『AWS re:Invent 2019』のDevelopers.IO セッションレポート総まとめ #reinvent
今年2019年12月に米国ラスベガスにて開催された『AWS re:Invent 2019』。当ブログでも特集を組み、総勢80名超の大所帯で現地参戦を行い、昨年以上のブログを今月投下して参りました。その数実に700本超!(2019年12月31日現在)
ブログの内容については実に様々な切り口や角度で色々なレポートが投下されていますが、その中で『セッション参加レポート』についても300本以上のエントリがここまでに投下されています。『このテーマ・カテゴリに関するものが読みたいんだけど、多過ぎて大変...!』という声も聞こえてきそうな気がしてましたので(というか私個人でそういう思いが芽生えた)、『それならば まとめてしまおう DevIO(で)』という事で情報を抜粋・整理してまとめてみました。
目次
- 関連動画・スライド資料の見つけ方
- ACT(各種アクティビティ)
- AIM(AI・機械学習)
- ALX(Alexa)
- AMZ(Amazon.com)
- ANT(分析)
- API
- ARC(アーキテクチャ)
- BLC(ブロックチェーン)
- CON(コンテナ)
- CMP(コンピューティング)
- CMY
- DAT(データベース)
- DEM(EXPO会場でおこなわれたデモセッション)
- DOP(DevOps)
- DVC
- ENT(エンタープライズ)
- EUC
- FSI
- GAM(ゲーム)
- GPSBUS(グローバルパートナーサミットセッション:ビジネス)
- GPSTEC(グローバルパートナーサミットセッション:テクノロジ)
- HAC(ハッカソン)
- HLC(ヘルスケア)
- HLL
- IOT(IoT)
- KYN(基調講演)
- LFS(ライフサイエンス)
- MDS(メディアストリーミング)
- NET(ネットワーク)
- MGT
- MKT
- MLS
- MOB(モバイル)
- NFX(Netflix)
- OPN(オープンソース)
- RET(リテール)
- ROB(ロボティクス・ロボット工学)
- SEC(セキュリティ)
- SEJ(セキュリティジャム)
- SPL
- STG(ストレージ)
- SVS(サーバレス)
- WIN(Windows)
- WPT(We Power Tech)
- WPS
- まとめ
関連動画・スライド資料の見つけ方
当エントリで紹介しているレポートについては、基本的には『セッションスライドを撮影したもの』及び『セッション内容をまとめたテキスト』で構成されています。関連する動画やスライドについては公開されている場合があり、その場合は下記の情報源でその資料を探すことも可能です。是非合わせてご参照ください。
YouTube動画
スライド資料
ACT(各種アクティビティ)
- [ACT06] [レポート] 卓球トーナメント #ACT06 #reinvent
- [ACT14] 海外のテックカンファレンス中に何故かドッジボールで孤軍奮闘した話 #ACT14 #replay #reinvent 2019
AIM(AI・機械学習)
- [AIM206] [レポート] 干し草の山から針を見つける:AIを使用してコンテンツ管理を変革する #AIM206 #reinvent
- [AIM206] [レポート] AIM206-干し草の山で針を見つける : AIを使用してコンテンツ管理を変革する #AIM206 #reinvent
- [AIM207] [レポート] AWS DeepRacerを始めよう!ワークショップに参加して来た #reinvent #AIM207
- [AIM208-R1] [レポート]機械学習で精度が改善し続ける&あらゆるソースからデータを入れられる検索新サービスAmazon Kendraの紹介 (AIM208-R1 #reinvent )
- [AIM213-R] [レポート] AIM213-R 新機能Amazon SageMaker Model Monitorでコンセプトドリフトを検知してモデルの品質を担保する [REPEAT] The new Amazon SageMaker Model Monitor: Address concept drift & model quality #AIM213-R #reinvent
- [AIM214-R1] [レポート]AIM214-R1 - 機械学習のための初のIDE、Amazon SageMaker Studioの紹介 #reinvent
- [AIM216-R] [レポート] 新機能「Amazon SageMaker Debugger」の紹介(MLモデルの内容を理解しよう) Intro to Amazon SageMaker Debugger: Get insights into ML model training #AIM216-R #reinvent
- [AIM223] 【レポート】AWS DeepComposer: Generative AI の はじめの一歩 #AIM223 #reinvent #DeepComposer
- [AIM223] 【レポート】AWS DeepComposerワークショップに参加してきました #AIM223 #reinvent
