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AWS re:Invent 2017で見た
AWSの強さとは
2017/12/26
NTT コミュニケーションズ 技術開発部
横山智大, 藤田康寛
“
Attention
本スライドの記述はAmazon Web Serviceの公式見解ではありません
Hello!
名前 藤田康寛
所属 技術開発部 クラウドコアTU
仕事 競合クラウド分析、POC構築
経歴 2016~ 技術開発部クラウドコアTU
Hello!横山 智大
- Software Engineer
- NTT Communications 技術開発部 クラウドコアTU
Job:
- 競合クラウド分析(主にGCP)
- マルチクラウドPOC
経歴:
- 2015 入社
- Op...
Agenda
1. AWS re:Invent 2017報告
2. New Releaseから見るAWSのTrend
3. AWS re:Inventで見たAWSの強さとは
1.
AWS re:Invent
2017参加報告
AWS re:Invent 2017 Report
AWS re:Inventとは
● AWSが主催する世界最大のLearning Conference
○ 1000+ のセッション、自習用hands-on lab、bootcamp、hackson等、様々なス
タイルのコンテンツ
○ 各セッショ...
60,000+ライブ視聴者数
1200+日本からの参加者数
43,000+参加者数
1300+テクニカルセッションの数
参加者数の推移
5年前の6000人と比べて
約7倍の
参加者
会場の雰囲気
● AWSの資格を持っているDeveloper向け優遇ラウンジを用意、
Developerたちが交流を深められる場を提供
● AWS Village
○ NW、ML等、多岐に渡る分野ごとにAWS Expertがいて
自由に質問・議...
全世界でのAWSのシェア
● 今なお圧倒的シェアを持つ
提供しているリージョン
リージョンおよび
アベイラビリティーゾーンの数
・米国東部
バージニア北部 (6)、オハイオ (3)
・米国西部
北カリフォルニア (3)、オレゴン (3)
・アジアパシフィック
ムンバイ (2)、ソウル (2)、
シン...
新サービスの紹介
1. Container
2. IoT
3. Media & Voice
4. Database
5. ML/AI
6. Serverless
7. EC2
8. Others
Preview
General Availabi...
1. Container
Amazon EKS(Elastic Container Service for Kubernetes)
● Managed Kubernetes(k8s)!
○ k8sのMaster Nodeをマネージド型で提供
■ ユーザはMaster N...
AWS Fargate
● コンテナのWorker NodeとなるEC2を管理せず、コンテナを
起動可能に
○ クラスタ管理不要
○ vCPU/メモリのリソースを自由に設定
○ 簡単に実行、簡単にスケール 
● ECS対応はリリース済, EKS...
AWS Fargate
General Availability
2.IoT
IoT関連の新サービス
● AWS IoT Analytics
● AWS IoT Device Management
● AWS IoT Device Defender
● AWS IoT 1-Click
● Amazon FreeRTOS
...
AWS IoT Analytics
● IoTデータ分析のためのフルマネージドサービス
○ データ収集、加工、保存、クエリ実行、機械学習の適用(Jupyter
Notebookの利用)
Preview
AWS IoT Device Management
大量のIoTデバイスの管理を容易に
● Onboarding
○ プロビジョニングのワークフロー制御
● Organizations
○ デバイスのグループ階層モデルを作成し管理
● Moni...
AWS IoT Device Defender (Coming in 2018)
大量のデバイスに対してセキュリティポリシーの定義・適用
● カスタムな監査ルールの作成や、anomaly detect /アラームの提供
AWS IoT 1-Click
いろいろなデバイスからAWS Lambdaの実行が可能
● Amazon Dash Buttonのようなものが作れる
Preview
Amazon FreeRTOS
● マイクロコントローラ向けのIoT operating system
○ 低消費電力なIoT向けコントローラ用のソリューション作成
を容易に
○ クラウドへのセキュアなデータ/コネクション
○ 各種マイクロコン...
3.Media & Voice
AWS Media Services
クラウド上で動画を処理・保存。収益化に集中可能に
● AWS Elemental MediaConvert
○ 様々なフォーマット、コーデックをサポートしたブロードキャスト、マルチスクリーン配信用のファイル...
Amazon Sumerian
プログラミングや3Dグラフィックの専門知識がなくても、VR,
AR, 3Dのアプリを短時間で作成・実行
Preview
Demo: https://d1tsyd7599mesx.cloudfront.net/3e...
Alexa for Business
Alexaデバイスで簡単スマートオフィス
● 音声コマンドで備品の発注、電話会議の開始などが可能に
General Availability
4.Database
Database関連の発表
● Amazon Neptune(New)
● Amazon Aurora MySQL-compatible edition
● Amazon Relational Database Service
● Amazon...
Amazon Neptune
● AWS初のフルマネージドなGraph Database(NoSQL)
○ 億単位のリレーションを保管した上で、ミリ秒のレイテンシ
● 3AZで6つのレプリカを構成
● 主に関係性を保存する際に使用
○ 拠点間の...
Amazon Aurora MySQL-compatible edition
● Amazon Aurora Multi-Master
● Aurora Serverless
● Batched scans
● Hash Joins
● Par...
Amazon Aurora Multi-Master
● 複数のデータセンターをまたぐRDS
○ Read/Write両方でスケールアウト可能
○ どのノード障害においてもゼロアプリケーションダウンタイム
○ どのアベイラビリティ障害においても...
Aurora Serverless
● 様々なワークロードのアプリケーションに対応
  するオンデマンドおよびオートスケールする
  データベース
● 負荷に応じて自動的にスケールアウト・イン
○ 最大値と最小値を設定する必要あり
● 課金はC...
Batched scans & Hash Joins
● Batched scans
○ MySQLのオーバーヘッドを解決するために、InnoDB buffer poolからタプルを
まとめて 読み込む形式で実装
● Hash Joins
○ ...
