AWS re:Invent 2015 Keynote 2 リアルタイムレポート #reinvent
おはようございます！AWS re:Invent 2015、現地ラスベガスからリアルタイム中継でお届けしています。re:Invent 2015の最新情報はこちらでチェック！
さて！本日は2つめのKeynoteです！現地時間で10/8(木) 9:00amから、日本時間では10/9(金) 1:00amからです。
本記事では、昨日の1つめのKeynoteと同様、可能な限りリアルタイムにKeynoteの様子をお伝えしたいと思います。ただ、現地の無線の電波の状況などもありますので、場合によっては全くリアルタイムにはならないかもしれません。その際にはご容赦ください。
それでは、Keynoteの時間にまたお会いしましょう！
開始前
Keynote会場に入ったところ。ゲートがお出迎え。
ウェルカムDJが回してます。ゾクゾク入場してきます！
リアルタイムレポート
9:00am - Werner Vogels登場！ 素晴らしい！驚いている。4年前にどういうスタートを切ったのか思い出している。今、ここには19000人の人がいる！この会議はマーケティング、アナウスメントではない。そこは重要ではない。これは教育の場だ。開発をどうするのか、それを学んで頂きたい。
過去1年間を振り返ってみよう。前日のAndyのKeynoteの発表を含めると、1年間で500以上の新機能、新サービスをリリースしてきた。Keynote stream、CloudTrail...この1年間で、ユーザーのリクエストに答え、たくさんのサービスを提供してきた。昨日のKeynoteでたくさんのサービスを発表した！これは皆さんからのフィードバックがあってこそだ。
月曜日、AWS Well architected frameworkというホワイトペーパーをリリースした。これは素晴らしいベストプラクティス、セキュリティ、パフォーマンス、信頼性、コスト効果について記述したものだ。大変重要な文書だ。Cloudというのは今までの制約事項を全て取っぱらうものだ。私たちのサービスを使うことで、これらの課題をうまく解決することが出来る。ハードウェアの制約で今までできなかったことが、ソフトウエア化されることでできるようになる。かつて、信頼性の高いシステムを作るのは難しかった。方法がわかっていたができなかった。それはハードウェアの制約があったからだ。今、クラウドがニューノーマルになった世界ではそれが出来るようになった。
システムを構築するための重要な法則。Lucas critique。今までの解析には3つのカテゴリがある。過去を見ること。従来のBIで過去データを分析し学ぶこと。2つめはリアルタイム。データダッシュボードやストリームデータを見ること。3つめは予測、未来を見据えること。Amazon MLによって予測エンジンを活用することが出来るようになった。MLは単にバッチ処理をするだけではない。リアルタイムに、よりスマートにシステムを構築することが出来る。MLはAmazonの全ての要素に取り込まれている。レコメンデーション、発注、その他全てのことでMLが活用されている。
リアルタイムデータストリーミングの重要性はどんどん増している。たくさんのお客様がKinesisを活用している。例えばAcquia。Beanstalkを通って、Kinesisを通って、プッシュアウトの形でプロセッサーに渡され、S3、Redshiftにレポートが展開される。そしてこれが全てDynamoDBにプッシュされる。リアルタイムにダッシュボードが構築できる。ストリーミングデータを処理し、時系列に処理するのは非常に重要だ。
新しいサービスを発表しよう、Amazon Kinesis Analytics!
