【Google翻訳】re:Invent 2016のセッション概要をひたすら機械翻訳してみる – Big Data・Business app編【1000本ノック】#reinvent
こんにちは、せーのです。今日は新しくなったと話題のGoogle翻訳をひたすら試してみます。今回は「Big Data・Business app編」です。
目次
前回までのあらすじ
【Google翻訳】re:Invent 2016のセッション概要をひたすら機械翻訳してみる – Alexa・Architecture編【1000本ノック】#reinvent｜クラスメソッドブログ
Big Data系
BDA203 - Amazon Redshift用のMatillion ETLを使用して、レコード時間内に数十億もの変換
AmazonのRedshiftにMatillion ETLを使用して、記録的な時間で数十億の行を変換GE Power＆Waterは、水の利用可能性と品質に関連する世界で最も複雑な課題のいくつかを解決するための高度な技術を開発しています。彼らはオンプレミスデータベースで数十億行のデータを蓄積していましたが、コアのビッグデータプロジェクトの一部をAWS Cloudに移行することに決めました。 Amazon Redshiftに変換して保存することを決定したとき、彼らはこの膨大な量のデータを処理し、目的地に安全に配送できるETL / ELTツールが必要であることを知っていました。このセッションでは、GE WaterのエンタープライズアーキテクトのRyan Oatesは、ユースケース、要件、成果、および教訓を共有します。また、AWS MarketplaceのAmazon Redshift用Amazon RedshiftやMatillion ETLなど、ソリューションスタックの詳細を共有しています。 Amazon Redshift ETLのベストプラクティスは、エンタープライズ分析と大量のデータ要件を簡単かつ大規模にサポートしています。データのロード、変換、オーケストレーションをAmazon Redshift上で単純化する方法と、実際のデータパイプラインを構築する方法を学びます。大規模なデータプロジェクトを記録的な時間内に提供するための洞察を得る。
BDA204 - 群衆の力を活用して、Amazon Mechanical Turkと連携させる
Amazon Mechanical Turk（MTurk）を使用すると、イメージのモデレーションやビデオの転記からデータの収集やユーザーのテストまで、多数のタスクのために群衆の力を活用できます。 Mechanical Turk市場にタスクを提出し、結果を迅速かつ正確に、そして大規模に得るプロセスを構築するだけです。このセッションでは、Rainforest QAのRussが、MTurkを使った経験から学んだベストプラクティスと教訓を共有します。このセッションでは、MTurkの主要概念、リクエスタとしての開始、およびAPIを使用したMTurkの使用方法について説明します。 Workerインセンティブの設定と管理、優れたWorker品質の達成方法、クラウドソースアプリケーションの統合と拡張方法を学びます。このセッションが終了するまでには、MTurkを包括的に理解し、群衆の力を活用する方法を知っています。
BDA205 - Salesforce IoT CloudおよびAWS IoTを使用して、デバイスデータを使用して顧客に喜ばれます。
Internet of Things（IoT）は膨大な量のデータを生成し、デバイスを介して顧客エクスペリエンスに深く常につながっているビューを約束します。この時代に、顧客データをどのように収集するのかという問題はなくなりましたが、そのすべてのデータで何をしていますか？どのようにして大規模に摂取し、お客様のために有意義な経験をするのですか？このセッションでは、Salesforce IoT CloudがAWS IoTエンジンと連携してどのように動作し、顧客、パートナー、デバイス、およびセンサのすべてが生成したすべてのデータを意味のある動作に変換して変換する方法について学習します。また、顧客がSalesforceとAWSをどのように使用して大量のデータを処理し、シンプルで直感的なツールでビジネスルールを構築し、リアルタイムで顧客と積極的に関わっているかを確認します。 Salesforceが主催するセッション。
BDA206 - AWSビッグデータプラットフォームによるビッグデータアプリケーションの構築
