AWS Blackbelt 2015シリーズ AWS Summit Tokyo 2015 ふりかえり＆最新アップデート
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AWS Blackbelt 2015セミナーシリーズ AWS Summit Tokyo 2015 ふりかえり＆最新アップデート の資料です http://aws.amazon.com/jp/about-aws/events/#webinar
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AWS Blackbelt 2015シリーズ AWS Summit Tokyo 2015 ふりかえり＆最新アップデート
- 1. 1 AWS Summit Tokyo 2015 ふりかえり＆最新アップデート 2015/06/10 AWS Black Belt Tech Webinar 2015 アマゾンデータサービスジャパン株式会社 ソリューションアーキテクト 小林正人
- 2. 2 本資料では2015年6月10日時点のサービス内容および価格についてご説明しています。 最新の情報はAWS公式ウェブサイト(http://aws.amazon.com)にてご確認ください。 資料作成には十分注意しておりますが、資料内の価格とAWS公式ウェブサイト記載の価 格に相違があった場合、AWS公式ウェブサイトの価格を優先とさせていただきます。 内容についての注意点 AWS does not offer binding price quotes. AWS pricing is publicly available and is subject to change in accordance with the AWS Customer Agreement available at http://aws.amazon.com/agreement/. Any pricing information included in this document is provided only as an estimate of usage charges for AWS services based on certain information that you have provided. Monthly charges will be based on your actual use of AWS services, and may vary from the estimates provided. 価格は税抜表記となっています。日本居住者のお客様が東京リージョンを使用する場合、 別途消費税をご請求させていただきます。 将来の日付に関しては現時点での予定となっており、変更となる場合もありますのでご注 意ください。
- 3. 3 アジェンダ • AWS Summit Tokyo 2015 • 今年発表された新サービスのご紹介 • 注目のセッション集
- 4. 4 アジェンダ • AWS Summit Tokyo 2015 • 今年発表された新サービスのご紹介 • 注目のセッション集
- 5. 5 開催概要 • 2015年6月2日-3日 • グランドプリンスホテル新高輪 • 登録：13900＋ 参加：10000＋ • 前年までの国際館パミールに加え、飛天にて Developer Conference(通称デブコン)を開催 ※AWS Summit Tokyo 2015ウェブページ：http://www.awssummit.tokyo/
- 6. 6 ■ ■ ■
- 7. 7 ■ ■ ■
- 8. 8 様々なコンテンツ • キーノート • 90以上のセッション • パートナー展示ブース • AWS 対応ソフトウェア/ SaaSカタログESPの配布 • AWS認定試験 • セルフペースドラボ • Developer Conference – IoTハッカソン – Developer Night
- 10. 10 キーノート(Day1)
- 11. 11 キーノート(Day2)
- 12. 12 AWS対応ソフトウェア/SaaSカタログ ESP(Ecosystem Solution Pattern)の配布 • APNパートナー様の製品やソリューショ ンをまとめた320ページにおよぶカタロ グを配布 • カテゴリ毎や製品名・企業名による索引 を利用することで、必要なソリューショ ンを容易に見つけることができる
- 13. 13 セルフペースラボ＆認定資格取得者ラウンジ • 通常は原則有償でご提供しているセルフ ペースラボ（※）を会場限定で無料で体 験 • AWS認定資格取得者専用ラウンジを設 け、飲み物やスナックをご提供 ※セルフペースラボ http://aws.amazon.com/jp/training/self-paced-labs/
- 14. 14 アジェンダ • AWS Summit Tokyo 2015 • 今年発表された新サービスのご紹介 • 注目のセッション集