タイムシリーズ分析が出来る。これはとても重要なサービスだ。そしてシンプルに使える。どう活用するか？データマッピングを選択する。どんなデータが入ってきているのかを記述する。1時間ごとのタイムウインドウで区切る。2つめにSQLを追加する。様々な SQLが選択できる。独自のSQLを書くことも出来る。そして3つ目、どのようなデータなのか、どのようなフォーマットなのかを記述する。本当に新しい形でシステムを開発することが可能になる。Firehoseでデータを連結することもできる。もちろんQuickSightでデータを解析し、ビューで見ることが出来る。
2つめの法則、Gall's law。これは70年代に言われた法則だ。
全てのアプリケーションはどんどん複雑になっていく。しかしシステムは最初から複雑に作られたわけではない。シンプルなシステムが、どんどん複雑になってしまうのだ。AWSはとにかくシンプルに使ってもらいたい。ほとんどのプロセスには3つのアプローチがある。VM、コンテナ、そして最もシンプルなのはファンクション。何もサーバを使わない。Lambdaで書くだけだ。VMやコンテナも最近ではよく使われている。VMでJavaやBeanstalkを使う、RailsやHerokuを使う、こういったサービスを使ってアプリケーションを構築していると思う。どんどんメモリが必要なシステムになっている。
今日皆さんに案内するのは、x1というインスタンスタイプだ。2TBのメモリが使える！
皆さんがやりたいことを、メモリを使って保証ができる。インメモリサービスをSAP HANAで使いたいような要望に応えられる。
そして、t2にもたくさん要望をいただいていた。t2.nanoをリリースする。メモリ512MB、小さいインタンス。バーストも出来る。ハイエンドから小さなマシンまで、多くのリクエストに対応できるようになった。
そしてコンテナサービス。皆さん、マイクロサービス化としてコンテナを使っていると思う。アプリケーションを小さなコンテナに分解してビルディングする。Amazon ECSはたくさんのユーザーに使われている。このコンテナサービスはどんどん使いやすくなっている。例えばMeteor。Galaxyフレームワークによって、バックエンド処理が丸ごと任せられる。ECSを活用している。例えばCoursera。たくさんのユーザーがCourseraをバックエンドプロセスで使っている。お客様に登壇して頂こう。
9:19am - RemindのJason Fischl登壇。今日は重要なことを話そう。教育だ。毎日8300人の学生が落第している。この問題をなんとか解決しなくてはならない。先生と親をシンプルなコミュニケーションで繋いで解決したかった。3000万人の先生、生徒、親が使っている。私たちが考えたのは、ここに大きな機会があると考えた。コミュニケーションで教育が改革できないか？先生はまだ紙を使っていることが多い。先生が簡単にSNSによってコミュニケーションネットワークを構築できないか、と考えた。先生が生徒と、簡単に、安全に、コミュニケーションを取れるようにしたい。新学期が始まると新しいユーザーが毎日40万人ずつ増え、月に200万のメッセージが流れる。休暇期間中にはトラフィックは落ちるが、新学期にはトラフィックが上がる。新学年が始まるときにはサービスを落とすことができない。
RemindでどのようにAWSを使っているのか？2年前は少ししか使っていなかった。今はたくさんのサービスを使うようになった。モノシリックなサービスからマイクロサービスに進化してきた。新しい機能やサービスをダウンタイムなくリリースできるようになっている。しかし私たちはもっと自分たちのサービスをコントロールできるようにしたいと考え、ECSを活用し、Empireを構築した。
どのような要求があるか？子供達の情報をセキュアにフレキシブルに扱えるインフラにしたかった。コストの最適化、RIなどを使って最適化を行った。EC2を使い、シンプルな運用にした。Dockerによってデプロイを簡単にした。そして0ダウンタイム。
どうしてEmpireをECS上に構築したか？ECSはマネージドサービスであり、柔軟性がある。なおかつ安定している。とても安心が出来た。EmpireはオープンソースでシンプルなAPIがあり、シンプルなクライアントを提供している。ロールアップ/ダウンができる。30のアプリケーションが36のコンテナインスタンス、244のコンテナで動かしている。
我々は右肩上がりで成長しているし、今年の新学期はスムーズにリリースできた。これはECSのおかげだ。落第する学生を救うためにはまだまだ課題がたくさんある。ぜひたくさんのエンジニアに教育について目を向けて欲しい。
9:26am - Warner returned.ぜひEmpireを検討してほしい。素晴らしいサービスだ。 コンテナ管理はまだまだヘビーだ。もっと簡単にできないか、というのを考えている。その中で核になるのが、ECSに抜けていた要素がレジスターだ。
