AWS Summit Tokyo 2017 Day3 開場~基調講演~Dev Day Night
2017/10/19
AWS Summit Tokyo 2017 参加2日目のDay3です。
基調講演を待っている間、DJタイムです。
目次
AWS Summit Tokyo 2017 Day3 基調講演
ホストはAmazon.com CTOのWernerさんでした。
昨日に引き続き「スタートアップ企業の支援強化」を強調されていました。
AWSのベストプラクティスを用いて構築しているからスタートアップでも実現できている
お一人目のゲストスピーカーは株式会社ソラコム 最高技術責任者の安川さんでした。
* デバイスをクラウドに直接接続する
* AWS上に3G/LTEコアネットワークを構築
* 必要に応じてクラウドからインターネットに接続する
* AWSのベストプラクティスを用いて構築しているからスタートアップでも実現できている
* マイクロサービス群がAPIを通して結合するアーキテクチャ
* データベースはDynamoDB
* 疎結合化と非同期化
* 世界中のヒトとモノをつなげ共鳴する社会へ
JAWS DAYS以来、IoTから離れてたのでそろそろやんなきゃなと思いました。
常に過ちは起きるもの
ホストのWernerさんに戻ります。
このコマで仰ってたことで印象に残ったのは、
「とにかく早く、超音速でリアルタイムに」
「常に過ちは起きるもの」
でした。
社内で使って便利なものを社外にも使ってもらう
お二人目のゲストスピーカーは東日本電信電話株式会社の中村さんでした。
- CloudGateway (Network as Code)
- AWSメリットはコスト、スピード、アジリティ
- コスト 機能と価格のバランス
- スピード タイムリーな市場投入
- アジリティ 変化に柔軟に対応
スピードはみなさん仰るように、ただ早いだけではなくて、「リアルタイム」、「タイムリー」といったキーワードとともに実現されるから意味があるんだなと思いました。
10倍高速
ホストのWernerさんに戻ります。
- サーバーレス プロビジョニング、管理は不要、使った時だけ課金
- Lambda , Step Function , DynamoDB
- X-Ray 分散アプリケーションの分析とデバッグ
- Amazon DynamoDB Accelerator(DAX) :10倍高速
エンタテイメント・オートメーション
3人目のゲストスピーカーはソニーモバイルコミュニケーションズ株式会社の川西さんでした。
- IoT取り組み(Design,Device,Network&Cloud,AI,System Integration)
- スマートホームサービス
- 見守り(ドアのセンサータグ)
- コミュニケーション(LEDに人感センサー、マイク、スピーカー)
デバイスはサーバを必要としない
ホストのWernerさんに戻ります。
- Device Gateway , Device SDK , Device Shadow , Rules Engine
- AWS Greengrass : Device上でプログラムを動かす
- Amazon Aurora : MySQLのパフォーマンスを最大5倍に改善
- Amazon Aurora PostgreSQL 互換エディション
出来るかどうかではなく、やるかやらないか
4人目のゲストスピーカーはグリー株式会社の藤本さんでした。
- 4年間業績が下降し様々なことを試して回復した
- 数千台のサーバをAWSに移行(およそ1年)
- Direct Connect によりL3接続、レプリケーション
- あらゆるサービスは減衰する可能性がある
- 評価は未来を正しく予測することなので大変むずかしい
- 速さは裏切らない、速くて困ることはほとんどない
ぐさりぐさりと言葉が胸に突き刺さりまくりでした。
企業の差別化の大きな要素はどんなデータを持っているか、どんな分析を行うか
最後にホストのWernerさんに戻ります。
- 同じ機能が使えるようになった今、企業の差別化の大きな要素はどんなデータを持っているか、どんな分析を行うか
- Athena : 標準SQLでS3のデータのクエリを発行
- Amazon EMR : Elastic Map Reduce
- Amazon Redshift : 複雑なクエリの実行、超高速、ペタバイト規模のDWH
- Redshift Spectrum : S3のデータに対してRedshiftクエリを実行
- 例えばHiveだと5年かかる処理がSpectrumだと155秒、数百億ドルのコスト削減
- 予測 : Amazon Machine Learning , Deep learning AMI and Template
- 画像認識 : Amazon Recognition
- C-SPAN の例、政治家を自動で映像にタグ付け
- 画像が不適切かどうかを自動的にスコアリング
- 話す : Amazon Polly 47種類、24ヶ国の音声でtext to speech , speech mark(avatarに話させる)
- 聞く : Amazon Lex 自動音声認識と自然言語理解
- 企業が生き残るための鍵はデジタルトランスフォーメーション
キーノートの後は、お弁当です。
今回は3日間ともごちそうになりました。
ありがとうございました。
Dev Day Night
3日目の夜はDev Day Nightに行きました。
落語を見たり、ビンゴ大会をしたり、とにかく呑んでました。
そして品川の夜は更けていきます。。。。。。
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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