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宇宙一早い AWS re:Invent 2018 re:cap

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  1. 1. Leave your footprint!! 吉田真吾 @yoshidashingo 2018.12.3
  2. 2. 吉田真吾 n バックグラウンド 証券システム基盤開発 p 基盤システム開発、Oracleチューニングなど エバンジェリスト p 講演113回(2013年実績) p AWS設計・構築・移行(2014-2015) n 現在のしごと (株) サイダス 取締役CTO p タレントマネジメントSaaS 開発・運用 (株) セクションナイン 代表取締役社長 p AWS DevOps n 実績等 p AWSウルトラクイズ 初代チャンピオン (2012年) p AWS Samurai 2014 / 2016
  3. 3. AWS売上高 0 10,000 20,000 2013 2014 2015 2016 2017 2018 ($1Million) 予測 サービス数 l 2006 : 4 l 2007 : 5 l 2008 : 6 l 2009 : 11 l 2010 : 13 l 2011 : 20 l 2012 : 27 l 2013 : 35 l 2014 : 46 l 2015 : 61 l 2016:91 l 2017 : 120くらい l 2018 : 170くらい re:Invent参加者 2013 9000 2014 13500 2015 19000 2016 32000 SageMaker Neo Dynamic Training Elastic Inference Inferentia SageMaker Ground Truth SageMaker RL Marketplace for Machine Learning Amazon Textract Amazon Personalize Amazon Forecast New Services & Enhancement 一部 2017 43000 Firecracker S3 Object Lock / Block Public Access QuickSight ML Insight Global Acceralator Amazon FSx for Windows Server / Lustre Control Tower Security Hub R53 Resolver AWS Lake Formation DynamoDB On Demand DynamoDB TXn Support Timestream QLDB AWS Outposts AWS Cloud Map AWS App Mesh Transit Gateway Managed Streaming for Kafka Lambda Custom Runtime / Layer 2012 6000 2018 50000
  4. 4. 注目トレンド 1. 真のエンタープライズに向かうサーバーレス 2. SageMakerを基底とした機械学習サービス 3. オンプレを食らうAWS
  5. 5. サーバーレス / = = PI
  6. 6. cydas (新サービス) のアーキテクチャ 2 BA B 2 2 REST API & GraphQL に移行中
  7. 7. サーバーレス • Firecracker : VMM • Lambda Custom Runtime : 実行環境の持込 • Lambda Layers : 共有ライブラリ
  8. 8. Firecracker • tl;dr;サーバレス・コンピューティングのため の安全で高速なmicroVM • 目的 • セキュアなアイソレーション • 高速起動 • 小さいメモリフットプリントによる集約率(スケー ル)の向上 • 類似プロジェクト • Kata Container • gVisor
  9. 9. -/ . . . .
  10. 10. Firecracker • セキュアなアイソレーション • 実行環境を集約する際に、Docker Engineなどを使ってLinux Kernelにアクセスする? →コンテナはサンドボックスではないので、ゲストプロセスを十分に隔離していない。1つの脆弱性で 一点突破もありうる • ネットワークデバイス、ブロックI / Oデバイス、プログラマブルインターバルタイマー、KVMクロック、 シリアルコンソール、および部分キーボードのみカプセル化してゲストOSにデバイスアクセスを提供す ることでマルチテナントをセキュアに実現 • リソースのレートリミット、帯域制御 • crosvmというChrome OSのVMM(Virtual Machine Monitor)をベースに開発 • 高速起動 • 125msec ※gVisorは150msecほど • 小さいメモリフットプリント • 5MiB未満(現状3MiB台) ※gVisorは15MBほど • 動作環境 • ホストのハイパーバイザー(KVM)上のユーザー空間で動作するゲストカーネル、アプリケーション=ゲ ストOS(ALinux)に限定されたデバイスモデルを提供する • クライアントからはREST APIを介してアクセスする • Rust製:バッファオーバーフローへの耐性など • LambdaやFargateで実戦投入済み
  11. 11. 動画 0->4000VM 6並列で起動
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  16. 16. 新サービスで置き換えられるはず • Raspberry Pi 3 → DeepLens → Kinesis Video Streams → AWS Greengrass ML Inference (推論:自動運転) • TensorFlow/Keras on g2.2xlarge → SageMaker • AWS IoT/Dynamo/Kinesis Firehose → IoT Analytics 自動運転カー 仲間募集中!!
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  20. 20. われわれが 手にしているケイパビリティ 二度と戻らない「クラウドが完成する瞬間」に立ち会っ ている
  21. 21. We are Hiring!!! ▼職種 ・プロダクトマネージャー ・UI/UXデザイナー ・フロントエンドエンジニア ・サーバーサイドエンジニア ・スクラムマスター ・プロダクティビティエンジニア ・セールスエンジニア ▼勤務地 沖縄 / 東京 / 大阪 (2019/1-) お近くのサイダスメンバーまで!

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