AWS SUMMIT Tokyo 2017 Day 2 基調講演

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Amazon.com CTOのWerer Vogelsが登場。

セールスのイベントではなく教育のイベントです。AWSだけではなく、AWSを10年つかっているユーザー様からも学んでほしいと思います。ぜひ

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登録者は2万人以上です。

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セッション数、ゲストスピーカー、スポンサーブースがあります。

 

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AWSの売上と成長率です。しかも価格の低下を進め続けながらも成長をしています。

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他の企業と比較しても成長しています。旧来企業をみると衰退していて、オンプレミスの時代は終わったのです。

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日本国内で月に10万人以上のお客様に使っていただいてます。

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Sansan、メルカリ、Wantedlyなどのワイルドワイドにビジネスを展開しているスタートアップ企業様に利用いただいてます。

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スタートアップ企業の支援を強化しています。初年度約1100万円のAWSクレジットを提供しています。SolutionArchitectによる特別技術支援をしています。

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一方で、エンタープライズのお客様にも利用いただいており、ご利用いただいていない業種はありません。NTTドコモ、ファーストリテイリング、キャノン様などに利用いただいてます。

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教育・公共機関の方にも利用いただいてます。

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日本には7社(cloudpack、NTTデータ、クラスメソッド、サーバーワークス、TIS、NEC、NRI)のプレミア認定をしている支援をしてくださっている会社があります。

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数多くのソフトウェア提供会社様にて使用していただいております。

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16リージョン、42アベイラビリティゾーンで提供しています

ストックホルム、中国、パリの3リージョンが追加されることが発表されました。

そして、昨日発表したようにローカルリージョンという新しいタイプの大阪ローカルリージョンを提供することを発表しました。

ワールドワイドてサービスを提供されているお客様にも利用されています。

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事例として、ソラコムCTOにご紹介いただきましょう。

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デバイスを直接クラウドに接続して、必要があればインターネットに接続させましょう。

どうやって接続するのか。SORACOMは、3F/LTEコアネットワークをAWSに構築しました。

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国内外で6000のお客様に利用いただいてます。
パルコ様は店舗に設置したカメラでの顧客分析、KOMATSU様はICTでの利用をしています。

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アーキテクチャはローンチ以後は変わっておりません。

デバイスが増えるにつれてサーバーを増やして対応をし、全レイヤーで障害の自動復旧を実現しています。

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疎結合化と非結合化を早いスピードで小さいスピードで実現できています。

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グローバル展開もスムーズに実現できています。

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素晴らしい事例を紹介いただきました。

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昔を振り返ってみましょう。2014年にはクラウドが当たり前となっていました。クラウドの優勢は何か、何が良いのかみたいな話はする必要がなくなっていました。

もう一つが明確になったのは、開発者がクラウドで開発をした方が成功確度があがるというものです。インフラを気にしなくていい、プロダクションだけに注力をすればいいとなったのです。

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AWSが皆さんにスーパーパワーを与えて、力を与えることができ、皆さんが作りたいものを作れるようになりました。

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リアルタイムに動くということが重要になっています。

AWSが提供する幅と深みが重要なのです。

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AWSがIaaSしか提供していなかった時代はもう昔となったのです。

みなさんのシステム開発時に我々が制約となってはいけないと思っています。皆さんの必要と思うものを使えるようにしています。

選択の余地を提供しています。

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提供しているコアサービスを見てみましょう。たくさんのサービスを提供しています。使いたいものを使ってください。

 

我々、あなたがたは常にミスをしてしまいます。

IOバウンドと思ったらCPUバウンド、メモリバウンドだったとしても、ボタンをクリックして瞬時に必要なものを利用できます。

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EC2のたくさんのファミリーを提供しています。

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今は第五世代になっています。オンプレミスでは世代交代が大変でしたが、AWSであれば買えばすぐに新しい世代のHWを利用できるのです。

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HWアクセラレーションができるようになっています。

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HWアクセラレーターを使うと、こういう分野では30倍高速になります。

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NTT東日本様がAWSを使っていかに高速な事業を展開しているかを紹介いただきます。

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NTTというと、フレッツ光などのインターネット接続サービスを提供していると思われるでしょう。

