言語を学習すると良いでしょう。
これは独学で行うよりもプログラミングスクールに行ってメンターに教えてもらうのがおすすめです。
スクールは社会人をターゲットにしたものも多く空いた時間で効率よく勉強ができるのがメリットです。
一般的にプログラミングスクールは店舗型とインターネット型が用意されています。
店舗型は教室まで直接出向きそこで勉強をします。
インターネット型はパソコンを使用してオンラインで学習を行うスタイルです。
社会人の場合は空いた時間を有効利用できるインターネット型がおすすめでしょう。
具体的にスクールではどのような学習を行っているのか知っておくと良いです。
コースはいくつか用意されていて学習できるものが違います。
一口にプログラミング言語といってもいくつかのものがあります。
例えば日本で人気のあるRUBYというものや海外で需要のあるPythonなども用意されています。
スマートフォンのアプリは需要があるので最近のスクールではスマホ用のアプリ開発コースも選べます。
こちらはJavaというものを使用して開発をするコースです。
未経験の方でも気軽に学習をする事ができるので安心して学べます。
スクール選びをするときにはその後のサポートを行っているところを利用しましょう。
基本的にスクールは学習だけでなく進路指導や就職サポートなどを行っているところが多いです。
中にはフリーランスとして活躍をする方をサポートしてくれるところもあります。
上記のようなスクールなら手厚いサポートを受ける事ができるので安心です。
特にフリーランスとして活躍をする場合、個々の能力が大きく左右します。
そのため的確な指導やサポートを行ってくれるスクールを利用すると有利に活動できるので覚えておきましょう。
オンラインでのレッスンはパソコンの画面越しで音声と動画を利用して学習を行います。
またカメラがあるとリアルタイムの動画を見ながら学習ができます。
カメラを持っていない方の場合は音声のみの受講ができる学校を選ぶと良いです。
学習内容も生徒にフィードバックしてくれるので大変使いやすいでしょう。
気になる料金ですが学習期間が長くなるほど費用は増します。
そのためいつまでにフリーランスとして活動をするのか計画的にスクールの通うのが良いです。
またレッスン回数なども料金により違うので、どこまで学習をするのかも考慮してスクールを選ぶのがおすすめです。
通称BIツールで知られるビジネスインテリジェンスツールは、今やビジネスにおいてなくてはならない存在です。
企業が持っている膨大なデータを活かし、今後のビジネス展開に役立てるヒントが手に入るので、ビジネスインテリジェンスツールを活用しない手は考えられないです。
むしろ、近年はいかに上手く活用して有利にビジネスを進めるか、それが注目を集めるポイントとなっています。
データは大量に蓄積しているほど活用の幅が広がりますが、本当に大切なのはどのように分析を行い、そして結果に繋がる活用を行うかです。
BIツールは意思決定に役立てられるケースが多いですから、意思決定のサポートになる活用法が実践される傾向です。
企業の蓄積しているデータは、単純なエクセル形式だったり営業支援システムや基幹システムなど、分散してしまっているケースが少なくないです。
営業支援システムは営業活動におけるSFA、基幹システムは売上のERPでそれぞれ管理されることが多いです。
サポートやコールセンターでは、顧客管理システムのCRMが主流ですから、これもまたデータが分散する原因になっています。
BIツールにおいて重要なのは、バラバラのデータを1つにまとめ、総合的に分析したり可視化して把握を促進することです。
その為、迅速かつ柔軟な開発を実現するC#が開発現場で採用されたり、積極的に活用されるケースが増加中です。
レポーティングはダッシュボードを経てデータを可視化、視点を変えて全体的にビジネスを把握するのに役立ちます。
一方、OLAP分析は異なるデータの関連性を検証したり、仮説を立てて関連を確かめるといったことができます。
データマイニングもビジネスインテリジェンスツールの定番ですし、データの規則性や法則性を見出しつつ、見方を変えて既存のデータから新たな発見が行なえるものです。
極めつけはシミュレーションで、プランニングの機能を使ってデータ予測を行い、意思決定に繋がるレコメンドが手に入るのが魅力です。
いずれも今では特別なものではありませんが、だからこそ開発にコストを掛けたりリソースを割き、他社との差別化を進める必要があります。
開発に役立つC#はまさに頼もしい味方で、組織用アプリケーションの開発や埋め込みに役立てられます。
例えばPower BIはその1つで、ユーザーが所有するデータを活用したり、レポートやダッシュボードにタイルアプリケーションの形で各種の機能を実現できます。
Power BIはマイクロソフト社が提供する製品で、ビジネスに関わる全ての人を対象としているのが特徴です。
正確には、組織を構成する全てのレベルの人が対象で、最新のデータ分析結果を使用したり、自信のある意思決定をする為のBIツールです。
洗練された分析プラットフォームを内包していますから、簡単に活用を始めることが可能です。
