ブラウザで DuckDB が動く BI as Code ツール Evidence: その仕組みと運用を整理する
「Evidence」は、SQLとMarkdownのみでダッシュボードを作成できるBI as Codeツールです。 ブラウザ上でDuckDBを実行し、SQLクエリを処理します。 フロントエンドエンジニアやデータサイエンティスト、データベースに関心のあるエンジニアに適しています。
株式会社primeNumber
ぷらいむなんばー
法人代表者名: -
法人番号: 4020001113695
証券コード: -
事業概要: -
郵便番号: 1410021
本社所在地: 東京都品川区上大崎3丁目1番1号JR東急目黒ビル5階
従業員数: -
従業員数(男性): -
従業員数(女性): -
創業: -
「Evidence」は、SQLとMarkdownのみでダッシュボードを作成できるBI as Codeツールです。 ブラウザ上でDuckDBを実行し、SQLクエリを処理します。 フロントエンドエンジニアやデータサイエンティスト、データベースに関心のあるエンジニアに適しています。
「Evidence」は、SQLとMarkdownのみでダッシュボードを作成できるBI as Codeツールです。 ブラウザ上でDuckDBを実行し、SQLクエリを処理します。 フロントエンドエンジニアやデータサイエンティスト、データベースに関心のあるエンジニアに適しています。
「Evidence」は、SQLとMarkdownのみでダッシュボードを作成できるBI as Codeツールです。 ブラウザ上でDuckDBを実行し、SQLクエリを処理します。 フロントエンドエンジニアやデータサイエンティスト、データベースに関心のあるエンジニアに適しています。
AWS、Google Cloud、Azureの3つのクラウドサービスにおける、コンピュートからインターネットへのアウトバウンド通信のネットワーク設計の違いについて解説。 * 各クラウドでアウトバウンド通信のネットワーク設計が異なる理由を解説。 * Internet GatewayやNAT Gatewayなどの構成要素に着目。 * クラウドインフラエンジニア、ネットワークエンジニア、SRE、アーキテクト向けの記事。
AWS、Google Cloud、Azureの3つのクラウドサービスにおける、コンピュートからインターネットへのアウトバウンド通信のネットワーク設計の違いについて解説。 * 各クラウドでアウトバウンド通信のネットワーク設計が異なる理由を解説。 * Internet GatewayやNAT Gatewayなどの構成要素に着目。 * クラウドインフラエンジニア、ネットワークエンジニア、SRE、アーキテクト向けの記事。
AWS、Google Cloud、Azureの3つのクラウドサービスにおける、コンピュートからインターネットへのアウトバウンド通信のネットワーク設計の違いについて解説。 * 各クラウドでアウトバウンド通信のネットワーク設計が異なる理由を解説。 * Internet GatewayやNAT Gatewayなどの構成要素に着目。 * クラウドインフラエンジニア、ネットワークエンジニア、SRE、アーキテクト向けの記事。
AWS、Google Cloud、Azureの3つのクラウドサービスにおける、コンピュートからインターネットへのアウトバウンド通信のネットワーク設計の違いについて解説。 * 各クラウドでアウトバウンド通信のネットワーク設計が異なる理由を解説。 * Internet GatewayやNAT Gatewayなどの構成要素に着目。 * クラウドインフラエンジニア、ネットワークエンジニア、SRE、アーキテクト向けの記事。
AWS、Google Cloud、Azureの3つのクラウドサービスにおける、コンピュートからインターネットへのアウトバウンド通信のネットワーク設計の違いについて解説。 * 各クラウドでアウトバウンド通信のネットワーク設計が異なる理由を解説。 * Internet GatewayやNAT Gatewayなどの構成要素に着目。 * クラウドインフラエンジニア、ネットワークエンジニア、SRE、アーキテクト向けの記事。
AWS、Google Cloud、Azureの3つのクラウドサービスにおける、コンピュートからインターネットへのアウトバウンド通信のネットワーク設計の違いについて解説。 * 各クラウドでアウトバウンド通信のネットワーク設計が異なる理由を解説。 * Internet GatewayやNAT Gatewayなどの構成要素に着目。 * クラウドインフラエンジニア、ネットワークエンジニア、SRE、アーキテクト向けの記事。
生成AIの不確実性を克服し、意図した通りの成果を得るための考え方と実践方法について解説します。 対話型AIからAgentic Coding、AIプラットフォーム、AIデータ基盤まで、具体的なアプローチを探ります。 生成AIを「ガチャ」のように使うのではなく、精度高く活用したいエンジニアやプロダクトマネージャー向けの記事です。
生成AIの不確実性を克服し、意図した通りの成果を得るための考え方と実践方法について解説します。 対話型AIからAgentic Coding、AIプラットフォーム、AIデータ基盤まで、具体的なアプローチを探ります。 生成AIを「ガチャ」のように使うのではなく、精度高く活用したいエンジニアやプロダクトマネージャー向けの記事です。
生成AIの不確実性を克服し、意図した通りの成果を得るための考え方と実践方法について解説します。 対話型AIからAgentic Coding、AIプラットフォーム、AIデータ基盤まで、具体的なアプローチを探ります。 生成AIを「ガチャ」のように使うのではなく、精度高く活用したいエンジニアやプロダクトマネージャー向けの記事です。
AIコーディングツールの普及により、コード生成やパッケージインストールが容易になった一方で、サプライチェーン攻撃のリスクが増大しています。この記事では、AI時代の新たな脅威であるサプライチェーン攻撃からシステムを守るための防御策について解説します。 - AIコーディングツールの利便性とそれに伴うリスク - サプライチェーン攻撃のメカニズムと具体例 - AI時代における効果的な防御戦略
AIコーディングツールの普及により、コード生成やパッケージインストールが容易になった一方で、サプライチェーン攻撃のリスクが増大しています。この記事では、AI時代の新たな脅威であるサプライチェーン攻撃からシステムを守るための防御策について解説します。 - AIコーディングツールの利便性とそれに伴うリスク - サプライチェーン攻撃のメカニズムと具体例 - AI時代における効果的な防御戦略
この記事は、BigQuery、Playwright、TROCCOを活用して、SQLだけで完結するAIスクレイピング基盤を構築する方法を紹介しています。 Webスクレイピングの課題と、その解決策としてのSQL完結型基盤の利点について解説しています。 データ収集基盤の構築に興味のあるエンジニアやデータアナリスト向けの記事です。
Snowflake CortexとGemini、TROCCOを用いたAIによる問い合わせの自動分類方法を紹介 非構造化テキストデータである問い合わせ内容をAIで分類するユースケースを解説 データサイエンティスト、AIエンジニア、データエンジニア向けの記事
RAG環境をS3 Vectorsで構築する試みについて解説しています。 BigQueryなどのDWHではなく、小規模な環境でのコストを抑えたRAG構築に興味のある人向けです。 詳細な技術的背景や具体的な実装方法については触れられていません。