大規模なデータアプリケーションを構築するには、多くの組織で収集されるデータの多様性、速度、および量の増加を格納、処理、分析するための幅広い技術を統合する必要があります。このセッションでは、Amazon S3、Amazon Kinesis、Amazon EMR、Amazon Elasticsearch Service、Amazon Redshift、Amazon QuickSightなどの主要な管理対象サービスを使用して、大規模データアプリケーション全体を構築する方法を示します。 AWS Big Data Platformを使用して大規模データアプリケーションを構築し、セキュリティを確保する手順を順を追って説明します。また、AWSのビッグデータサービスのベストプラクティスと一般的な使用事例を紹介します。具体的なアプリケーションに最適なサービスを選択するためのヒントも含まれています。
BDA207 - ファナティックス：AWSにスケーラブルなセルフサービスビジネスインテリジェンスを導入
データは量子規模で成長しており、ユーザーが直面している課題の1つは、すべてのデータを分析し、適時の洞察を抽出し、可視化できるようにすることです。このセッションでは、AWSで利用可能なビジネスインテリジェンスソリューションについて学びます。大規模なデータセットにチャレンジできるスケーラブルでセルフサービスのBIプラットフォームを導入するためのベストプラクティスについて説明します。ライセンスされたスポーツアパレルの最大のオンライン売り手であるFanaticsは、ますます増え続けるユーザベースに毎日膨大な量のレポート、ダッシュボード、チャートを提供する、AWS上でグローバルに分散されたBIプラットフォームを構築した経験について語ります。 Fanaticsは、Amazon Redshift、Amazon S3、PrestoやSparkなどのオープンソースフレームワークを使用して構築されたデータプラットフォームのアーキテクチャを共有しています。彼らは、Tableau、Microstrategy、AWS上の他のツールを含むBIプラットフォームについて詳しく分析し、アナリストがアドホック分析を実行してリアルタイムの更新、アラート、およびビジュアライゼーションを容易に行うようにしています。また、Fanaticsがビジネスインテリジェンスコミュニティに十分参加し、AWプラットフォーム上でBIプラットフォームリソースを最適に活用するために採用した実験ベースのアプローチについても学習します。
BDA304 - ちょうど追加されたAmazon Redshiftの新機能
このセッションでは、Amazon Redshiftの最新かつホットな機能について学びます。 Vidhya Srinivasan、Amazon Redshiftのゼネラルマネージャーに参加し、Amazon Redshiftのアーキテクチャーと内部の仕組みを深く理解してください。最近の可用性、パフォーマンス、および管理性の向上が、エンドユーザーエクスペリエンスを大幅に向上させる可能性を発見しました。また、私たちが取り組んでいるものと未来の計画を垣間見ることができます。
BDM201 - AWSのビッグデータアーキテクチャーパターンとベストプラクティス
世界はますます増加する量、速度、およびさまざまなビッグデータを生み出しています。消費者や企業は、古典的なバッチ処理に加えて、急速に変化するデータに対する最新の（またはミリ秒）分析を要求しています。 AWSは、大きなデータ問題を解決するための多くのテクノロジーを提供します。しかし、どんなサービスを、なぜ、いつ、どのように使うべきですか？このセッションでは、巨大なデータ処理を、インジェスト、ストア、プロセス、およびビジュアライゼーションといったさまざまな段階からなるデータバスとして単純化します。次に、データ構造、クエリ待ち時間、コスト、要求率、アイテムサイズ、データ量、耐久性などの基準に基づいて、各段階で適切なテクノロジを選択する方法について説明します。最後に、これらのテクノロジを組み立てるための参照アーキテクチャ、デザインパターン、およびベストプラクティスを提供して、大きなデータの問題を適切なコストで解決します。
BDM202 - ワークショップ：AWSで最初のビッグデータアプリケーションを構築する
アマゾンのビッグデータWebサービスの使い方と、AWSで初めての大規模なデータアプリケーションを起動する方法が増えていますか？このワークショップでは、Amazon EMR、Amazon Redshift、Amazon Kinesis、Amazon DynamoDB、Amazon S3を使用して、リアルタイムで大きなデータアプリケーションを構築しています。 AWSの大規模データソリューションのアーキテクチャー設計パターンを見直し、テイクハウスラボへのアクセスを提供し、アプリケーションを自分で再構築してカスタマイズできるようにします。
BDM203 - FINRA：AWSで安全なデータサイエンスプラットフォームを構築する
