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AWS Summit San Francisco 2017
Werner Vogelsによる基調講演を徹底紹介
2017年4⽉ 篠原 英治
免責
• こちらの資料は2017年4⽉にサンフランシスコで開催されたAWS
SummitのWerner Vogelsのキーノートを個⼈的に⽇本語で解説した
ものであり、勤務先との関係性はございません
• 英語の講演ですが、是⾮↓のYoutubeの動画をご覧ください!
• AWS Summit San Francisco 2017: Keynote with Werner Vogels
https://www.youtube.com/watch?v=RpPf38L0HHU
Werner Vogels – CTO Amazon.com
• 2017年5⽉にAWS Summit / Dev Day Tokyoで⽇本にやってきます!
Werner Vogels – CTO Amazon.com
• Wernerの来⽇は2014年以来、3年ぶり
• 写真は2014年に開催したStartup CTO Night with Amazon CTO
( #ctonight )の様⼦です
Wernerと⽇本を代表するStartupのCTOの皆さま WernerとAWSソリューションアーキテクトの私
• Startup CTO Night with Amazon CTO D3T7-6(Dev Day トラック 1)
• Werner Vogels による公開技術レビュー #ctonight
• 2017/6/1 17:20〜18:00 プリンスホール
• 2014 年 7 ⽉にシークレットイベントとして開催され⼤盛況だった Amazon CTO のWerner
Vogels による ”Startup CTO Night with Amazon CTO” が 3 年ぶりに開催されます。
• Startup 企業の CTO が技術的な観点で、⾃社サービスや技術的優位性についてプレゼンテー
ションを⾏います。その内容に対して Werner が AWS に限らず技術的な観点で質問やコメ
ント、フィードバックを⾏う公開技術レビューです。
• Startup の CTO はどのように技術を選び活⽤しているのか、それに対して Amazon の CTO
は何を思うのか、技術的な知⾒を元にしたディスカッションを通じて、CTO の考え⽅、思考
⽅法をも学ぶことができる、全てのエンジニアの⽅向けのセッションとなります。
• お申込みは↓こちらから
• http://www.awssummit.tokyo/?id=eshinoha
Werner Vogels – CTO Amazon.com
AWS Summit San Francisco @ Moscone West
• 世界中で開催されるAWS Summitの2017年⼀発⽬!
https://www.youtube.com/watch?v=RpPf38L0HHU
AWS Summit San Francisco @ Moscone West
• 世界中で開催されるAWS Summitの2017年⼀発⽬!
• AWS SummitはセールスカンファレンスではなくAll about Educating you!
• San FranciscoのAWSサミットは7500⼈を超える参加者
• ブレイクアウトセッションも盛り沢⼭な内容
• AWSは継続して凄い勢いで成⻑し続けている – Fastest Growing
https://www.youtube.com/watch?v=RpPf38L0HHU
AWS Summit San Francisco @ Moscone West
• AWSは何百万⼈ものお客様やビジネスに使われている
• 世界中のStartup企業がAWSを活⽤
• airbnbやPinterestなどここ数年のうちに起業された会社であるが、⾮常に著
名な名前がズラリ
• Twilioは上場企業であるが、急成⻑した背景にはアグレッシブにAWS
Lambdaなどの新サービスを使う姿勢がある
AWS Summit San Francisco @ Moscone West
• AWSは何百万⼈ものお客様やビジネスに使われている
• 世界中のEnterprise企業もAWSを利⽤
• ヘルスケア: Philips
• ⽯油&ガス: Shell、BP
• ニュース: Guardian、News Corp、Dow Jones
• どのような業界においてもAWSが活⽤されている
AWS Summit San Francisco @ Moscone West
• AWSは何百万⼈ものお客様やビジネスに使われている
• パブリックセクターの領域でもAWSの利⽤が進んでいる
• 政府機関
• ⼤学などの教育機関
• 様々なNPO
AWS Summit San Francisco @ Moscone West
• コンサルティングパートナー
• グローバルなシステムインテグレーター
• Accenture、Capgemini、Wipro、Infosys
• クラウドシステムインテグレーター
• クラウドネイティブなモデル。⾮常に俊敏性が⾼い
AWS Summit San Francisco @ Moscone West
• 広⼤なISVパートナーのエコシステム
• AWS Marketplace上で3800以上のソフトウェアが並ぶ
• 1200以上のISVパートナーがMarketplaceに参加
AWS Marketplace – SaaS Contracts
• フレキシブルなSaaSサブスクリプションが AWS Marketplaceで可能
• 詳細は↓の⽇本語のブログもご覧ください
• SaaS サブスクリプションが AWS Marketplace から利⽤可能に
https://aws.amazon.com/jp/about-aws/whats-new/2016/11/saas-subscriptions-now-
available-from-aws-marketplace/
Doug Merritt – CEO Splunk
• AWS Marketplace の SaaS ContractsでSplunk
• 約5年に渡ってAWSと戦略的なパートナー関係であるSplunkのCloud
Journeyについてのシェア
• SplunkはEnd to End Visibilityを提供。時間はクリティカルなEnermyだが、
SaaSモデルはそれを解決してくれる
• 例えばBig and StrongなMachine Data
• 膨⼤で成⻑していくデータを誰にもacccesible, usable, valuableに
SUPER POWERS
• AWSは”Allow you to move fast”
• 他社との差別化に繋がらないことはAWSに任せて、⾃分たちのユニークなビ
ジネスによりフォーカスするためのサービス群
Continuous Development
• パイプラインの構築および運⽤は容易ではない
• メンバーに権限を与えたり、セキュリティを効⼒したり
• 5つや6つといった異なるサービスを使うこともある
AWS CodeStar
• 開発をよりシンプルに、より簡単に
• Develop, Build, and Deploy applications on AWS
• 統合された環境
• AWS Lambda、Elastic Beanstalk、EC2のアプリケーションが対象
• セキュリティや開発者の管理
AWS CodeStar
• テンプレートから素早くプロジェクトをスタート
• 開発チームからのセキュアなアクセスのセットアップ
• Continuous Deliveryのツールチェーンを設定
• IDEとの連携も可能 – Visutal Studio, Eclipse, Command Line Interface
• デリバリーパイプラインの管理とイシュートラッキング
• 詳細は↓の⽇本語ブログも参照ください
• https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/new-aws-codestar/
Comupute
• AWSの豊富なインスタンスファミリー
• ハードウェアのenvironmentを継続的にリフレッシュ
• 新しいハードウェアの利⽤を加速させる
• 例えばX1はSAP HANAのようなユースケースに
• GPUを利⽤の際はG2、P2といったインスタンス
• Deep Learningなどのユースケースに活⽤
• Lightsailは簡単にはじめることができる
F1インスタンス
• GA(Generally Available)になりました!
