こんにちは。インフラエンジニアの橋本です。
saeki同様、AWSが誇る一大イベント、re:Invent 2017に参加してます。
出国前からチェックインエラー、1日目はバス移動に苦労させられ（なぜかパンフに記載の通りの順じゃない&
到着したら無言でみんな降りる）ましたが、そろそろ慣れてきたので張り切って二日目のレポートです。
1日目の様子はこちらまで。
Global Partner Summit
主な内容をダイジェスト
- 今年は循環器の治療や銀行のバンキングシステムの効率化など、特にヘルスケアや金融系でAWSの導入が進んでいる
- パートナーエコシステム（様々なパートナー企業の中から、エンドユーザのビジネスニーズに合わせて柔軟にクラウドの価値を提供する仕組み）をより拡大させ、AWSは絶対的な存在だと印象づける
- IOT、ML、Blockchain、AI分野も引き続き強化していく
- エンタープライズが徐々にAWSへ移行が進んでいる。現在はアメリカだが、次はグローバルな流れになる
- データベースについて、そこ（オンプレ）から動かない（移行しない）という選択肢はない。例えば某オラクル。どちら側につくか選ばなくてはならない（会場ざわめく）
- 新たにプレミアパートナーに６５企業が追加
Tuesday Night Live
AWSのグローバルインフラストラクチャ担当VP Peter DesantisによるKeynote。
リージョンについて
2016-2018年で１１リージョン追加予定。政府向けリージョンをアメリカに。中東初のリージョン（バーレーン）も登場。
スウェーデンをはじめとして、新規立ち上げのリージョンは、再生可能なエネルギーを使って立ち上げる
AvailabilityZoneについて
- 物理的な距離のある複数のDCで、１０万台以上サーバがあるなど、基本的な成り立ちの説明。
- AZは最低２つのゾーンだが、最大で６つのゾーンがあるリージョンもある
- 100GBのAmazonGlobalNetworkでリージョンを繋げていて、67のDirectConnectでAWSへ接続されている
Computing at SCALE
Machine Lerning（以下、ML）
ディープラーニング、X-Rayが医療分野で現場で実際に使われている
例：脳の腫瘍を見つけるX線検査など
ここまで成長できた理由
①ハードウェアの高度化
②ML framework improvement
AWSの**Apache MXNet**を使った機械学習トレーニングで、7-8倍の学習効果があった
③Rapidly growing
- GLUON
- Open neural network exchange
- NNVM and TVM
機械学習モデルのAPIや、一つのエンジンで学習後、別のエンジンで動かす切り替えツールを使用することでも
驚異的な学習効果を生んでいるらしい。
これらのツールが、機械学習の劇的なスピードを生んでいるようです。
acceleration for all framework on all hardware
全てのハードウェアの全てのフレームワークを加速させる
これがメッセージでした。
ベアメタルインスタンス発表
- 仮想化できないものがある場合
- 特別なHyperVisorが必要な場合
- 特殊なホストライセンスを使う場合
上記のような場合に適してます。
Amazon Guard Duty発表
AWS環境の脅威検知をしてくれるセキュリティ新サービス。
有効にするだけで、IDS/IPS/SIEMを提供する。
エージェントレス、ログのサイジングをあらかじめ検討する必要なし。
東京リージョンでも使えるようになってます。
まとめ
1日目2日目と、セッション含めがっつり動き回っていると時間が足りないくらいです。
発表がらみで言うと、これまでに引き続き、IOT、AI、機械学習の分野が盛り上がっていて、それにセキュリティや自動化を組み合わせることで新たなサービス、既存のサービスでもこれまでできなかったことを実現して行ってるなと感じました。
やはり、自動化で人の手が要らなくなる時は刻一刻と迫ってます。
この記事を書いている時点で3時過ぎてますが、目覚めたらKeynoteが待ってる！こんな子供のようなワクワクした感情は久しぶりです。
今度はKeynoteでの内容を中心に更新していきたいと思います。
