6/22の 第6回 Tokyo Jazug Night のLTで登壇してきました。

JAZUG

Japan Azure User Group (通称JAZUG) は、Microsoft Azureを学び、楽しみ、活かす、日本のユーザーグループです。2010/8/26に結成したばかりのコミュニティです。ぜひ、一緒に作っていきましょう。 ちょっと興味がある=ゆるふわな方 から 実ビジネスで使うんだよね な方まで歓迎。 職種はなんでもござれ。 ※プログラマ~企画者、デザイナ歓迎。ゆるふわなコミュニティとお考えください。

発表した資料はこちらです。

connpass JAZUG (Japan Azure User Group) ページより

Azure FunctionsとAWS Lambdaの開発フローの違い

今回、社外・面識のない方が大半の場で登壇するのが初めてでした。そのため、なぜ登壇しようと思ったのか、これからどうしていくのかとかその辺書き残しておこうと思います。

登壇のきっかけ

マネジメント

色々あった気もしますが、根本にあったのは特に技術面での成長に対する不安だったと思います。

営業から業務プログラミングとか0でエンジニアへ転職したのが2015年の1月。

思うように伸びない時期が大半だった気もしますが、2017年4月、正式にロールとしてチームの運営的な部分もやっていくことになり、拍車がかかったというのが大きかったと思います。

当時といってもそんなに時間経ってないですが、こんなことを考えていました。

  • マネジメントも様々な技術分野同様、専門知識のある一分野なのでキャッチアップしないと
  • 業務として純粋にコード書いたりする時間減るかも
  • 技術大してないのにマネジメントってなんというかダサい

マネジメントが技術的成長を妨げるとは全く思ってなくて、技術的に成長していける確認が持てていないタイミングでマネジメントもやる絶望感がただただありました。

インプットの質を高めるためのアウトプット

チームではMicrosoft関連の技術を扱っていて、品川でよく開催されている勉強会にけっこう頻繁に足を運んでいました。

3/25に参加したのがこちら。

.NETラボ 勉強会 2017年3月

.NETラボ 勉強会 2017年3月のまとめ #dotnetlab

後の懇親会で色々と話を伺っていると、雰囲気的に自分も登壇できたらなぁと思いました。

そしてたまたま当日目について記事がこちら。

“ただの興味”がいつか武器になる–及川卓也氏が語る、一流エンジニアのアウトプット法

インプットしないかぎりアウトプットできないので、最初にアウトプットするということを続けていくと、必然的にインプットしなければいけなくなるのです。

僕がよく勉強会で言っているのは、「ライトニングトークは敷居が低いから、とりあえず枠を押さえちゃえ」と。それで手を挙げて、「こういうネタで話そうと思ったけどダメでした」と言っても、やさしい勉強会やコミュニティなら許してくれます(笑)。”>僕がよく勉強会で言っているのは、「ライトニングトークは敷居が低いから、とりあえず枠を押さえちゃえ」と。それで手を挙げて、「こういうネタで話そうと思ったけどダメでした」と言っても、やさしい勉強会やコミュニティなら許してくれます(笑)。

あと、デザインパターン勉強していて、けどなんかしっくり来なくて「どうやって勉強したらいいですか?」って聞くと、

「実際にデザインパターンが必要な必要な開発・シチュエーションに出会って適用すること!」

っていうお話をしていきました。これは登壇のきっかけではないのですが、自分の「技術的成長に対する不安感」の核心なので後でまた触れます。

今度はどこで話すかというお話です。雰囲気的に3月に参加した.NETラボさんでお話できたらなぁと思っていました。

が、毎月第四土曜に開催されるこの勉強会は参加できないことが多く、どうしよう、と…

思っていたときに4/22のGlobal Azure Bootcamp 2017@Tokyoに参加してやっていく気持ちが高まり、5/17のJAZUG女子部 第11回勉強会で今回登壇した第6回 Tokyo Jazug NightにLT枠があると知って(?)20秒くらい悩んで申し込んでみました。

ネタはまだない。

話すネタ

そう、申し込んでみたものの何も決まってない。

そもそも5分のLTってどういうのあるんやろう…

  • 最新情報・動向
  • 新しい技術試してみた
  • 導入したときのtips
  • Deep Dive
  • 俺の作ったサービスを見てくれ
  • なんとなくエモい話