• AWS Marketplace上にあるFPGAパッケージをEC2上で簡単に稼働できる
• ビデオエンコーディングや、⾼度な分析をハードウェアアクセラレーション
INVISIBILITY
• あなたが構築したいアプリケーションによりフォーカス
• クラウドコンピューティングやその周辺技術はモダンなアーキテクチャの構築
を可能にする
• MicroservicesやServerlessといったアーキテクチャがその例
Microservices
• モノリシックからマイクロサービスへ
• コンポーネントごとにスケーラビリティ、信頼性、セキュリティ要件といった
ものは異なるはず
• MicroservicesやServerlessといったアーキテクチャがその例
• Amazon.comでもマイクロサービス化を進めてきた
Amazon ECS
• コンテナ環境をプロダクションで稼働させるBest Way
• コンテナのマネージメント、レジストリ、Multi AZのデプロイメントや、様々な
タイプのスケジューリングといったワークロードをECSにオフロード
• 最も⼤事なことはAWSのサービス群とのDeep Integration
• EBS、ELB、CloudWatch、IAMといったAWSのサービスの活⽤
• ただのコンテナ管理やコンテナスケジューリングのための技術ではない
• Complete Container Platform to Build and Operate Microservices at Scale
Amazon ECS
• たくさんのお客様がECSを利⽤
• ECSの利点に関してはMapboxのブログも是⾮ご覧ください
• We switched to Amazon ECS and you won't believe what happened
next https://www.mapbox.com/blog/switch-to-ecs/
• そして地域コミュニティSNSであるNextdoorの事例紹介
Parakash Janakiraman – Co-Founder, Nextdoor
• 共同創業者でChief ArchitectのPrakashさんからNextdoorでのECS利⽤
に関するストーリーのシェア
• 7年前にNextdoorを創業するに⾄った背景
• Bring back the sense of community
Parakash Janakiraman – Co-Founder, Nextdoor
• Native on AWS from Day 1
• 創業当初からAWSの様々なサービスを活⽤してきた
• 現在は30以上のAWSのサービスを使っている
• BuildとDeploymentの時間をコンテナ技術とAmazon ECSを使って
約1/10にした事例を紹介
Parakash Janakiraman – Co-Founder, Nextdoor
• WeeklyリリースからContinuous Deploymentへ
• Weekly Releases
• リリースエンジニアが毎週リリースブランチを切って、全ての変更をイン
テグレートして、ステージング環境で検証した後に、プロダクション環境
にプッシュ
• チームメンバーが増えてくると、その管理が⼤変になった
• より素早く動けるように以下のような取り組みをする必要性
• リリースを詳細にブレイクダウンして、インクリメンタルなステップで
• コンポーネントを疎結合にすることでリリースの影響が他に出ないように
• ⾃動化されたプロセスにデモクラタイズ
Parakash Janakiraman – Co-Founder, Nextdoor
• Continuous Deploymentにたどり着く前に
• Zero Downtime Deploymentの仕組みを構築
• シンプルなRed/Blackデプロイメント
• 新しい環境を作ってELBでそちらに振分けを変更後、旧環境をTerminate
• 数年前にNetflixがre:Inventでシェアしていた情報にインスパイア
• 問題点は時間がかかること
• ビルドに25分: Debianのパッケージングの仕組みを利⽤
• デプロイに30分: EC2インスタンスを⽴ち上げてPuppuetで
Parakash Janakiraman – Co-Founder, Nextdoor
• Continuous Deployment w/ Container
• Docker imageのビルドは早くてシンプル
• 完全なsandboxでfull runtimeな環境をホストに配置するだけで⼿に⼊れるこ
とができる
• Dockerレイヤーでのキャッシングを⽤いてビルドのスピードが⼤幅に向上
• 変更したアプリケーションのパーツだけのリビルド
• システム、パッケージ、アプリケーションのソースコード、とレイヤ分け
されている場合ほとんどの場合ソースコードの変更のみ
• 25分かかっていたビルドが2〜3分で完了するようになった
Parakash Janakiraman – Co-Founder, Nextdoor
• EC2 Container Service
• AmazonがControl Planeを管理してくれるのは助かる
• ECSのELBやIAMとのNativeなインテグレーションにより以前の環境で⾏っ
ていたことがそのまま適⽤できる
• AWSはプラットフォームをRapidlyにInnovatingしている
• ALBやECS Event Stream for CloudWatch Events
• 私たちの成⻑を⽀えるためにAWSも⾮常に早いスピードで成⻑している
Parakash Janakiraman – Co-Founder, Nextdoor
• 現在のアーキテクチャ: 40以上のマイクロなサービスがECS上で稼働
• Route53やELBは今までと同じように活⽤
• Webなサービスはコンテナに詰め込まれECSのタスクとして稼働
• ECSクラスタへのデプロイに関しては
• No More Booting Instances
• No More Puppet Configuration
• No More Dependency Install
• デプロイメントにかかる時間は30分 ⇒ 5〜7分に
Parakash Janakiraman – Co-Founder, Nextdoor
• Build and Deploy Timeを約1/10に
• 約60⼈いるDeveloperたちはボタンを押すだけでビルド&デプロイを⾏うこと
ができる
• デプロイ回数は “Few times a Week ⇒ Dozens of times(何⼗回) a Day”
• 新機能を早くユーザーの元へ。Bug Fixを素早く。そして、Developmentをデ
モクラタイズ
Pets vs. Cattle - ペット vs 家畜
• サーバーという概念を取り除く
• ペット: 名前を与えて、病気になったら看病する
• 家畜: 病気になったら牧場の外にだして、新しく調達する
• ペットはオンプレミスのサーバーの概念に似ていて、家畜はクラウドのイン
スタンスの概念に似ている
• でも、今はもう家畜のことすら考えなくても良い
Serverless
• 実際に動くモノのことだけを考えればいい
• その裏で動いている様々なピースのことはもう気にしない
• サーバーのプロビジョニングを⾏う必要はない
• スケールの提供やMulti AZでの動作
• 本当の意味での稼働した分だけの従量課⾦
• AWSはサーバーレスにアプリケーションをデリバーしてオペレー
ションするためのサービスを取り揃えている
AWS Lambda
• Just Write Code and Deploy It
• Only Code, No more Infrastructure
• IAMの活⽤
• コンピュート処理を⾏った時間だけの従量課⾦
• 若いStartupだけでなくBigエンタープライズもGetting on Board
• 皆んながスケーラブルでリーズナブルな基盤に気付き始めてる
• 例えば、政府機関であるFinra。全てのマーケットのデータをトラック
AWS Lambda
• 様々なお客様の様々なワークロードにAWS Lambdaが採⽤されている
• ビデオサービスのVevoは12ヶ⽉間でゼロからデータプラットフォームをフル
スクラッチで構築
• トムソン・ロイターはAWS Lambdaを使ってReal-timeにデータを取り込み、
分析して、それの結果をアップデートしている
• AWS Lambdaを使うのはとても簡単。しかし、そこで稼働するシステムは⼤
規模で複雑なものであることが多い
AWS Step Functions
• コーディネーションのペインを取り除く
• 多数のFunctionのコーディネート
• 状態の維持
• エラーハンドリング
• 視覚的なワークフローを使ってコーディネートして実⾏
• Distributedなアプリケーションに活⽤可能
AWS X-Ray
• アプリケーションの内部に深く⼊り込んで解析
• AWS re:Invent 2016のキーノートで発表したX-Ray
• X-RayはLambdaを含む実⾏された全てのコンポーネントに深く⼊り込む
• X-RayはGA(Generally Availabile)となり利⽤可能に
Amazon DynamoDB
• DynamoDBはServerlessにおけるデフォルトデータベース
• データはどこかに保存しなければならず、データベースはサーバーレスでも
キーとなるコンポーネント
• ⾼い可⽤性、⼀貫した性能、実証されたスケールに加えて…
• DynamoDBのVPCエンドポイントがpublic preview!
