【要約】Google Cloud無料枠で研究環境を作る【日本株クオンツ研究ノート Vol.1】 [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
> Source: Zenn_Python
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// Problem
個人投資家が、データ駆動型の投資判断を行うための環境構築において、コストとリソースの制約に直面している。具体的には以下の課題がある。
// Approach
著者は、Google Cloudの無料枠内で動作する、極めて軽量なLinuxベースの研究環境を構築した。以下の手法を採用している。
// Result
低スペックなVM上でも、Pythonを用いたデータ分析が可能な最小構成の基盤が完成した。これにより以下の成果を得ている。
Senior Engineer Insight
> リソース制約を逆手に取った、極めて合理的な設計である。Dockerや常駐DBを排除した点は、e2-microの制約下で性能を出すための賢明な判断だ。DuckDBやPolarsの選択も理にかなっている。ただし、データ増大時のメモリ不足リスクは高い。将来的なインスタンスの拡張や、処理の分散化を視野に入れるべきだ。