ここで発表しよう。Amazon EC2 Container Registryだ。
完全にマネージされたサービスだ。アプリケーションをここからスタートしたりローンチしたりできる。レジストリはとても重要だ。コンテナレジストリのローンチによって、コンテナ実行環境としてAWSが最適だと思われるようにしたい。皆さんのリクエストでたくさんの機能を用意した。サービススケジューラ、Composeを使ったDockerのインテグレーション。Composeを使うことで、ECSを使ってコンテナをローンチすることができる。そしてECS CLI！コマンドラインツールを提供する。ecs-cliによって簡単にcomposeを実行できる。
コンテナは開発をよりシンプルにすることができる。しかし、もっとシンプルにするには？コンテナを起動しないのが最もシンプル。それがLambdaだ。Lambdaはアプリケーションを劇的に変えることが出来る。サーバがなければ管理する必要がない！Lambdaは非常に重要なサービスだ。Fireeye、様々なサービスがキャストされている。Lambdaを使い、サーバを使うことなく、様々な処理が実行できる。
過去1年、Lambdaには新しい機能を提供してきた。API Gatewayだったり、Javaだったり、Mobile SDKだったり。SNSなどAWSの他のサービスとインテグレーションできる。このインテグレーション、様々な選択しが出来る。ASK、全ての機能はFunctionとしてLambdaを使って構築する。
新しいLambdaの機能を提供しよう。VPC Support！ロングタイムファンクション、5分実行可能になる。それからスケジュール！Cron的な処理が出来る。それからカスタムリトライロジック。
それからPython for Lambda! ぜひこの新しい機能をLambdaで使って欲しい、皆さんが本当に求めていたシステムが作れるだろう。Lambdaによって非常に簡単でシンプルなアプリケーションが作れる。そしてセキュアに、高いパフォーマンスで作れる。かっこいいシステムがPythonでさえ作れる！
3つ目、重要なのは分解すること。モバイルのアプリケーションを皆さんたくさん作るようになった。モバイルのバックエンドには、クラウドこそが最適だ。クラウドにあるデータ、クラウドにあるファンクションを使うことができる。Mobile SDKを昨年リリースした。これで様々なAWSのサービスとモバイルアプリケーションを連結できるようになった。データとの接続、解析、通知。様々なことがLambdaを使って作れるようになっている。そしてCognitoで認証。たくさんのアプリケーションがAWSプラットフォームで作られている。バルサのアプリケーションもそうだ。世界中のファンと繋がっている。ビデオストリーム、ゲーム、こんなにたくさんある。そしてモバイルデベロッパーはデバイスに本当に長けている。しかしバックエンドまでやるのは難しい。AWSがモバイルデベロッパーにどう手助けできるのか？
それがAWS Mobile Hubだ。
Mobile Hubには3つのステップがある。一つはファンクションの選択。サインイン、プッシュ通知、コンテンツをどうデバイスに配信するのか、アナリティクス...これらの機能にファンクションを登録し、ダウンロードするだけで、AndroidやiOSアプリとしてビルドされダウンロードできる。みなさんはユーザーが何をしたいのかを考えるだけ、クラウドをバックエンドサービスとして活用できるようになる。そしてテスト。Device Farmでモバイルアプリケーションのテストができる。
私たちはとにかくシンプルにしていく。シンプルにすれば信頼性が上がる。4つめ、Occam's razor。新しい分野の話をしたい。すでにたくさんのユーザーがIoTを活用するようになっている。例えば冷蔵庫。もっと良いのはゴミ箱だ。ゴミ箱をスキャンし、Amazonが全て発注してくれると面白いじゃないか！IoTはたうさんの領域ですでに始まっている。
4thパラダイムという本でかかれている。科学はすでに変わっている。観測から理論へ、そしてモデル化。4つ目のパラダイムは実際のデータを取り込んで分析することだ。例えばゲノム配列。かつては何十億という費用をかけてゲノムを解析してきた。今はもっと安価にできる。illuminaではS3を使い安価にゲノム解析ができる。ユーザーはクラウドを意識することはない。例えば海洋調査。調査データは全てAWSに吸い上げられる。火星探索機のデータ、これもAWSのS3に吸い上げられている。そして様々なリソースからアクセスできるようになっている。
IoTは消費者に大きな変革を与えている。dropcam、Youtubeより大きなデータストリームを分析できる。モバイルアプリの健康管理。これは効果がある、私を見てもわかるだろう？