• VPCの中からのアクセスがよりセキュアに、そしてリーズナブルに
Amazon DynamoDB
• DynamoDBは様々なユースケースで活⽤されている
• 例えばGamingのSUPERCELLが新しいゲームタイトルを発表すれば、何百万⼈
ものユーザーが瞬時にプレイしはじめるため、その時にMAXなスケールが確保
されていなければならない
• How fast things need to go
• 広告配信の⼊札取引やゲーミングなど、今までのミリ秒なレイテンシではなく
マイクロ秒でレスポンスしなければならない場⾯がでてきた
Amazon DynamoDB – DAX open preview
• マイクロ秒のレスポンスを実現するためのキャッシュ
• キャッシング層はマネージするのも⾯倒であるし、何よりもその為にソース
コードをそのために変更しなければならないのはペインフルである
• Amazon DynamoDB Accelerator (DAX)
• インメモリキャッシュ。フルマネージドで⾼い可⽤性
• マネージメントコンソール上で数クリックでセッティング可能
• DynamoDBと全く同じインターフェース
• 同じソースコードのままで10倍早い!
Old WorldなDatabaseはNightmare
• オンプレミスであれクラウドであれOld Worldなデータベースは悪夢
• とても⾼価である
• プロプライエタリなためロックされてしまう
• ライセンス形態がカスタマーフレンドリーではない
• ライセンスユーセージに関するメールなど⾒たくない
• 5年間のライセンス契約?
• 5年後どうなっているかなんて誰も予想できない
Openなデータベースへの移⾏
• MySQL, PostgreSQL, MariaDB
• Openな世界で活発に開発されている
• AWSはData Migration Serviceを提供しデータベースの移⾏を⽀援
• 2万3千ものデータベースがオンプレミスからクラウドに移⾏!
• DB移⾏のために1週間もビジネスを⽌めるようなことをしなくてもよい
• スキーマをコンバージョンするサービスも提供
• ⼀⽅でエンタープライズなグレードのパフォーマンスも求められている
Amazon Aurora
• エンタープライズレベルのデータベースをリーズナブルに提供
• 複数のAvailability Zoneを活⽤していながら⾮常に⾼速
• fraction of the cost(わずかな費⽤)で数倍の性能を⼿に⼊れることができる
Amazon Aurora PostgreSQL - open preview
• Amazon Aurora PostgreSQL – Compatible Edition
• AuroraにPostgreSQLを追加
• オリジナルのAuroraはMySQLのインターフェースだったが、多くの⼈たちが
AuroraのターゲットとしてのPostgreSQLに⾮常に強い関⼼を⽰していた
• PostgreSQLはエンタープライズデータベースのインターフェースに⽐較的似
ている
• 例えば、Oracleからの移⾏であればMySQLよりPostgreSQLの⽅が容易
Amazon Aurora
• Auroraは様々なところで活⽤されている
• 例えば、Expedia
• Auroraに対して1⽇に1億件の書き込みを⾏っている。ピーク時は秒間7万
件の書き込み。⼀貫して安定したレスポンス
ペタバイトスケールの分析基盤
• AWSはどんなサイズのデータにも適⽤できる分析基盤を提供
• Amazon Athena: Interactive Query
• Amazon EMR: Hadoop, Spark, and Presto
• Amazon Redfhit: Data Warehousing
Amazon Athena, Amazon EMR, Amazon Redshift
• ⽇本のお客様のロゴも登場!
Amazon Redshift
• 多数のお客様に愛され続けているRedshift
• AWSの中でも最も早くイテレーションのサイクルが周っているプロダクト
• 様々なフィードバックをいただけていてそれを取り込み続けている
• しかし、Data LakeとしてのAmazon S3には、より⼤量のデータを保存
Redshift Spectrum
• S3に存在するエクサバイトスケールのデータにクエリ
• 複雑なデータウェアハウスであるRedshiftに対するクエリを直接S3に
• このローンチが持つ意味は本当に⼤きい (この発表に会場からは⼤きな拍⼿)
Redshift Spectrum
• S3のファイルを外部テーブルとして定義してクエリ可能
• ディメンションテーブルをRedshiftに置き、S3上にあるアクセスログのような
⼤量データを外部テーブルとして定義してjoinを⾏うような操作が可能
• こちらの詳細は↓の⽇本語ブログもご参照ください
• Amazon Redshift Spectrum – S3のデータを直接クエリし、エクサバイトまでスケール
可能 - https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/amazon-redshift-spectrum-
exabyte-scale-in-place-queries-of-s3-data/
Redshift Spectrum Performance
• エクサバイトなデータセットに対する複雑なクエリ
• 複数のjoin、group byや、その他にもorder by、limit、aggregation等
• 1000nodeのHiveクラスタでクエリ: 5年
• Redshift Spectrum: 155秒
• (会場からはWowといった歓声や拍⼿)
Redshift Spectrum
• 既にRedshift Spectrumをご利⽤のお客様
• ⽇本を代表するAWSユーザー様のロゴ!
Amazon Machine Learning
• よりスマートなアプリケーションの構築のために
• 例えばAmazon.comでは何⼗億もの注⽂を受け付ける
• 先を予測をしてそのお客様が⼀緒に買いそうなものを提案するにはどうし
たら良いか?というアプローチは重要
Amazon Deep Learning AMI
• Deep Learning: より複雑なデータの解析
• Amazonが提供するDeep Learning⽤のAMIを使えばポピュラーなDeep
Learning⽤のツールは全て⼊っている
• Apache MXNet, TensorFlow, Caffe, Theano, Torch, and Keras
• MXNetのようなフレームワークを使えばカスタマーフレンドリーにインテリ
ジェントな基盤を構築できる
• ⼤きなメモリを保持したGPUインスタンス上で稼働させる
• インメモリ化することでより早く
Amazon Deep Learning AMI
• Deep Learningのアルゴリズムを⾞輪の再発明する?