- [AIM223] [レポート]Deep Composer入門してみた #reinvent #AIM223
- [AIM223] [レポート] DeepComposerのトレーニング済みモデルが生成する音楽を聴き比べてみた (AIM223) #DeepComposer #reinvent
- [AIM230-R] [レポート]AIM230-R - 新しいAmazon SageMaker ノートブックの体験: 大規模な共有と共同利用 #reinvent
- [AIM303] [AIM303] - 推測をやめる:AIを使って顧客の会話を理解する #reinvent
- [AIM310] [レポート] 可観測性は AI ・メトリクス・ログの幸せな結婚を夢見るか? AIOps の雄、Moogsoft の CEO が語る #AIM310 #reinvent
- [AIM312] [レポート] AIM312 Amazon Forecastによるビジネス成果の予想 - #AIM312 #reinvent
- [AIM313] [レポート] Amazon Rekognition Custom Labelsを使って画像分析をカスタマイズする #AIM313 #reinvent 2019
- [AIM322] [レポート] Amazon Fraud Detectorの紹介: オンライン不正検出のより迅速な検出 #AIM322 #reinvent
- [AIM325-R] [レポート] Amazon Augmented AI (Amazon A2I) を使った機械学習の推論結果レビュー Introducing Amazon Augmented AI for human review of ML predictions, featuring VidMob #AIM325-R #reinvent
- [AIM361] [レポート]AIM361-R1 - Amazon SageMakerを用いた機械学習モデルの最適化 #reinvent
- [AIM362-R1] [レポート]AIM362-R1 - Amazon SageMakerを使った構築、学習&デバッグ、デプロイ&モニタリング #reinvent
- [AIM363] [レポート] ドメイン固有のデータのための自然言語処理をどのように使うか #AIM363 #reinvent 2019
- [AIM369] [レポート] 機械学習でゲームチェンジ:AI, ML, IoT がどのようにスポーツを変えているか #AIM369 #reinvent
- [AIM404] [レポート] Amazon SageMaker RL: Solving business problems with RL and bandits #AIM404 #reinvent
- [AIM405] [レポート] Deeplens用に適切にDeepLearningモデルを調整する #AIM405 #reinvent
ALX(Alexa)
- [ALX203] [レポート] Go from 0 to 60 with Alexa Connect Kit #ALX203 #reinvent 2019
- [ALX318] [レポート] DevOps your Alexa skill: テストと自動化が重要な理由 #ALX318 #reinvent 2019
AMZ(Amazon.com)
- [AMZ301] [レポート]Amazon.com: 大規模なエンタープライズデータベースの移行 #AMZ301 #reinvent
- [AMX304] [レポート] プライムビデオ:ペタバイト級の分析処理 #AMZ304 #reinvent
- [AMZ305] [レポート] Key for Businessを支える技術 #AMZ305 #reinvent
ANT(分析)
- [ANT206] [レポート] リーダーシップセッション: データレイクと分析のトレンド #ANT206 #reinvent
- [ANT217] [レポート] Amazon QuickSightを使用して分析をアプリケーションに組み込む #reinvent #ANT217
- [ANT218] [レポート] AWS Lake Formationを用いたデータレイクとデータ統合 #ANT218 #reinvent
- [ANT218] [レポート] データレイクとAWS Lake Formationを使ったデータ統合 #ANT218 #reinvent
- [ANT222] [レポート] ANT222 Analytics with Amazon Athena (フェデレーテッドクエリ ワークショップ) #reinvent
- [ANT227-S] [レポート] AWSでのレポート、ML、AIのデータ準備 #ANT227-S #reinvent
- [ANT229] [レポート] UltraWarm for Amazon Elasticsearch Serviceの紹介 #ANT229 #reinvent
- [ANT230] [レポート] (ANT230) [NEW LAUNCH!] Amazon Redshift の再設計: RA3 と AQUA #reinvent2019
- [ANT238] [レポート] AWS Data Exchange:クラウドでサードパーティのデータを簡単に見つけて購読する #ANT238 #reinvent