デバイスから得たデータによって、世界の変化がわかる。様々なデバイスがある。これはユーザーがモバイルで活用できるアプリだ。みなさんの運転の上手下手がわかり、保険会社に通知される。これは食事のカロリーをスキャンしてくれるもの。Foursquare。ソーシャルクーラー、ビールが入っていて、友達が同じ場所でチェックインしないと開かないクーラーボックスだ。一人で飲んではダメ。公共交通機関のバスの場所をチェックできるアプリ。バスストップ、光によってバスの到着時間を通知。電気料金の支払いによって光が変わる電球。一番ホットなのは産業用アプリ。全ての街頭にGPSチップを埋め込んで情報収集。全てのものはデータ志向になっている。バスケットボールでは、どこにボールがあるときにどこでオフェンスしディフェンスするべきなのか、データから解析されている。心拍数を測れば、チームワークがとれているチームは心拍数が同期する、それをチェックできる。アイスホッケー、子供のヘルメットにデバイスを設置することで、選手の体に与えられた衝撃をチェックすることが出来る。ゲストをお迎えしよう。
9:52am - BMWのDieter may登場。まず、7シリーズのビデオをお見せしよう。未来の車にはどんなものが入ってくるのか？センサー、クラウドコネクティビティ、様々な経験が行える。
BMWはロールスロイス、BMW、Miniを提供している。私たちは未来の車に対して準備している。一つは自動運転。技術と規制と二つの課題がある。車業界としてはこれまでと同じことをしていてはいけない、デジタルによってお客様に新しい価値を届け、そしてお客様の判断基準の一つになる。BMWは既存のインフラをどんどん改革している。新しいクラウドソリューション、AWSにも投資してきた。4週間ごとのリリースを取り入れた。これは私たちにとって新しい改革だ。そしてパーソナライズされたサービスの提供。予測による未来のお客様へのアプローチ。いくつか例をお見せしよう。ラーニングマップ。車2搭載されたデータデバイスからクラウドにデータを送り、ドライバーだけでなくデバイス全体に対してデータを送ることが出来る。これは自動運転など高度な運転システムに重要になる。BMW 7シリーズではAWSと連携し、車載センサーのデータをAWSに送り、デジタルマップと一緒に処理して、最新ルートの案内をドライバーに対して行う。
わたしたちが構築したCarassoアーキテクチャはトラフィックの上限に対応可能で、コスト効率の高いシステムだ。このソリューションをAWSクラウドで実装している。6ヶ月で製品化した。車業界としては非常に俊敏なサービスリリース、イノベーションだ。クラウドは私たちにとって非常に重要だ。
10:01am - Warner returned。 今後多くの車がコミュニケーションをとる世界になる。5つめ、Reed's law。IoTには2つの要素、センサーとアクチュエーターがある。IoTグリーンハウスにはいろんなセンサーとアクチュエーターが設置されている。IoTはどんどん現実世界になってきているが、やらなきゃいけないことは非常に多い。デバイスに対しての機能もそう、ネットワークもそう。セキュリティ。データがどう連携し、どのような形でスマートなアクチュエーターを作っていくのか？
私たちは新しいサービスを発表しよう。AWS IoT！
簡単にIoTアプリケーションを作ることが出来るようになる！SDKを提供するので、多くのデバイスから簡単に接続できる。ライトなプロトコルで接続できる。X509で暗号化するのでセキュアだ。データコレクションでは様々なサービスと連携できる。そしてLambdaを使ってスマートに連携する。IoTのデモをご紹介しよう。
10:05am - AWSのDr. Matt Wood登場。
AWS IoTでは非常に簡単にデバイスを接続できる。まずはDevice GatewayにはMQTTで接続できる。MQTTは30年くらい前のプロトコルだが、こういった用途では非常に効率的に通信できるプロトコルだ。デバイスとの間はTLSで通信する。X509で認証する。ポリシーにはIAMロールをマッピングできる。つまりIoT以外のAWSサービスともシームレスに連携できるということだ。
Device GatewayはMQTTなのでPub/Subモデルだ。オーバーヘッドの少ない、早いコミュニケーションが可能だ。デバイスの追加も簡単。IoTの世界が拡大すると何十億ものデバイスが繋がってくるが、それでも遅延率が低くつながることが出来る。そしてDevice Gatewayは拡張性の高いルールエンジンを持っている。SQLベースのルールを書くことですぐ簡単にプロセスを実行できる。例えばtempが50以上のデバイスを探すなど。ルールをどんどん追加できる。ルールに適したものをRepublishしたり、エラーを検知して他のAWSサービスに簡単に通知できる。どのように活用するのか？タイムシリーズの情報をDynamoDBに入れたり、S3に保存したり、SNSにプッシュしたり。Lambdaのファンクションを実行することも、Kinesisストリームに流し込むことも出来る。