• 必要なのは低レイヤの実装ではなく、⾼レイヤーのサービス
• re:InventではDeep Learningを元にしたAIサービスを3つ発表
• Amazon Rekognition, Amazon Polly, Amazon Lex
Amazon Rekognition
• 画像認識サービス
• 画像に写っているモノ、シーンを認識
• 画像に写っている顔と表情を認識
Amazon Rekognition
• C-SPANの事例
• C-SPAN: ⽶国の政治専⾨のケーブルテレビ
• ビデオに映っている⼈物のタギング
• 3週間で9万9千⼈のインデックス
• 年間9千時間の⼈的コストの削減
Amazon Rekognition – Content Moderation
• 画像が不適切なコンテンツであるかを判別
• 9つのカテゴリ
• どのような画像がアップロードされるか分からないような場合に⾃動で画像の
節度を取得できる
• 詳細に関しては↓の⽇本語のブログもご覧ください
• Amazon Rekognitionアップデート – 画像の節度
https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/amazon-rekognition-
update-image-moderation/
Amazon Polly
• スピーチのような読み上げ
• 短縮した⾔葉を正式名称にする例
• WA -> Washington、°F(華⽒) -> Fahrenheit
• 新機能の発表
• Whispering Voices(ささやき)
• Speech Marks
• 詳細は↓の⽇本語ブログをご覧ください
• Amazon Polly – スピーチマークとウィスパーを発表
https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/new-amazon-polly-speech-marks/
Amazon Polly - デモ
• アバターの⼝にあわせてPollyが読み上げ
• スライドでは表現するのが難しいため是⾮
https://www.youtube.com/watch?v=RpPf38L0HHU の1時間16分くらい
から実際にご覧ください
• ささやきのパートもあります
Amazon Lex
• 様々なサービスと連携可能なパワフルなプラットフォーム
• Genenaly Availableとなり、あなたのアプリケーションと連携させることが
できるように
• ここでHotなStartupを紹介!
• B to Bの業界でExetemely Successfulな”Slack"
Julia Grace – Head of Infrastructure, Slack
• Slack: Messaging platform for Teams
• Slackは ”the fastest growing enterprise SaaS company”
• 500万のDaily Active Users、約$150 million Annual Recurring Revenue
• JuliaさんはSlackで働く前からSlackのBig Funだった
• StartupのCTOとして常に良い働き⽅ができるものを探していて、Slackの
public betaが出てすぐに使いはじめたら、コラボレーションが⼀変した
• Slack Platformの上でアプリケーションを作り、Amazon SNSとSlackを
連携させた
• ⼀度Slackを使い始めたら、元には戻れない
Julia Grace – Head of Infrastructure, Slack
• Slackは何百万⼈の⼈のプライマリなコミュニケーションツール
• All Day Longな使い⽅をされている
• TwitterやFacebookは会議の間の短い時間にチェックをするようなものだが、
Slackユーザーは⼀⽇のうち⻑時間をSlackをActiveにした状態で過ごす
• Slackのアーリーアダプターはエンジニア
• SlackをAmazon SNSと同じようにGithub、Jenkins、Zendesk、
PagerDuty等と連携
• Slack上で発⽣する⼤量のデータを管理するのは⾮常に⾮常に⼤変!
Julia Grace – Head of Infrastructure, Slack
• Slackのインフラストラクチャ
• メッセージの約半分は⽶国の外。世界中で様々な⾔語が使われている
• AWSが存在する全世界がSlackのフィールド
• Slackの創業者はFlickrというYahoo!に買収された写真共有サイトを運営して
いて、当時はたくさんのサーバーを買って管理しなければならなかった
• その経験を元にSlackではクラウドを活⽤することにした
Julia Grace – Head of Infrastructure, Slack
• Slackのインフラストラクチャ
• S3やCloudFrontといったファウンデーションなサービスを利⽤
• VPCはヘビーに使っていて、EC2はi2やi3といったインスタンスタイプ
• EMR上でHive, Spark, Prestoを⼤規模に稼働させている
• Athenaは既にcomplexなクエリに活⽤している
• AthenaのAPIサポート⇒Slackの分析基盤へのintegrationにはpumped up
• (スライドにはEnterprise Supportも)
Julia Grace – Head of Infrastructure, Slack
• Slack Developers
• Slack⽤のツール開発プラットフォームのエコシステムはローンチして約1年
で、10万⼈の開発者、900以上のアプリケーション、90%のpaid teamsがア
プリを利⽤という規模になっている
• ここでAmazon LexとSlackのインテグレーションのアナウンス
Julia Grace – Head of Infrastructure, Slack
• Amazon Lex + Slack: This is the future of work
• Amazon LexのAPIおよびSDKを使うことで、⾼度なAIおよび機械学習の
capabilityを⼿に⼊れることができる
• Alexaと同じDeep Learningのテクノロジー
• LexがSlack上のbotをモニタリング
• Slack上でbotと会話させるのは⾮常にシンプル
• アプリケーション開発者がどのようなアプリをビルドするのか⾮常に楽しみ
Amazon AI
• プロダクション環境でAmazonのAIサービスを活⽤しているユーザー
• 例えば、外国語学習サービスのduoLingoでは、Amazon Pollyを
実際に使っていて、duoLingoのCTOからは⾔語を学ぶ上でPollyは
充分に活⽤できるもの、というフィードバックを得ている
IMMORTALITY
• Long Termなビジョン
• ⻑期的に成功できるビジネスモデルを考える
• AWSクラウドのSUPERPOWERを⽤いてビジネスのIMMORTALITY(永続性)
を実現
どのIndustryでもStartupが台頭
• ビジネスをはじめたらMove Fastしなければならない
• 例えばairbnb。8千万⼈以上のゲスト。世界中に約200万の家
• 全てのホテルチェーンが危機感を持っている
• 急成⻑のStartupに共通して⾔えることは⾮常に早く動いているということ
• EC2を使うだけでなく、早さを⼿に⼊れるために、コンテナ技術やサー
バーレスアーキテクチャの採⽤を推奨
Enterpriseの領域でサバイブするために
• デジタルネイティブな会社に⽣まれ変わる必要性
• 例えばGE。オリジナルなS&P500の中で⽣き残っている唯⼀の会社
• 存続できる理由はビジネスの状況にあわせて何度も変化をしてきたから
• 今では、製造業であったGEがソフトウェアを開発して顧客にサービスを
提供している
• GEは30以上のデータセンターをAWSにマイグレーションしている
Wernerによるキーノートスピーチのまとめ
• Go build, Have fun!