Parallel query
● クエリを並列に実行可能に
○ 問い合わせの処理をプッシュダウン・並列化
○ データに近い箇所で処理を実行することで、ネットワークのトラフィッ
クとレイテンシが減少
Coming soon
Amazon Aurora Reader Auto Scaling
● Aurora Readerを動的に増減
○ 平均CPU利用率・平均コネクション数によって増減が可能
○ 読み取りクエリの分散や余分なコストを支払うリスクを軽減
○ 急激なス...
Amazon Relational Database Service
● MySQLをバックアップから起動可能
○ バックアップデータをS3に保存することで、オンプレやEC2上のMySQL
からマイグレーションが可能
● ストレージの容量上限を...
Amazon DynamoDB
● Global Tables
● Backup & Restore
Amazon DynamoDB Global Tables
● 複数リージョンのTable間でレプリケーションや、
Multi-Masterが可能
● 制約として、Tableが空の状態で設定する必要あり
● Write CapacityにRep...
Amazon DynamoDB Backup & Restore
● Capacityに影響なくバックアップ可能
● テーブル内のデータだけでなく、capacityの設定やLSI/GSI
情報、Streamsの情報も保存
● Point in ...
AWS Database Migration Service
● Pre-migration validation
○ ネットワークコネクション・データベースの権限やマイグレーション対象のデータ
を事前に確認可能
● Post-migratio...
5.ML / AI
ML / AI
● SaaS
○ Comprehend
○ Amazon Translate
○ Amazon Transcribe
○ Amazon Rekognition Video
● PaaS
○ Amazon Kinesis Vide...
Comprehend
● 入力された文章に対して、様々な分析が可能
○ 言語の判定
○ キーフレーズ抽出
○ トピック抽出
○ センチメント分析
・・・etc
General Availability
Amazon Translate
● 言語翻訳サービス
● 他サービスと組み合わせることで、多言語対応サービスが構
築可能に
● バッチ処理、リアルタイム処理の双方に対応
Preview
Amazon Transcribe
● Speech to Textのサービス
● S3に保管された音声データのみでなく、リアルタイム処理も可
能
● 対応言語は英語とスペイン語
Preview
Amazon Rekognition Video
● 動画解析サービス
○ 人物のトラッキング
○ 顔の検出
○ ラベルの検出
○ 有名人の認識
● MP4 or Movに対応
● バッチ処理、リアルタイム処理の双方に対応
Amazon Kinesis Video Streams
● 大量のビデオデータを処理が可能なPaaS
● インフラの管理なしで堅牢な保存、暗号化、インデックス作成
が可能
General Availability
Amazon SageMaker
● 機械学習モデルをスケーラブルにビルド・学習・ホストするこ
とを可能
○ オーサリング
■ データに関する調査・クレンジング・前処理
○ モデルトレーニング
■ 分散モデル構築/学習/評価
○ モデルホスティ...
Deep Learning AMI for Windows
● Deep Learning AMIをWindows Server 2012 R2、2016で提供
● 主要なDeep Learning Frameworkをサポート
○ CUDA ...
DeepLens
● SageMakerなどで学習したモデルで推論
● 100 GFLOPS を超えるデバイスの処理能力
● TensorFlow や Caffe を含む、ディープラーニングフレーム
ワークを実行可能
AWS Greengrass Machine Learning (ML) Inference
エッジデバイスで機械学習モデルの活用を容易に
● AWS Greengrass が稼働するエッシデバイスで、MXNet による深層学習モデル、学習
済...
6. Serverless
Serverless
● AWS Serverless Application Repository
● AWS Lambda
○ メモリの最大値変更1.5GB -> 3GB
○ Concurrency Controls
○ New Langu...
AWS Serverless Application Repository
Serverlessに関するRepositoryをAWSが公開
Git等の他のレポジトリと連携可能
公開・非公開(Public、Private)の設定が可能
Lambda
● メモリの最大値変更1.5GB -> 3GB
○ 最小64MBから最大1.5GBまでだったメモリの範囲を64MBか
ら3GBに変更
● Concurrency Controls
○ 並列処理数の上限を設定可能
○ DDOSの対策...
7.EC2
EC2
● EC2シリーズの追加
○ Amazon EC2 H1 Series
○ Amazon EC2 M5 Series
○ Amazon EC2 T2 Unlimited
○ Amazon EC2 Bare Metal
● EC2機能の追...
Amazon EC2 H1 Series
● ストレージに最適化されたインスタンス
○ ビッグデータ向けに開発
○ D2シリーズと比較し、容量あたりのCPU・Memoryが増加
○ シーケンシャルI/Oに最適化された磁気ストレージを搭載
Amazon EC2 M5 Series
● 新しい世代の、標準EC2インスタンス
○ 2.5GHz Xeon Platinum 8000シリーズSkylakeプロセッサー
○ M4インスタンスに比べ14%の性能向上
Amazon EC2 T2 Unlimited
● コストを安く抑えながらCPUのバーストに対応するモデル
○ 今まではCPUクレジットが枯渇した場合に著しくパフォーマンスが低下してしまう
ことがあった
● 有効にする方法はT2 Unlimit...
Amazon EC2 Bare Metal
● ハードウェアへのダイレクトアクセスを提供
○ I3.metal
■ CPU:Intel Xeon E5-2686 v4 (2.3GHz)×2
■ Memory:512GB
■ Storage:NV...
EC2機能の追加
● Streamlined Access to Spot Capacity
○ インスタンスを起動するときに、容量が利用可能である限り、要求を実行
可能
○ スポットマーケット、入札などの煩雑な処理なし
● Smooth Pr...