- [ANT307] [レポート] (ANT307) Athena deep dive #reinvent2019
- [ANT320] [レポート] Amazon Redshift 新機能紹介 featuring Workday #ANT320 #reinvent
- [ANT320-R1] [レポート] Amazon Redshiftの新機能 featuring Yelp #ANT320-R1 #reinvent
- [ANT331] [レポート] ソニーのプレイステーションの不正防止対策としてのビックデータ分析 #reinvent #ANT331
- [ANT331] [レポート] AWSの分析サービスによるソニー・プレイステーションの不正防止対策 #ANT331 #reinvent
- [ANT332] [レポート] ANT332 Amazon ElasticsearchService を使ったコンテナアプリケーションの可視化とモニタリング #ANT332 #reinvent
- [ANT333] How Woot.com built a serverless data lake with AWS analytics #reinvent [ANT333]
- [ANT334] [レポート] (ANT334) オンプレミスデータウェアハウスからAmazon Redshiftに記録的な速さで移行する方法(Fannie Mae) #reinvent
- [ANT335] [レポート] Amazon Redshiftを利用した大規模データ分析基盤の構築方法, featuring Warner Bros. #ANT335 #reinvent
- [ANT348] [レポート] Amazon Prime Videoはどのように大量トラフィック(全USの8%!)を処理しているのか #reinvent #ANT348
- [ANT412] [レポート] Amazon Redshiftでデータウェアハウスを最新化する #ANT412 #reinvent
- [ANT416] [レポート] Amazon Redshiftにおけるパフォーマンスと伸縮性 #ANT416 #reinvent
- [ANT417] [レポート] Amazon Redshiftのマテリアライズドビューでパフォーマンスを加速 #ANT417 #reinvent
- [ANT418] [レポート] (ANT418) Deep dive and best practices for Amazon Redshift #reinvent
API
- [API304] [レポート] API304 Amazon SQSとLambdaを使ったスケーラブルでサーバレスなイベント駆動アプリケーション #reinvent
- [API310-R] [レポート] モノリシックなシステムをサーバーレス化するための8つのステップ API310-R How to refactor a monolith to serverless in 8 steps #reinvent
- [API320-R] [レポート][API320-R] Amazon EventBridgeを使用して、イベント駆動型アーキテクチャをかつてないほど迅速に構築 #reinvent #API320-R
ARC(アーキテクチャ)
- [ARC209] [レポート]無駄のないアーキテクチャの実行:AWSで費用対効果を追求する #ARC209 #reinvent
- [ARC209-R1] [レポート] 無駄のないアーキテクチャとは?AWSでの費用対効率を高めよう ARC209-R1 #reinvent
- [ARC210-R] [レポート] SaaS環境におけるマイクロサービスの分離 ARC210-R #reinvent
- [ARC211] [レポート] 1000万ユーザーに向けたスケールアップ手法 #ARC211 #reinvent
- [ARC211-R] [レポート] はじめての1000万人ユーザーに向けてのスケーリングアップ ARC211-R #reinvent
- [ARC212] [レポート] Cox Automotive事例:200以上のプラットフォームでのAWS Well-Architected結果 #ARC212 #reinvent
- [ARC212-R] [レポート] re:Invent 2019 #ARC212-R Cox Automotive社事例 200以上のWell-Architected評価結果 #reinvent
- [ARC213] [レポート] マルチリージョンのアクティブ構成アーキテクチャ #ARC213 #reinvent
- [ARC318] [レポート] MLモデルのデプロイを自動化するライフサイクル Automated ML model development life cycle #ARC318 #reinvent
- [ARC336-R] [レポート][ARC336-R] CLP Innovation:Cloud-Nativeアーキテクチャによる俊敏性の向上 #reinvent
- [ARC338] [レポート] ゴールドマンサックスはいかにして管理イベントを最小化したか #ARC338 #reinvent