とかとか?形から入ると一番大事な部分、話す内容がない。

折しも社内ではピアレビューというのがある時期。

会社では定期的にマネージャー以外にも近くで仕事をする同僚から良い面と良い面を伸ばすために必要なことを書いてもらう機会があります。

そこでもらったコメントの一部がこうでした。

  • 得意分野ができて技術をインプットするサイクルはうまく作れるようになったと思うので、今度は情報をまとめるだけじゃなくアウトプットを意識するといいと思う。ここで言うアウトプットは社外での発表とかそういうものではなく、ちゃんと技術を形にしたものであるべき。
  • Webアプリ開発などの基礎的なスキルはまだまだ不足していると感じるので、引き続きエンジニアとしてのレベルをトータルで1段あげれるような取り組みはしていったほうがいいと思う。これも勉強会に参加するとかじゃなくて手を動かす時間を取ったほうがいい。

まさに自分が直面している問題の話でそうだなぁと思う一方で、もっと意図が知りたいと思ったのでランチのお時間いただきました。

誤解を恐れつつまとめると

「自分が困った問題の原因を考え抜く、調べきる」

です。

そういうわけで、LTするにしても、LTのためのネタ集めをするのではなく、問題に向き合うことを大前提にすると決めました。

その課題を解決する手段として、今回であればAzure技術を位置付けるような形で話できるのが理想であると。

先ほども少し触れたように「デザインパターンどう勉強したらいいですか」みたいな質問をしてしまう前提として、漠然と自分の打ち手がないことへの不安から何となく教科書的なものを一通りさらっていくような勉強してしまうという自分の弱点があります。

体系的な知識が必要な場面はあるとは思うものの、自分に圧倒的に足りてなかったのは問題そのものに向き合う姿勢でした。

サーバレスアーキテクチャ

今回LTで話したのはAWS Lambdaの話とAzure Functionsの話です。

サーバレスアーキテクチャとか、話は最近よく聞くし、ポップでキャッチーな響きなので登壇後も優しい方々がいいねやリツイートしてくださいました。

もちろん、このLTの準備はサーバレスアーキテクチャに始まっていなくて、メインは

こうだったのが

こうなった

というのが中核です。

アプリへのレスポンスを改善するためにとった手段が最終的にサーバレスアーキテクチャになっただけで、beforeとafterの間に移行のための別アーキテクチャがあったりします。

とはいえ、手段としてのAWS Lambdaの特性を知るためのAzure Functionsの勉強はとても有益でした。

  • 「サーバレスアーキテクチャ」としてメリット・デメリット
  • 制限事項への対応
  • 新機能の意図

は特定のプラットフォームにだけ活きるものではなく、両者に活きるものだからです。

LTのスライドだけ見ると、ちょろっと調べれば何となくまとめられてしまいそうな内容になっています。しかし、最終的な成果物がどういう形であれ、問題に向き合うプロセスは別に形にしたり、こんな風に書き留めておきたいと思っています。

登壇の振り返り

そういうわけで、7/25実施の第7回 Tokyo Jazug NightにLT枠で既に申し込んでいます。

よりよくしていくためにほんのちょっと振り返ります

Good

  • LTに臨む指針ができた
  • 会社でMS関連の技術扱ってることをLT後も含めて伝えられた
  • 他社の方と一緒に何かをやるきっかけができようとしている

Challenge

  • 間違ってる部分があった
    • シーケンス図→会社の人に教えてもらった。修正済み。LTくらいなら先に会社でさっとやってしまうとよさそう
    • Azure Functionsの実行時間は5分から10分に伸びた→LTの準備段階で参考にさせていただいたブログ書いてらっしゃる方のLT資料に対するご指摘。ありがたい。完璧に準備するのは無理なので、指摘もらった点は資料に反映していくようにしよう
  • 緊張しすぎわろた→もうちょい練習しよう
  • 平日準備厳しい→土日に8割方終わらせても平日に残りやり切るの厳しいタイミングもあるので、平日は練習するだけ、練習時に気づいたこと直すくらいに…
  • 変換コネクタ貸してもらえなかったらアウトだった→type C to HDMIしか持ってってなかったけど、端子トゲトゲの青いやつだった。コネクタ買っとくかな…

次回もがんばるぞー

スライドにも書きましたが、この本よかったです。今AWS Lambda始めるならこれ!という感じです。

今日はALGYAN主催の「IoT ALGYAN(あるじゃん)2周年記念・IoT祭り2017!機械学習 豪華3点盛+IoT」に行ってきました!

IoTには機械学習がつきもの!ということで、AWS、GCP、Azureのユーザグループからそれぞれ各プラットフォームの昨今の機械学習事情を勉強させてもらえる、という貴重な勉強会@品川Microsoftでした。

コミュニティ

ALGYAN(あるじゃん): 日本から世界へ、明るく楽しくIoYT(The Internet of “Your” Things)を広めよう! という、熱く真面目なコミュニティです! あなたもコミュニティーメンバーになって(会費無料)、わくわくしながら世界のIoYTを盛り上げましょう! https://www.facebook.com/groups/ioytjp/ (←登録必須:無料だし)

とのことです。

勉強会

IoTには馴染みまったくなかったですが、最近機械学習の勉強してるのと、データの発生源としてのIo「T」という視点で聴いてるとシンプルに楽しかったです!