Others
Amazon MQ
● ActiveMQをサポートしたマネージドメッセージブローカーサービス
○ 要はActiveMQをクラウド上でマネージドで使える
● JMS/MQTT/WebSocketをサポート
● AZを跨いだ自動フェイルオーバー可能...
Amazon GuardDuty
● VPCフローログ、CloudTrailイベントログを分析・処理し、
セキュリティモニタリングを行う
● 公開データやAWS上で生成されるデータ等多数をもと
に機械学習している
● 数クリックで簡単に設定可能
Amazon AppSync
GraphQL APIをベースとしたアプリケーションための
Backend as a Service
● クロスプラットフォームでデータをリアルタイム同期可能
● GoogleのFirebaseの競合と考えられる
Amazon S3 Select & Glacier Select
● アプリケーションから、SQL文を用いてオブジェクトから
データの一部分を取り出し可能
○ E.g. GZIPで圧縮されたCSVファイルから必要なデー
タだけを取り出す
AWS Cloud9
● ブラウザ上で使えるIDE
○ 複数人でリアルタイム編集
○ AWS Lambdaへデプロイ可能
○ Localテスト環境としてEC2インスタンスが立つ
2.
New Releaseから見る
AWSのTrend
Trend of Cloud
ML / AIContainer Serverless
Trends
Trends -> Container
Trends -> Container
出典: http://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/1612/19/news041.html
アプリ毎の実行環境を仮想化
インフラの更新単位が
より小さく
“...
Trends -> Container
出典: https://ubiteku.oinker.me/2017/02/21/docker-and-kubernetes-intro/
Trends -> Container
出典: https://thenewstack.io/tns-research-present-state-container-orchestration/
Trends -> Container
● Public Cloudの世界では各社がManaged k8sを提供
2015年8月からGA
(当初はGoogle Container Engine)
2017年10月末 Previewを発表
Trends -> Container
AWSは・・?
Trends -> Container
出典: https://japan.zdnet.com/article/35105594/
※ CNCF = k8sの知的所有権を持つ、現在の k8s開発主体の団体
Trends -> Container
出典: http://www.publickey1.jp/blog/17/amazon_ekskubernetesaws_reinvent_2017.html
Trends -> Container
Trends -> Container
● ECS自体それなりのシェアがあり、CloudFormation等AWS内
のサービスとも親和性が高い
● EKSは、既にオンプレや他社クラウドでk8sを利用(またはk8s
on EC2)しているユーザ...
Trends -> Container
2017年7月末に発表
● AzureContainerInstances(ACI)はわずか2行のコマンドでコンテナ起動可能
● 一方、Fargateは設定項目が多い(Cluster, Task, Con...
Trends -> ML / AI
AWSが提供するMLのサービス
http://bit.ly/awsreinvent2017wrapup
全ての層でサービスを発表
Trends -> ML / AI
クラウドサービス
AWS Azure GCP
自然言語 自然言語理解 Amazon
Comprehend
Text Analytics API Cloud Natural
Language API
多言語翻訳...
Trends -> ML / AI
AWSとMicrosoftがAI開発フレームワークで協力
Keynoteでも紹介
- Gluon
Trends -> ML / AI
開発者向けのML / AI搭載型のデバイスを発表
ビジネス向けのML / AIサービスも発表
- AWS Deeplens
- Alexa for Business
Trends -> Serverless
注目のサービス
- Lambda
- AWS Serverless Application Repository
- Aurora Serverless & Multi-Master、DynamoDB ...
Trends -> Serverless
● PaaS、SaaSを利用して構築された基盤を構築
● 特徴
○ 運用者がServerを管理せずにサービスを提供可能
○ オートスケール
○ 従量課金による低コスト
リクエストに応じてスケール
Loa...
Trends -> Serverless
- Lambda
Lambda
New Support &
Announce
対応言語の幅を広げる
+
Trends -> Serverless
- FaaSがサポートする言語比較
Cloud Name AWS Azure GCP
FaaS Name Lambda Azure Functions Cloud Functions
Language ...
Trends -> Serverless
- AWS Serverless Application Repository
- Serverlessに関するRepositoryをAWSが公開
- Git等の他のレポジトリと連携可能
- 公開・非公...
Trends -> Serverless
- 他の有名なレポジトリ
- Docker Hub
- Terraform Module Registry
- Chef Supermarket
Communityを形成し、利用者を増やす
Trends -> Serverless
- Aurora Serverless & Multi-Master
- 今まではNoSQLのみだったが、今回の発表でRDSをServerlessで利用
可能に
- DynamoDB Global Ta...
Trends -> Serverless
Globalな分散データベースをフルマネージドで提供する時代
SpannerCosmosDBDynamoDB
Regionless Architectureの時代へ
Aurora
Trendsまとめ
● Container
○ よりシェアが高いツール(k8s)を取り入れ、AWSだけで完結可能を目指す
○ Container Orchestrationのさらなるマネージド化(Fargate)
● ML / AI
○ Mic...
3.
AWS re:Inventで見た
AWSの強さとは
Insight into the strength of AWS
AWS re:Inventで見たAWSの強さとは
・New Releaseから見るAWSの強さ
・AWSと競合クラウド
・AWSの志向
New Releaseから見るAWSの強さ
今回は他社の追従が多くあった
- EKS
- DynamoDB(NoSQL Global Replication)
- Resource Group
- インターリージョンVPCピアリング
・・・et...
Everything is Everything
New Releaseから見るAWSの強さ
New Releaseから見るAWSの強さ
全てのサービスが既存のサービスと連動していく
Everything is Everything
New Releaseから見るAWSの強さ
顧客が新しいことにチャレンジできるよう、
既存のワークロードを変化させず、
チャレンジできるサービスを追加
AWSと競合クラウド
トップシェアのAWSと競合の関係は?