データ・サイエンスは、データ駆動型の組織における重要な規律です。分析を通じて、データ科学者は、以前に知られていなかったデータの関係を明らかにして、組織がより良い意思決定をするのを助けることができます。しかし、データサイエンスは、多くの場合、限られたリソースとさまざまなデータベース上の複数のデータセットを持つローカルマシンから実行されます。クラウドに移行することで、組織がインフラストラクチャの設定と管理の負担から解放しながら、スケーラブルなコンピューティングおよびストレージリソースをデータ科学者に提供することができます。このセッションでは、金融業界規制当局であるFINRAは、AWSでセルフサービスのキュレーションされたデータサイエンスプラットフォームを構築する際のベストプラクティスと教訓を共有しています。テクノロジーの仲介者を排除し、ユーザーがワークロードに最適なコンピューティング環境を選択できるようにするプロジェクト。アーキテクチャーと基礎となるデータインフラストラクチャサービスを理解して、データ科学者に安全なセルフサービスのポータルを提供し、データサイエンスコミュニティのツーリングに関するコンセンサスを構築し、標準化されたツール仮想プライベートクラウド（VPC）内の情報セキュリティの境界を維持しながら、最新の技術を試す自由をどのように保持できるかを学びます。
BDM204 - Amazon QuickSightでビッグデータの洞察を可視化する
Amazon QuickSightは、迅速なビジュアライゼーションの作成、アドホック分析の実行、データからの迅速なビジネスインサイトの取得を容易にする高速BIサービスです。 QuickSightは、クラウドのパワーとスケーラビリティを活用するために構築されているため、大規模なデータセットの分析を簡単に実行でき、数十万人のユーザーをサポートできます。このセッションでは、Amazon QuickSightを簡単に使い始める方法、ファイルをアップロードする方法、S3とRedshiftに接続する方法、基礎となるデータに基づいて最適化されたビジュアライゼーションから分析を作成する方法を紹介します。分析とダッシュボードを作成したら、数秒で簡単に同僚やステークホルダーと共有することができます。また、SPICE - QuckSightのメモリ内計算エンジン - これまで以上に速くデータから洞察を得ることができます。
BDM205 - ビッグデータミニコン州
この一般セッションでは、AWSのビッグデータの専門家が、ビッグデータの現在の状態を詳しく見ています。最新の大きなデータの傾向と業界のユースケースについて学んでください。 AWSの大きなデータプラットフォームを他の組織がどのように革新し、競争力を維持するために使用しているかを聞きましょう。最新のAWSの大規模なデータアナウンスのいくつかを見てみましょう。
BDM206 - IoTデータを理解する：Amazon Kinesisを活用してAWS上でIoTアナリティクスプラットフォームを構築する方法
IoTの人気が高まりユースケースが広がっているため、データの取得、処理、分析の伝統的な考え方に挑戦しており、すぐに洞察を得て迅速に行動します。今日では、このデータの潜在的可能性は大きく変わりません。このセッションでは、AWSの大規模なデータサービスを使用して包括的なIoT分析ソリューションを構築するためのアーキテクチャパターンを調査します。私たちは、2つの実稼働環境を実装しています。まず、AWS IoT、Amazon Kinesis、AWS Lambdaを使用したエンドツーエンドソリューションを紹介します。次に、Helloは、Amazon Kinesis、Amazon DynamoDB、Amazon Redshiftの上に構築されたコンシューマーIoTソリューションについて説明します。
BDM301 - Amazon EMRのApache Sparkのベストプラクティス
組織は、より良い顧客の洞察力と実用的なビジネスインテリジェンスを得るために、データストリーミング分析、アドホッククエリー、予測分析についてますます複雑な分析を実行する必要があります。 Apache Sparkは最近、これらの課題の多くに対処するための選択肢のフレームワークとして浮上しています。このセッションでは、AWSでApache Sparkを使用して、リアルタイムデータ処理、インタラクティブなデータサイエンス、予測分析など、一般的な大規模データの使用例を実装および拡張する方法を説明します。一般的なアーキテクチャ、Amazon EMRを使用してSparkクラスタを迅速に作成するためのベストプラクティス、およびSparkとAWSの他の大きなデータサービスを統合する方法について説明します。このセッションでは、プログラマティックなマーケティングと分析ソフトウェアのプロバイダであるDataXuを紹介します。 DataXuはSparkを使用してペタバイト規模のETL処理パイプラインとデータサイエンスのワークフローをどのように構築したかを共有します。
