ヤマムギ

growing hard days.

*

交通情報系スキルを事例に見る日常生活に溶け込むスキルのテクニック(Alexa Day 2019でのブログ)

      2019/04/07


以下は、気になったことのメモとか感想を書いています。
登壇者、発表者、主催企業などの意図とは異なる可能性がありますことをご了承ください。

交通系のアプリケーションやスキルを提供されているジョルダンさん。
バス案内のスキルを公開されている。

少し会場に戻るのが遅れたので、Lambdaのコールドスタートによる応答遅延をどうするか、というお話から聞きました。

結果としては、LambadをやめてEC2上でのhttpsホスティングにしたとのこと。
Node.js, Express, foreverで待っているサーバーを作ったとのこと。
Lambdaはメモリ512MB、EC2インスタンスはt2.nanoで比較。

スクリプトの実行時間(Duration Time)の比較はそんなに大きな差はなかった。
Alexa側でレスポンスを比較した結果はLambdaのコールドスタートが1秒かかってしまっていた。
その1秒というシビアな差を求めたのは、朝の忙しい時間に使われるスキルであること、そして会話の応答が遅いのもストレスになるので解消したかったとのこと。
ウォームスタートだとLambdaでも問題ないのですが、リクエストを全部予測してウォームアップしておくこともできないですもんね。

課題として、発話からバス停の数が多すぎて(約23万件)特定もできなかったらしい。
ここはアカウントリンクを使用して、お気に入りバス停の登録をされるようにした。

そしてマルチデバイスにも対応するためにお気に入り情報をユーザーDBに仮登録しながらデバイスと紐づけている。

Lambdaはnpmモジュールを軽くするなどチューニングの余地はあるかもとのこと。
これ、Pythonとも比較して考えてみたいですね。

それにしてもジョルダンさんでは、目的を実現するために手段を選ばない、というのがよくわかりました。


最後までお読みいただきましてありがとうございました!

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 - Alexa, event, study ,

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