- [ARC339] [レポート] AWS smart product solutionを用いた、IoTアーキテクチャのベストプラクティス #ARC339 #reinvent
- [ARC347] [レポート] ARC347-アンドンコードの再発明: Amazon のバーチャル アンドン #reinvent
- [ARC348] [レポート] 一般的な攻撃ベクトルに対するWebアプリケーションの防御 #ARC348 #reinvent
- [ARC411] [レポート] Cell-Basedアーキテクチャでblast radiusを縮小 #reinvent #ARC411
BLC(ブロックチェーン)
- [BLC203] [レポート] 台帳データベースが必要な理由:BMW、DVLA、Sageのユースケース #BLC203 #reinvent
- [BLC204] [レポート][BLC204]ブロックチェーンを使用したエンタープライズソリューション:ネスレ、ソニーミュージック、Workdayのユースケース #BLC204 #reinvent
- [BLC204] 【レポート】ブロックチェーンを使用したエンタープライズソリューション:ネスレ、ソニーミュージック、Workday BLC204 #reinvent
- [BLC301] [レポート] BLC301: Amazon Managed Blockchain -Deep Dive- #reinvent
CON(コンテナ)
- [CON213-L] [セッション] コンテナとサーバレスを使用してモダンアプリケーション開発を加速させる con213-L #reinvent
- [CON306] [レポート] Amazon EKSとKubeflowを使った機械学習基盤の構築 #CON306 #reinvent
- [CON306-R1] [レポート]CON306-R1 - 機械学習インフラストラクチャ on Amazon EKS with Kubeflow の構築 #reinvent
- [CON307] [レポート] 「コンテナと Kubernetes のベストプラクティス TOP 5」を New Relic 的に聞いてきた #CON307 #reinvent
- [CON307] [レポート] コンテナおよびKubernetesのベストプラクティストップ5 #reinvent #CON307
- [CON311] 【レポート】Fargate Spot について理解する – Deep Dive on Fargate Spot(CON311) #reinvent 2019
- [CON324] [レポート]Spotによるコンテナのコスト最適化 #CON324 #reinvent
- [CON328] [レポート] Container Insight, FireLens, AppMesh を使ってコンテナ環境 (ECS/EKS/Fargate) の可観測性を向上させる #CON328 #reinvent
- [CON333] [レポート] AWS FargateとECSにおけるCI/CDのベストプラクティス #CON333 #reinvent
- [CON406-R] [レポート] App Meshを用いたアプリケーションレベルでのネットワーク管理と監視 CON406-R #reinvent
- [CON414] [レポート] AWS Fargateにおけるセキュリティベストプラクティス #CON414 #reinvent
- [CON423] [レポート] AWS Fargate under the hood #reinvent #CON423
- [CON423] [セッション] AWS Fargate Under the Hood CON423 #reinvent
CMP(コンピューティング)
- [CMP202] [レポート] より速く、安く EC2をコスト最適化する #CMP202 #reinvent
- [CMP202] 【レポート】より良く、速く、安く、コストを最適化しよう(CMP202) #reinvent 2019
- [CMP203] [レポート] CMP203: クラウドの中のスタジオ: AWS上でのコンテンツプロダクション #reinvent
- [CMP204] [レポート] HPC on AWS:インフラストラクチャーの制約に縛られないイノベーション #CMP204 #reinvent
- [CMP210] 【レポート】Savings Plans でコストを削減する #CMP210 #reinvent (について #cmregrowth で発表しました)
- [CMP212] 【レポート】AWS Wavelength登場!5Gで超低遅延なアプリケーションを動かそう #CMP212 #reinvent
- [CMP213] [レポート]AWSでの量子コンピューティングの紹介 #CMP213 #reinvent
- [CMP302] [レポート]AWS OutpostsでAWSをオンプレミスへ拡張しよう!#reinvent #CMP302
- [CMP303] [レポート?] ふたつの CMP303 Nitro System セッションから読み解く 2019 年の AWS コンピュート基盤の変化 #reinvent
