Decode19 cd42 fixer_public_0601

de:code 2019 CD42
Vue.js と Firebase, AKS でのクラウドネイティブな
スマホアプリの作り⽅＋
ML Ops による AI モデルの作り⽅
株式会社 FIXER
Cloud Evangelist
横⼭依⼦市岡由偉鈴⽊章太郎千賀⼤司
株式会社 FIXER
Cloud Solutions
Engineer
株式会社 FIXER
Technical Fellow,
Evangelist /
内閣官房
政府 CIO 補佐官
株式会社 FIXER
Microsoft MVP /
Fellow, Head of
R＆D Division

Opening Talk
株式会社 FIXER
Cloud Evangelist
横⼭依⼦

横⼭依⼦
（ヨコヤマヨリコ）
株式会社FIXER
Cloud Evangelist
@yokoyamasandesu
Follow me!

Technology to FIX your challenges.
あなたのチャレンジをテクノロジーで成就する
私たちはテクノロジーの⼒を信じています。
情報化社会のビジネスシーンにおいて、
新たなチャレンジの基盤となるテクノロジー。
スローガンに込めた「FIX（＝成就）」とは、
お客さまのチャレンジを実現し、事業の価値を⾼めること。
そして「your challenges」は、お客さまとFIXER の社員、
あらゆるステークホルダーのチャレンジを⽰します。
その全てをテクノロジーでFIX することが
私たちの歓びであり、みなさまへの約束です。
© COPYRIGHT 2019 FIXER Inc.

■会社名株式会社FIXER
■所在地東京本社
名古屋事業所
FIXERクラウドセンター(三重)
⾦沢事業所
FIXER Technologies, Inc. (⽶国)
■設⽴ 2009年11⽉6⽇
■代表取締役社⻑松岡清⼀
■関連会社ドラゴン東京

IoT Platform
⾃然⾔語処理のLegal Tech応⽤、
対話型エージェントの開発
AI / Machine Learning
クラウドの利点をフル活⽤できる
5G時代のデータ収集・転送・分析
プラットフォームの開発
MaaS (Mobility as a Service)
サービス開発クラウドバンキングの開発から、
デジタル時代の銀⾏のビジネスと
システムアーキテクチャデザイン
Fintech
当社が提供するサービスの全体像
先端技術開発
マネージド
サービス
マルチモーダルサービス対応の
アプリ開発、⾃動運転時代の
データプラットフォーム開発
Lift & Shift
クラウド移⾏の
難易度・効果を
クイックに診断、
プランをご提案
cloud.config
設計・監視・運⽤
・保守を24/7⽀援
するフルネージド
サービス
cloud.config Portal
プロビジョニング
からスケーリング
までを⾃動化する
管理ポータル

◆2018年
・Microsoft Japan Partner of the Year
Financial Services Award 受賞
◆2017年
・Microsoft Worldwide Partner Award 受賞
◆2016年
・⽇本から唯⼀、Microsoft Worldwide Partner Conferenceにブース出展
・Microsoft「AppSource」にて、⽇本市場初のサービス提供開始
◆2015年
・⽶国Microsoftが選出する⽇本第1号の
「Microsoft Azure Cloud Solution Provider」に認定
・Microsoft MVP Awardを社員2名が受賞
（Data Platform[Azure Machine Learning]カテゴリー）
◆2013年、2014年
・「Microsoft Japan Partner of the Year」受賞

FIXER Café アプリ実装と
アーキテクチャ
株式会社 FIXER
Cloud Solutions Engineer
市岡由偉

いちおかゆい
市岡由偉
株式会社FIXER
Cloud Solutions Engineer
@redshoga

Architecture
Firebase
Functions
Firebase
Hosting
Firebase
Realtime Database
Stripe
Browser (or PWA App)
Firebase
Authentication
OneSignal
Hosting
Push Notification
PaymentAPI
Auth
Check
Save
Design
Figma

Features
• Progressive Web Framework
• Approachable (親やすい)
• Composing with Components (コンポーネントによる構成)
Vue.js

HTML
JavaScript
CSS

Nuxt.js
Features
• Vue.js Framework
• High Performance
• Modular

Features
• mBaaS
• Hosting, DB, Storage, Functions, Auth…
• Simple
• Low-Cost

Features
• Cost
• Secure
• Dev Friendly

Firebase HostingAzure PipelinesGitHub
Developer
Manager
Deploy
Build check
Clone
Pull request
Merge
Debug

FIXER Café アプリ拡張と
アーキテクチャ
株式会社 FIXER Technical Fellow, Evangelist
内閣官房政府 CIO 補佐官
鈴⽊章太郎