しかも、追加費用のコストを抑えつつセキュリティを守り、強力な結果が引き出せるようになっているので、数あるBIツールの中でも魅力的です。
完成度が高くどの機能も洗練されていますが、特に強みがあるのは把握が容易な視覚化で、数百という表現方法を備えます。
組み込み型のAI機能も有しますし、Excelとの連係もマイクロソフト社ならではですから、Power BIなら希望のスタイルでツールの活用が現実のものとなります。
分析されたデータには保護機能が適用されるので、分析データの流出や管理上の安全性、それにコンプライアンスの維持も心配無用です。
既にPower BIは世界的な企業の採用事例が増えていますから、これから更に活用する現場が増加していくことでしょう。
手元にExcelがあれば簡単に分析が始められる、対話型で容易にデータを視覚化できる点は、注目度が高まっているPower BIらしい強みです。
Power BIにはAPIの提供がありますから、開発キットのSDKと組み合わせることで、直ぐに自社アプリケーションにBIツール機能が組み込めます。
C#を使った組み込みにも対応しているので、使い慣れた開発環境を最大限に活かしたり、他の開発で培ってきたノウハウが応用できます。
C#による開発には、アカウントとマイクロソフトAzureのサブスクリプション、独自のAzureアクティブディレクトリテナントのセットアップが必須条件です。
ページ分割ありのSharePointレポート埋め込みには、最低でも仮想8コアのP1容量が必要となります。
ワークスペースを作成してレポートの作成と発行を行い、コンテンツを埋め込むなどの形で活用します。
アプリケーション内のコンテンツ埋め込みは、APIやSDKを使い、まずはレポートの取得機能を実現することが必要です。
幸いなことにサンプルアプリケーションが用意されていますから、簡単に機能の確認が行えるようになっています。
C#のサンプルアプリケーションなら、確認したり手を加えるのも容易なので、短期間の内に把握ができたり開発に役立てられるでしょう。
只今、弊社ユーリンク株式会社ではBIツールの技術者を募集しております。
未経験からでも応募出来ますので、是非この機会にスキルアップを目指してご応募下さい。
応募は以下のURLより応募ページにてお願い致します。
ビジネスで大量のデータを扱うことが増えてきたことによって、既存の業務アプリケーションにデータ分析ツールを連携させて、業務の効率化やさらなる付加価値の向上を目指すといったケースが増えてきました。
特にBIツールは重要なビジネス判断に関わるデータの分析をするという使い方が多いので、開発する際においては、他のアプリケーション開発と比較しても、できる限り間違いが起こりにくいような堅牢なプログラミング言語を選択するのが良いといえます。
堅牢なシステムを開発するプログラミング言語としては、C#が非常に好んで利用されるプログラミング言語となります。
C#はマイクロソフトが開発したプログラミング言語としてよく知られています。
JAVAとよく似た文法で、バグが出にくいような厳密な設計がされていることから、開発したシステムは自然とバグが少なくなります。
そのような理由から、C#でアプリケーションを開発するというのは非常にメリットが多い選択肢となります。
C#は開発環境などもサポートが充実していて、マイクロソフトからVisual Studioという統合開発環境が提供されています。
Visual Studioはアプリケーション開発する際の補完機能や、プログラムコードの間違いの指摘してくれたりする機能があるので、プログラマーがアプリケーション開発をスムーズに進められるようになっています。
利用されるアプリケーションとしてよく知られているのは、Windowsのデスクトップで利用されるアプリケーションです。
マイクロソフトの製品であるワードやエクセル、パワーポイントなどのソフトウェアと相性がよく、連携して開発を行うことができるのが大きな利点です。
また、ブラウザで利用するWebアプリケーションを開発することができたり、AndroidやIPhoneなどのスマートフォンで利用する業務用のアプリケーションの他、ゲーム等のアプリケーションも開発することができたりと利用できる範囲も非常に広いです。
そのため、構築したシステムのソースコードは、デスクトップやWEBブラウザ、スマートフォンなどのプラットフォームが違っても比較的簡単に対応することが可能となります。
マイクロソフトが提供しているBIツールとしてPower BIがよく知られており、エクセルのような操作感でデータ分析を行い、パワーポイントのようにレポートを作成出来ます。
ただ、やはり難しいデータ分析を行う場合にはプログラミング言語で開発が必要となってきます。
ビジネスのデータはエクセルで、レポートやプレゼンテーションパワーポイントで管理されている場合が多いです。
そのため、BIツールを開発するプログラミング言語としてC#を選ぶことで、堅牢なシステムをVisual Studio を使ってスムーズにバグを少なく開発することができる上に、既存のビジネスのデータが保管されていワードやエクセル、パワーポイントなどのソフトウェアと連携して開発を進めやすくなります。
