クラメソ社員が現地から生配信！『Developers.IO 2018 in Las Vagas』イベントレポート #reinvent

re:Invent期間中に、クラスメソッドのカンファレンスイベント「Developers.IO 2018」をラスベガスで開催しました！ 現地から生配信した際の内容をレポートします。

会場はベネチアンホテルのスイートルーム。

（会場提供：エフセキュア様）

部屋の窓から山側の景色が一望できます。

部屋の全貌はこのような様子で、カメラに映らない位置にたくさんの社員がおります。コメント（とヤジ）を飛ばす人たちです。

配信にはAWS Media Servicesを使用しています。清水俊也の技術ブログはこちら。
AWS Media Servicesを使ってラスベガスから動画配信してみた #reinvent #mediaservices

Developers.IO 2018 in Las vegas

※この記事は、11/29 12:00-13:00（現地時間11/28 19:00-20:00）時点の内容になります。
記事の内容には一部古いものが含まれていますことをご了承ください。

take3000：

みなさんこんにちは！クラスメソッドでございます。 今回クラスメソッドは60名でラスベガス入りしました！
何をしに来たかというと、最新情報をいち早くブログでお届けするためです。

今日のAndyJassyのkeynoteでは、実に20本の新サービス発表がありました。さらに、新サービスにカウントされない新機能も多数発表されました。
イベントが始まって3日目になりますが、すでに279本のブログがあがっています。

こちらのブログまとめ記事を中心に、新サービスの内容をお話していきます。
【速報】AWS re:Invent 2018 Keynote 1日目で発表された新サービスまとめ #reinvent

keynote発表の前日にRoboMakerという今までなかったサービスが出てきてびっくりしました、これがkeynoteから漏れてしまうということは、keynoteでは一体何が発表されるのか！という期待が高まるなか発表を迎えました。
実際にふたをあけてみると、ファイルシステム、ストレージ、データベース、セキュリティ、機械学習、データレイク、ブロックチェーン、時系列、OCR、ロボット、そしてラジコン（！？）
これらをパネリストが解説していきます。
では早速「Glacier Deep Archive」からいってみましょう！

- 日本時間はランチタイムですが、ラスベガスは夜ということで乾杯からスタートさせていただきました♪

Glacier Deep Archive

菊池：

Glacierというのは既存のサービスで、いわゆるアーカイブ・ストレージです。 S3に比べて取り出しに時間がかかる分、コストは非常に安いというサービスでした。 それが、さらに安く使えるようになりました。 ただし、取り出しには日単位、週単位で時間がかかってしまいます。 とりあえずとっておきたい、見ることはないけど消してはいけないもの、そういったデータをとっておくのに適しています。 $0.00099/GB/月と、今までのGlacierの容量単価と比較して1/4くらいになっています。

take3000：

目安としては、1TBで月$1とかなり衝撃的です。

じょんすみす：

データ分析の観点で話すと、昔のデータが必要になるケースはあまりないんです。 でも、これからオリンピックが来るということで、4年前のデータが必要になるといったケースが出てきます。 それをもとに4年前の行動分析をして、予測を立てるといった使い方が出来ます。 周期性があって事前に取り出しておけるもの、かつ、滅多に使わないものを扱うのに非常に便利ですね。

shoito：

ほかにもユースケースとしては、昔関わっていたサービスで、オンラインのマッチングサービスがありました。利用者間で問題が起きた時に、警察からの依頼で過去のログを取り出したり、なんてことがありました。ちょっと重いユースケースでしたね。

Amazon FSx for Windows File Server

菊池：

これは待ってた人が多かったんじゃないでしょうか。 今年の7月にEFSが東京リージョンでも使えるようになって、EC2でも使える共有ファイルシステムということで、狂喜乱舞した人たちが居たんじゃないかなと思いますが、困ったことにWindowsでは使えないという状況でした。 そこに、Windowsでも使える共有ファイルシステム（ファイルサーバー）が出ました。しかも、EFSにはないバックアップまわりの機能も提供されていると。 EFSはあくまで共有ストレージなので、ファイルサーバのようにバックアップや世代管理といった機能は提供されていなかったんですが、そのあたりもカバーしてる状態で出てきました。かなりインパクトがあるんじゃないかと思います。