鈴⽊章太郎
株式会社 FIXER
Technical Fellow, Evangelist
内閣官房政府 CIO 補佐官
（法務省担当）
元 Microsoft
Technical Evangelist
Follow me!
@shosuz

アプリケーションのクラウド移⾏
コンテナオンプレミスサーバーレスIaaS

リアーキテクト : アプリのアーキテクチャ変更
マイクロサービスモノリシック

マイクロサービスアーキテクチャスタイル
https://docs.microsoft.com/ja-jp/azure/architecture/guide/architecture-styles/microservices

FIXER Café
アプリの
Architecture
Firebase
Functions
Firebase
Hosting
Firebase
Realtime Database
Stripe
Browser (or PWA App)
Firebase
Authentication
OneSignal
Hosting
Push Notification
PaymentAPI
Auth
Check
Save
Design
Figma

FIXER Café アプリのマイクロサービス化
商品管理
⽀払い
・・・
おすすめ機能

ML Ops による AI モデルの作り⽅
〜 ML Ops を実現するサービスとアーキテクチャ〜
Machine Learning with CI/CD & Automation
株式会社 FIXER
Microsoft MVP / Fellow, Head of R&D Division
千賀⼤司

@hiroshi1000
Microsoft MVP for AI
千賀⼤司
Fellow, Head of R&D Division
せんがひろし
⼭本和貴
Data Scientist, AI/ML Engineer
R&D Division
やまもとかずき

https://tech-blog.cloud-config.jp/2019-05-30-decode2019-mlops/

• 賢いモデル＝予測精度の⾼いモデル
ML/AIのライフサイクル実現という⾰命的進化！
• 予測精度が下がっても
⇒真のAIにまた⼀歩近づく

• Azure Machine Learning Service
Automated Machine Learning
Ø 分類器のアルゴリズムを⾃動的に選択
Ø ハイパーパラメーターのチューニングまで⾃動で実施

複雑すぎる機械学習（モデル選択やチューニング）
「Cloud and Server Product Japan Blog」より
https://blogs.technet.microsoft.com/mssvrpmj/2018/12/14/new-automated-machine-learning-capabilities-in-azure-machine-learning-service/

DNNを含め、多様な
アルゴリズムを利⽤可能

モデル開発マイグレーション
⇒ML/AIのライフサイクル管理へ
⇒AI/MLが⾃動的に学習して勝⼿に
精度を向上させる、⾃分で賢くなる

利⽤履歴・精度データ
ModelDataCollector

Automation Environment Repos

CI/CD Services Cloud Environment Artifacts

https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/devops/

• Python 2, Python 3, R, and F#
• Azure ML SDKセットアップ済み
• 4GBメモリ、1GBデータまでのインスタンス
は無料利⽤可
• 独⾃のインスタンスも利⽤可(有料)

• Azure Notebooks から
ワークスペースを利⽤
• 学習済みモデルの管理
• 学習済みモデルを格納した
コンテナを管理

MLOps / パイプラインの⼊り⼝
Azure Notebooksへのソースの展開

Automated Machine Learning
による学習の⾃動化

通常のトレーニング

Automated MLのトレーニング

MLOps
〜 MLライフサイクル管理の⾃動化〜

Azure DevOps / Pipelines ライフサイクル構築
Azure Pipelines でのパイプライン作成
⼆つのパイプライン ~BuildsパイプラインとReleasesパイプライン~

@hiroshi1000
トレーニング済みモデルの格納
モデルのコンテナイメージ化

@hiroshi1000
コンテナイメージのデプロイ

コンテナの動作確認

https://github.com/hiroshi1000/decode2019-Azure-MLOps
https://notebooks.azure.com/hiroshi1000/projects/decode2019-MLOps

【初⼼者の⽅も歓迎】
https://fixer-lab.connpass.com/event/133303/

Ending Talk
株式会社 FIXER
Cloud Evangelist
横⼭依⼦

株式会社FIXER ブース紹介
cloud.config evangelist ⼤募集！
DevOps⼈材教育“cloud.config Boot Camp”
FIXERブースにて体験版 Boot Camp を実施中！
あなたもエバンジェリストとして活躍しませんか？
短期集中で即戦⼒となるクラウド時代のDevOps⼈材教育
プログラムで、企業の内製化をサポート！
EXPOエリア内のブースにて体験版 Boot Camp を公開！
（Azureインフラ基礎編／.Net Core開発編 etc）
外部講師としてトレーニングを推進するエバンジェリスト⼤募集！
詳しくはブースにてご紹介します。 © COPYRIGHT 2019 FIXER Inc.

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