ハッシュタグ

お品書きとスライド

スライドはconnpassやtwitterで見かけたものを適宜追加していきますー

概要はconnpassより。

JAWS-UG「AWS で始めよう!はじめての機械学習

発表者: 中丸良さん
JAWS-UG AI 支部・コンテナ支部コアメンバー。AWS 認定 DevOps エンジニア・ソリューションアーキテクトプロフェッショナル。
概要: 機械学習、特に深層学習に注目して各クラウドのサービス・状況をみながら、AWS を選択する理由やその上手な使い方をご紹介します。デモを交えて実例も見ていただけます。

TensorFlowとGCPの話

発表者: 下田倫大さん
TFUG(TensorFlow user Group)主催者
概要: 2/15に発表されたTensorFlow v1.0を中心に、GCP上の種々のデータ分析、機械学習サービスの話をします。GCP上のデータ分析のワークロードについてイメージを掴んで頂けるようなお話にします。

Azure MLとCognitive とBotFramework 豪華3点盛+IoT(裏話はトーク中心に)

発表者:梅崎猛さん
JAZUGメンバー、セゾン情報システムズ テクノベーションセンター
概要:
・質問応答システム with Cognitive Transrator +QnA
・BotFramework 現状と裏話
・IoTに絡んだなにか

LT

①「TED Azure IoT PoCキット(仮題)」

東京エレクトロンデバイス IoTカンパニー バイスプレジデント 福田さん

②「アットマークテクノのIoT戦略」

株式会社アットマークテクノ 代表取締役 實吉さん

③「さくらのIoT PlatformとMicrosoft Azureのちょうどいい関係」

さくらインターネット株式会社 IoT Platform Team 西田さん

④「ラズパイマガジンとIoT」

日経Linux副編集長(ラズパイマガジン編集長) 安東さん

⑤「スマホのパワーをIoTへ 〜ハイパフォーマンスボード『DragonBoard』で〜」

アロー・ユーイーシー・ジャパン株式会社 IoT事業推進室 室長 目黒さん

⑥「XamarinでIoT

ちょまどさん

⑦「PayPal User Group立ち上げました!」

PayPal User Group 本山さん

セッションメモ

JAWS-UG「AWS で始めよう!はじめての機械学習

発表者: 中丸良さん

機械学習ってなんだっけ?というところから、中でも話題の深層学習について。

TensorFlow、Chainer、CNTK等、深層学習を一から実装せずに済ませるフレームワークについては下記を基準に妥当なものを選定する必要があるという話はどのプラットフォームでやるにも大事なので詳しくなりたいなぁと思いました。

  • 対応アルゴリズム
  • 動作端末・環境
  • 計算速度/リソース利用効率
  • 利用可能な言語/手続的・宣言的
  • スケーラビリティ/複数GPU、並列サーバ対応
  • 情報の豊富さ/エコシステム/商用サポート

そして、チュートリアルならまだローカルのpythonで済むものの、多様かつ大量のデータを扱うにはクラウドサービスを活用して環境構築するのがよいと。

機械学習関連のサービスはもちろん、GPUインスタンスや機械学習にもってこいのDockerイメージも。

次のLTでもJupyter notebook + Dockerは必須だという話がありました。

これが全部入りAMI

僕は機械学習(ガチ)の環境構築やったことないのであまり実感わきませんが、経験ある方だとありがたみがより深く実感できるようです。

環境構築一連の流れはこちら!
DeepLearning ハンズオン環境構築 @ MaruLabo × JAWS-UG

個人的にはまだローカルで十分そう…

TensorFlowとGCPの話

発表者: 下田倫大さん

TensorFlow、名前はよく聞くものの、version1系になったのが2017年2月というのはとても意外でした。

Google社内で

  • OK Google(音声認識)
  • Gmail(スパムフィルタ)
  • Google Photo(画像の自動分類)
  • Google 翻訳(翻訳の自動学習)

で活用されていて、2015年の11月にオープンソースに。

Google Trendsでの人気度動向僕も今ちょっと見てみます。

セッションでもあったようにかなり地域差もあって面白いです。

リンククリックしたらそのまま見れるのでよかったらどうぞ!