BDM302 - Amazon ElasticsearchサービスとKibanaを追加したリアルタイムデータの調査と分析
Elasticsearchは、リアルタイム解析に使用される完全機能の検索エンジンです。Amazon Elasticsearch Serviceを使用すると、ElasticsearchクラスタをAWSに簡単に配置できます。 Amazon ESでは、1日に数十億件のイベントを処理して処理し、木場を使用してパターンを発見することができます。このセッションでは、Apache Webログを例として使用し、エンドツーエンドの分析ソリューションを構築する方法を示します。まず、Amazon Kinesis Firehoseを使用して、Amazon ESクラスタを構成し、その中にデータを取り込む方法について説明します。着信データのスループットに基づいて、インスタンスタイプ、ストレージオプション、シャードカウント、およびインデックスローテーションを選択するためのベストプラクティスを見ていきます。次に、Kibanaダッシュボードを設定し、カスタムダッシュボードウィジェットを構築する方法を示します。最後に、ElasticsearchクエリーDSLについて詳しく説明し、カスタムのアドホックレポートを生成するためのアプローチを見直します。
BDM303 - JustGiving：サーバーレスデータパイプライン、イベント駆動型ETL、およびストリーム処理
組織は、IoT（Internet of Things）、アプリケーションプログラミングインターフェイス（API）、クリックストリーム、構造化されていないデータソース、およびログデータソースの増加により、洞察力と知識を得る必要があります。ただし、組織は、トランザクションデータ用に設計された従来のデータウェアハウスおよびETLプロセスによっても制限されることがあります。自動抽出抽出変換ロード（ETL）および機械学習プロセスを備えたスケーラブルな大規模データパイプラインを構築することで、これらの制限に対処することができます。 JustGivingは、与えるための世界のソーシャルプラットフォームです。このセッションでは、RAVENと呼ばれる社内のデータサイエンスプラットフォームの一部として、スケーラブルで疎結合のイベントドリブンETLおよびMLパイプラインをいくつか作成した方法について説明します。 AWS Lambda、Amazon S3、Amazon EMR、Amazon Kinesisなどのサービスを活用して、サーバーレス、イベント駆動型、データ処理およびストリーム処理パイプラインを組織内で構築する方法を学びます。 AWSラムダを使用したサーバレスの大規模なデータアーキテクチャに焦点を当て、共通の設計パターン、教訓、ベストプラクティスについて検討します。
BDM304 - Amazon Kinesis Analyticsでリアルタイムでストリーミングデータを分析する
ビジネスをリアルタイムで把握する組織が増えているため、ストリーミングデータは遍在化しています。典型的なストリーミングデータ分析ソリューションには、特定のスキルと複雑なインフラストラクチャが必要です。しかし、Amazon Kinesis Analyticsでは、標準のSQLを使用してストリーミングデータをリアルタイムで分析できるため、新しいプログラミング言語や処理フレームワークを習得する必要はありません。このセッションでは、実際の例を使用してAmazon Kinesis Analyticsの機能を詳しく説明します。 Amazon Kinesis Streamsを使用してデータを処理するエンドツーエンドのストリーミングデータソリューション、リアルタイム処理のためのAmazon Kinesis Analytics、および永続性のためのAmazon Kinesis Firehoseを紹介します。ストリーミングデータを使用してSQLクエリを作成する方法を詳細に検討し、Amazon Kinesis Analyticsアプリケーションを最適化および監視するためのベストプラクティスについて説明します。最後に、システム全体のコストを見積もる方法について説明します。
BDM306 - Netflix：Amazon S3を大規模なデータエコシステムのファブリックとして使用