• 改めてDAXの良さの訴求 (会場からは拍⼿)
• AWS Summit San Francisco 2017での発表は↓のブログにまとまっていて、
それぞれ⽇本語の翻訳も⾏われています
• AWS San Francisco Summit – Summary of Launches and Announcements -
https://aws.amazon.com/jp/blogs/aws/aws-san-francisco-summit-summary-of-
launches-and-announcements/
AWS Summit & AWS Dev Day Tokyo 2017
• Day3(6/1)- Werner Vogels
• 基調講演
• 10:00-11:30 ⾶天 グランドプリンスホテル新⾼輪
• 公開技術レビューStartup CTO Night with Amazon CTO
• 17:20-18:00 プリンスホール 品川プリンスホテル アネックスタワー

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  • 2. 免責 • こちらの資料は2017年4⽉にサンフランシスコで開催されたAWS SummitのWerner Vogelsのキーノートを個⼈的に⽇本語で解説した ものであり、勤務先との関係性はございません • 英語の講演ですが、是⾮↓のYoutubeの動画をご覧ください! • AWS Summit San Francisco 2017: Keynote with Werner Vogels https://www.youtube.com/watch?v=RpPf38L0HHU
  • 3. Werner Vogels – CTO Amazon.com • 2017年5⽉にAWS Summit / Dev Day Tokyoで⽇本にやってきます!
  • 4. Werner Vogels – CTO Amazon.com • Wernerの来⽇は2014年以来、3年ぶり • 写真は2014年に開催したStartup CTO Night with Amazon CTO ( #ctonight )の様⼦です Wernerと⽇本を代表するStartupのCTOの皆さま WernerとAWSソリューションアーキテクトの私
  • 5. • Startup CTO Night with Amazon CTO D3T7-6(Dev Day トラック 1) • Werner Vogels による公開技術レビュー #ctonight • 2017/6/1 17:20〜18:00 プリンスホール • 2014 年 7 ⽉にシークレットイベントとして開催され⼤盛況だった Amazon CTO のWerner Vogels による ”Startup CTO Night with Amazon CTO” が 3 年ぶりに開催されます。 • Startup 企業の CTO が技術的な観点で、⾃社サービスや技術的優位性についてプレゼンテー ションを⾏います。その内容に対して Werner が AWS に限らず技術的な観点で質問やコメ ント、フィードバックを⾏う公開技術レビューです。 • Startup の CTO はどのように技術を選び活⽤しているのか、それに対して Amazon の CTO は何を思うのか、技術的な知⾒を元にしたディスカッションを通じて、CTO の考え⽅、思考 ⽅法をも学ぶことができる、全てのエンジニアの⽅向けのセッションとなります。 • お申込みは↓こちらから • http://www.awssummit.tokyo/?id=eshinoha Werner Vogels – CTO Amazon.com
  • 6. AWS Summit San Francisco @ Moscone West • 世界中で開催されるAWS Summitの2017年⼀発⽬! https://www.youtube.com/watch?v=RpPf38L0HHU
  • 7. AWS Summit San Francisco @ Moscone West • 世界中で開催されるAWS Summitの2017年⼀発⽬! • AWS SummitはセールスカンファレンスではなくAll about Educating you! • San FranciscoのAWSサミットは7500⼈を超える参加者 • ブレイクアウトセッションも盛り沢⼭な内容 • AWSは継続して凄い勢いで成⻑し続けている – Fastest Growing https://www.youtube.com/watch?v=RpPf38L0HHU
  • 8. AWS Summit San Francisco @ Moscone West • AWSは何百万⼈ものお客様やビジネスに使われている • 世界中のStartup企業がAWSを活⽤ • airbnbやPinterestなどここ数年のうちに起業された会社であるが、⾮常に著 名な名前がズラリ • Twilioは上場企業であるが、急成⻑した背景にはアグレッシブにAWS Lambdaなどの新サービスを使う姿勢がある
  • 9. AWS Summit San Francisco @ Moscone West • AWSは何百万⼈ものお客様やビジネスに使われている • 世界中のEnterprise企業もAWSを利⽤ • ヘルスケア: Philips • ⽯油&ガス: Shell、BP • ニュース: Guardian、News Corp、Dow Jones • どのような業界においてもAWSが活⽤されている
  • 10. AWS Summit San Francisco @ Moscone West • AWSは何百万⼈ものお客様やビジネスに使われている • パブリックセクターの領域でもAWSの利⽤が進んでいる • 政府機関 • ⼤学などの教育機関 • 様々なNPO
  • 11. AWS Summit San Francisco @ Moscone West • コンサルティングパートナー • グローバルなシステムインテグレーター • Accenture、Capgemini、Wipro、Infosys • クラウドシステムインテグレーター • クラウドネイティブなモデル。⾮常に俊敏性が⾼い
  • 12. AWS Summit San Francisco @ Moscone West • 広⼤なISVパートナーのエコシステム • AWS Marketplace上で3800以上のソフトウェアが並ぶ • 1200以上のISVパートナーがMarketplaceに参加
  • 13. AWS Marketplace – SaaS Contracts • フレキシブルなSaaSサブスクリプションが AWS Marketplaceで可能 • 詳細は↓の⽇本語のブログもご覧ください • SaaS サブスクリプションが AWS Marketplace から利⽤可能に https://aws.amazon.com/jp/about-aws/whats-new/2016/11/saas-subscriptions-now- available-from-aws-marketplace/
  • 14. Doug Merritt – CEO Splunk • AWS Marketplace の SaaS ContractsでSplunk • 約5年に渡ってAWSと戦略的なパートナー関係であるSplunkのCloud Journeyについてのシェア • SplunkはEnd to End Visibilityを提供。時間はクリティカルなEnermyだが、 SaaSモデルはそれを解決してくれる • 例えばBig and StrongなMachine Data • 膨⼤で成⻑していくデータを誰にもacccesible, usable, valuableに
  • 15. SUPER POWERS • AWSは”Allow you to move fast” • 他社との差別化に繋がらないことはAWSに任せて、⾃分たちのユニークなビ ジネスによりフォーカスするためのサービス群
  • 16. Continuous Development • パイプラインの構築および運⽤は容易ではない • メンバーに権限を与えたり、セキュリティを効⼒したり • 5つや6つといった異なるサービスを使うこともある
  • 17. AWS CodeStar • 開発をよりシンプルに、より簡単に • Develop, Build, and Deploy applications on AWS • 統合された環境 • AWS Lambda、Elastic Beanstalk、EC2のアプリケーションが対象 • セキュリティや開発者の管理
  • 18. AWS CodeStar • テンプレートから素早くプロジェクトをスタート • 開発チームからのセキュアなアクセスのセットアップ • Continuous Deliveryのツールチェーンを設定 • IDEとの連携も可能 – Visutal Studio, Eclipse, Command Line Interface • デリバリーパイプラインの管理とイシュートラッキング • 詳細は↓の⽇本語ブログも参照ください • https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/new-aws-codestar/
  • 19. Comupute • AWSの豊富なインスタンスファミリー • ハードウェアのenvironmentを継続的にリフレッシュ • 新しいハードウェアの利⽤を加速させる • 例えばX1はSAP HANAのようなユースケースに • GPUを利⽤の際はG2、P2といったインスタンス • Deep Learningなどのユースケースに活⽤ • Lightsailは簡単にはじめることができる
  • 20. F1インスタンス • GA(Generally Available)になりました! • AWS Marketplace上にあるFPGAパッケージをEC2上で簡単に稼働できる • ビデオエンコーディングや、⾼度な分析をハードウェアアクセラレーション
  • 22. Microservices • モノリシックからマイクロサービスへ • コンポーネントごとにスケーラビリティ、信頼性、セキュリティ要件といった ものは異なるはず • MicroservicesやServerlessといったアーキテクチャがその例 • Amazon.comでもマイクロサービス化を進めてきた