NTT東日本でも数多くのサービスを提供していますが、そこで利用しているのがCloudGatewayです。

社内で使って便利なものは、社外の方にも提供するというのはAWSに似ているかと思います。

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今日は提供しているサービスを2つ紹介します。

セキュアな環境でライブ配信を実現するサービスです。企業の総会などに利用いただいてます。

またカリキュラム提供にも利用いただいてます。

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NTT東日本がAWSを選択したのは、コスト、スピード、アジリティの3つです。

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AWSの特徴と、フレッツ光の高速、閉域との親和性がありました。

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基幹システムで利用されないのはなぜでしょうか?企業にはクラウドへの不安があるからです。

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いかにして解決するのか。我々はCloudGatewayを社外の方にも利用いただこうと思いました。

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これをAWSと直結することで、AWSと企業の距離が最も短くすることができると思っています。

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Network as Codeで進めたいと思います。AWSと直結するサービスを提供することで金融機関での利用も進むと思います。

もっとはやく動けることを紹介したいと思います。インスタンスも使わない、サーバレスということです。

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自動的に複数のアベイラビリティゾーンに展開され常に可用性を高めることができるとお話してきました。最初からサーバレスなのです。

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どこでどうやって実行するかを考えていただくことはありません。

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Lambdaを使えば、コードを置いていただければ私たちが実行します。

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多くのお客様がLambdaに移行されています。Finraはすべてのマーケットの記録を監視し不正がないかどうかをすべてのマーケットイベントをトレースしています。

従来たくさんのインスタンスが必要でしたが、今はLambdaでそれらを実行しています。

特にストレースフルアプリケーションを構築するには最適です。

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複数の関数を実行して、それらの障害管理をして・・・と複雑になることがあります。

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それらを簡単に管理して、障害をハンドリングしたり、並列実行したり、分岐管理をすることができるAWS Step Functionsを開発しました。

どこに課題があり、どこに問題があるのか。それらのインサイトを得られるためにX-Rayを開発しました。

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アプリケーションの全容が視覚化できるようになりました。

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問題発生時の根本原因がどこにあるのか、このDynamoDBのこのテーブルの設定が適切じゃないということが視覚的に全容がわかります。

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サーバーレスでは、DynamoDBが重要な役割を果たしています。

一貫したパフォーマンスをデータベースで提供したいために従来の製品は複雑なパラメーターがありました。そんなに複雑なのならマネージドなデータベースを提供する事が重要だと思いました。

それで開発したのがDynamoDBです。

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VPCの中に取り込まれました。

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たくさんのお客様に利用いただいてます。

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DynamoDBの応答時間がマイクロ秒に短縮しました。

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DynamoDB Accelertor を提供します。DynamoDBの前にインメモリデータベースを置くことができ、性能が10倍になります。

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サーバレスアーキテクチャを利用しているお客様に、どのように利用いただいているのかをご紹介いただきます。

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ソニーの事業領域です。PSNではAWSにお世話になっています。

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XPERIA XZを提供します。XPERIA Earは、声優による秘書のようなガイダンスを提供します。

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こういったサービスを提供するのにAWSを使っています。

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EC2をベースに開発しています。赤く囲ったところが、AWS IoTでこれらを利用することで簡単に実現できました。

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サーバーレスという意味でデバイスにはサーバーを必要としません。

IOT向けに簡単に開発できるサービスを開発しました。

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Ruleエンジンによりメッセージのフィルタリング、変換ができます。

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他のサービスにメッセージを届けることができます。これらはデフォルトで提供しています。

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IoTでよく使われているのはElasticSearchに飛ばすということができます。

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デバイスシャドーやAWSMLに接続できます。

IoTのデータをすべてをクラウドに飛ばす必要はありませんが、サマリーは送る必要があります。

デバイスのローカル上で同じようにアプリケーションをプログラミングできないかということで、AWS Greengrassを開発しました。

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レイテンシーなく機器のローカルでLambdaを使うことで実現できます。

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古いデータベースベンダーから飛んでいきたいと思うのではないでしょうか。縛りから逃げたいと思うでしょう。

クラウドに対して対抗的な態度だったのです。

データベースベンダーと交渉すると自由にできない。10年、15年と縛りがあるのです。

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OSSなDBに移行されています。移行を支援しています。

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マイグレーションサービスで25000以上のデータベースがオンプレミスからクラウドへ移行しています。