- [CMP303] [レポート] 次世代のAmazon EC2の強化 Nitroシステムの詳細 #CMP303 #reinvent
- [CMP304] [レポート] Facebookにおける機械学習のための大規模分散システム AWS infrastructure for large-scale distributed training at Facebook AI # CMP304 #reinvent
- [CMP305] [レポート] Amazon EBS スナップショット:新機能、ベストプラクティス、およびセキュリティ #CMP305 #reinvent
- [CMP322] 【レポート】ARMベースの新プロセッサGraviton2へDeep Dive #CMP322 #reinvent
- [CMP328] [レポート] UberがAWS Batchで効率的でスケーラブルな自動車両シミュレーションを構築する方法 #CMP328 #reinvent
- [CMP342] [レポート] Windows ServerおよびSQL Serverワークロード向けの新しく簡素化されたBYOLエクスペリエンス #CMP342 #reinvent
CMY
- [CMY301] 【レポート】 Performing chaos engineering in a serverless world #CMY301 #reinvent
- [CMY301] [レポート] サーバーレスの世界でカオスエンジニアリングを実行する #CMY301 #reinvent
- [CMY302] How Hotstar.com dealt with 25 million concurrent viewers which became the world record #reinvent [CMY302]
- [CMY302] [レポート]25万人の視聴者が同時に利用するHotstar.comのスケーリング #CMY302 #reinvent
- [CMY302] [レポート]世界記録となった2,500万の同時アクセスを捌いたHotstar.comとその方法 #reinvent [CMY302]
- [CMY303] [レポート] Amazon CloudFront、AWS WAF、およびLambda@Edgeを使ってスパマーを排除する #CMY303 #reinvent
- [CMY304] [セッション詳説] Amazon DynamoDBのデータモデリング #CMY304 #reinvent
- [CMY304] [レポート]DynamoDBデータモデリング (CMY304) #reinvent
- [CMY305] [レポート] サーバーレスアナリティクスと異常検出のためのIoTビッグデータパイプライン CMY305 - IoT big data pipeline for serverless analytics and anomaly detection #reinvent
DAT(データベース)
- [DAT209-L] Suggestions of using AWS purpose-built databases for microservices #reinvent [DAT209-L]
- [DAT209-L] [レポート]データベースもマイクロサービス化!Purpose-Built Databaseのススメ #reinvent [DAT209-L]
- [DAT212-L] The digest of all database services managed by AWS, including the latest updates #reinvent [DAT212-L]
- [DAT212-L] [レポート]AWSのデータベース・アナリティクス戦略 〜 既存サービスから最新情報まで総まとめ! #reinvent [DAT212-L]
- [DAT310] [レポート] AWS OutpostsでAmazon RDSを使用してオンプレミスのデータベースを管理する #reinvent #DAT310
- [DAT312] [レポート] ミッションクリティカルなデータベースをRDS Oracleで利用する #DAT312 #reinvent
- [DAT313] [レポート] DAT313: どのようにして Lambda256 は AWS データベースを使ってブロックチェーンプラットフォームを開発したのか #reinvent
- [DAT323] [レポート] Amazon ElastiCacheの新機能 #DAT323 #reinvent
- [DAT323-R] ElastiCache利用者必見!!2019年のアップデートを確認しておこう!#DAT323-R #reinvent
- [DAT328] [レポート] PostgreSQL互換のRDSとAuroraの違いが分かるセッション DAT328 Deep dive on Amazon Aurora with PostgreSQL compatibility #reinvent
- [DAT344] [レポート] Amazon RDSおよびAmazon AuroraにCIAセキュリティ3原則をデプロイする #DAT344 #reinvent
