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re:Invent 2017 参加レポート(前編)

こんにちは。IT基盤デザインGの松本です。
社内にいる数少ないエンジニアの1人で、サーバサイドやインフラを担当しています。

弊社ではHR系の海外カンファレンスには毎年何人も参加しているのですが、エンジニア向けのカンファレンスとなると参加の前例がありませんでした。そんな中、上司の承認を得て「re:Invent 2017」に参加することができましたので、前編と後編の2回に分けてご報告させていただきます。

re:Inventとは

AWSが主催する学習型カンファレンスで、エンジニア向けのカンファレンスでは世界最大規模のカンファレンスです。ただ最新技術の情報を得るだけでなく、Breakout Sessionで事例やベストプラクティスを学ぶ、Hands-OnやWorkshopで実際に体験する、Hackathonで実力を試す、といったことができることから学習型と言われています。

re:Invent 2017は11月27日〜12月1日にラスベガスで開催され、参加者数は約43,000人、うち日本人は約1,000人。有料のカンファレンスでこれだけ集まるのは凄いですね。AWSの注目度の高さが伺えます。

11/26 (前泊)

羽田からラスベガスに向けて出発しました。

日本からラスベガスには直行便はなく、どこかで乗り継ぎをしなければいけません。私はサンフランシスコ乗り継ぎのルートでした。サンフランシスコでは入国審査の際に、英語ではなく日本語で「ニカイメノエスター(2回目のESTA)」と係員の方にAPC(自動入国審査端末)へ案内されたのが印象的です。

ラスベガスでは飛行機から降りてすぐにカジノがお出迎え。ラスベガスとは何かを物語っています。

宿泊先ホテルにチェックイン後、re:Inventの参加登録をしました。参加登録時に「夜にパーティやるよ!みんな来てね!」と前夜祭「Midnight Madness」の案内があったのですが、開場30分前には会場からカジノがあるフロアまで行列ができていて、開場後も入れませんでした。残念。

11/27 (1日目)

1日目に聴講した4つのセッションのうち、印象的だったものを2つご紹介します。

AMF302 – Alexa, Where’s My Car? A Test Drive of the AWS Connected Car Reference

コネクテッドカー開発でのAWS活用事例を解説したセッションです。AWS IoT、Greengrass、Lambda、API Gatewayを利用することで、端末の処理、データ収集・分析・配信全てをサーバレスで構築できることを解説していました。Alexaに車の位置を尋ねたり、Web画面上にリアルタイムに表示しているデモもあり、あらゆる車がコネクテッドカーになる日もそう遠くないのではないかと感じたセッションでした。

GAM306 – Building a Lake of Wisdom

かの有名なゲーム「Angry Birds」のデータ分析基盤を新たに構築した事例を解説したセッションです。既存のツールではカスタマイズに限界があり、運用で必要なデータがすぐ閲覧できなかったり、複数ツールを使っているとデータに不整合が生じてしまう等、ゲームを運用する上で不都合な状態でした。その課題を解決するため、AthenaやEMR、Redshiftを利用して、自分たちが一番扱いやすい形でゲームに関わる様々な情報を1つのダッシュボードで閲覧できるようにしていました。他の有料ツールや運用改善で間に合わせるのではなく、自分たちで最適化してしまう「買うか?創るか?創るでしょ!」というクリエイティブさが強く印象に残っています。

11/28 (2日目)

HackathonのGameDayに参加するかギリギリまで迷いましたが、英語力のなさに負けてセッション聴講を選択した日。聴講した4つのセッションのうち、印象的だったものを2つご紹介します。

MCL306 – Making IoT Devices Smarter with Amazon Rekognition

スマートホームでRekognitionを使った画像解析処理の活用事例を解説したセッションです。カメラに知らない人が来たらSNS経由で通知させたり、愛犬が映り込んだら写真として保存する等のユースケースを示していました。Rekognitionでリアルタイムに解析させれば、アイデア次第で色々できるということを感じましたし、これはそのうちカメラ端末も出してくるのでは、と思ってた矢先にKeynoteでDeepLens(後編でご紹介します)の発表があり、とても驚かされました。

ARC401 – Serverless Architectural Patterns and Best Practices

サーバレスのパターンやベストプラクティスを紹介したセッションです。このセッションはVenetian Theaterという他とは違う豪華な会場で行われ、AWSのサーバレスへの力の入れ具合が伝わってきます。セッションでは、Webアプリケーション、データ分析、ストリーム処理、オペレーション自動化の4つのテーマについて、詳細に語られました。解説された中でも、AthenaやQuickSightの連携はログをS3に保存しておくだけでデータ分析ができるBIツールが構築できてしまいますし、S3のイベントでLambdaを起動させれば画像や動画の変換が、CloudWatchのイベントでLambdaを起動させれば監視項目の状態を条件に処理をさせることができるため、様々なオペレーションの自動化が行えます。この2点は適用できるサービスが多く、積極的に活用していきたい所です。

 

後編に続きます。