コスト関数の動きや分類度合い等いろいろ可視化できるTensorBoardもいい感じです。

TensorFlowの技術的詳細はこっちのスライド見ると幸せになれるとのことでした。
× TensorFlowは深層学習に特化したツールである
◯ TensorFlowはデータフローグラフを利用した数値計算のためのオープンソースのソフトウェアライブラリである

あとはJupyterをベースとしたGCP特化の分析環境として紹介されていたGoogle Cloud Datalabが気になりました。

AzureにもMicrosoft Azure Notebooksがあるように、今のところJupyter Notebook形式で分析のデバッグ、記録、共有していくのはデファクトな感じになってるみたいですね。

ただ、Google Cloud Datalabはpythonの3系に対応しておらず、GPUインスタンスも使えないことから伸び代あります!状態。
Datalab(+GCP)を中心にしたデータ分析環境

Azure MLとCognitive とBotFramework 豪華3点盛+IoT(裏話はトーク中心に)

発表者:梅崎猛さん

まずはこちらのチュートリアルのお話。

Machine Learning のチュートリアル: Azure Machine Learning Studio で初めてのデータ サイエンス実験を作成する

Azure MLはデータ準備→モデルトレーニング→スコア付けとテストをGUI操作するとそのモデルをAPIとしても使えるというサービスです。

機械学習のフローをモジュール化し、パズルのように組み替えがらモデルを作ります。

豊富なチュートリアルを見つつ、チートシートを参考にしてアルゴリズムを選びつつ…

作ったモデルはAPIとして公開できるので、しっかりバッグエンドまで面倒見てくれるところが魅力的です。

MicrosoftのAI投資は基盤からサービスまで徹底してる様はこのブログの記事(勉強会レポート…)でもとりあげてきました。

.NETラボ 勉強会 2017年3月のまとめ #dotnetlab

まどすた #2、Visual Studio 2017 リリース記念勉強会のまとめ

TensorFlowもAzure GPUインスタンス上で!

GPU版TensorFlowをAzure NCシリーズ上に構築する

まとめ

コミュニティでっかい!今回はプラットフォームごとのユーザグループ複数分野で集まってたのもあるとは思いますが、めちゃくちゃ盛り上がってますね。

自分の業務がWebだから余計に感じるのかもですが、きゅうりの分類とか普通にわくわくしましたw

今はまだローカルでなんとかなる範囲の勉強してますが、そのときもフレームワークそれぞれの特徴の差異はまとめていこうと思いました。

クラウド上のリソース使うときはそもそも環境を作っていける人でないのでその辺も強くなれたらよいなぁ…

あと幸運にもいただきものが素晴らしかったのでとてもテンション上がるいい1日でしたー

7月17日(木)・18日(金)

今年もAWS Summit Tokyoに行ってきました。

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ということで、僕が実際に聞いたセッションとその他の当日資料、関連記事ををまとめておきたいと思います。

・参加セッション一覧


・Day1 基調講演 〜No Boundary〜
・ビッグデータだけじゃないAmazon DynamoDBの活用事例 ~CassandraからAmazon DynamoDBへの移行で見えたその特徴~
・CloudFront、RedshiftなどAWSが支える動画広告の舞台裏~インフラのイノベーションがもたらす動画広告のイノベーション~
・IoT (Internet of Things)時代に向けたビッグデータ解析
★NTTドコモ事例から見るモバイル&クラウド時代のサービス開発について
★【パネルディスカッション】大企業がベンチャーのサービスを使い始めた理由

・ブース見学企業一覧


KAIZEN platform Inc.
株式会社ゴーガ

・発表されたAWS新サービス一覧

・その他資料・記事

・まとめ AWSの今後

・参加セッションレポート

・Day1 基調講演 〜No Boundary〜

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http://www.awssummittokyo.com/session.htmlより)

Amazon.com CTOのワーナー・ボゲルズ氏による基調講演です。

スタートアップ、エンタープライズ、パブリックセクターの事例を紹介しつつ、
ユーザにとっての価値に重点を置きAWSの良さを語るというものでした。

各事例さっとまとめます。

●Airbnb
・昨年400万人だったユーザ数が1年半で1500万人まで拡大
・運用チームは5人で、1300ものEC2インスタンスを使用
・ユーザが求める製品を作るためにITには人を使わない。
 経営資源とマインドシェアをコアビジネスに集中する。

・経済情勢、不確実性、豊富な製品、競争の激化、購買力の低下といった状況の下で
 組織のアジリティを高める必要がある。もはやITは差別化要因にはならず、
 商品・サービスのクオリティ自体が成功を生む
・Amazon.comは1979年の創業以来、ユーザが求めるものだけを作ってきた。
 先年の280以上のメジャーな機能追加も全てユーザのフィードバックを基に行った。
・2006年から44回の値下げを実施。
・機能追加にあたってはアーキテクチャを考える前にプレスリリースを書いてしまう。