- 15. 15 Amazon Elastic File System (EFS)
- 16. 16 NFSでファイルアクセスできるストレージ 「NAS」のようなサービス • NFSを使ってネットワーク経由 でアクセス – NFSv4を利用 – Linuxからマウントして利用できる • EFSへのアクセスはファイル単位 – EBSはブロック単位 ファイルシステム EFS
- 17. 17 アベイラビリティ ゾーン - A アベイラビリティ ゾーン - B アベイラビリティ ゾーン - C EFSにはマウントターゲットを通じてアクセス • VPC内のマウントターゲット がNFSの接続先 • 各EC2インスタンスから、 同じAZにある マウントターゲットに接続 EC2 EC2 EC2 EC2 マウント ターゲット EFS
- 18. 18 幅広いユースケースで利用できる 例えば • コンテンツのレポジトリ – AutoScaling するサーバ群で、 ユーザがアップロードした データを全サーバで共有 • ビックデータ/HPC – 大量のサーバに分散して分析 する際に分析データの共有
- 20. 20 シンプル • フルマネージド型 – サーバ、ディスクなどの管理は不要 – 数秒で作成できる • NFSなので既存のツールやアプリと シームレスに連携 – 標準のOS APIから利用できる – 標準的なファイルシステムの仕組み • 保存された合計容量だけの課金 ⇒ 簡単に料金予測しやすい
- 21. 21 柔軟・スケーラブル • 容量は自動的に拡張・縮小 – ファイルの追加、削除に連動しペタバイトまで – 保存している容量だけが課金 • 性能は容量に応じてスケール – スループットは容量に応じて性能アップ – 小容量時に有利なクレジット制でバーストも – SSDベースでファイル操作の応答は1桁ミリ秒程度 • 数千のNFS同時接続をサポート
- 22. 22 高耐久性・高可用性 • 複数AZに複製されて保存される • 複数のAZから同時に読み書き可 – 複数のAZにある複数のEC2インスタンスから 読み書きできる – 書き込み完了直後には他でも反映される
- 24. 24 機械学習の例 - Amazon Machine Learningで実現可能な例- • このメールはスパムメールか？ – 過去のメールアーカイブをもとにYes/Noを予測する • この商品は本、日用品、食品のいずれなのか？ – 多くの商品データをもとにその商品のカテゴリを予測する • 明日の売上はどのくらいになるか？ – 過去の売上データなどをもとに明日の売上を予測する
- 25. 25 機械学習の例 • このメールはスパムメールか？ – 過去のメールアーカイブをもとにYes/Noを予測する 送信者domain サーバーIP 送信時刻 言語 Spam? A 123.123.123.123 ... JP Y B 111.111.111.111 ... EN N B 111.111.111.111 ... EN N D 123.456.789.012 ... FR Y 送信者domain サーバーIP 送信時刻 言語 Spam? B 123.123.123.123 ... JP A 123.456.789.012 ... FR 教師データ 予測対象データ 別の方法でSpam判定済 みの教師データ（過去 のデータ）をもとに 予測対象データ（新し いデータ）のSpam判定 をする
- 26. 26 機械学習の例 • この商品は本、日用品、食品のいずれなのか？ – 多くの商品データをもとにその商品のカテゴリを予測する 商品名 価格 大きさ メーカー カテゴリ A 123 ... AA Book B 456 ... BB Book C 100 ... CC Food D 500 ... DD Grosery 商品名 価格 大きさ メーカー カテゴリ E 500 ... EE F 600 ... FF 教師データ 予測対象データ 大量の商品のデータを もとに 未知の商品のカテゴリ を予測する
- 28. 28 その他の例 … 詐欺の検知 不正取引の検知、 不正クリック検知、スパムeメールのフィル タリング、 疑わしいレビューのマーキング … パーソナライゼーション コンテンツのレコメンデーション、予測的なコンテンツロード、 ユーザエクスペリエンスの改善 … ターゲットマーケティング オファーとお客様のマッチング、 マーケティングキャンペーン の選択、クロスセリングやアップセリング … コンテンツ分類 ドキュメントのカテゴリー分類、履歴書と採用マネージャの マッチング … 変動予測 サービスを使うのを止めそうなお客様の検知、 無料ユーザ からアップグレードのオファー … カスタマーサポート お客様からのメールの適切な転送先推測、ソーシャルメディ アリスニング …