Amazon S3は、Netflixの大きなデータエコシステムの中心的なデータハブです。私たちは現在、15億件を超えるオブジェクトと、60個以上のPBデータをS3に保存しています。データを取り込み、変換し、転送し、視覚化する際に、このデータが自然にS3に出入りしていることがわかります。 Amazon S3は、Spark、Presto、Hive、Pigなどの相互運用可能な大規模データ処理ツールを柔軟に使用できます。これは、Teradata、Redshift、およびDruidのような追加のデータストア/エンジンにデータを転送し、MicrostrategyやTableauなどのレポートツールにデータをエクスポートするためのハブとして機能します。時間の経過とともに、S3でデータを管理するためのサービスとツールのエコシステムを構築しました。私たちにはすべてのデータを追跡する連合メタデータカタログサービスがあります。ビジネスルールとコンプライアンスに基づいてデータを期限切れにする一連のデータライフサイクル管理ツールが用意されています。また、データフットプリントのコストとサイズをユーザーが確認できるポータルもあります。この講演では、S3がS3の主な用途だけでなく、S3が重要なデータインフラストラクチャのニーズにスムーズに対処する多くの小規模なケースについても取り上げます。また、独自のS3ビッグデータハブを構築する方法や方法についても説明します。
BDM401 - Deep Dive：Amazon EMRのベストプラクティスとデザインパターン
Amazon EMRは、世界最大のHadoop事業者の1つです。このセッションでは、HDFSの代わりにAmazon S3を使用するなど、Amazon EMRのデザインパターンを紹介し、長くて短期間のクラスタと他のAmazon EMRアーキテクチャのベストプラクティスを活用します。クラスタを動的に拡大または縮小する方法について説明し、クラスタを微調整する方法を紹介します。また、Amazon EMRクラスタのコスト効率を高めるため、ベストプラクティスを共有しています。最後に、最新の機能を最新の状態に保つために、最近のいくつかの起動について説明します。
BDM402 - Amazon Redshiftによるデータウェアハウスのベストプラクティス
大規模なデータを迅速かつ効率的に分析するには、大規模なデータセットの処理およびスケーリングに最適化されたデータウェアハウスが必要です。 Amazon Redshiftは、ペタバイト規模の高速データウェアハウスであり、従来のデータウェアハウスのコストのほんの一部で、すべてのデータを簡単かつコスト効率よく分析できます。このセッションでは、大規模なデータ分析のために、Amazon Redshiftを使用したデータウェアハウジングの詳細を見ていきます。 Amazon Redshiftの円柱技術と並列処理機能を活用して、高いスループットとクエリ性能を実現するためのベストプラクティスについて説明します。また、最適なスキーマを設計し、効率的にデータをロードし、作業負荷管理を使用する方法についても説明します。
BDM403 - Beeswax：AWS上でのリアルタイムストリーミングデータプラットフォームの構築
Amazon Kinesisは、クラウド内でリアルタイムのストリーミングデータアプリケーションを構築するためのサービスのプラットフォームです。 顧客は、Amazon Kinesisを使用して、Webサイトのクリックストリーム、金融取引、ソーシャルメディアフィード、アプリケーションログ、ロケーショントラッキングイベントなどのリアルタイムデータを収集、ストリーミング、および処理することができます。 このセッションでは、まずAmazon Kinesisを使用してエンドツーエンドのストリーミングデータアプリケーションを構築するためのベストプラクティスについて説明します。 次に、プログラマティックなデジタル広告のサービスとしてリアルタイムの入札者を提供するBeeswaxは、Amazon Kinesis、Amazon Redshift、Amazon S3、Amazon EMRなどを使用して、AWS上で機能豊富なリアルタイムのストリーミングデータソリューションを構築した方法について語ります。 そしてApache Spark。 Beeswaxは、スケーラブルなデータキャプチャ、アーカイブ用のメッセージングハブ、データウェアハウジング、ほぼリアルタイムの分析、リアルタイムアラートなど、ソリューションの主要コンポーネントについて説明します。
Business App系
BAP201 - Amazon WorkSpacesでデスクトップをクラウドに移動
今日の組織は、エンドユーザーにとってより柔軟な環境を提供しようと努力しており、いつでもあらゆるデバイスから企業リソースにアクセスできます。同時に、企業情報を確保することは、CIOの最優先事項です。 Virtual Desktop Infrastructure（VDI）などの従来のソリューションは、作業者の柔軟性とセキュリティ上のメリットを提供しますが、購入するのに費用がかかり、展開が複雑で、拡張性に欠けます。このセッションでは、Amazon WorkSpacesがVDIのメリットとクラウドの経済性を結びつけ、組織にとってより良い価値を提供する方法を学びます。今日はどのように簡単に始めることができますか、顧客がAmazon WorkSpacesをどのように使用しているかを説明します。