依然としてシェアはトップ
After winter, must come spring
AWSと競合クラウド
AWSと競合クラウド
出典: https://thenewstack.io/tns-research-present-state-container-orchestration/
AWSと競合クラウド
Top Programming Languages 2017
https://spectrum.ieee.org/static/interactive-the-top-programming-languages-2017
AWSと競合クラウド
Microsoftとの連携
・Gluon
・AMI on EC2 Windows
・Lambda(.NET Core 2.0サポート)
・SMS for Hyper-V Virtual Machines
などなど
http...
AWSと競合クラウド
競合の動向より、顧客の動向をベースとして実装していく
Lambda
After winter, must come spring
AWSと競合クラウド
時代の移り変わりに伴い
協業や顧客の意見に柔軟に対応
コンテンツを増やしていく
AWSの志向
今回のre:Inventでも多くのアップデートがありました
AWSの目指すものとは?
https://www.slideshare.net/ohashimamoru/aws-reinvent2017
79 Update
AWSの志向
Musicians and Builders
AWSの志向
「MusiciansとBuildersは
何かを作るという点では同じ」
(Andy Jassy:CEO, Amazon Web Service)
AWSの志向
Amazonの信念
『常に顧客中心に考えること』
『発明を続けること』
『我慢強くあること』
95%以上のAWSの新機能は
顧客からのフィードバックに基づいている
AWSの志向
Musicians and Builders
音楽を奏でる人たちのように自由に
一つでも多くの顧客のロジックを
AWSで実現できるようにサービスを出す
AWS re:Inventで見た
AWSの強さとは?
徹底的な顧客志向
“
最後に
今後ともAWS、Azure、GCPなど他社クラウドに関する情報発信をしていきます
ので、今後ともよろしくお願い致します
Thank you
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AWS re:Invent2017参加報告を兼ねた社内向けAWSセミナーの資料です。

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AWS re:Invent2017で見た AWSの強さとは

  1. 1. AWS re:Invent 2017で見た AWSの強さとは 2017/12/26 NTT コミュニケーションズ 技術開発部 横山智大, 藤田康寛
  2. 2. “ Attention 本スライドの記述はAmazon Web Serviceの公式見解ではありません
  3. 3. Hello! 名前 藤田康寛 所属 技術開発部 クラウドコアTU 仕事 競合クラウド分析、POC構築 経歴 2016~ 技術開発部クラウドコアTU
  4. 4. Hello!横山 智大 - Software Engineer - NTT Communications 技術開発部 クラウドコアTU Job: - 競合クラウド分析(主にGCP) - マルチクラウドPOC 経歴: - 2015 入社 - OpenStack技術開発, コミュニティ活動 - 競合クラウド分析システム開発(IaC, CI/CD, API…) - オンプレ環境でのK8s基盤 構築/運用/検証
  5. 5. Agenda 1. AWS re:Invent 2017報告 2. New Releaseから見るAWSのTrend 3. AWS re:Inventで見たAWSの強さとは
  6. 6. 1. AWS re:Invent 2017参加報告 AWS re:Invent 2017 Report
  7. 7. AWS re:Inventとは ● AWSが主催する世界最大のLearning Conference ○ 1000+ のセッション、自習用hands-on lab、bootcamp、hackson等、様々なス タイルのコンテンツ ○ 各セッションやAWSラウンジでAWSのExpertや他の参加者と議論 ○ チャリティマラソンや早食い競争等、一風変わったイベントも
  8. 8. 60,000+ライブ視聴者数 1200+日本からの参加者数 43,000+参加者数 1300+テクニカルセッションの数
  9. 9. 参加者数の推移 5年前の6000人と比べて 約7倍の 参加者
  10. 10. 会場の雰囲気 ● AWSの資格を持っているDeveloper向け優遇ラウンジを用意、 Developerたちが交流を深められる場を提供 ● AWS Village ○ NW、ML等、多岐に渡る分野ごとにAWS Expertがいて 自由に質問・議論ができる
  11. 11. 全世界でのAWSのシェア ● 今なお圧倒的シェアを持つ
  12. 12. 提供しているリージョン リージョンおよび アベイラビリティーゾーンの数 ・米国東部 バージニア北部 (6)、オハイオ (3) ・米国西部 北カリフォルニア (3)、オレゴン (3) ・アジアパシフィック ムンバイ (2)、ソウル (2)、 シンガポール (2)、シドニー (3)、東京 (3) ・カナダ 中部 (2) ・中国 北京 (2)、寧夏 (2) ・欧州 フランクフルト (3)、アイルランド (3)、 ロンドン (2)、パリ (3) ・南米 サンパウロ (3) ・AWS GovCloud (US-West) (2) 新しいリージョン (近日追加予定) バーレーン 中国香港特別行政区 スウェーデン AWS GovCloud (米国東部)
  13. 13. 新サービスの紹介 1. Container 2. IoT 3. Media & Voice 4. Database 5. ML/AI 6. Serverless 7. EC2 8. Others Preview General Availability
  14. 14. 1. Container
  15. 15. Amazon EKS(Elastic Container Service for Kubernetes) ● Managed Kubernetes(k8s)! ○ k8sのMaster Nodeをマネージド型で提供 ■ ユーザはMaster Nodeを意識する必要がない ● Worker NodeはEC2 instance ■ k8s clusterのversionアップデートはAWS側で実施 ○ 利用するのはupstreamのk8s, コミュニティに貢献もしていく ● 様々なAWSサービスと統合が可能 ■ ELB, IAM, VPC… ● 既存のECSがなくなるわけではない Preview
  16. 16. AWS Fargate ● コンテナのWorker NodeとなるEC2を管理せず、コンテナを 起動可能に ○ クラスタ管理不要 ○ vCPU/メモリのリソースを自由に設定 ○ 簡単に実行、簡単にスケール  ● ECS対応はリリース済, EKS対応は2018年予定 ○ ユーザ側で全くNodeの管理が必要ないフルマネージドなk8sクラスタが可 能に!(なるはず ■ ユーザはk8s自体の機能の利用に集中できる General Availability
  17. 17. AWS Fargate General Availability
  18. 18. 2.IoT