そのような利点があるために、最初はデスクトップアプリケーションとして開発したシステムを、Webアプリケーションやスマートフォンアプリケーションとして対応させることも、他のプログラミング言語と比較して非常に容易となり、結果的にアプリケーションの導入コストが低く抑えることができます。
BIツールを使ってよく開発される事例としてあるのは、既存の業務アプリケーションにBIツールのデータ分析結果やレポート結果を埋め込むといったような使い方があります。
業務アプリケーションは、企業によりデスクトップアプリケーションで対応をしている企業や、クラウド化してウェブアプリケーションとして対応している企業があります。
クラウドで管理してる業務アプリケーションの場合は特に、アプリケーションのデータを営業が外出先で閲覧・更新したりするという場合が多いかと思いますので、スマートフォンアプリケーションが必要になるケースが多いです。
そのため、開発を行う際には、既存の業務アプリケーションに埋め込みやすいかどうかという観点からも検討を行う必要があります。
その際にC#を開発言語に採用していると、デスクトップアプリケーションではマイクロソフト製品との連携を行うことで重要なデータを比較的簡単に埋め込むことができます。
また、クラウドで管理しているWebアプリケーションにおいては、外出先からデータを確認する場合などに利用するスマートフォンアプリケーションの開発などをスムーズに行うことができます。
ただ開発する際には、どうしても手間や時間がかかってしまいますので、できる限りスムーズに開発できるようなプログラミング言語やツールを選ぶことで、開発が頓挫するリスクやコストを最小限に抑えて開発を行うことができるようになります。
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日本ではデータを視覚化して意思決定や分析に役立てることができる、BIツールに注目が集まっています。
BIツールは人によって様々な説明がされますが、大量のデータを分析して視覚化することができます。
データに基づき質の高い意思決定をサポートし、利用する企業や個人の競争力を高めます。
わかりやすく見せる部分がクローズアップされがちですが、意思決定のサポートツールというのが本質になります。
BIツールには様々な機能があります。
ダッシュボードなどを利用して情報を共有し、必要なときに使うことができます。
KPIと呼ばれている重要業績評価指標のチェックも可能になります。
OLAP分析では蓄積されたデータを多次元的に扱うことができます。
詳細な分析を行うことで、データを深く読み解けます。
mining機能を利用すればデータを統計的に処理するため、マーケティングに活用することができます。
重回帰分析などの統計式を使って、データを分析します。
シミュレーションではプランニング機能でシミュレーションを行い、最適な数値を出していきます。
専門的な知識がなくてもツールを利用することができるので便利です。
優れた分析機能を利用して複数の人と共有することで、業務の効率化が図れます。
これまでは専門的なスキルを持つ人のみが情報の収集と分析を行っていましたが、便利なツールを利用することで専門家以外の人でもデータを分析して必要な情報を得ることができます。
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大きな注目を集めるBIツールですが、無料で利用できるツールの中ではPower BIが特に有名です。
Power BIはマイクロソフト社が開発したツールで、簡単にデータ分析ができます。
レポートの作成も可能で、ブラウザでもスマートフォンでも閲覧が可能です。
日本ではC#など様々な開発言語でプログラミングが行われていますが、Power BIはプログラミングをせずにダッシュボードやレポートの作成ができます。
アプリも用意され、ビジュアル製の高いダッシュボード作成が可能です。
ビジネスの世界でよく使われているGoogleの分析ツールやSalesforce、FacebookなどのSaaSにも対応しています。
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Power BIは優秀なツールで、どのようデータでもグラフやチャートに変換することができます。
データを視覚化することで、会社の状況が一目でわかります。
会社の経営者にとっては、最新のデータを確認しつつ会社の舵取りができます。
Power BIは対話型のデータ可視化ツールなので、在庫や売上などのデータも簡単にビジュアル化することが可能です。
Excelは世界的に有名な会計ソフトで、売上や在庫に関するシンプルなファイルを作成することができます。
表を完成させたらグラフなどを使って分析ができるので便利ですが、Power BIを利用すればさらに深い分析ができるようになります。
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