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JAWS FESTA 2018

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JAWS FESTA 2018.11.03
ガンバパナソニックスタジアム

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JAWS FESTA 2018

  1. 1. プロダクトマーケティング エバンジェリスト 亀田 治伸 アマゾン ウェブ サービス ジャパン
  2. 2. Innovation イノベーション
  3. 3. お客様体験にこだわった数々の挑戦とイノベーション Amazon Prime Air
  4. 4. お客様体験にこだわった数々の挑戦とイノベーション Amazon Robotics
  5. 5. 挑戦と失敗と成功
  6. 6. 多くの挑戦を可能とするITプラットフォーム Amazon Web Services
  7. 7. メカニズム Mechanism
  8. 8. “物事をよくしたいという意思が、 常に物事を改善させるとは限りません。 何かを成し遂げるには、 仕組み(メカニズム)が必要です。” - Jeff Bezos, February 1, 2008 - Localized by Amazon Web Services Japan
  9. 9. 自動化を実現させる一連のプロセス インプットを連続的にアウトプットへ変換 メカニズムとは? べき等性 スピード 付加価値
  10. 10. 射出成形「見える化」 メーカー10社超が協力、IoTでライン管理 日刊工業新聞 (2018/10/30)
  11. 11. 徹夜でデータ分析 スクリプトによる自動分析
  12. 12. 出典:国立社会保障・人口問題研究所「将来推計人口」(平成24年1月推計)出生中位(死亡中位)を基に作成 http://www.ipss.go.jp/syoushika/tohkei/newest04/sh2401smm.html
  13. 13. Infrastructure as Code
  14. 14. Infrastructure as Code リソースはAPI経由でプロビジョニング 定義ファイルによる、効率化と自動化 エラーやセキュリテイ違反の除去 https://ja.wikipedia.org/wiki/Infrastructure_as_Code
  15. 15. Infrastructure as Code リソースはAPI経由でプロビジョニング 定義ファイルによる、効率化と自動化 エラーやセキュリテイ違反の除去 https://ja.wikipedia.org/wiki/Infrastructure_as_Code Cloud Computing 大規模化、共有リソースプールによる効率化 データセンター、ネットワーク、ハードウェアの抽象化 多くのマネージドサービス
  16. 16. 125を超えるサービス – Building Block
  17. 17. SoR (System of Record) 企業内部でデータを厳格に運用 SoE (System of Engagement) 顧客主体で新しいコンセプトの提唱
  18. 18. セキュリティ コンプライアンス (データの安全性)
  19. 19. クラウドのセキュリティ Security by Design
  20. 20. Infrastructure as Code Dev Ops Microservice
  21. 21. Monolithic Architecture 22
  22. 22. Monolithic Deploy Model 開発者 releasetestbuild デリバリパイプラインアプリ
  23. 23. 開発者 デリバリパイプラインサービス releasetestbuild releasetestbuild releasetestbuild releasetestbuild releasetestbuild releasetestbuild Microservices Deploy Model
  24. 24. 開発者 デリバリパイプラインサービス releasetestbuild releasetestbuild releasetestbuild releasetestbuild releasetestbuild releasetestbuild Microservices Deploy Model + IaC
  25. 25. LB WEB App Application v1 共有 データソース WEB App Application v2 Blue / Green powered by IaS and Cloud DNS
  26. 26. Dev Ops
  27. 27. AWS Config
  28. 28. AWS Config 起動可能なOSの指定 ストレージ暗号 通信経路の制限 SSHの禁止 バックアップの自動化 ログ取得 管理者パスワードルール
  29. 29. AWS CloudFormation
  30. 30. Identity & Access Management CloudTrail CloudWatch Config Rules Trusted Advisor Cloud HSMKey Management Service Directory Service Security by Design (SbD) Inspectorセキュリティ コンプライアンス ガバナンスの自動化
  31. 31. 機械学習 Machine Learning
  32. 32. 機械学習の活用例 リコメンデーション 言語認識&変換 画像認識 データ解析
  33. 33. 機械学習(Machine Learning)とは ルールベースの従来のプログラミング方式と異なり 大量のデータからパターンや洞察を導き出す アルゴリズム データの 理解 可視化 隠れた パターンの 発見 解決法を 一般化 解決法の 適用 予測
  34. 34. 学習 サービスデータ 組み込み 効果測定 仮説
  35. 35. 学習 サービスデータ 組み込み 効果測定 仮説
  36. 36. Amazon Web Services Cloud Computing
  37. 37. Amazon SageMaker データサイエンティストや開発者が,容易に機械学習モデルを 構築・学習・活用するためのマネージドサービス 主要ライブラリ インストール済み Jupyter notebook 開発 学習用インスタンス によるジョブの同時 実行・分散学習 学習 推論 オートスケールに対 応したエンドポイン トを容易に作成可能
  38. 38. 現在サポートされているフレームワーク KERAS
  39. 39. re:Invent 2018 @Las Vegas Nov.25 – Nov.30
  40. 40. IoT Serverless Machine Learning Voice UI Container Orchestration DataLake
  41. 41. Bio Analytics Self Repair System Holographic Display Quantum computing & Encryption
  42. 42. 求められる手法 メカニズム Mechanism

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