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AWS セミナー カンファレンス

【セミナー・カンファレンス】AWS Summit TOKYO〜国内最大AWSカンファレンス@幕張メッセ〜

更新日:

 

どうも、solobochiです。

 

 

6/12(Wed)〜6/14(Fri)に幕張メッセで開催された国内最大のAWSカンファレンスにいってきました。

 

 

 

 



 

会場の様子⤵️

 

ものすごい数の人でした。

 

 

そして基調講演会場⤵️

 

 

 

 

お祭り感、クラブ感、凄いw

 



 

 

 

〜Day1〜

 

 

 

○基調講演

 

メモ

・Summitの目的は、学びの場の提供、イノベーションを促進する

・AWSは日々進化し、今では165以上のサービスがある

・2018年の1年間で1957のリリース

・デジタライゼーション=ソフトウェアによる価値最大化

・Amazonは、常に、顧客体験価値からアイデアをスタートさせる

・2018年からは政府情報システムについてもクラウド・バイ・デフォルトの原則
→クラウドの利用を第一に考える方針を採用
https://cio.go.jp/sites/default/files/uploads/documents/cloud_%20policy.pdf

・(Nifty)レガシーなシステムから脱却してAWSを全面的に採用する事で運用負荷とコストの削減

・機械学習に関するAWSのミッション:すべての開発者に機械学習を提供する
👉Deep Racer:1/18スケールのレーシングカー、機械学習Kit、強化学習で自動走行

 

 

1年間の機能リリース数

1年間の機能リリース数

 

 

ベゾスの紙ナプキン

ベゾスの紙ナプキン

 

 

DeepRacerの説明もありました

 



 

○AweSome day

メモ

👉AWSに関する基礎知識のトレーニングセッション

EC2:Amazon Elastic Compute Cloud
👉AWSが提供する仮想サーバ
👉ホストサーバ上の仮想化基盤(ハイパーバイザー)上のゲストOS
👉Linux、Windows、RedHatなど様々なOSの仮想サーバを実行できる
👉起動単位はインスタンス、インスタンスにはタイプがある
(オンデマンドインスタンス、リザーブドインスタンス、スポットインスタンス)

・グローバルインフラストラクチャ
→リージョンとアベイラビリティゾーン
→アベイラビリティゾーン内に、パブリックサブネットとプライベートサブネット

VPC:Virtual Private Cloud
👉仮想プライベートネットワーク
👉AWSアカウント専用の仮想ネットワーク
👉VPC内に、パブリックサブネットとプライベートサブネット

セキュリティ
👉責任共有モデル
👉VPCのネットワーク制御
└→ネットワークACL:仮想ファイアウォール、通信許可をプロトコル・ポート・IPで指定できる
└→セキュリティグループをweb層/BL層/DB層で分けて作成すると良い
👉認証の管理はIAMでアイデンティティ管理
👉MFAデバイスの割り当てを使うと、2段階認証を実現できる
👉ロールで管理するのがベストプラクティス

 

 

 

 

 

 

 

 



 

 

○医療×クラウド〜ヘルスケアスタートアップ〜

ポイント

・トレンド
👉医療画像保存のクラウド化によるコスト削減
👉医療画像のマスク自動化
└→医療特化の自然言語処理を活用

・インテグリティヘルスケア
👉オンライン診療
👉3省3ガイドラインへの準拠にAWS活用
└→医療データのクラウド保存に際してのガイドライン

・カケハシ
→薬局向けSaaS、電子薬歴記録システム
👉薬局での電子カルテ記録業務が結構大変だった
👉加えて、本来豊富な知識を持つ薬剤師が患者さんに適切なアドバイスをしたいのに
時間もなくできていない
👉サービス導入により業務フローを見直し、適切なアドバイスができるようになり
かつアドバイス中に自動で記録も取れている
👉サービス利用者、その顧客と誰もがWinの三方よし
👉目の付け所が素晴らしい、ヒアリングしないと見えない課題だろうな・・・
└→と思っていたら、案の定、薬局400以上にヒアリングを重ねたとのこと

 

 

 

 



 

〜Day2〜

 

 

○金融業界でのAWS活用

 

メモ

Quickやソニー銀行などで基幹システムのAWS導入が行われるなど、金融業界での基幹システムのAWS移行も進み始めている
👉セキュリティ面でクラウドが優れていることが認知されてきている

・マネーフォワードとみずほの協業
👉Fintechと大手金融の協業も進んできている

・日本と海外の金融
👉共通:コンプラ・セキュリティがとても重要
👉違い:海外にはCTOがいて企業がテクノロジーを選択するが、日本企業はCTOがいない。
日本企業はテクノロジーを選ぶことができない、ベンダーを選び、ベンダーがテクノロジーを選ぶ

・今はマイグレーションの時期にいる
👉マイグレーションの6つのR
└→ReHost(Lyft&Shift)
└→RePlatform(プラットフォーム再編)
└→RePurchase(再購入)
└→ReFactor(リファクタリング)
└→Retain(使用停止)
└→Retire(保持)

・今年は特に、ドキュメント管理への機械学習の利用が進む

・OpenAPIはOAuthなどの業界標準技術により引き続きどんどん進んでいく

 

 



 

○機械学習ーSageMaker

メモ

air closetの退会検知
👉コメントからdoc2Vecで推定して70%の精度

・SageMaker
👉開発者ガイドには丁寧な説明があるのでオススメ

・事例集もある
👉https://aws.amazon.com/jp/solutions/case-studies-jp/?hp=tile&tile=customerstories

Forecast:過去データから将来の時系列データを予測

・Personalize:レコメンデーション

・SageMaker
👉機械学習モデルの構築・学習・トレーニング・デプロイできるマネージドサービス
👉アノテーションからチューニング、運用まで
※Managed Service:システム管理を一括して請け負う

・機械学習で有効なワークフロー
👉トレーニングからデプロイまでをとにかく自動化できるところは自動化する
👉Apach airflow 、もしくは、AWS Step Functionsで自動化

・SageMaker Groung Truth
👉アノテーション
👉自動データラベリング

・推論にかかるコストをなるべく抑えたい
👉Auto Scalingで、使わないときには節約する
👉リアルタイム性を考慮して、必要が無ければバッチ推論にすると良い

 

 

 

基調講演で最初に、Summitの目的は学びの場の提供、と言っていたように、めちゃめちゃ勉強になった。

EC2とは?ってところから始まり、インスタンスタイプやSageMaker、Auto Scaling、S3などなど。。

SageMakerと、Deep Racer、Deep Lensは使いたい!

使い倒したい!

 

 

 

ってワクワクしてきた。

いい具合に洗脳されました。

 

 

 

 

 

以上

 

 

 

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