中山：

これまでだとEC2を使ったりとか、少しでもコストを下げようとしてゲートウェイを使用してきたと思うんですけど、やはり運用がなかなか大変だったので、これはかなりうれしいと思いました。

臼田：

これは結構かんたんに使えるんですか？

菊池：

セットアップには時間がかかりますね。 機能としてADと統合されているので、ディレクトリサービスが必要になりますね。 ブログを書くのに検証もしようと思ったら、ディレクトリサービスの立ち上げで20分かかって、その後にファイルシステム作るのに20分かかって…そこからWindowsを立ち上げてとかで。まあ、それぐらいの時間はかかりますね。

大栗：

WorkSpacesを使っているなら既にディレクトリサービスは入っているから、そういうユースケースだとすごく使いやすいと思いますね。WorkDocsもあるけど、ファイルシステムとしてふつうにアクセスできるわけではないので。

じょんすみす：

WorkSpacesからもふつうにマウントできるんですか？

菊池：

サポートされてます。クライアントとしては、WindowsのEC2とLinuxもSambaのクライアントを入れれば使えます。あと、WorkSpacesとAppStream 2.0とVMware Cloud on AWS、これも使えるとアナウンスされています。

中山：

ちなみに、ダイレクトコネクトとかVPN経由で拠点（会社）からアクセスみたいのは難しいんですかね。

菊池：

そこまではまだ見てないです。

韓：

オンプレ側にADがある時とかはまだわからない？

菊池：

そこまではまだドキュメントを読み込めてないんですが、イニシアティブがあれば。ネットワークが繋がればいけるんじゃないかなあ。。 お客さんのユースケースで、ファイルサーバーを移行したいというのは多々あるので、社内でDXつなげて、そこに置くっていうのもあるのかなと。

臼田：

それは段階的な移行ではなくて、恒久的に？

大栗：

恒久的にですね。

菊池：

どうしてもS3とかのほうがスケーラビリティには優れているんですけど、ファイルシステム共有だと直接ファイルオープンできるとか、ロックがきくだとか、そういうメリットがあるので。

大栗：

既存のアプリケーションを変更しなくてすむとかね。

菊池：

そのあたりはおおきいですね。

じょんすみす：

いろんな人が蓄えてきたエクセルで分析してきたデータとかを、そのままさくっと移行できるわけですね。

菊池・大栗：

そうですね。そのとおりだと思います。

- ここで、話したそうにしていた2人をパネリストとしてお迎え。梶原・韓を混じえてディスカッションを続けます。

Amazon FSx for Lustre

菊池：

ちなみに、同じ名前で出たLustre、こちらはどうなんですか？

大栗：

ユースケースが明らかにHPCとか、そういう用途のストレージですよね。 HPCとか機械学習みたいに高速なストレージアクセスが必要な環境を目的とされてるファイルシステムで、それをクラウド上でも展開したと。 今までだとデータをS3に置いたりとか、EC2にEBSの大きいのをたてて、そこをストレージとして使ってたりと、全部自分で作ってたのが、これを使えばファイルサーバに関しては全部任せられるはずなんで、すごくシンプルで楽になるはず。