  19. 19. IoT関連の新サービス ● AWS IoT Analytics ● AWS IoT Device Management ● AWS IoT Device Defender ● AWS IoT 1-Click ● Amazon FreeRTOS ● AWS Greengrass ML Inference
  20. 20. AWS IoT Analytics ● IoTデータ分析のためのフルマネージドサービス ○ データ収集、加工、保存、クエリ実行、機械学習の適用(Jupyter Notebookの利用) Preview
  21. 21. AWS IoT Device Management 大量のIoTデバイスの管理を容易に ● Onboarding ○ プロビジョニングのワークフロー制御 ● Organizations ○ デバイスのグループ階層モデルを作成し管理 ● Monitoring & Logging ● Remote Management ○ デバイスへファームウェアの更新をプッシュ等リモート管理可能 General Availability
  22. 22. AWS IoT Device Defender (Coming in 2018) 大量のデバイスに対してセキュリティポリシーの定義・適用 ● カスタムな監査ルールの作成や、anomaly detect /アラームの提供
  23. 23. AWS IoT 1-Click いろいろなデバイスからAWS Lambdaの実行が可能 ● Amazon Dash Buttonのようなものが作れる Preview
  24. 24. Amazon FreeRTOS ● マイクロコントローラ向けのIoT operating system ○ 低消費電力なIoT向けコントローラ用のソリューション作成 を容易に ○ クラウドへのセキュアなデータ/コネクション ○ 各種マイクロコントローラのエコシステムとの統合 ○ クラウド、そしてローカルへの接続(AWS Greengrass)をサ ポート General Availability
  25. 25. 3.Media & Voice
  26. 26. AWS Media Services クラウド上で動画を処理・保存。収益化に集中可能に ● AWS Elemental MediaConvert ○ 様々なフォーマット、コーデックをサポートしたブロードキャスト、マルチスクリーン配信用のファイルベースのトランス コーディングサービス ○ 4K対応 ● AWS Elemental MediaLive ○ ブロードキャストやストリーミング配信用のライブエンコーディングサービス ○ 字幕を簡単に付与可能 ● AWS Elemental MediaPackage ○ 多種のデバイスで視聴するための様々な形式で出力するJust in Timeパッケージサービス ○ DRMにも対応 ● AWS Elemental MediaStore ○ S3を活用したメディア最適化ストレージ ● AWS Elemental MediaTailor ○ 広告挿入をサポートする収益化サービス General Availability
  27. 27. Amazon Sumerian プログラミングや3Dグラフィックの専門知識がなくても、VR, AR, 3Dのアプリを短時間で作成・実行 Preview Demo: https://d1tsyd7599mesx.cloudfront.net/3e72731dd59b4b08ac1240bfd4afce5d.scene/
  28. 28. Alexa for Business Alexaデバイスで簡単スマートオフィス ● 音声コマンドで備品の発注、電話会議の開始などが可能に General Availability
  29. 29. 4.Database
  30. 30. Database関連の発表 ● Amazon Neptune(New) ● Amazon Aurora MySQL-compatible edition ● Amazon Relational Database Service ● Amazon DynamoDB ● AWS Database Migration Service ● Amazon ElastiCache ● Amazon Redshift
  31. 31. Amazon Neptune ● AWS初のフルマネージドなGraph Database(NoSQL) ○ 億単位のリレーションを保管した上で、ミリ秒のレイテンシ ● 3AZで6つのレプリカを構成 ● 主に関係性を保存する際に使用 ○ 拠点間の道路情報 ○ 人間の関係性 都市間の輸送計画をグラフデータで記述した場合の例(出典:Rik Van Bruggen『Learning Neo4j』) General Availability
  32. 32. Amazon Aurora MySQL-compatible edition ● Amazon Aurora Multi-Master ● Aurora Serverless ● Batched scans ● Hash Joins ● Parallel query ● Reader Auto Scaling
  33. 33. Amazon Aurora Multi-Master ● 複数のデータセンターをまたぐRDS ○ Read/Write両方でスケールアウト可能 ○ どのノード障害においてもゼロアプリケーションダウンタイム ○ どのアベイラビリティ障害においてもゼロアプリケーションダウンタイム ● 現在はシングルリージョン・マルチマスター ○ Preview 2017/11/29〜 ○ マルチリージョン、マルチクラスタは2018年予定 ○ マルチリージョンの実装により、リージョンを意識しないアプリケーションが作成可 能に Preview
  34. 34. Aurora Serverless ● 様々なワークロードのアプリケーションに対応   するオンデマンドおよびオートスケールする   データベース ● 負荷に応じて自動的にスケールアウト・イン ○ 最大値と最小値を設定する必要あり ● 課金はCapacity Unitで1秒ごとに計算 ○ 新規の場合は1分から課金 ● 常時安定したワークロードが発生する システムには既存のAuroraを推奨 Preview
  35. 35. Batched scans & Hash Joins ● Batched scans ○ MySQLのオーバーヘッドを解決するために、InnoDB buffer poolからタプルを まとめて 読み込む形式で実装 ● Hash Joins ○ ハッシュ結合に対応 Coming soon
  36. 36. Parallel query ● クエリを並列に実行可能に ○ 問い合わせの処理をプッシュダウン・並列化 ○ データに近い箇所で処理を実行することで、ネットワークのトラフィッ クとレイテンシが減少 Coming soon
  37. 37. Amazon Aurora Reader Auto Scaling ● Aurora Readerを動的に増減 ○ 平均CPU利用率・平均コネクション数によって増減が可能 ○ 読み取りクエリの分散や余分なコストを支払うリスクを軽減 ○ 急激なスパイクには対応出来ないため、予測可能な場合は事前にスケー ルさせておく必要あり エンドポイント エンドポイント
  38. 38. Amazon Relational Database Service ● MySQLをバックアップから起動可能 ○ バックアップデータをS3に保存することで、オンプレやEC2上のMySQL からマイグレーションが可能 ● ストレージの容量上限を6TB -> 16TBまで拡張 General Availability S3 Aurora