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エンタープライズの信頼性が欲しいお客様向けにAuroraを開発しました。ハイエンドのデータベースと同様の特徴を兼ね備えています。

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PostgreSQL互換を要望されました。Enterpriseのデータベースからの移行にMySQLよりも簡単だからです。

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一部のお客様は、Auroraで大規模なシステムを運営されています。Auroraを使うことでエンタープライズクラスのデータベースをOSS価格で利用いただけます。

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次の事例はグリー。

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数千台のオンプレミスサーバーをAWSへ移行しました。サービスで20個ぐらい。1年で移行したけど、プランニングからだと倍以上。

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AWS上でペタバイト級のデータ分析ができるようになっています。

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Athenaによって、S3に格納して、直接アドホックなクエリを実行できるようになりました。

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もう少し複雑でユニークな分析要件が出てきたら、Hadoop、Sparkなどの分析をAmazon EMRで提供しています。

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Redshiftはデータウェアハウスのサービスです。前の2つとは少し毛色が違います。データ分析にはデータ整合性を担保するという要件があります。

データウェアハウスなので数時間100ノードで動かして、必要な時だけに動かせたらいいのです。

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たくさんのお客様に愛されています。多くのお客様からフィードバックをもらっています。一番よくアップデートされているのがRedshiftです。

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S3にたいして、Redshiftのクエリをかけられないかという質問がありました。

データウェアハウスにデータを動かす必要がありました。S3から動かすには時間とコストがかかります。

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そこでRedshift Spectrumを開発しました。Redshiftのクエリを直接S3に実行できるようになりました。

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Redshiftで外部データとしてS3をポインターとして設定すればいいのです。

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エクストラバイトクラスのデータに対して典型的なデータウェアハウスの分析を実行しました。

S3のデータに対して、Hiveで1000クラスタで5年かかります。Redshift Spectrumを使うと155秒で完了します。エクストラ級のデータに対して複雑なクエリを実行しても155秒で完了します。

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お客様が着目してくださいました。

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機械学習はAmazon.comで20年かけて実施しています。機械学習によるレコメンデーション、類似性、在庫レベルの予測、不正注文の予測をしています。過去の注文から新しい注文に対してスコアリングしています。

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Netfilixはレコメンデンションエンジンを作りました。78%のユーザーが機械学習によるレコメンデンションから流入しています。

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機械学習と深層学習にみていきます。

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AMIによって深層学習に必要なフレームワークがそろいます。mxnetに対してAmazonは投資しています。mxnetを使うと、C++、Javaが使え、深層学習に取り組むことができます。

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不正発注予測をするのに使えます。クラウドで実行しても、エッジで実行してもLambdaを活用していただけます。

Amazon MLを使っていただくと機械学習にエキスパートがいらず、Dep LEARNING AMIを使う深層学習にはエキスパートが必要です。深層学習のエキスパートになるのは難しいので、深層学習の上にサービスを開発しました。

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深層学習を簡単に使えるように3つのサービスを提供しています。まず最初が、Amazon Rekognitionです。

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画像をアップロードして、特性を分析できます。

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顔を認識することもできます。

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C-SPANは政治専門のケーブルチャンネルです。

そのタスクの一部として、どの政治家がどのときに何をしゃべっているかを識別して記録することです。

Rekognitionで仕事を低減できるのではないかと思いました。

これまで政治家のタグ付けはマニュアルでしていました。自分たちのデータで、自動でタグ付けすることができました。

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作成したコンテンツのモデレーションをしたい場合に使えます。

不適切な画像をスコアリングすることができます。

これは何を示唆しているか。下着なのか水着なのかを識別できます。

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深層学習の上に構築したアプリの2つ目としてText to SpeechのAmazon Pollyがあります。

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本物そっくりの音声を生成でき、ライセンスフリーな音声(mp3)を提供します。

感情を発音に付加することができます。大声でしゃべる、一時停止する、最近追加したささやき声です。

スピーチマークも用意しました。

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スピーチマークで口の動きに合わせて朗読することができます。

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深層学習の上に構築したアプリの3つ目としてText to SpeechのAmazon Lexがあります。

音声認識を実現し、自然言語理解も実現しています。

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音声を与え、認識し、自然言語認識しLamdbaを実行できます。

Pollyと組み合わせると、音声を取り込むだけでなく顧客に発信することができます。

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