基調講演の模様は後日Youtube上で公開とのこと。
Youtubeチャンネル JP Amazon Web Services

●NTTドコモ 執行役員 栄藤稔
・NTTドコモ事例から見るモバイル&クラウド時代のサービス開発についてと大体かぶるので割愛。

●HIS 執行役員 情報システム本部長 高野清
・サービス業であるがゆえ、IT部門の規模が小さい。
 持たない、面倒を見ない方針の下、下記要件を満たすAWSを採用。
 グローバル、安価、柔軟、スピード、セキュリティ
・小さなシステムからトライして安定稼働を確認。
 まずはAWSで考え、足りない部分は他で、という思考フローに変わった。

●マネックスグループ 代表取締役CEO 松本大
・トレンドとして、アジャイルマインドセット、インハウス、クラウドコンピューティング、スマートデバイス、APIを考えている。
・AWS採用の理由として、グローバル、スピード、スケールアップ、pay as you go、インダストリアルスタンダード、イノベートを考えている。

●国立情報学研究所 所長 喜連川優
・サイエンスがデータの時代になっており、実験データ、シミュレーション、論文・文献、他データベースを構成要素とするサイエンスデータ基盤の重要性が高まった。
・大学を結ぶネットワークであるSINETをNIIが構築。AWSも接続した。
・データの煩雑なIT管理から科学者を解放すべくクラウドへの期待が高まっている。
・学術の圧倒的な効率化、その進展の飛躍的高速化、新しい研究スタイル(最終知のみならず、中間知を共有、social read)を目指す!
 ※仕組みとして論文や実験データの偽造もなくなるのではないかという見解
・Open edXにより、何度もビデオリピートする部分を分析し、先生の教え方悪い部分を指摘できるようになるのでは。
 これにより教育で教官と生徒が切磋琢磨できる環境が生まれる可能性がある。

・ビッグデータだけじゃないAmazon DynamoDBの活用事例 ~CassandraからAmazon DynamoDBへの移行で見えたその特徴~

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http://www.awssummittokyo.com/session.htmlより)

どこどこjpにて、IPアドレス情報から属性値をWebAPIで返すサービスを運営。CassandraからDynamoDBへの移行を実施。
・Cassandraの問題点は、高負荷/イマイチな安定性。
・アドテク界隈の取引先は既にAWS環境上にシステム構築しており、どこどこjpの要件を確認したところ大丈夫そうだった。
 レコード40億件、データ量500GB、レスポンス遅いと困る→担当者「問題ない」
・インスタンスの変更や非公式PHPライブラリの使用等チューニングを経て95rps→1183rps
・課題としては、RDBMS的にはよくある処理(全レコード一括削除、テーブル名の変更等)ができないこと。
・複数並列処理が大前提。

・CloudFront、RedshiftなどAWSが支える動画広告の舞台裏~インフラのイノベーションがもたらす動画広告のイノベーション~

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http://www.awssummittokyo.com/session.htmlより)

・従来の動画広告は事業者、ユーザ側、広告主にそれぞれの課題があり市場としてスケールしなかった。
 ユーザ:端末の性能低い→すぐ処理落ちorフリーズ、PCはグラフィックメモリいっぱいいっぱい、回線細い
 事業者:ファイル転送料金が高額、集計項目が多くのサーバが必要、集計も面倒
 広告主:高過ぎるインフラコストが広告料に反映されコスパがよくない
     ※静止画広告の10倍〜100倍くらい高い

・今年の動画広告は違う!
 ユーザ:PCもスマホも動画再生余裕、回線が太い
 事業者:CDNにより転送料が安価に、Amazon Cloud Frontの活用、大量・複雑なログの集計を速やかにバッチ処理(Amazon Redshift
 広告主:インフラの低コストかにより広告料金が割安・妥当に(静止画広告と同程度)
・動画広告拡大の鍵は権利処理、配信コスト、収益、優良コンテンツ

・IoT (Internet of Things)時代に向けたビッグデータ解析

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http://www.awssummittokyo.com/session.htmlより)

・2014年、ネットワークに接続しているデバイスはデバイス全体の15%。
 2008年:20億台、2015年:150億台、2020年:500億台
・IoT実現に向け、課題山積
 物:セキュリティ欠如 × データ:分析障害= 価値:実証困難
・これに対してインテルが価値を提供…
 分析:IoT向けの革新的なビッグデータ分析が可能なようにエコシステムを形成
 管理:企業に対して、俊敏性を持ってデバイス、ネットワーク、システムを管理可能にする
 接続:物のインターネット(IoT)機器と既存のシステムとの接続
 保護:サービス、ソフトウェア、ハードアシスト保護機能によるデータの保護