  39. 39. Amazon DynamoDB ● Global Tables ● Backup & Restore
  40. 40. Amazon DynamoDB Global Tables ● 複数リージョンのTable間でレプリケーションや、 Multi-Masterが可能 ● 制約として、Tableが空の状態で設定する必要あり ● Write CapacityにReplicationのデータもカウントされる General Availability
  41. 41. Amazon DynamoDB Backup & Restore ● Capacityに影響なくバックアップ可能 ● テーブル内のデータだけでなく、capacityの設定やLSI/GSI 情報、Streamsの情報も保存 ● Point in time recoveryにも対応 General Availability
  42. 42. AWS Database Migration Service ● Pre-migration validation ○ ネットワークコネクション・データベースの権限やマイグレーション対象のデータ を事前に確認可能 ● Post-migration data ○ マイグレーションソースとターゲットのデータの同一性を確認可能 General Availability
  43. 43. 5.ML / AI
  44. 44. ML / AI ● SaaS ○ Comprehend ○ Amazon Translate ○ Amazon Transcribe ○ Amazon Rekognition Video ● PaaS ○ Amazon Kinesis Video Streams ○ Amazon SageMaker ● Engines ○ Deep Learning AMI for Windows ● IaaS ○ DeepLens ○ Greengrass ML Inference
  45. 45. Comprehend ● 入力された文章に対して、様々な分析が可能 ○ 言語の判定 ○ キーフレーズ抽出 ○ トピック抽出 ○ センチメント分析 ・・・etc General Availability
  46. 46. Amazon Translate ● 言語翻訳サービス ● 他サービスと組み合わせることで、多言語対応サービスが構 築可能に ● バッチ処理、リアルタイム処理の双方に対応 Preview
  47. 47. Amazon Transcribe ● Speech to Textのサービス ● S3に保管された音声データのみでなく、リアルタイム処理も可 能 ● 対応言語は英語とスペイン語 Preview
  48. 48. Amazon Rekognition Video ● 動画解析サービス ○ 人物のトラッキング ○ 顔の検出 ○ ラベルの検出 ○ 有名人の認識 ● MP4 or Movに対応 ● バッチ処理、リアルタイム処理の双方に対応
  49. 49. Amazon Kinesis Video Streams ● 大量のビデオデータを処理が可能なPaaS ● インフラの管理なしで堅牢な保存、暗号化、インデックス作成 が可能 General Availability
  50. 50. Amazon SageMaker ● 機械学習モデルをスケーラブルにビルド・学習・ホストするこ とを可能 ○ オーサリング ■ データに関する調査・クレンジング・前処理 ○ モデルトレーニング ■ 分散モデル構築/学習/評価 ○ モデルホスティング ■ モデルのホスト General Availability
  51. 51. Deep Learning AMI for Windows ● Deep Learning AMIをWindows Server 2012 R2、2016で提供 ● 主要なDeep Learning Frameworkをサポート ○ CUDA 8 and 9 ○ CuDNN 6 and 7 ○ NCCL 2.0.5 ○ CuBLAS 8 and 9 ○ OpenCV 3.2.0 ○ SciPy 0.19.1 ○ Conda 5.01 General Availability
  52. 52. DeepLens ● SageMakerなどで学習したモデルで推論 ● 100 GFLOPS を超えるデバイスの処理能力 ● TensorFlow や Caffe を含む、ディープラーニングフレーム ワークを実行可能
  53. 53. AWS Greengrass Machine Learning (ML) Inference エッジデバイスで機械学習モデルの活用を容易に ● AWS Greengrass が稼働するエッシデバイスで、MXNet による深層学習モデル、学習 済み機械学習モデルをデプロイ・利用可能 ● SageMaker で学習し、Amazon S3 に配置した学習モデルをデバイス側でDLして利用 General Availability
  54. 54. 6. Serverless
  55. 55. Serverless ● AWS Serverless Application Repository ● AWS Lambda ○ メモリの最大値変更1.5GB -> 3GB ○ Concurrency Controls ○ New Language(.Net 2.0 Golang)
  56. 56. AWS Serverless Application Repository Serverlessに関するRepositoryをAWSが公開 Git等の他のレポジトリと連携可能 公開・非公開(Public、Private)の設定が可能
  57. 57. Lambda ● メモリの最大値変更1.5GB -> 3GB ○ 最小64MBから最大1.5GBまでだったメモリの範囲を64MBか ら3GBに変更 ● Concurrency Controls ○ 並列処理数の上限を設定可能 ○ DDOSの対策 ● New Language(.Net 2.0 Golang) ○ .NET 2.0はPreview、GolangはAnnounce
  58. 58. 7.EC2
  59. 59. EC2 ● EC2シリーズの追加 ○ Amazon EC2 H1 Series ○ Amazon EC2 M5 Series ○ Amazon EC2 T2 Unlimited ○ Amazon EC2 Bare Metal ● EC2機能の追加 ○ Streamlined Access to Spot Capacity ○ Smooth Price Changes ○ Instance Hibernation
  60. 60. Amazon EC2 H1 Series ● ストレージに最適化されたインスタンス ○ ビッグデータ向けに開発 ○ D2シリーズと比較し、容量あたりのCPU・Memoryが増加 ○ シーケンシャルI/Oに最適化された磁気ストレージを搭載
  61. 61. Amazon EC2 M5 Series ● 新しい世代の、標準EC2インスタンス ○ 2.5GHz Xeon Platinum 8000シリーズSkylakeプロセッサー ○ M4インスタンスに比べ14%の性能向上
  62. 62. Amazon EC2 T2 Unlimited ● コストを安く抑えながらCPUのバーストに対応するモデル ○ 今まではCPUクレジットが枯渇した場合に著しくパフォーマンスが低下してしまう ことがあった ● 有効にする方法はT2 Unlimitedの作成時にUnlimitedの場所をenableにするだけで デプロイが可能 ● 実行中のT2インスタンスもUnlimited化が可能