BAP202 - Extra、Extra！ News UKが毎時Amazon WorkSpacesでお金を節約し、すべてのことを読む！
Amazon WorkSpacesは、クラウド上で動作するデスクトップコンピューティングサービスで、毎月および毎時の請求をサポートします。このセッションでは、ユースケースの適切な請求方法を決定し、Amazon WorkSpacesを毎月または毎時請求用にプロビジョニングする方法を示し、現実の例を実践します。 News and mediaブランドの安定したメディア組織であるNews UKは、独自のビジネスニーズを解決するためにAmazon WorkSpacesをどのように使用するかを記述しています。
BAP203 - Amazon WorkSpacesを使用した従来のデスクトップからDaaSへの卒業生の高等法
このパネルディスカッションでは、Amazon WorkSpacesを使用して、教職員、学生、教室や研究に必要なアプリケーションや情報へのアクセスを提供するデスクトップアズササービス（DaaS）への移行方法を共有しながら、ラボ、キャンパス内に設置されています。 Amazon WorkSpacesにより、主要教育機関はより厳格なコンプライアンス要件を満たしつつ、費用対効果の高い、より機敏で、セキュリティの姿勢を改善し、エンドユーザにより柔軟な体験を提供できます。組織の次世代のエンドユーザーコンピューティングを実現するためのプロジェクトについて、高等教育の世界から直接聞いてみましょう。
BAP204 - Amazon AppStreamを使用してデスクトップアプリケーションをあらゆるデバイス、どこにでも配信
Amazon AppStreamは、接続された任意のデバイス上のどこからでも、アプリケーションに即座にアクセスできるアプリケーションストリーミングサービスです。企業はAmazon AppStreamを使用して、デスクトップアプリケーションの最新バージョンをユーザーに安全に配信できます。 ISVは、デスクトップアプリケーションをクラウドからユーザーのブラウザにストリーミングすることで、アプリケーションを書き直すことなく、より多くのデバイスにまたがるより多くのユーザーにアプローチできます。このセッションでは、Amazon AppStreamにアプリケーションをアップロードして何千ものユーザーに配信することがどれほど簡単かを示します。また、Siemens PLMからAmazon AppStreamを使用してデスクトップアプリケーションをクラウドに移行する方法を学び、ストリーミングアプリケーションを使用してエンタープライズ顧客の柔軟性と生産性を高めることもできます。
BAP205 - 電子メールインフラストラクチャの管理を停止：Amazon WorkMailへの移行
Amazon WorkMailは、安全なマネージドビジネスメールとカレンダーサービスで、既存のデスクトップおよびモバイルメールクライアントをサポートしています。 Amazon WorkMailを使用すると、Amazon WorkMailのWebアプリケーション、Microsoft Outlook、またはネイティブのiOSまたはAndroidの電子メールアプリケーションを使用して、電子メール、カレンダー、連絡先にアクセスできます。このセッションでは、Amazon WorkMailの組織をすばやく作成する方法、Amazon WorkMailが使用する暗号化モデルを使用してデータを保護する方法、既存の社内Microsoft ExchangeサーバーとAmazon WorkMailの相互運用性を設定する方法、 Amazon WorkMailで利用可能な多数の新機能が追加されました。
BAP206 - Amazon WorkDocsで安全にコンテンツを保存、同期、コラボレーション
ファイル同期とアプリケーションの共有は、現代の組織におけるコラボレーションの基盤です。コンテンツの保護と管理は継続的な課題です。 Amazon WorkDocsは、強力な管理機能とフィードバック機能を備えた、完全に管理された安全なファイルストレージおよび共有サービスです。このセッションでは、Amazon WorkDocsを使用してファイルを管理し、コンテンツを保護する方法と、Amazon WorkDocsをユーザーのための本格的な生産性ツールとするための方法について説明します。
