Branding Engineer様主催のAWSイベントの登壇資料です。"Undifferentiated Heavy Lifting"の排除、Amazon DSSTNEのご紹介、AWS Solutions Architect の活用方法、AdTech on AWS、Startup on AWSなどについてお話させていただきました。
Branding Engineer様主催のAWSイベントの登壇資料です。"Undifferentiated Heavy Lifting"の排除、Amazon DSSTNEのご紹介、AWS Solutions Architect の活用方法、AdTech on AWS、Startup on AWSなどについてお話させていただきました。
Japanese AdTech Industry, Community, and Use-cases on AWS -
Dynalyst, fluct, IM-DMP, UNICORN.
At "AdTech on AWS" event in Seoul on August 30th in 2017 https://aws.amazon.com/ko/events/seminars/ad-tech-on-aws-011/
#AWSAdTechJP
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matchingharmonylab
公開URL:https://arxiv.org/pdf/2404.19174
出典:Guilherme Potje, Felipe Cadar, Andre Araujo, Renato Martins, Erickson R. ascimento: XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching, Proceedings of the 2024 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2023)
概要:リソース効率に優れた特徴点マッチングのための軽量なアーキテクチャ「XFeat(Accelerated Features)」を提案します。手法は、局所的な特徴点の検出、抽出、マッチングのための畳み込みニューラルネットワークの基本的な設計を再検討します。特に、リソースが限られたデバイス向けに迅速かつ堅牢なアルゴリズムが必要とされるため、解像度を可能な限り高く保ちながら、ネットワークのチャネル数を制限します。さらに、スパース下でのマッチングを選択できる設計となっており、ナビゲーションやARなどのアプリケーションに適しています。XFeatは、高速かつ同等以上の精度を実現し、一般的なラップトップのCPU上でリアルタイムで動作します。
セル生産方式におけるロボットの活用には様々な問題があるが,その一つとして 3 体以上の物体の組み立てが挙げられる.一般に,複数物体を同時に組み立てる際は,対象の部品をそれぞれロボットアームまたは治具でそれぞれ独立に保持することで組み立てを遂行すると考えられる.ただし,この方法ではロボットアームや治具を部品数と同じ数だけ必要とし,部品数が多いほどコスト面や設置スペースの関係で無駄が多くなる.この課題に対して音𣷓らは組み立て対象物に働く接触力等の解析により,治具等で固定されていない対象物が組み立て作業中に運動しにくい状態となる条件を求めた.すなわち,環境中の非把持対象物のロバスト性を考慮して,組み立て作業条件を検討している.本研究ではこの方策に基づいて,複数物体の組み立て作業を単腕マニピュレータで実行することを目的とする.このとき,対象物のロバスト性を考慮することで,仮組状態の複数物体を同時に扱う手法を提案する.作業対象としてパイプジョイントの組み立てを挙げ,簡易な道具を用いることで単腕マニピュレータで複数物体を同時に把持できることを示す.さらに,作業成功率の向上のために RGB-D カメラを用いた物体の位置検出に基づくロボット制御及び動作計画を実装する.
This paper discusses assembly operations using a single manipulator and a parallel gripper to simultaneously
grasp multiple objects and hold the group of temporarily assembled objects. Multiple robots and jigs generally operate
assembly tasks by constraining the target objects mechanically or geometrically to prevent them from moving. It is
necessary to analyze the physical interaction between the objects for such constraints to achieve the tasks with a single
gripper. In this paper, we focus on assembling pipe joints as an example and discuss constraining the motion of the
objects. Our demonstration shows that a simple tool can facilitate holding multiple objects with a single gripper.
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
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
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
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
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