  63. 63. Amazon EC2 Bare Metal ● ハードウェアへのダイレクトアクセスを提供 ○ I3.metal ■ CPU:Intel Xeon E5-2686 v4 (2.3GHz)×2 ■ Memory:512GB ■ Storage:NVMe 15.2TB ■ Network: 25 Gbps
  64. 64. EC2機能の追加 ● Streamlined Access to Spot Capacity ○ インスタンスを起動するときに、容量が利用可能である限り、要求を実行 可能 ○ スポットマーケット、入札などの煩雑な処理なし ● Smooth Price Changes ○ Spotインスタンスの価格変化が緩やかになるように変更 ● Instance Hibernation ○ インスタンスの再利用時に、メモリ状態の保持が可能
  65. 65. Others
  66. 66. Amazon MQ ● ActiveMQをサポートしたマネージドメッセージブローカーサービス ○ 要はActiveMQをクラウド上でマネージドで使える ● JMS/MQTT/WebSocketをサポート ● AZを跨いだ自動フェイルオーバー可能なAct/Standby構成もサポート ● Cloudwatchで監視も可能
  67. 67. Amazon GuardDuty ● VPCフローログ、CloudTrailイベントログを分析・処理し、 セキュリティモニタリングを行う ● 公開データやAWS上で生成されるデータ等多数をもと に機械学習している ● 数クリックで簡単に設定可能
  68. 68. Amazon AppSync GraphQL APIをベースとしたアプリケーションための Backend as a Service ● クロスプラットフォームでデータをリアルタイム同期可能 ● GoogleのFirebaseの競合と考えられる
  69. 69. Amazon S3 Select & Glacier Select ● アプリケーションから、SQL文を用いてオブジェクトから データの一部分を取り出し可能 ○ E.g. GZIPで圧縮されたCSVファイルから必要なデー タだけを取り出す
  70. 70. AWS Cloud9 ● ブラウザ上で使えるIDE ○ 複数人でリアルタイム編集 ○ AWS Lambdaへデプロイ可能 ○ Localテスト環境としてEC2インスタンスが立つ
  71. 71. 2. New Releaseから見る AWSのTrend Trend of Cloud
  72. 72. ML / AIContainer Serverless Trends
  73. 73. Trends -> Container
  74. 74. Trends -> Container 出典: http://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/1612/19/news041.html アプリ毎の実行環境を仮想化 インフラの更新単位が より小さく “Microservices” 変化に強いインフラへ
  75. 75. Trends -> Container 出典: https://ubiteku.oinker.me/2017/02/21/docker-and-kubernetes-intro/
  76. 76. Trends -> Container 出典: https://thenewstack.io/tns-research-present-state-container-orchestration/
  77. 77. Trends -> Container ● Public Cloudの世界では各社がManaged k8sを提供 2015年8月からGA (当初はGoogle Container Engine) 2017年10月末 Previewを発表
  78. 78. Trends -> Container AWSは・・?
  79. 79. Trends -> Container 出典: https://japan.zdnet.com/article/35105594/ ※ CNCF = k8sの知的所有権を持つ、現在の k8s開発主体の団体
  80. 80. Trends -> Container 出典: http://www.publickey1.jp/blog/17/amazon_ekskubernetesaws_reinvent_2017.html
  81. 81. Trends -> Container
  82. 82. Trends -> Container ● ECS自体それなりのシェアがあり、CloudFormation等AWS内 のサービスとも親和性が高い ● EKSは、既にオンプレや他社クラウドでk8sを利用(またはk8s on EC2)しているユーザをメインターゲットとしていると考えられ る ○ IAM、VPC等、AWSの世界へk8sを持ってこれる
  83. 83. Trends -> Container 2017年7月末に発表 ● AzureContainerInstances(ACI)はわずか2行のコマンドでコンテナ起動可能 ● 一方、Fargateは設定項目が多い(Cluster, Task, Container…) ● ACIはPaaSライクなサービス, FargateはCluster Nodeの管理を不要にした ECS という印象
  84. 84. Trends -> ML / AI AWSが提供するMLのサービス http://bit.ly/awsreinvent2017wrapup 全ての層でサービスを発表
  85. 85. Trends -> ML / AI クラウドサービス AWS Azure GCP 自然言語 自然言語理解 Amazon Comprehend Text Analytics API Cloud Natural Language API 多言語翻訳 Amazon Translate Translator Text API Cloud Translation API 音声 Speech to Text Amazon Transcribe Bing Speech API Speech API 映像 動画認識 Amazon Rekognition Video Media Analytics Cloud Vision API AWSの新サービスと他クラウドのサービスの比較
  86. 86. Trends -> ML / AI AWSとMicrosoftがAI開発フレームワークで協力 Keynoteでも紹介 - Gluon
  87. 87. Trends -> ML / AI 開発者向けのML / AI搭載型のデバイスを発表 ビジネス向けのML / AIサービスも発表 - AWS Deeplens - Alexa for Business
  88. 88. Trends -> Serverless 注目のサービス - Lambda - AWS Serverless Application Repository - Aurora Serverless & Multi-Master、DynamoDB Global Table Aurora Lambda
  89. 89. Trends -> Serverless ● PaaS、SaaSを利用して構築された基盤を構築 ● 特徴 ○ 運用者がServerを管理せずにサービスを提供可能 ○ オートスケール ○ 従量課金による低コスト リクエストに応じてスケール Load Balancer App Server App Server API Gateway Lambda Lambda リクエストに応じて起動、課金 最大2台分のリクエストしか処理できない ユーザアクセスがない場合も起動、課金 Lambda 従来 Serverless
