〇セミナ―内容：Google BigQueryの話を聞きながらお鮨やビール等をいただくネットワーキングの会
完全メモ用↓
◆運用現場におけるBigQueryの活用
・発生したログデータは全部保存出来る思想＞設計変更が後でも出来る。かつ低コストで導入可能。
◆GCPサービスとBigQueryを用いたIoT基盤の構築
・処理単位での最適解＞リアルタイム処理はアパッチスパーク、バッチ処理はbigquery、オンデマンド処理は模索中（最適解探し中）
◇#bq_sushiタイム
・セミナーの中間に軽食（寿司、鶏肉等）の振る舞い＞セミナー後の懇親会参加出来ない人を出さない＆おなかがすいてセミナー集中出来ない人を減らす策かなと思いました。 このタイプは初めての参加だったので新鮮でしたが、参加者に知人が一人もいないと、だれる時間になりやすいとも思われました。（身内向け施策？）
◆BigQuery に足りないもの
・ビジュアライゼーションできない。
・アカウントが個人アカウントにひもづくりため、データ共有やりにくい。
・スケジュールクエリ、バッチ処理がない。
※これらを補う処理として、サービス紹介＞re:dash
◆BigQuery＋Google Analytics＋Rによるpredictiveなデジタルマーケティング
〇機能紹介：ビッグクエリエクスポート
・生ログをbigqueryにエクスポートする機能。
・グーグルアナリティクスのクッキーを繋ぎマージし個人特定して統計解析＞解析モデルをつくり、最適解の提案。＞大量情報処理がRDBでは限界がある＞bigqueryで解消可能。
◆M.T.Burn の BigQuery 利用事例 (M.T.Burn:イグニスとフリークアウトのジョイントベンチャーでネイティブ広告を制作）
・GCP環境：インフラエンジニア雇わず、リソースをアプリケーション開発にあてる：フルマネージドのbigqueryが最適！
・fluent plugin bigqueryがinsertでオススメ。
・データは日付毎に作成すべし。＞処理途中で落ちたりで、insert失敗が起こると、同じテーブルに入れると、データ復旧困難となる為
・query発行でいくらかかっているか？の値段概算を表記する機能は入れておいた方がよい：プランナー＆ディレクターがコスト意識もてる設計にする。
・データ増によるクエリ負荷アップ→処理失敗
・ストリーミングinsert失敗＞復旧処理や手順整備。
・クエリ遅延→集計異常検知処理
・チューニング→過去データの削除対応。ただし消さなくてもそれほど問題ない（運用コスト安い為）
・bq query で走査データ量を表記させる。
・150ドルでシルバープランのサポートを受けることはオススメ。ただし、調査依頼時にクエリのIDを伝える必要があるので、クエリＩＤは見れるようにしておく
◆Lightning Talks（各15分）
・GCPのビッグデータまわり最新動向（BigQuery UDF、ebq、Datalab、Dataprocなど）
・LINQ to BigQuery/LINQPad
・組み合わせると便利、Treasure DataとBigQuery
◆上記セミナーのスライドシェアリンク先