センサーデバイスでロボットアームを動かすデモ。リードモーションコントローラが手の動きを検知、AWS IoTを経由してロボットコントローラが動く。
10:12am - Warner returned。IoTのプラットフォームは対応力がある。AWS IoTにはDevice Gatewayがある。Rulesもある。またレジストリもある。レジストリはデータをデバイスに送ることが出来る。まだお話ししていないことがある。これは単にセンサーデータをAWSに格納するだけではない。アクチュエートしたい。
AWS IoT Device Shadows。状態をレポートとして見れるし、デバイスを簡単にコントロールできる。デバイスとのコミュニケーションをみなさんが考える必要はない。Shadowを使ってプログラムを簡単に作ることができ、デバイスをコントロールできる。SDKをたくさん用意した。これで皆さんは簡単にIoTサービスを作ることが出来る。
C、JS、Arduino。Arduinoを簡単に操作することが出来る。この会場にあるサニタイザもセンサが搭載されており、消毒液の状態は全て通知されている。これはAWS IoTを使って作られている。Device Gateway経由でRule Engineで処理し、Kinesis経由でLambdaからDynamoDBにデータを投入している。そして消毒液が少なくなればAmazonで注文できる。
お客様を紹介しよう。
10:18am - John DeereのPatrick Pinkston。John Deereは土地に紐付いた仕事をしている。特に農業の分野での課題解決に取り組んでいる。農業の効率を上げ、生産性を上げることで、増加する人口にきちんと食料が提供されるようにしたい。人とテクノロジーとインサイトを繋げていきたい。未来の農業のパフォーマンスをどう上げていくのか。3つの方法がある。1つは機械によるパフォーマンス向上。1つは仕事のパフォーマンス向上。それから解析。
GPSがついた農業機器からデータをクラウドに送って、タイムリーに農業を行えるようにする。種がきちんとした位置に植えられているか確認する。正確に、どこに、どの種を植えるのかを決めている。 iPadでSeedStar Mobileによってモニタリングできる。機械学習によって、よりスマートに、種を植えることが出来る。オペレーターだけでなく、管理者が各作業を監視することで、効率的な作業が可能になる。 これらはすべてAWSインフラで実現している。John Deereのオペレーションセンターは、機器やオペレーターだけでなく、ディーラー、パートナーにも情報提供可能になっている。どういう決定がもっとも有益なのかの判断基準になる。
私たちは農業で価値を提供していきたい。クラウドによって人とテクノロジー、洞察力が繋がった。
10:24am - Warner returned。このアプリケーションは本当に画期的だ。これは私たちだけでは実現できなかった。AWSはパートナー、エコシステムと一緒だからこそ、大きく成長してきている。多くのプットフォーム、パートナーと一緒にIoTを成功に導いてほしい。ハードウェアパートナーもたくさんいる。
10:26am - IntelのDiane Bryant登場。これまで、数え切れないほどの技術が産まれ、使われ、そして革新がうまれてきた。今日はx1インスタンスの発表があった。これはIntel Xeon E7 V3が使われている。膨大なメモリ帯域幅に対応したCPUだ。クラウドコンピューティングは膨大なパフォーマンスを提供できるようになった。膨大なデータを分析できるようになる。
AWSは急速、迅速なデプロイメントが出来る。データアナリティクスはすべての業界を大きく変えていくだろう。人類にとっての大きな問題、医療、食料、それぞれの業界がビッグデータを解析することでどんどん革新されるだろう。医療であれば、The michael j.fox foundationと連携し、パーキンソン病の患者さんの分析など。症状を検知し、データを収集し、治療法を革新する。FarmLogsとパートナーシップを結び、農業データを収集している。農家がどのように収穫をあげていくかを考えている。機械学習によって農地の用法を検討している。これはIntelとAWSを駆使した分析だ。
IntelとAWSは共に、シンプルなソリューションをどんどん提供している。AWSのIoTプラットフォーム、IntelのEdisonとの連携し、簡単にIoTシステムが作れる。素晴らしい協業関係ができている。
10:32am - Warner returned。素晴らしいパートナーシップだ。最後の法則。6つ目、Beasties' law。昨年のパーティを語ろう。それを超えるにはどうしたらいいか？このパーティを外に持っていくことにした。ご紹介しよう。今年のre:PlayはZEDD!!!!!!!!
素晴らしいパーティになること間違い無しだ！ぜひ皆さん参加してほしい！