・NTTドコモ事例から見るモバイル&クラウド時代のサービス開発について

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http://www.awssummittokyo.com/session.htmlより)

内容自体は下記にまとまっているので、こういうこと意識されているんだなぁ…という視点でまとめます。

AWS Summit Tokyo 2014で発表されたNTTドコモ事例で学ぶ、モバイル&クラウド時代のサービス開発@shinyaa31

NTTドコモもRedshift採用!アジャイルを実現するためのAWS

当日使用されたスライド。

・プラットフォームをクラウドに移しても、使う人の文化がかわらなければダメ。
・自社利用だけでなく、開発コミュニティを通じて「パートナーエコシステム」を築く
 アーキテクチャを理解しているSIer、使いこなせる人たちとの付き合い
・まずは使ってみるということで、WebサービスにおいてAWSを大規模利用。
 開発スタイルも変化。
 それを経て社内の反応も変化。クラウド機能の進化と相俟って業務系サービスのAWS大規模利用にまで拡張。
・しゃべコンの開発においてAWSを導入した経緯は記事にもなっている。(プレゼン内でも引用)
 NTTドコモとAtomic Fictionが語る、「AWSが必須」の理由
・しゃべコンに対する上層部の反応
 社長「ほんまに5人で作ったんか?」
 副社長「やっつけ仕事の割にはよくできている」
・社内ではアンチウォーターフォール開発に位置づけられがちだが、通信インフラの開発にあたっては必要。
 だが、サービスレイヤーについては、リーンスタートアップ的な開発・考え方が必要であり、大企業でも取り組むべき。
・データ蓄積系のサービス
 「データがなくなったらお前の部署は全部クビだ」
・パブリッククラウドに対する懸念としては
 「セキュリティ」「SLA」「スイッチングリスク」
・オンプレ、クラウド上で構築すべきシステムはそれぞれある。分析はオンプレでいいと思っていた(NetezzaやGreenplumといった製品を使用)が、セキュリティ的な懸念の払拭やRedshiftの登場でクラウドに踏み込んだ。
・RDB好き、Hadoop大嫌い。ランダムサンプリングはなんちゃってビッグデータ分析で、全レコードなめるべき。
・AWS保険みたいなの(費用の上限がある料金プラン)がほしい。料金体系が複雑なのはお互い様。
・AWSの支払いが一括になってしまっており、プロジェクト毎のコスト削減努力が可視化できていない。
・APIセントリックなサービス開発でいろんな会社と組みたい。

・【パネルディスカッション】大企業がベンチャーのサービスを使い始めた理由

スクリーンショット 2014-07-23 9.20.23
http://www.awssummittokyo.com/session.htmlより)

KAIZEN platform inc.
Wantedly
イベントレジスト
CrowdWorks

①KAIZEN platform inc.
UI改善、グロースハックのためのツールplanBCDを開発。

ツール開発にとどまらず、全国のデザイナー、グロースハッカーにUI改善案件を発注し、コンバージョンの高いグロースハッカーに対してより多くの報酬が支払われるクラウドソーシング的なサービスを提供しWebサービスの成長を請負う。

・デザイナーを300〜500人おり、グロースハックにとりくんでいる。
・グロースハック知見の共有も行って行きたい

②Wantedly
「共感」で仲間とつながり、「はたらく」を面白くするサービス。

求職と求人をSNSの拡散力、会社のビジョン(お金からやりがいへのシフト。報酬は書かない)を使ってマッチング。

求人側は志願者のソーシャルグラフ(ここでは社員のFacebook上のつながり)を確認できる。

・WEB業界が比較的多い
・Yahoo!やサントリーのような大企業も社内を説得の上活用。他部署に広がっている。
・リクルートキャリアでは自社媒体を使ってエンジニアを募集するものの、レベル感に合った人材を確保し辛い
・決裁権者毎(3回)に資料を作成して導入支援をすることも
・既存の求人と異なり企業が自ら手を動かすサービスであるため、今後はオペレーションの代行も検討

③イベントレジスト
誰でもチケットを販売できるサービス。

C向けでもあり、B向けでもある。

・イベントに来た人のデータを管理するCRMとして機能
・祭りを祭りで終わらせず、データ分析まで手がける
・会社の中の正しい人に当たらないとサービスが進まない

④CrowdWorks
企業の需要と個人のスキルをマッチングするサービス。

人材、アイディア、技術も従量課金の時代へ!