- [DAT350] [レポート] Amazon EC2からAmazon Aurora PostgreSQLへの移行 #reinvent #DAT350
- [DAT359] [re:Invent2019] [レポート] DAT359 - Amazon.com がどの様にしてOracle DatabaseからAWSのデータベースに移行したのか #reinvent
- [DAT362] [レポート]Dive deep into AWS SCT and AWS DMS #DAT362 #reinvent
- [DAT364] [レポート] Deep dive on Amazon RDS for SQL Server #DAT364 #reinvent
- [DAT374] [レポート] Redisの活用 #DAT374 #reinvent
- [DAT380] [レポート] DAT380: Amazon QLDB An engineer’s deep dive -なぜこれがゲームチェンジャーなのか- #reinvent
- [DAT381] [レポート]どのようにして、VerizonがクリティカルなDBをRDSへゼロダウンタイムで移行したか #DAT381 #reinvent
- [DAT401] [レポート] Amazon RDS on VMwareを使用してオンプレミスデータベースを管理する #reinvent #DAT401
- [DAT403-R] [レポート] DynamoDB deep dive: Advanced design patterns DAT403-R #reinvent
- [DAT404] [レポート]Amazon Aurora Multi-Master:書き込み性能のスケールアウト #DAT404 #reinvent
DEM(EXPO会場でおこなわれたデモセッション)
- [DEM11] [レポート]急がば回れ: ユニットテスト或いは連携テストが壊れている場合 #reinvent #DEM11
- [DEM14-S] [レポート] マイクロサービスの可観測性についての Instana のデモセッション #DEM14-S #reinvent
- [DEM19-5] [レポート] データレイク構築の際に考慮すべき5つのポイント #DEM19-S #reinvent
- [DEM22] [レポート]継続的なコンプライアンス対応によるクラウドセキュリティの拡張 #DEM22 #reinvent
- [DEM113] 【レポート】クラウド環境で動画編集をする(DEM113) #reinvent 2019
- [DEM115] 【レポート】AWSで臨床アプリケーションを実行する(DEM115) #reinvent 2019
- [DEM127] セッションでもらった開発機器の紹介 #DEM127 #reinvent
- [DEM135] [レポート] AWSでのデータレイクと分析の概要 #DEM135 #reinvent
- [DEM158] [レポート] AWS SAM toolkit:サーバーレスアプリケーションの構築、テスト、デバッグ DEM158 #reinvent
DOP(DevOps)
- [DOP205] [レポート]CI / CDはWagを助ける!リリースプロセスを600%削減 #DOP205 #reinvent
- [DOP208] [レポート] 「タダでは転ばない」Amazonのアプローチ #DOP208 #reinvent
- [DOP211] [レポート]Amazon CodeGuruの概要: 自動コードレビュー&アプリケーションパフォーマンスのリコメンデーション #DOP211 #reinvent
- [DOP302] [レポート] AWS CloudFormation 作成時のベストプラクティス #DOP302 #reinvent 2019
- [DOP302] [レポート] AWS CloudFormationのベストプラクティス #DOP302 #reinvent
- [DOP305] [ワークショップ紹介] AWS Fargateを使用したブルー/グリーンデプロイ用のCI / CDパイプラインの構築 #DOP305 #reinvent
- [DOP309-R] 【レポート】 カオスエンジニアリングによる回復力の向上 #DOP309-R #reinvent
- [DOP309] [レポート] カオスエンジニアリングによるレジリエンスの向上 #DOP309 #reinvent
- [DOP309] [レポート]カオスエンジニアリングによる回復力の向上 #DOP309 #reinvent
- [DOP322-S] [レポート]Github ActionsによるAWSの継続的デリバリ #DOP322-S #reinvent
- [DOP331] [re:Invent 2019] [レポート] DOP331 AWS Tools for PowerShell #reinvent
- [DOP342-R] [レポート] アマゾンの回復性のあるシステムを作るアプローチ DOP342-R #reinvent
- [DOP402] [レポート] Deep dive into AWS Cloud Development Kit #reinvent #DOP402