  • 23. Amazon ECS • コンテナ環境をプロダクションで稼働させるBest Way • コンテナのマネージメント、レジストリ、Multi AZのデプロイメントや、様々な タイプのスケジューリングといったワークロードをECSにオフロード • 最も⼤事なことはAWSのサービス群とのDeep Integration • EBS、ELB、CloudWatch、IAMといったAWSのサービスの活⽤ • ただのコンテナ管理やコンテナスケジューリングのための技術ではない • Complete Container Platform to Build and Operate Microservices at Scale
  • 24. Amazon ECS • たくさんのお客様がECSを利⽤ • ECSの利点に関してはMapboxのブログも是⾮ご覧ください • We switched to Amazon ECS and you won't believe what happened next https://www.mapbox.com/blog/switch-to-ecs/ • そして地域コミュニティSNSであるNextdoorの事例紹介
  • 25. Parakash Janakiraman – Co-Founder, Nextdoor • 共同創業者でChief ArchitectのPrakashさんからNextdoorでのECS利⽤ に関するストーリーのシェア • 7年前にNextdoorを創業するに⾄った背景 • Bring back the sense of community
  • 26. Parakash Janakiraman – Co-Founder, Nextdoor • Native on AWS from Day 1 • 創業当初からAWSの様々なサービスを活⽤してきた • 現在は30以上のAWSのサービスを使っている • BuildとDeploymentの時間をコンテナ技術とAmazon ECSを使って 約1/10にした事例を紹介
  • 27. Parakash Janakiraman – Co-Founder, Nextdoor • WeeklyリリースからContinuous Deploymentへ • Weekly Releases • リリースエンジニアが毎週リリースブランチを切って、全ての変更をイン テグレートして、ステージング環境で検証した後に、プロダクション環境 にプッシュ • チームメンバーが増えてくると、その管理が⼤変になった • より素早く動けるように以下のような取り組みをする必要性 • リリースを詳細にブレイクダウンして、インクリメンタルなステップで • コンポーネントを疎結合にすることでリリースの影響が他に出ないように • ⾃動化されたプロセスにデモクラタイズ
  • 28. Parakash Janakiraman – Co-Founder, Nextdoor • Continuous Deploymentにたどり着く前に • Zero Downtime Deploymentの仕組みを構築 • シンプルなRed/Blackデプロイメント • 新しい環境を作ってELBでそちらに振分けを変更後、旧環境をTerminate • 数年前にNetflixがre:Inventでシェアしていた情報にインスパイア • 問題点は時間がかかること • ビルドに25分: Debianのパッケージングの仕組みを利⽤ • デプロイに30分: EC2インスタンスを⽴ち上げてPuppuetで
  • 29. Parakash Janakiraman – Co-Founder, Nextdoor • Continuous Deployment w/ Container • Docker imageのビルドは早くてシンプル • 完全なsandboxでfull runtimeな環境をホストに配置するだけで⼿に⼊れるこ とができる • Dockerレイヤーでのキャッシングを⽤いてビルドのスピードが⼤幅に向上 • 変更したアプリケーションのパーツだけのリビルド • システム、パッケージ、アプリケーションのソースコード、とレイヤ分け されている場合ほとんどの場合ソースコードの変更のみ • 25分かかっていたビルドが2〜3分で完了するようになった
  • 30. Parakash Janakiraman – Co-Founder, Nextdoor • EC2 Container Service • AmazonがControl Planeを管理してくれるのは助かる • ECSのELBやIAMとのNativeなインテグレーションにより以前の環境で⾏っ ていたことがそのまま適⽤できる • AWSはプラットフォームをRapidlyにInnovatingしている • ALBやECS Event Stream for CloudWatch Events • 私たちの成⻑を⽀えるためにAWSも⾮常に早いスピードで成⻑している
  • 31. Parakash Janakiraman – Co-Founder, Nextdoor • 現在のアーキテクチャ: 40以上のマイクロなサービスがECS上で稼働 • Route53やELBは今までと同じように活⽤ • Webなサービスはコンテナに詰め込まれECSのタスクとして稼働 • ECSクラスタへのデプロイに関しては • No More Booting Instances • No More Puppet Configuration • No More Dependency Install • デプロイメントにかかる時間は30分 ⇒ 5〜7分に
  • 32. Parakash Janakiraman – Co-Founder, Nextdoor • Build and Deploy Timeを約1/10に • 約60⼈いるDeveloperたちはボタンを押すだけでビルド&デプロイを⾏うこと ができる • デプロイ回数は “Few times a Week ⇒ Dozens of times(何⼗回) a Day” • 新機能を早くユーザーの元へ。Bug Fixを素早く。そして、Developmentをデ モクラタイズ
  • 33. Pets vs. Cattle - ペット vs 家畜 • サーバーという概念を取り除く • ペット: 名前を与えて、病気になったら看病する • 家畜: 病気になったら牧場の外にだして、新しく調達する • ペットはオンプレミスのサーバーの概念に似ていて、家畜はクラウドのイン スタンスの概念に似ている • でも、今はもう家畜のことすら考えなくても良い
  • 34. Serverless • 実際に動くモノのことだけを考えればいい • その裏で動いている様々なピースのことはもう気にしない • サーバーのプロビジョニングを⾏う必要はない • スケールの提供やMulti AZでの動作 • 本当の意味での稼働した分だけの従量課⾦ • AWSはサーバーレスにアプリケーションをデリバーしてオペレー ションするためのサービスを取り揃えている
  • 35. AWS Lambda • Just Write Code and Deploy It • Only Code, No more Infrastructure • IAMの活⽤ • コンピュート処理を⾏った時間だけの従量課⾦ • 若いStartupだけでなくBigエンタープライズもGetting on Board • 皆んながスケーラブルでリーズナブルな基盤に気付き始めてる • 例えば、政府機関であるFinra。全てのマーケットのデータをトラック
  • 36. AWS Lambda • 様々なお客様の様々なワークロードにAWS Lambdaが採⽤されている • ビデオサービスのVevoは12ヶ⽉間でゼロからデータプラットフォームをフル スクラッチで構築 • トムソン・ロイターはAWS Lambdaを使ってReal-timeにデータを取り込み、 分析して、それの結果をアップデートしている • AWS Lambdaを使うのはとても簡単。しかし、そこで稼働するシステムは⼤ 規模で複雑なものであることが多い
  • 37. AWS Step Functions • コーディネーションのペインを取り除く • 多数のFunctionのコーディネート • 状態の維持 • エラーハンドリング • 視覚的なワークフローを使ってコーディネートして実⾏ • Distributedなアプリケーションに活⽤可能
  • 38. AWS X-Ray • アプリケーションの内部に深く⼊り込んで解析 • AWS re:Invent 2016のキーノートで発表したX-Ray • X-RayはLambdaを含む実⾏された全てのコンポーネントに深く⼊り込む • X-RayはGA(Generally Availabile)となり利⽤可能に
  • 39. Amazon DynamoDB • DynamoDBはServerlessにおけるデフォルトデータベース • データはどこかに保存しなければならず、データベースはサーバーレスでも キーとなるコンポーネント • ⾼い可⽤性、⼀貫した性能、実証されたスケールに加えて… • DynamoDBのVPCエンドポイントがpublic preview! • VPCの中からのアクセスがよりセキュアに、そしてリーズナブルに
  • 40. Amazon DynamoDB • DynamoDBは様々なユースケースで活⽤されている • 例えばGamingのSUPERCELLが新しいゲームタイトルを発表すれば、何百万⼈ ものユーザーが瞬時にプレイしはじめるため、その時にMAXなスケールが確保 されていなければならない • How fast things need to go • 広告配信の⼊札取引やゲーミングなど、今までのミリ秒なレイテンシではなく マイクロ秒でレスポンスしなければならない場⾯がでてきた
  • 41. Amazon DynamoDB – DAX open preview • マイクロ秒のレスポンスを実現するためのキャッシュ • キャッシング層はマネージするのも⾯倒であるし、何よりもその為にソース コードをそのために変更しなければならないのはペインフルである • Amazon DynamoDB Accelerator (DAX) • インメモリキャッシュ。フルマネージドで⾼い可⽤性 • マネージメントコンソール上で数クリックでセッティング可能 • DynamoDBと全く同じインターフェース • 同じソースコードのままで10倍早い!