・経産省、外務省、国交省、総務省が発注するという事例
・蒼々たる企業も数万円〜発注
・ボンカレーがキャッチコピーをユーザから募集し、その過程を公開しておりマーケティングとしても機能している。
・企業と個人が契約を結べないときは、「エンタープライズ契約」としてCWを介して契約、瑕疵担保責任を背負たり、指定業者の孫請けに回ったり、何としてでも契約を勝ち取る

・ブース見学企業レポート

KAIZEN platform Inc.

上記の通り。

サービスはもちろん、エンジニア、技術を大事にする文化が注目されており、技術顧問である伊藤直也さんの記事も多数。

伊藤直也が語る「仕事の流儀」第1回──KAIZENでの開発体制をKAIZENする
伊藤直也が語る「仕事の流儀」第2回──スタートアップにリモートワークツールを推奨する理由
伊藤直也が語る「仕事の流儀」第3回──OSSプロジェクトのように組織をつくる
伊藤直也が語る「仕事の流儀」第4回──常に技術の新陳代謝が生まれる場所にいたい

株式会社ゴーガ

位置情報の利活用をつうじて企業活動を最大限にバックアップ。

Google Enter Prise Maps Premier Partnerとして、Google Maps API for Businessを取り扱い、製品開発の受託からソリューション提供まで。

http://www.goga.co.jp

・発表されたAWS新サービス一覧

直近に発表されたものや、モバイル開発向けのAWSイチオシサービスを。

・Amazon Cognito
MBaaSきましたね。

ユーザの認証と、データの保存、管理、複数のデバイス・プラットフォーム・アプリケーション間での同期などのタスクを簡単に実現するためのサービスです。アプリケーションは、デバイスがオンラインでもオフラインでも、設定情報やゲームのステート情報など、ユーザごとのデータをセキュアに保存出来ます。また、複数のIDプロバイダとの連携も出来ますし、認証を行わないゲストユーザに対してのサービス提供にも利用可能です。

・Amazon Mobile Analytics

アプリケーションの利用に関する情報の収集や可視化、それに基づくユーザへのエンゲージメントや収益化などを手助けするサービスです。 分析のためのデータは AWS Mobile SDK及び REST APIを使って収集され、解析結果のメトリクスはAWSマネージメントコンソールのレポーティングタブに表示されます。

・AWS Mobile SDK

クオリティの高いモバイルアプリを速く簡単に構築するのをサポートできるように設計されました。モバイルアプリの構築に向けたサービスへのアクセスはもちろん、主要なAWSのデータストリーミング解析、ストレージ、データベース関連サービスへのモバイルに最適化されたコネクタや、その他のAWSサービス群へのモバイルアプリからのアクセスを提供します。また、全AWSサービス共通の認証の仕組みや、クライアント側でのデータキャッシング及びデータ同期時の競合回避もSDKに含まれます。SDKはiOS, Android, Fire OS向けのアプリケーションの開発に利用可能です。

図示の下わかりやすく。
【AWS発表】新しいAWSモバイルサービス

・Amazon Zocalo

マルチデバイスでドキュメントを共有できる企業向けのサービスで、ドキュメントやスプレッドシート、プレゼンテーション、Webページ、画像、PDF、テキストなどのファイルを簡単に共有できるほか、ドキュメント内のフィードバックを残すことが可能だ。前述したAmazon WorkSpacesとも統合されているほか、企業内のディレクトリサービスとも連携できる。現状は限定プレビューだが、昨今隆盛のクラウド型ファイル共有サービスと真っ向で当たるサービスになるため、今後利用の動向が注目される。

AWSがエンドユーザーコンピューティングに本気で攻めてきたより)

・Logs for Cloud Watch

強力なログ格納とモニタリングの機能を紹介します。CloudWatchに対してOS、アプリケーションやカスタムのログファイルを投入することができ、そのログは、信頼性高いストレージに望む期間、格納できます。また、投入されるログの特徴、メッセージのモニタリングをCloudWatchに設定でき、結果をCloudWatchのメトリックスとして確認できます。

【AWS発表】Amazon CloudWatchによるOSやログファイルの蓄積とモニタリング機能の提供より)

動的にスケールする環境で、ログをどうためてどう取得、格納、分析するかというお話。

・Amazon Kinesis

大規模なデータをストリーミング処理するためのリアルタイムサービスです。 Kinesis Client Library、 Apache Storm、 Elastic Map Reduce といったような様々な方法でKinesisのデータを処理することができます。

【AWS発表】Amazon Kinesisが東京リージョンでも利用可能に!より)

・AWS Management Console

シンプルで直感的に操作できるウェブベースのユーザーインターフェイスから、アマゾン ウェブ サービスにアクセスして管理します。AWS Console for iOS/Android も利用すると、リソースの状態を外出先でも確認できます。