韓：

じゃ、そこの面倒はみなくていい。

大栗：

面倒みなくていい。あと、可用性の問題とか、そこのつくりも高い。

菊池：

同じFSxを名乗っているんですけれども、ファイルシステム共有という共通点があるだけで、ユースケースはまったく違う2つのサービスですね。

じょんすみす：

EMRでたまにあるのが、S3だとちょっと遅すぎる、そこの処理速度が必要な時の使い勝手は良いのかなって気がしますね。

大栗：

ローカリティがないデータの分析の場合は早くなると思う。

take3000：

このサービスはもっと早く出ても良かった、みんな必要だったんじゃないかな。

大栗：

Windowsから繋げるやつはみんなほしかったですね。

Amazon Outposts

大栗：

AWSと同じハードウェアの環境をオンプレでも使えるぞっていう素晴らしいサービスですよね。自前でAWSが使えるっていう。

shoito：

ご家庭にもAWS。

菊池：

一家に一台AWS。（笑）

じょんすみす：

一番恩恵受けるのってプライベートクラウドとかを作っている会社の人たち、AWSのサービスと互換性のある仕組みを作れるっていうところで役立つのかなあ。

大栗：

例えばSDKの開発って結構手間がかかったりするので、そこが共通化されるだけでもメリットがあるかもしれない。

shoito：

会社によっては、社内のセキュリティのルールで、パブリックなクラウドにおけなくてオンプレで頑張ってるところもあるんで、そういうのに使えるかもしれない。

菊池：

ここになきゃいけない。規約上そうなってるケースとかですかね。

take3000：

AWSをやってた人とかが会社を転職して、OpenStack使わざるを得なくなった時にAWSやりたいなってなったらはまるのかな。

じょんすみす：

今のOpenStackをディスったんじゃないですよね。

take3000：

違います、はい、次いきましょう！

AWS Control Tower

中山：

Control Towerは従来、AWSにランディングゾーンていうソリューションがあって、用途別に、例えば、本番環境、STG環境でアカウントを分けることとかあると思うんですけど、各アカウントに対してセキュリティの設定を同じようにやっていかないといけないのがすごく面倒だと思いますし、それを継続的に維持していかないといけないんですけど、そのあたりを良い感じにやってくれると、思われる…

一同：

思われる？（笑）

中山：

まだプレビューなので。 基本的にはアカウントを発行する仕組みをアカウントベンディングマシンという形でランディングゾーンで提供されてるんですけど、それがこのサービスから利用できるようになってるんじゃないかなあと思われます。 あとは、ポリシーですね。例えばインターネットにアクセス出来ないようにしたいというポリシーがある時にそれを強制するですとか、そういう状態が維持できているかを監視したり、そういったことが出来るようになってるんじゃないかなあと思います。早く触りたいんですけどね！

臼田：

ある程度規模が大きくて、アカウントをたくさん払い出して、事業会社とかに提供するっていう部門があったときに、セキュリティのしっかりしたアカウントを払い出すとかがやりやすい？

中山：

そうですね。クラスメソッドもそうですけど、エンジニアに1人1個アカウントを払い出してるようなところは特にうれしいんじゃないかな。 今回の事例セッションでも、こういったランディングゾーン的なソリューションを入れて運用していますという発表があったので、実際にそういう要望があるんだと思います。

AWS Security Hub

臼田：

今までAWSのセキュリティサービスってGuardDutyとかInspectorとかMacieとか色々あったんですけど、それぞれのサービスで出てきたセキュリティの問題を、アラートとか出てきた時はそれぞれの画面でみてました。ただ、そういうセキュリティの情報って誰が見てもわかるものではないので、セキュリティ専門のひとが定常的に監視をしたりしています。 そういった監視をする時に、まとめて見ることができるツールをサードパーティーのものを使っていました。それをこのSecurity Hubに置き換えられます。 AWSのいろんなセキュリティ系のアラートを集約できるし、かつサードパーティーからのものも集約できる。例えばサードパーティーのWAFとかをはさんでた場合に、そのWAFからあがってくるアラートも一緒に監視することができると。Hubといってるので、セキュリティ系のアラートとかをつなぎこんで、全部まとめて監視することができます。

大栗：

Security Hub自身でもチェックできる機能があるんだったっけ。

臼田：

そうですね、Security Hub自身でも。CISベンチマークというところが出しているセキュリティのベストプラクティスがあって、それのチェックも、ボタンひとつでやってくれます。 AWS環境のなかのリソースがCISベンチマークの要件を満たしているかのチェックをしてくれて、具体的にどれくらい満たしてる、満たしてないのリストが出てきて、それをプルダウンで見ていけるような感じです。