- [DOP408] [レポート] AWS CloudFormationの新着情報 #DOP408 #reinvent 2019
- [DOP408] [レポート]What's New in AWS CloudFormation #reinvent #DOP408
DVC
ENT(エンタープライズ)
- [ENT202] 【レポート】AWSクラウドのビジネス価値を定量化する! #ENT202 #reinvent
- [ENT203] [レポート] 高周波企業のような運営を #ENT203 #reinvent
- [ENR204] [レポート]ユーザー企業におけるAWSのコスト管理の基礎 #ENT204 #reinvent
- [ENT205] 【レポート】ビジネスの移行を始めよう(ENT205) #reinvent 2019
- [ENT215] [レポート]マネージドサービスを活用したクラウド移行5つのステップ #ENT215 #reinvent
- [ENT218] [レポート]大規模システムのAWS環境への移行の進め方 #ENT218 #reinvent
- [ENT224] [レポート] AWS re:Invent 2019: [ENT224] Amazonのイノベーション文化 #reinvent
- [ENT235] [レポート] SalesforceとAWSはどのようにしてコンタクトセンターを加速させるのか #ENT235 #reinvent 2019
- [ENT307] 【レポート】数百ものアプリを移行する戦略とツール #ENT307 #reinvent
- [ENT308] [レポート] 行き先は火星?木星? 移住計画用マイクロサービスを AWS サービスで構築・管理する #ENT308 #reinvent #newrelic
- [ENT309] 【レポート】レガシーなワークロードに対するベストなリプラットフォーム戦略 #ENT309 #reinvent
- [ENT319] [レポート] ENT319: AWSへの移行:エンタープライズ変革の基盤 #reinvent
- [ENT320] [レポート] クラウド運用エンジニアの日常のある一日 #ENT320 #reinvent
EUC
- [EUC209] [レポート]"Amazon Connect"IntuitとSalesforceを使用したオムニチャネルクラウドコンタクトセンター #EUC209 #reinvent
- [EUC214] [レポート]Contact Lenz for Amazon Connect:MLを搭載した新しい音声分析 #EUC214 #reinvent
- [EUC302] [レポート]デスクトップとアプリをAWS EUCへ #reinvent #EUC302
- [EUC330] [レポート]Amazon WorkSpacesでWindows 7デスクトップをWindows 10に移行する #EUC330 #reinvent
FSI
- [FSI201-L] 3 FSI applications which moved to the cloud and gained advantages #reinvent [FSI201-L]
- [FSI201-L] [レポート]AWSへ移行が成功した3つのFSIアプリケーション #reinvent [FSI201-L]
GAM(ゲーム)
- [GAM301] [レポート] GAM301 - どうやってRovioは機械学習を利用してAngry Birdsに雲の中での飛び方を教えるのか #GAM301 #reinvent
- [GAM303] [レポート]Call of Dutyが機械学習を使用してプレイヤーの戦いをパーソナライズする方法 #GAM303 #reinvent
- [GAM302] [レポート]CAPCOMがコンテナ、データ、MLを使ってユーザーに楽しませるゲームを高速に構築する方法 #GAM302 #reinvent
- [GAM303] [レポート] GAM303 - コール・オブ・デューティは機械学習をどのように使ってプレイヤーとの繋がりを個別最適化していったのか #GAM303 #reinvent
- [GAM304] Migrating the live Pokémon database to Aurora PostgreSQL #reinvent [GAM304]
GPSBUS(グローバルパートナーサミットセッション:ビジネス)
- [GPSBUS205] [レポート] 機械学習の4大ユースケースを対処するための経験の積み方 GPSBUS205 #reinvent
- [GPSBUS210] [レポート] サーバーレスアプリケーションでビジネスイノベーションを加速する GPSBUS210 #reinvent
GPSTEC(グローバルパートナーサミットセッション:テクノロジ)
- [GPSTEC334] [レポート] GPSTEC334: AWSにおける分散型 Ethereum アプリ(DApp)の設計 #reinvent
- [GPSTEC338] [レポート] SAP利用顧客に向けたAWS上のデータレイク構築 #GPSTEC338 #reinvent
- [GPSTEC339] [レポート] ソリューションポートフォリオにManaged BlockchainとAmazon QLDBを統合する GPSTEC339 #reinvent