  90. 90. Trends -> Serverless - Lambda Lambda New Support & Announce 対応言語の幅を広げる +
  91. 91. Trends -> Serverless - FaaSがサポートする言語比較 Cloud Name AWS Azure GCP FaaS Name Lambda Azure Functions Cloud Functions Language javascript 〇 〇 〇 python 〇 〇 - java 〇 〇 - C# 〇 〇 - F# - 〇 - golang Announcement - - PHP - Announcement - golangをFaaSでサポートするAnnounceはAWSが初
  92. 92. Trends -> Serverless - AWS Serverless Application Repository - Serverlessに関するRepositoryをAWSが公開 - Git等の他のレポジトリと連携可能 - 公開・非公開(Public、Private)の設定が可能
  93. 93. Trends -> Serverless - 他の有名なレポジトリ - Docker Hub - Terraform Module Registry - Chef Supermarket Communityを形成し、利用者を増やす
  94. 94. Trends -> Serverless - Aurora Serverless & Multi-Master - 今まではNoSQLのみだったが、今回の発表でRDSをServerlessで利用 可能に - DynamoDB Global Table - 今までRegion内で提供されていたサービスがGlobalに対応 - Global Tableと同時にリストアのサービスも出すことで、マイグレー ションを推進
  95. 95. Trends -> Serverless Globalな分散データベースをフルマネージドで提供する時代 SpannerCosmosDBDynamoDB Regionless Architectureの時代へ Aurora
  96. 96. Trendsまとめ ● Container ○ よりシェアが高いツール(k8s)を取り入れ、AWSだけで完結可能を目指す ○ Container Orchestrationのさらなるマネージド化(Fargate) ● ML / AI ○ Microsoftと協業、MLを強化 ○ 競合クラウドと同様の機能を取り入れた ● Serverless ○ Lambdaでサポートする言語を増やす ○ Serverless Architectureのエコシステムを形成するための基盤を用意 ○ ServerlessからRegionlessなArchitectureへ
  97. 97. 3. AWS re:Inventで見た AWSの強さとは Insight into the strength of AWS
  98. 98. AWS re:Inventで見たAWSの強さとは ・New Releaseから見るAWSの強さ ・AWSと競合クラウド ・AWSの志向
  99. 99. New Releaseから見るAWSの強さ 今回は他社の追従が多くあった - EKS - DynamoDB(NoSQL Global Replication) - Resource Group - インターリージョンVPCピアリング ・・・etc 後発となってしまったAWS独自の強さは?
  100. 100. Everything is Everything New Releaseから見るAWSの強さ
  101. 101. New Releaseから見るAWSの強さ 全てのサービスが既存のサービスと連動していく
  102. 102. Everything is Everything New Releaseから見るAWSの強さ 顧客が新しいことにチャレンジできるよう、 既存のワークロードを変化させず、 チャレンジできるサービスを追加
  103. 103. AWSと競合クラウド トップシェアのAWSと競合の関係は? 依然としてシェアはトップ
  104. 104. After winter, must come spring AWSと競合クラウド
  105. 105. AWSと競合クラウド 出典: https://thenewstack.io/tns-research-present-state-container-orchestration/
  106. 106. AWSと競合クラウド Top Programming Languages 2017 https://spectrum.ieee.org/static/interactive-the-top-programming-languages-2017
  107. 107. AWSと競合クラウド Microsoftとの連携 ・Gluon ・AMI on EC2 Windows ・Lambda(.NET Core 2.0サポート) ・SMS for Hyper-V Virtual Machines などなど https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/reinvent-recap-announcements-to-boost-enterprise-innovation-with-window
  108. 108. AWSと競合クラウド 競合の動向より、顧客の動向をベースとして実装していく Lambda
  109. 109. After winter, must come spring AWSと競合クラウド 時代の移り変わりに伴い 協業や顧客の意見に柔軟に対応 コンテンツを増やしていく
  110. 110. AWSの志向 今回のre:Inventでも多くのアップデートがありました AWSの目指すものとは? https://www.slideshare.net/ohashimamoru/aws-reinvent2017 79 Update
  111. 111. AWSの志向 Musicians and Builders
  112. 112. AWSの志向 「MusiciansとBuildersは 何かを作るという点では同じ」 (Andy Jassy:CEO, Amazon Web Service)
  113. 113. AWSの志向 Amazonの信念 『常に顧客中心に考えること』 『発明を続けること』 『我慢強くあること』 95%以上のAWSの新機能は 顧客からのフィードバックに基づいている
  114. 114. AWSの志向 Musicians and Builders 音楽を奏でる人たちのように自由に 一つでも多くの顧客のロジックを AWSで実現できるようにサービスを出す
  115. 115. AWS re:Inventで見た AWSの強さとは?
  116. 116. 徹底的な顧客志向
  117. 117. “ 最後に 今後ともAWS、Azure、GCPなど他社クラウドに関する情報発信をしていきます ので、今後ともよろしくお願い致します
  118. 118. Thank you

AWS re:Invent2017参加報告を兼ねた社内向けAWSセミナーの資料です。

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