  • 42. Old WorldなDatabaseはNightmare • オンプレミスであれクラウドであれOld Worldなデータベースは悪夢 • とても⾼価である • プロプライエタリなためロックされてしまう • ライセンス形態がカスタマーフレンドリーではない • ライセンスユーセージに関するメールなど⾒たくない • 5年間のライセンス契約? • 5年後どうなっているかなんて誰も予想できない
  • 43. Openなデータベースへの移⾏ • MySQL, PostgreSQL, MariaDB • Openな世界で活発に開発されている • AWSはData Migration Serviceを提供しデータベースの移⾏を⽀援 • 2万3千ものデータベースがオンプレミスからクラウドに移⾏! • DB移⾏のために1週間もビジネスを⽌めるようなことをしなくてもよい • スキーマをコンバージョンするサービスも提供 • ⼀⽅でエンタープライズなグレードのパフォーマンスも求められている
  • 44. Amazon Aurora • エンタープライズレベルのデータベースをリーズナブルに提供 • 複数のAvailability Zoneを活⽤していながら⾮常に⾼速 • fraction of the cost(わずかな費⽤)で数倍の性能を⼿に⼊れることができる
  • 45. Amazon Aurora PostgreSQL - open preview • Amazon Aurora PostgreSQL – Compatible Edition • AuroraにPostgreSQLを追加 • オリジナルのAuroraはMySQLのインターフェースだったが、多くの⼈たちが AuroraのターゲットとしてのPostgreSQLに⾮常に強い関⼼を⽰していた • PostgreSQLはエンタープライズデータベースのインターフェースに⽐較的似 ている • 例えば、Oracleからの移⾏であればMySQLよりPostgreSQLの⽅が容易
  • 46. Amazon Aurora • Auroraは様々なところで活⽤されている • 例えば、Expedia • Auroraに対して1⽇に1億件の書き込みを⾏っている。ピーク時は秒間7万 件の書き込み。⼀貫して安定したレスポンス
  • 47. ペタバイトスケールの分析基盤 • AWSはどんなサイズのデータにも適⽤できる分析基盤を提供 • Amazon Athena: Interactive Query • Amazon EMR: Hadoop, Spark, and Presto • Amazon Redfhit: Data Warehousing
  • 48. Amazon Athena, Amazon EMR, Amazon Redshift • ⽇本のお客様のロゴも登場!
  • 49. Amazon Redshift • 多数のお客様に愛され続けているRedshift • AWSの中でも最も早くイテレーションのサイクルが周っているプロダクト • 様々なフィードバックをいただけていてそれを取り込み続けている • しかし、Data LakeとしてのAmazon S3には、より⼤量のデータを保存
  • 50. Redshift Spectrum • S3に存在するエクサバイトスケールのデータにクエリ • 複雑なデータウェアハウスであるRedshiftに対するクエリを直接S3に • このローンチが持つ意味は本当に⼤きい (この発表に会場からは⼤きな拍⼿)
  • 51. Redshift Spectrum • S3のファイルを外部テーブルとして定義してクエリ可能 • ディメンションテーブルをRedshiftに置き、S3上にあるアクセスログのような ⼤量データを外部テーブルとして定義してjoinを⾏うような操作が可能 • こちらの詳細は↓の⽇本語ブログもご参照ください • Amazon Redshift Spectrum – S3のデータを直接クエリし、エクサバイトまでスケール 可能 - https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/amazon-redshift-spectrum- exabyte-scale-in-place-queries-of-s3-data/
  • 52. Redshift Spectrum Performance • エクサバイトなデータセットに対する複雑なクエリ • 複数のjoin、group byや、その他にもorder by、limit、aggregation等 • 1000nodeのHiveクラスタでクエリ: 5年 • Redshift Spectrum: 155秒 • (会場からはWowといった歓声や拍⼿)
  • 53. Redshift Spectrum • 既にRedshift Spectrumをご利⽤のお客様 • ⽇本を代表するAWSユーザー様のロゴ!