HAC(ハッカソン)
- [HAC301] [レポート] AWS GameDayに参加してポンコツおじさんとしてチームの足を引っ張った話 #HAC301 #reinvent
- [HAC301] [レポート] AWS GameDay メインイベント カウントダウン (AM) に参加してきた。 #reinvent #HAC301
- [HAC301-R1] [レポート]AWS GameDay: Main event countdown (PM)に参加しました #reinvent #HAC301-R1
HLC(ヘルスケア)
- [HLC307] [レポート]Amazon Connectを用いた医療患者のための"digital front door" #HLC307 #reinvent
- [HLC308] [レポート]AWS上で稼働するヘルスケアデータの相互運用 #HLC308 #reinvent
HLL
IOT(IoT)
- [IOT204-S] [レポート] IOT204-S - 路上のゴム以上の存在へ: IoTの世界とタイヤ #reinvent
- [IOT207] [レポート]IoTのマネタイズ化の進め方 #IOT207 #reinvent
- [IOT208] 【レポート】 AWS IoTの分析系サービスの新機能は何? #IOT208 #reinvent
- [IOT212] 【レポート】IoT入門のBuilders Sessionに参加してきました #IOT212 #reinvent
- [IOT304] ワークショップで見かけたAVS用デバイスが気になったのでちょっと調べてみた #IOT304 #reinvent
- [IOT304] [レポート] AWS IoTとAlexaを使った音声制御ホームデバイスの構築ワークショップ #IOT304 #reinvent 2019
- [IOT335] [レポート] AWS IoTをマルチリージョンで展開するときのプロビジョニング #IOT335 #reinvent
- [IOT339] [レポート][IOT339]Volkswagenで自動車製造を変革 #IOT339 #reinvent
KYN(Keynote)
LFS(ライフサイエンス)
MDS(メディアストリーミング)
- [MDS201-S] [レポート] MDS201: AWSからメディア&エンターテイメント業界の最新ニュース #reinvent
- [MDS202-S] [レポート] MDS202: クラウドと消費者へのライブビデオフィードの最適化 #reinvent
- [MDS303] [レポート] MDS303 ビデオワークフローにおけるパーソナライゼーションとレコメンデーションの進化 #reinvent
- [MDS306] [レポート] 回復力のあるライブストリーミングビデオワークフローの構築 #MDS306 #reinvent
- [MDS307] [レポート] AWS Well-Architected Frameworkの視点で考えるストリーミングメディアワークロード #MDS307 #reinvent
- [MDS313-S] [レポート] MDS313 Hotstar: ライブストリーミングの記録的なスケール #reinvent
- [MDS403] [レポート] ライブビデオチャンネルを構築してみよう #MDS403 #reinvent
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NET(ネットワーク)
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MGT
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MKT
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SPL
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STG(ストレージ)
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SVS(サーバレス)
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- [WPT202] [レポート] We Power Tech: AIや機械学習の公平性を促進する #WPT202 #reinvent 2019
WPS
- [WPS203] [レポート] WPS203-AWSと教育: 教育の中のイノベーション (1/3) #reinvent
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- [WPS203] [レポート] WPS203-AWSと教育: 教育の中のイノベーション (3/3) #reinvent
まとめ
というわけで、『AWS re:Invent 2019』のDevelopers.IO セッションレポート総まとめエントリでした。2019年ももう本日でおしまい。来るべき2020年に向けて、AWS re:Invent 2019の総復習の一環として当エントリをご活用頂けますと幸いです。