take3000：

発表された時、だいぶ社内がざわつきましたね。（笑）

大栗：

それによく似たサービス知ってるんですよ。

じょんすみす：

無料で使えるやつですか？

大栗：

はい、無料で使えるやつです。

臼田：

一応、補足しておくと、Security HubのPricingのところは、今プレビューだからフリーだよって書いてあります！なので、Hubとして色々情報蓄えるのでお金がかかるから、そういった意味では弊社のサービスは無料でCISのチェックできます！ うちのInsightWatchというサービスは、AWS環境がCISベンチマークに準拠しているかを無料でチェックできるので、是非使っていただきたいですね。本当に、良いサービスだと思いますね。

shoito：

AWSアカウントまたいで使えるのがいいですよね。

臼田：

あ、一応Security HubもAWSアカウントはまたいで使えますね。（笑） なので、セキュリティアナリストが、その画面を見て管理するのに良いですね。

菊池：

InsightWatchの使い方だと、委託してる運用先がちゃんと統制できてるかっていうのを確認するのにクライアント側が使うっていうのはあると思うんですけど、そういうパターンではない？

臼田：

そうでうすね、InsightWatchはCISのベンチマークをチェックして、レポートを出すくらいなんですけど、Security Hubは完全にアナリストが見る用ですね。あまり大きい規模でそれをやるってことはないと思うんですけど、GuardDutyのアラートとかも見やすく集約されてたりするので、まあアナリスト向けかな。

AWS Lake Formation

じょんすみす：

これ誰が話すんですかね、私は機械学習の人なので、誰かがデータレイクにデータを貯めてくれると助かるんですけど。（笑） まあ、いうて分析するデータってめちゃめちゃ個人情報なんですよね。ビッグデータとかになると匿名化しますってあると思うんですけど、それも結構難しかったりして…有名な例でいくとNetflix、AWSを使っている会社ですけれども、Nerflix賞っていってレコメンドのパーセンテージをあげたら賞金出しますっていうのをやっていた時は完全に匿名化したデータを提供してたんですけど、特殊な履歴があったからアメリカの国会議員だったかな、この人だって特定できてしまったと。

大栗：

匿名化といっても、あくまで名前消したとか、そういう意味であって本当の匿名化はしてないってことだよね。

じょんすみす：

そうなんですよ、匿名化ってたどったらたどり着けちゃうこともあったりするので、データ分析するときは、誰がどこまでのデータを見ていいのかしっかり管理してくださいよと。Lake Formation、直接いじったわけじゃないんですけど、そういうのを管理する仕組みをおそらく作ってるんじゃないかな。きっと。

梶原：

FormationていうくらいだからFormation意識してて、それがテンプレとかになってくれてると、僕ら提供する側としても、データ分析やる側としてもありがたいなと。

臼田：

そういう細かい要件があった時って、どれくらいの期間がかかるんですか？

梶原：

やり取りが延々と終わらない時もある。そうすると結局なにを作ったか、証拠を版としてどう残そうかっていう。そういう意味では、やっぱりテンプレートがあるといいなって。 Cloud Formationみたいにアップデートがあっても差分が出てくれるとさらに便利な気がしてます。

大栗：

お客さんにもとりあえず標準のセキュリティ対応されているものですって言える。まずこれをベースとして考えませんかって言えばいいんだもんね。

じょんすみす：

セキュリティって、素人がうかつに考えるやつはダメだってよく言うじゃないですか。そうすると、標準でサービスが用意されてるのはすごく良いことなのかなと思います。

大栗：

要件を出すお客さんはセキュリティの専門家なわけではないのでね。

Amazon DynamoDB On-Demand

take3000：

kyenoteの前からDynamoDBまわりはトランザクションできるようになったとか、色々動きがあったと思うんですけどDynamoDBはどうですか？

大栗：

オンデマンドっていってるけど、オンデマンドってなんやって話ですけど… 今までDynamoDBって高パフォーマンスなNoSQLだと言われてたんですけど、そのパフォーマンスは事前に定義しなくちゃいけなかった。事前に定義するのって、例えばクラウドネイティブっていうと「？」なかんじだった、事前にキャパシティを用意するという意味では。それがリクエスト単位で課金されるので、逆にいくらスループットを上げてもOK。単価は若干上がるものの、使った分だけ払うので待機コストはなくなる。定常的に使うというよりは、すごく変動するようなユースケースだと、かなり安くなる。 サービスというか、支払い方になってるかな。