AWS マネジメントコンソールより)

日本語化。近日公開とのこと。

・その他資料・記事

AWS Summit Tokyo 2014が終了して1週間近く経過して書いているこの記事。

その間にも続々と増えているので、随時追加していきます。

・【初公開】チャットワーク検索機能を支える技術

・数字から見るAWSの運用とビッグデータのビジュアライゼーション

AWS Summit Tokyo 2014 参加レポート Day 1 [EA-04] [オリックス・バファローズの挑戦!AWSを活用したファンビジネスのご紹介]

AWS Summit Tokyo 2014 参加詳細レポート:【パネルディスカッション】 クラウドで実現する次世代マーケティングとは?

・LT AwsSummit 2014 LT YYY You Yacchaina Yo

AWS Summit Tokyo 2014に行ってきた

ローソンや日通がAWSへ全面移行、AWS Summitで明らかに

ガンホーがスマホゲームの運用にアマゾン ウェブ サービスを利用する理由とは。「AWS Summit Tokyo 2014」のセッションをレポート

企業が“本当に求めているもの”を提供する ─「AWS Summit Tokyo 2014」2日目キーノートレポート

まとめ

もはやAWS Summitとか楽し過ぎてフェス行く感覚ですね笑

それはおいておいて、3年連続で出てみて「順路」を進んでいるのだなぁという感じがします。

去年の記事はこちら

AWS(パブリッククラウド)の利用価値として、
・インフラ構築に(前より)リソース割かなくていい
・スモールスタート
・時間課金でスケール
・アジャイル
とかがあって、これって今回キーノートで改めてお話があったものの、質は上がれども別に変わってないじゃないですか。

そこから、ユーザ企業が自力で使いこなせるくらい機能がシンプルだったり、サポートがあったり、専門のベンダーががんばったりする。

ユーザ企業のセッションが多くてびっくり!も別に変わってないです。

じゃあ今回新しかったのは何かと言うと、モバイルと分析です。

IaaS的なレイヤーから、モバイルアプリ作成に必要なユーザ管理、プッシュ通知等の少し上のレイヤーへと浸食。

第11回八子クラウド座談会に向けBaaSを調べてみるにてBaaS登場の背景等を)

既存ベンダーもがんばっているところですが、モバイルファーストモバイルファースト言ってる中で、手を出すのも納得です。

そして分析。

Redshift自体2011年11月、AWS初のユーザ向けカンファレンスで発表され、2013年2月に一般公開。

第1回 Amazon Redshiftとは[前編]

AWSのサービス上にデータがたまるなら、クラウド上で分析もやってしまえと。

さすがにそんな単純にはならないにせよ、BIツールの選定、データ設計、調達、構築、定期的な保守費用支払い…と迂遠な道を行くより、基盤と同じベンダがオプションとして用意してくれて、そんなにぶれのない「デザインパターン」として安価に提供してくれるならそりゃそっち使うでしょう。

エンタープライズな領域で業務系のシステムに使われる事例も出て来て、国内の腰の重い企業も無視しないはずです。

なんかこう、AWSの領域拡大(浸食)が、よく話されていることがようやく実装レベルまで落ち、「サービス」として活用されるようになってきた感じですね。

ものとして出てくるのはおお!ってなりますが、話しとしては聞き覚えのあるような…。

そうなったら次はどこへ向かうのでしょうか。

Network as a Serviceとは言わないSDNか?Amazon.com含め端末を握ってたくさんデータ集めて分析して売るか?IoTないしIoEに向けてモノの情報を管理できる仕組みを作るのか?

IoTに向けて何か仕掛ける、というのがけっこう現実的な気がしています。

今回のインテルのセッションで発表されていたような製品群が、来年サービスとしてAWSから発表されていたら爆笑ですね。

そうやってあれこれ想像してみるのは楽しいし、時に方向性を考えるのは大事。けれどそれだけでは何も生まれない、人間の生活はかわらないので僕はプロダクトを作れる人でありたいです。

というわけで会場についてすぐに買いました。

玉川憲、片山暁雄、今井雄太 日経BP社 2014-07-16
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by ヨメレバ

AWSを使ってWordPressを構築し、ネットワークとサーバを勉強しましょうと。

サービスの中身(インフラの上に乗っかるアプリ自体)がよくないと…という話は前提として、非機能要件からユーザ体験をいい感じにするものならいくらでもやる気はわきます。

何はともあれ、AWSを触る、ということ自体すごく面白そうなので合宿形式で一気にこの本やってみる人を募集します。

いなければ1人でも喜んで笑