ヤマムギ

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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。

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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