- 29. 29 スマートアプリケーション(機械学習を有効活用したア プリケーション)が続々と登場しないのはなぜか? 1. 機械学習の専門家が少ない 2. 機械学習の仕組みを作り、スケールさせること は技術的に困難 3. モデルとアプリケーションのギャップを縮める には、長い時間と高い費用が必要になる
- 30. 30 Machine Learning as a Service Amazonが提供するアルゴリズム – 利用者は自分でアルゴリズムの実装や詳細な チューニングを行う必要がない パッケージサービスとしての提供 – 必要なワークフローが予め提供されている スケーラビリティ – 利用者はシステムの拡張やその運用について も考える必要がない
- 31. 31 予測手法 バッチ予測 S3等にアップロードされた予 測対象データに対してまとめ て予測を実施 リアルタイム予測 データ１件ずつAPIを使って 予測を実施する Model ml = Aws::MachineLearning::Client.new record = { attr_A: ‘foo’, attr_B: ‘bar’,... } result = ml.predict( ml_model_id: MODELID, record: record, predict_endpoint: ENDPOIND ) 予測対象 データ S3バケット 結果データ S3バケット 予測対象 データ 予測対象 データ
- 32. 32 使った分だけ、安価な支払い データ分析、モデルトレーニング、評価: $0.42/インスタンス時 バッチ予測: $0.10/1000 リアルタイム予測: $0.10/1000 + １時間毎のキャパシティリザベーションチャージ(モデル サイズ10MBあたり$0.001)
- 35. 35 Amazon WorkDocs • 特徴 (http://aws.amazon.com/jp/workdocs/) – Windows/Mac/モバイルの各種デバイス対応 – 文書をセキュアかつ安価に保管できる – 強力な共有機能に加えユーザ間でコラボレー ション支援機能も備える • 価格体系 (http://aws.amazon.com/jp/workdocs/pricing/) – ユーザー数 – 追加ストレージ料金（200GB超の場合） 完全マネージド型の文書保管・共有サービス
- 36. 36 ユースケース① ファイル共有ストレージとして • ファイルやフォルダ単位で他ユーザに対してファイルの読み取り/ 書き込み権限を付与することでファイル共有が可能 • 社外ユーザにも読み取りを許可することもできる（ポリシーで社外 共有を不許可にすることも可能） ユーザA:200GB ユーザB:200GB ユーザC:200GB 参照のみ 参照,更新 社外ユーザ 参照のみ共有される側は ストレージ容量 を消費しない
- 37. 37 ユースケース② 個人用バックアップ領域として • WorkDocs Syncクライアントを利用すると、ローカルPCのフォル ダを自動的にWorkDocsに同期できる • 個人のドキュメント格納フォルダを同期対象として指定すると、自 動的にクラウドへのデータバックアップが実現される ユーザAのPC ユーザA:200GB ローカルPCの更新をアップロード WorkDocsの更新分をダウンロード
- 39. 39 ユーザ認証 • ユーザ認証にはAWS Directory Serviceを利用する。AD Connector によるAD連携とともに、Simple ADによる運用も可能 • AD ConnectorではRADIUSサーバ連携による多要素認証(MFA)をサ ポート ・AD Connector ・Simple AD
- 40. 40 日本語ユーザインタフェース
- 42. 42 Amazon Cognito • 特徴 (http://aws.amazon.com/jp/cognito/) – 複数のIDプロバイダや独自認証基盤との連携したユ ニークなアイデンティティの作成・管理 – クロスプラットフォーム、クロスデバイスでのデータ 同期 – セキュリティのベストプラクティス実装を実現 • 価格体系 (http://aws.amazon.com/jp/cognito/pricing/) – 無料利用枠 • 月あたり100万回の同期オペレーション • 月あたり10GBのデータストア • 最初の12ヶ月のみ – それ以降 • 10000回の同期オペレーションあたり$0.15 • 同期用データストアの容量：$0.15/GB アイデンティティの管理とクロスプラットフォームなデータ同期 Amazon Cognito (AWS IAM / STS) ■Cognito Identity : AWSサービスへのゲートウェイ ■Cognito Sync :クロスデバイスなデータ同期