  • 54. Amazon Machine Learning • よりスマートなアプリケーションの構築のために • 例えばAmazon.comでは何⼗億もの注⽂を受け付ける • 先を予測をしてそのお客様が⼀緒に買いそうなものを提案するにはどうし たら良いか?というアプローチは重要
  • 55. Amazon Deep Learning AMI • Deep Learning: より複雑なデータの解析 • Amazonが提供するDeep Learning⽤のAMIを使えばポピュラーなDeep Learning⽤のツールは全て⼊っている • Apache MXNet, TensorFlow, Caffe, Theano, Torch, and Keras • MXNetのようなフレームワークを使えばカスタマーフレンドリーにインテリ ジェントな基盤を構築できる • ⼤きなメモリを保持したGPUインスタンス上で稼働させる • インメモリ化することでより早く
  • 56. Amazon Deep Learning AMI • Deep Learningのアルゴリズムを⾞輪の再発明する? • 必要なのは低レイヤの実装ではなく、⾼レイヤーのサービス • re:InventではDeep Learningを元にしたAIサービスを3つ発表 • Amazon Rekognition, Amazon Polly, Amazon Lex
  • 57. Amazon Rekognition • 画像認識サービス • 画像に写っているモノ、シーンを認識 • 画像に写っている顔と表情を認識
  • 58. Amazon Rekognition • C-SPANの事例 • C-SPAN: ⽶国の政治専⾨のケーブルテレビ • ビデオに映っている⼈物のタギング • 3週間で9万9千⼈のインデックス • 年間9千時間の⼈的コストの削減
  • 59. Amazon Rekognition – Content Moderation • 画像が不適切なコンテンツであるかを判別 • 9つのカテゴリ • どのような画像がアップロードされるか分からないような場合に⾃動で画像の 節度を取得できる • 詳細に関しては↓の⽇本語のブログもご覧ください • Amazon Rekognitionアップデート – 画像の節度 https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/amazon-rekognition- update-image-moderation/
  • 60. Amazon Polly • スピーチのような読み上げ • 短縮した⾔葉を正式名称にする例 • WA -> Washington、°F(華⽒) -> Fahrenheit • 新機能の発表 • Whispering Voices(ささやき) • Speech Marks • 詳細は↓の⽇本語ブログをご覧ください • Amazon Polly – スピーチマークとウィスパーを発表 https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/new-amazon-polly-speech-marks/
  • 61. Amazon Polly - デモ • アバターの⼝にあわせてPollyが読み上げ • スライドでは表現するのが難しいため是⾮ https://www.youtube.com/watch?v=RpPf38L0HHU の1時間16分くらい から実際にご覧ください • ささやきのパートもあります
  • 62. Amazon Lex • 様々なサービスと連携可能なパワフルなプラットフォーム • Genenaly Availableとなり、あなたのアプリケーションと連携させることが できるように • ここでHotなStartupを紹介! • B to Bの業界でExetemely Successfulな”Slack"
  • 63. Julia Grace – Head of Infrastructure, Slack • Slack: Messaging platform for Teams • Slackは ”the fastest growing enterprise SaaS company” • 500万のDaily Active Users、約$150 million Annual Recurring Revenue • JuliaさんはSlackで働く前からSlackのBig Funだった • StartupのCTOとして常に良い働き⽅ができるものを探していて、Slackの public betaが出てすぐに使いはじめたら、コラボレーションが⼀変した • Slack Platformの上でアプリケーションを作り、Amazon SNSとSlackを 連携させた • ⼀度Slackを使い始めたら、元には戻れない
  • 64. Julia Grace – Head of Infrastructure, Slack • Slackは何百万⼈の⼈のプライマリなコミュニケーションツール • All Day Longな使い⽅をされている • TwitterやFacebookは会議の間の短い時間にチェックをするようなものだが、 Slackユーザーは⼀⽇のうち⻑時間をSlackをActiveにした状態で過ごす • Slackのアーリーアダプターはエンジニア • SlackをAmazon SNSと同じようにGithub、Jenkins、Zendesk、 PagerDuty等と連携 • Slack上で発⽣する⼤量のデータを管理するのは⾮常に⾮常に⼤変!
  • 65. Julia Grace – Head of Infrastructure, Slack • Slackのインフラストラクチャ • メッセージの約半分は⽶国の外。世界中で様々な⾔語が使われている • AWSが存在する全世界がSlackのフィールド • Slackの創業者はFlickrというYahoo!に買収された写真共有サイトを運営して いて、当時はたくさんのサーバーを買って管理しなければならなかった • その経験を元にSlackではクラウドを活⽤することにした
  • 66. Julia Grace – Head of Infrastructure, Slack • Slackのインフラストラクチャ • S3やCloudFrontといったファウンデーションなサービスを利⽤ • VPCはヘビーに使っていて、EC2はi2やi3といったインスタンスタイプ • EMR上でHive, Spark, Prestoを⼤規模に稼働させている • Athenaは既にcomplexなクエリに活⽤している • AthenaのAPIサポート⇒Slackの分析基盤へのintegrationにはpumped up • (スライドにはEnterprise Supportも)
  • 67. Julia Grace – Head of Infrastructure, Slack • Slack Developers • Slack⽤のツール開発プラットフォームのエコシステムはローンチして約1年 で、10万⼈の開発者、900以上のアプリケーション、90%のpaid teamsがア プリを利⽤という規模になっている • ここでAmazon LexとSlackのインテグレーションのアナウンス
  • 68. Julia Grace – Head of Infrastructure, Slack • Amazon Lex + Slack: This is the future of work • Amazon LexのAPIおよびSDKを使うことで、⾼度なAIおよび機械学習の capabilityを⼿に⼊れることができる • Alexaと同じDeep Learningのテクノロジー • LexがSlack上のbotをモニタリング • Slack上でbotと会話させるのは⾮常にシンプル • アプリケーション開発者がどのようなアプリをビルドするのか⾮常に楽しみ
  • 69. Amazon AI • プロダクション環境でAmazonのAIサービスを活⽤しているユーザー • 例えば、外国語学習サービスのduoLingoでは、Amazon Pollyを 実際に使っていて、duoLingoのCTOからは⾔語を学ぶ上でPollyは 充分に活⽤できるもの、というフィードバックを得ている
  • 70. IMMORTALITY • Long Termなビジョン • ⻑期的に成功できるビジネスモデルを考える • AWSクラウドのSUPERPOWERを⽤いてビジネスのIMMORTALITY(永続性) を実現
  • 71. どのIndustryでもStartupが台頭 • ビジネスをはじめたらMove Fastしなければならない • 例えばairbnb。8千万⼈以上のゲスト。世界中に約200万の家 • 全てのホテルチェーンが危機感を持っている • 急成⻑のStartupに共通して⾔えることは⾮常に早く動いているということ • EC2を使うだけでなく、早さを⼿に⼊れるために、コンテナ技術やサー バーレスアーキテクチャの採⽤を推奨
  • 72. Enterpriseの領域でサバイブするために • デジタルネイティブな会社に⽣まれ変わる必要性 • 例えばGE。オリジナルなS&P500の中で⽣き残っている唯⼀の会社 • 存続できる理由はビジネスの状況にあわせて何度も変化をしてきたから • 今では、製造業であったGEがソフトウェアを開発して顧客にサービスを 提供している • GEは30以上のデータセンターをAWSにマイグレーションしている
  • 73. Wernerによるキーノートスピーチのまとめ • Go build, Have fun! • 改めてDAXの良さの訴求 (会場からは拍⼿) • AWS Summit San Francisco 2017での発表は↓のブログにまとまっていて、 それぞれ⽇本語の翻訳も⾏われています • AWS San Francisco Summit – Summary of Launches and Announcements - https://aws.amazon.com/jp/blogs/aws/aws-san-francisco-summit-summary-of- launches-and-announcements/
  • 74. AWS Summit & AWS Dev Day Tokyo 2017 • Day3(6/1)- Werner Vogels • 基調講演 • 10:00-11:30 ⾶天 グランドプリンスホテル新⾼輪 • 公開技術レビューStartup CTO Night with Amazon CTO • 17:20-18:00 プリンスホール 品川プリンスホテル アネックスタワー