BAP212 - Salesforce App CloudおよびAWS上に構築されたカスタムアプリケーションによるエンゲージメントエクスペリエンスの提供
開発者は、顧客とのやり取りを魅力的な体験に変える最も重要な要素です。 Heroku、Force.com、Lightningを組み合わせたSalesforce App Cloudは、インフラストラクチャを抽象化し、複雑さを解消するため、最も重要なものに集中することができます。マーケティングまでの時間を短縮し、迅速に反復できるようにすることで、競争よりも上がり、永続的な顧客関係を構築するのに役立ちます。このセッションでは、世界の大手通信インフラストラクチャサービスプロバイダであるZayoから、SalesforceおよびAWSプラットフォームの統合力を活用して、魅力的な顧客エクスペリエンスを提供し、開発者の生産性を向上させ、革新サイクルを早める方法を説明します。 Heroku Connectは、SalesforceとAWSの間でお客様のデータを簡単に拡張して同期させ、開発者が最善を尽くすことを可能にするような方法で拡張します。 Salesforceが主催するセッション。
BAP305 - 60分でゼロクロムに：Amazon WorkSpaces向けの軽量で安価なクライアントデバイス
MacとPCの物理的な艦隊を管理するうえでの課題を取り除くために、Amazon WorkSpacesと大きな賭けをしました。それで？このセッションでは、軽量ハードウェアに豊富なクラウドベースのWindowsエクスペリエンスを導入して管理上の問題を解決し、TCOを改善し、従来の環境と同等になる方法を紹介します。ゼロから薄いまでGoogle ChromeとChromium OSクライアントに至るまで、クライアントデバイスのエコシステムを紹介し、適切なクライアントデバイス戦略を決定する能力を強化します。私たちは、顧客が軽量デバイスに移行する仕組みと、これまでに学んだベストプラクティスを記しているので、ライブ製品のデモンストレーションが行われます。
BAP402 - トレンチからのベストプラクティス：ProのようにAmazon WorkSpacesを展開する
Amazon WorkSpacesは、クラウド上で動作するエンタープライズデスクトップコンピューティングサービスです。この深いダイビングセッションでは、組織にAmazon WorkSpacesを導入するための高度なトピックとベストプラクティスについて説明します。 Amazon VPC設計と公開エンドポイント、AWSディレクトリサービス、オンプレミスのMicrosoft Active Directoryとの統合、マルチファクタ認証の使用、Amazon CloudWatchのメトリックの監視とロギングについて説明します。 AWSコマンドラインインターフェイス、AWS管理コンソール、およびAWS CloudFormationテンプレートの組み合わせを使用して、このすべてを実行する方法を説明します。
BDA203 - Amazon Redshift用のMatillion ETLを使用してレコード時間に変換された10億行
AmazonのRedshiftにMatillion ETLを使用して、記録的な時間で数十億の行を変換GE Power＆Waterは、水の利用可能性と品質に関連する世界で最も複雑な課題のいくつかを解決するための高度な技術を開発しています。彼らはオンプレミスデータベースで数十億行のデータを蓄積していましたが、コアのビッグデータプロジェクトの一部をAWS Cloudに移行することに決めました。 Amazon Redshiftに変換して保存することに決めたとき、彼らは、この膨大な量のデータを処理して安全に目的地に配送できるETL / ELTツールが必要であることを知っていました。このセッションでは、GE WaterのエンタープライズアーキテクトのRyan Oatesは、ユースケース、要件、成果、および教訓を共有します。また、AWS MarketplaceのAmazon Redshift用Amazon RedshiftやMatillion ETLなど、ソリューションスタックの詳細を共有しています。 Amazon Redshift ETLのベストプラクティスは、エンタープライズ分析と大量のデータ要件を簡単かつ大規模にサポートしています。データのロード、変換、オーケストレーションをAmazon Redshift上で単純化する方法と、実際のデータパイプラインを構築する方法を学びます。大規模なデータプロジェクトを記録的な時間内に提供するための洞察を得る。
まとめ
いかがでしたでしょうか。[Buisiness App]ってなんのことだろうと思ったらWork三兄弟のことだったんですね。私は個人的にはBDM204、BDM304辺りが気になります。みなさんはどうでしょうか。