- 43. 43 AWS Lambda • 特徴 (http://aws.amazon.com/jp/lambda/) – OS、キャパシティ等インフラの管理不要 – S3、Kinesis、SNS等でのイベント発生を元に ユーザが用意したコード（Node.js）を実行 – ユーザアプリからの同期/非同期呼び出し • 価格体系 (http://aws.amazon.com/jp/lambda/pricing/) – コード実行時間（100ms単位） – Lambdaファンクションへのリクエスト回数 – 1月あたり100万リクエスト、400,000GB/秒 が無料で利用可能 イベントをトリガーにコードを実行するコンピュートサービス AWS LambdaAmazon S3 Bucket イベント 元画像 サムネイル画像 1 2 3 AWS LambdaAmazon DynamoDB Table and Stream プッシュ通知 別テーブルを更 新 ■イメージのリサイズやサムネイルの作成 ■値チェックや別テーブルへのコピー
- 44. 44 その他 重要なアップデート
- 45. 45 Amazon S3のVPCエンドポイントが利用可能に Availability Zone A Route Table Destination Target 10.1.0.0/16 local pl-xxxxxxxx vpce-xxxxxxxx Private Subnet: 10.1.10.0/24 vpc endpoint pl-xxxxxxxx S3 Prefix vpce-xxxxxxxx Availability Zone A Route Table Destination Target 10.1.0.0/16 local 0.0.0.0/0 NAT Private Subnet: 10.1.10.0/24 pl-xxxxxxxx S3 Prefix Before Now メリット - NATの運用管理不要 - 高い信頼性 - 簡単な設定 - 追加費用なし 懸念点 - NATの可用性 - NATの性能 - NATの運用 - NATの費用 Public Subnet:
- 46. 46 • SSDベースの2種類のボリュームタイプについて、容量・IOPS・スループットの拡張が行 われました。 • Provisioned IOPS(SSD)ボリューム • 最大16TBまでの容量を指定可能 • 最大20,000IOPSまでの範囲で必要なIOPS値を指定可能（容量の30倍のIOPSまで指定可能） • ボリュームあたりのスループットは最大320MB/s（1280IOPS以上、IOPS値に依存） • General Purpose(SSD)ボリューム • 最大16TBまでの容量を指定可能 • 1GBあたり3IOPSで、最大10,000IOPSのベースパフォーマンスを備える。 • ボリュームあたりのスループットは最大160MB/s（214GB以上、容量に依存） • Magneticボリュームについては従来通り（最大1TBまで） 大容量で高速なEBSボリュームが利用可能に
- 47. 47 Amazon WorkSpaces Application Manager WorkSpaces Amazon WAM カタログ アプリの デプロイ for Desktop Apps ライセンスを所有しているアプリ ケーション 特定業務向けアプ リケーション さまざまな種類のアプリケーションを提供
- 48. 48 Amazon WorkMail [Preview] • 特徴 (http://aws.amazon.com/jp/workmail/) – あらゆるデバイス(iOS、Android、Amazon Fire、および Windows Phone デバイス)から、 E メール、連絡先、カレンダーにシームレスに アクセス – 既存の Microsoft Active Directory と安全に統 合 – データを暗号化するためのキーとデータを保存 する場所の両方を管理することが可能 • 価格体系 (http://aws.amazon.com/jp/workmail/pricing/) – １ユーザーあたり１か月につき4ドル – 1ユーザーあたり50GBのストレージを含む マネージドのメールおよびカレンダーサービス クライアント あらゆるデバイス で接続 Amazon WorkMail Eメール、連絡先、 カレンダーを提供 Active Directory との統合
- 49. 49 アジェンダ • AWS Summit Tokyo 2015 • 今年発表された新サービスのご紹介 • 注目のセッション集
