個人的には機械学習の分野は良くわからないのですが、後輩氏が登壇、ということで今回の JAWS-UG 名古屋も参加しました。
※というか、前回の懇親会で本人不在のなか登壇に引きずり込んだのはわたしです。
いつものように Twitter 実況していたのと、分野的に語れることが少ないので、省略形式でレポートします。
- Amazon SageMaker Neo が東京リージョンに来たぞー（AWSJ エバンジェリスト 亀田さん）
- AI を利用した自動配送ルートシステムを AWS 上でどのように運用しているか（株式会社オプティマインド 高田さん）
- Amazon Rekognition（株式会社スタメン 河井さん）
- 自転車 EC での Amazon Personalize 導入事例（株式会社エイチーム 日比さん）
- Amazon SageMaker ではじめる画像認識（菅沼さん）
- JAWS-UG 最新状況（AWSJ コミュニティプログラム担当 沼口さん）
- AWS の AI/ML 系サービスをどのように活用して、機械学習系の取り組みを進めて行くべきか（JAWS-UG 名古屋 山口さん）
- 障害を踏まえたアーキテクチャ指針について（AWSJ エバンジェリスト 亀田さん）
- AWS、機械学習の環境を提供するサービス（Market Place 含む）も目的特化の出来合いのサービス（Rekognition など）も結構充実してきた感。
- ルートシステム（≒巡回セールスマン問題解決）、ほのかにピタゴラスイッチ感あり。Lambda を試行錯誤しながら（ちょっとデザインパターンからは外れているけど）組み合わせていってちゃんと動くものが完成するところが凄い。
- Personalize、自転車 EC にとっては（自転車はリピート購入が少ないなど）「そのものズバリ」の適用サービスではなさそうなのにそれなりにモノになってるところが良い。EC 以外の応用も考えてみたい。
- 若い人たちが会社の業務に縛られることなく自分の研究のためにいろいろ試してるのも凄い（どうしても先立つものが必要なので…でも、歳とってくると相対的にお金はあっても今度は自由時間と気力が…という人が増えるのが悩ましい）。
- 名古屋がJAWS-UG 支部の 2 番目（群）だったのは知らなかった。
- Forecast、手軽に試すには面白そう。
- 「マルチクラウドで信頼性を保つのって大変」「DB の冗長化は楽じゃない」「地理冗長化で生じる NW の遅延は厄介」ということは本当に理解されていない（非技術者だけでなく一部の技術者にも）ので声高にアピールしていきたい。
次回は、今回の障害を受けて「安全性を高めたアーキテクチャ」というテーマになりました。
で、わたしも何か話すことになったので、いまのところ
- 冗長化で得られるメリットと生じるデメリット（Single-AZ 冗長化、Multi-AZ 冗長化、マルチリージョン、地理的に離れたマルチクラウド）
- どんな障害・災害・インシデントを避けられるか？
- 単一ホストレベルの障害、データセンター（群）レベルの障害や火災・電源トラブル・回線断、地域レベルの電源トラブル・通信障害、リージョンを跨ぐレベルのクラウド障害…
- その代わりにどんなことに注意しなければならないのか
- スプリットブレイン、ネットワーク遅延の増大、通信経路の信頼性、分散環境でのデータ同期・整合…
- どんな障害・災害・インシデントを避けられるか？
- 大阪ローカルリージョンを使ってみてわかった注意点
について話そうと思っています。
※他の登壇者とネタが被りそうなので、調整が必要かも？
