https://jawsdays2018.jaws-ug.jp
去年 [2017-03-12-1]
に引き続き、２回目の参加です。去年はなかった機
械学習のセッションが目立ちました。IoT のセッションも増えてました。
以下、自分用のメモです。
[DeepDive] コンテナでウェイウェイ（仮）
西谷さんが基本的なお話をして、Calvin さんが大規模事例を紹介、とい
う流れだった。
by 西谷圭介さん
TODO: 資料が公開されたらここに貼る
西谷圭介さん／アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 技術統括本部 シニアソリューションアーキテクト
ECS と Fargate の基本的なお話。
今までの稼働実績を元に数ヶ月前に ECS と Fargate の SLA が 99.99%
に引き上げられたらしい。
これか。
Amazon Compute サービスレベルアグリーメントを Amazon ECS および AWS Fargate に拡張
by Calvin French-Owen さん
TODO: 資料が公開されたらここに貼る
Calvin French-Owen さん／米国 segment.io社, CTO and Co-Founder
segment.io 社の事例。そうとう規模が大きいらしい。
ちょっと前だけど TechCrunch の記事見つけた。
複数（20あまり）のアクセス分析サービスのAPIを簡単に呼び出せるSegment.io｜TechCrunch Japan
CPU や Memory Utilization によって Auto Scale Out/In する設定にし
てた。
監視はやはり Datadog だった。
「AWS Technical Evangelists Special talk session -スペシャルトークセッション AWSとユーザーコミュニティが生み出すNo borderな未来-」
オススメとのこと。
AWS Well-Architected – 安全で効率的なクラウド対応アプリケーション
後日、書き起こし記事が公開された。
【JAWS DAYS 2018】Technical Evangelist パネルセッション書き起こし｜Amazon Web Services ブログ
P3インスタンスではじめるDeep Learningと画像レコメンド
河居 寛樹さん／株式会社DMM.comラボ ビッグデータ部 レコメンドチーム
杉 美帆さん／株式会社DMM.comラボ ビッグデータ部 レコメンドチーム
機械学習を使って、dmm.com の各商品ページのレコメンドを実装したお話。
- 以前: 似ているパッケージ画像の商品をレコメンド
- 現在: 絵のタッチによるレコメンド
どのイラストレーターに似ているかスコア（特徴量）を出力するとのこと。
docker ではなく nvidia-docker
を使うことで、機械学習用の環境を簡単
にセットアップできるらしい。
インフラ構成はそこまで難しくなくて、S3 に学習用データをアップロー
ドして、P3 インスタンスで処理している。
都度 S3 からダウンロードするのは無駄なので、EC2 インスタンス間のデー
タ共有に EFS を利用。Tokyo には来ていないので、海外リージョンで使っ
ている。
oregon で EFS 使っているけど、安定して使えているとのこと。昔 Solaris で NFS 使ってたときは、たまに不安定になったので気になって質問した #jawsdays #jd2018_a
— マスタカ (@masutaka) March 10, 2018
IoT時代におけるデバイスのファームウェアとクラウドのいい関係
松下 享平さん／株式会社ソラコム
先月は IoT 的なものをいじっていた [2018-02-12-1]
ので、なんとなく
聞いてみた。
AWS Greengrass
使うと、Lambda にデプロイした関数をローカル（IoT）
で動かせられるらしい。ローカル環境に GGC (Greengrass Core) をイン
ストールすることで、Lambda 関数の実行やデプロイが出来る。
ファームウェアの実装は C や C++ を使うことが多いけど、Greengrass
を使うことで Lambda で使える言語で実装が可能。
Python 等で書いた Lambda 関数から IoT 内の /dev/hoge にアクセスす
ることも可能。名前をつける必要はあるらしい。
Greengrass を使うことで何百台とかの IoT 機器にデプロイ出来るのも大
きなメリット。
いきなり Raspberry Pi とかで試す必要はなくて、今回のように
VirtualBox の Ubuntu で試すことが出来る。
Greengrass の罠としては、GGC が要求するスペックは IoT にしては割と
高いこと（CPU 1GHz, Memory 128 MB）。
満たせない場合は Amazon FreeRTOS
という選択肢があるが、正直人類に
早すぎるとのこと。なんとなく分かる。
Prota Pi の自動アップデート機能はどんな実装なんだろう？
そういう意味では Prota Pi は勝手にアップデートしてくれるから楽だな #jawsdays #jd2018_c
— マスタカ (@masutaka) March 10, 2018
Reusable serverless components accross Projects via Terraform
David Przybilla さん／HDE
結構複雑な Terraform のモジュール構成と、CI で terraform plan して
結果を Slack 通知、Approve すると apply される仕組みの紹介。
今月は Terraform をゴリッと使いそうだからタイムリーだ #jawsdays #jd2018_g
— マスタカ (@masutaka) March 10, 2018
LambdaとStepFunctionsを使った新しい負荷試験のカタチ
内海恵介さん／株式会社HAROiD リードエンジニア
AWS Lambda と AWS StepFunctions を使って負荷試験をしているお話。
ググったらこちらの記事がヒットした。
StepFunctions で動的なワークフローを構築してお手軽負荷試験
負荷試験はやったことないけど、以前 Software Design で連載された
『クラウド時代のWebサービス負荷試験再入門』[2017-01-03-1]
によると、
攻撃元のサーバの調達など大変なことが多いみたい。
StepFunctions の使い方としては異例らしいが、自分としては理にかなっ
ているような気はした。
HAROiD
はテレビの投票サービスを提供している会社で、何時何分何秒だ
けにスパイクするなど、Web サービスとは全く違うらしい。しかも障害が
放送事故に直結するから、負荷試験が超大事とのこと。
セッションでは非公開で実際の番組や CM の紹介もしてくれた。
ちなみにテレビで使われる文字コードは EUC-JP らしく、StepFunctions
で変換しているとのこと。
今回実装した千手観音という内製ツールは OSS 化の予定があるというか
手伝ってくれる人を募集中とのこと。
付録
[ 勉強会当日のツイート ]