- 50. 50 EA-03：FRでの大規模グローバルクラウドデザインとクラウ ドネイティブなエンタープライズインフラストラクチャ • おすすめポイント • キーノートでもご登壇いただいたファース トリテイリング様のセッション。 グローバル展開をすすめるための具体的な アーキテクチャや、設計方針が大変参考に なります。 • スピーカー • 福田慧人様（株式会社ファーストリテイリ ング Lead Technical Architect） • 荒賢一郎様（株式会社ファーストリテイリ ング Infrastructure and Communications Service Lead) https://speakerdeck.com/fastretailing/aws- summit-2015-tokyo-breakout-global-large- scale-cloud-design-and-cloud-native- enterprise-infrastructure-at-fast-retailing
- 51. 51 EG-09：NTTドコモの AWS 開発ガイドラインとセキュリ ティデザインパターン事例 ～「ドコモクラウドパッケージ」が 誕生するまで～ • おすすめポイント • ドコモ様のAWS活用ノウハウを提供する 「ドコモクラウドパッケージ」の誕生の きっかけから、セキュリティに関する考え 方まで幅広くカバーいただいており、非常 に興味深いセッションです。 • スピーカー • 栄藤稔様（株式会社NTTドコモ イノベー ション統括部長 執行役員） http://www.slideshare.net/minoruetoh/doco mo-cloud-package
- 52. 52 TE-09：Amazon CloudFront から Edge Services へ ～ CDN を再定義する AWS の新たな取り組み～ • おすすめポイント • CloudFront, Route53, Elastic Transcoderといったエッジサービス全般の セッション。パフォーマンスに関するデー タや、可用性・セキュリティへの対応方針 がみどころ！ • スピーカー • Prasad Kalyanaraman（VP, AWS Edge Services, CloudFront, Amazon Web Services, Inc.）
- 53. 53 TA-11：AWSクラウドを利用したIoT/M2Mソリューション • おすすめポイント • 近年注目を浴びているIoT/M2Mについて、 データの収集・処理・分析・保存の各 フェーズごとにアーキテクチャをご紹介し ています。パートナー様の事例もキーポイ ントです。 • スピーカー • 榎並利晃（アマゾンデータサービスジャパ ン株式会社 パートナーソリューションアー キテクト）
- 54. 54 TC-09：地図情報を利用して解析する位置情報の「文脈」 • おすすめポイント • 位置情報分析処理におけるアーキテクチャ の変遷を4世代にわたりご紹介頂きました。 EMRによる安価で高速な処理だけでなく、 SQSやDynamoDBといったマネージドサー ビスも上手に取り込んで頂いています。 • スピーカー • 高山敏典様（株式会社ゼンリンデータコム モバイル開発本部 モバイル第二開発部 シ ニアエンジニア） • 鈴木順一郎様（株式会社ゼンリンデータコ ム モバイル第二開発部 エキスパートエン ジニア）
- 55. 55 Dev-04 Service：日本最大の即レスサービス「アンサー」 を支えるAmazon DynamoDB • おすすめポイント • DynamoDBの運用から得られた経験を惜し みなく共有いただけたセッションです。大 規模なユースケースにおいて、スケーラビ リティを確保するために注意すべきポイン トは必見。DynamoDBが気になっている全 てのデベロッパーにお勧めです。 • スピーカー • 秋田真宏様（株式会社nanapi サービス開 発部 アンサーユニット リードエンジニ ア） http://www.slideshare.net/akiyan/amazon- dynamodb-48929424
- 56. 56 Dev-05 Developer Productivity： なぜクックパッドは開発しやすいのか • おすすめポイント • 「ユーザーと同じ体験の中で開発する」こ とを実現するために、本番データを利用し て開発する手法をご紹介いただき、とても 人気の高いセッションでした。デプロイ手 法についても詳しく説明されていますので、 プロセス関係で悩みを抱えている方には特 にオススメです。 • スピーカー • 成田一生様（クックパッド株式会社 インフ ラストラクチャー部 部長） https://speakerdeck.com/mirakui/developer -productivity-in-cookpad
- 57. 57 資料・動画の公開について • AWS Summit Tokyo 2015のレポートサイトに て資料や動画を公開しております。 – http://aws.amazon.com/jp/summit2015- report/details/ • 随時更新しておりますので、まだ掲載されてい ないものについては少々お待ちください。
- 59. 59 Webinar資料の配置場所 • AWS クラウドサービス活用資料集 – http://aws.amazon.com/jp/aws-jp-introduction/