韓：

人はあまり張り付かない？

大栗：

そう、今までだとキャパシティのオートスケーリングの機能とかである程度動的にやるっていうのもあったけど、あれは1日に4回しか変えられないとかで、急激な変動にはついていけなかった。

菊池：

余剰キャパシティを持たなくて良くなるっていうのが一番ですね。

大栗：

コストの最適化がしやすい。

じょんすみす：

逆に、今月いくらかかるか、ある程度よみたいっていう人とかは？

大栗：

それだったら、既存サービスのほうがいいですよ。リザーブドキャパシティってのがあって、それはすごく単価が安いので。

韓：

逆に、（新サービスは）無限にアクセスが来たら無限に支払わないといけない？

大栗：

そういうことです。

菊池：

上限は設定できると思うんですけれども。

臼田：

サービスの存続を重視するのかコストを重視するかですね。

大栗：

今関係してるお客さんで、即入れたいレベルのところあるんですよね。

じょんすみす：

どの会社がDynamoDB使ってるらしいぞって聞いたら皆がF5アタックするとか…

- この後、居酒屋のような会話が続くので一部割愛

データベース

大栗：

Timestreamはいわゆるタイムシリーズ、時系列DBとよばれるデータベース。QLDBは変更ができない、追記しかできないデータベースで、一回書いたものは消せないので、改ざんできないものを残しておくのに適したサービスです。契約情報とか法令的な問題があるデータとか。そういうものって逆に改ざんできちゃうことが問題になるので、そういうとこに使うのに良いサービスだと思います。

菊池：

Timestreamは…思いついたのは、IoTとか、センサーデータとか、気温とか。

大栗：

まあ、そのあたりなんかも。 そもそもAWSって実はタイムシリーズのデータベース持ってたんですよ。AWS IoT Analyticsっていうサービスがあって、AWS IoTからデータ持ってきて、クエリ発行して保存できるっていう時系列DBがそもそもあったんですけど、IoTだけにしか使えないものだったので、それが一般に使えるようになってグレードアップしたものじゃないのかなって予想してます。

じょんすみす：

地味にうれしいのは、データ分析するときのマスターデータをそういうとこに入れといてくれると助かる。 去年とのYoYを比較しようと思った時に、マスターデータが残ってないから、去年のIDで同じデータ出せませんとか、ユーザが例えば、1年の間に結婚しましたってなった時に、過去の情報が分からなくなっちゃう。

韓：

スナップショットやると、その間空白期間があるから、その間はわからない。

じょんすみす：

そうなんですよ、そこを追えるっていうのがいいですね。 スナップショットにすら気づかなかったら、1年前は独身だから、本来は独身として分析したほうがいいはずのものを既婚として分析して、その結果、分析結果がおかしくなるとかはある。

AWS Managed Blockchain

菊池：

これ話せる人いる？（笑）

大栗：

名前のとおり、ManagedなBlockchainをAWSが出しましたっていうサービスだと思います（笑）

韓：

取引履歴持つとかそういうものかな…

大栗：

それこそQLDBとかも一緒だけど、過去のデータからの変化がずっと保存できるっていう…

take3000：

これ以上掘れないですね。（笑）

SageMaker Ground Truth

じょんすみす：

今日見ていただいてる方って、うちの会社のこと知ってる方が多いと思うんですけど、「横田deGo」の仕組みに使ってる商品画像。どの位置に何の商品が写ってるとか、機械学習したい時って教師データが必要になるんです。教師データ作る時って、画像の座標を左上と右下とかを指定して、この範囲にどの商品がありますとか、そういうのを頑張って作る必要があるんですよ。商品を買った買わなかったとか、行動した情報から分かるものもあるんですけど、画像のどこに何が写ってますとか、意図的に作らないと分からないものがあって、頑張ってみんな作ってるんですよ。なかには、メカニカルタークでみんなに作ってもらう人もいるわけですよ。

大栗：

つまり人にやってもらうと、人力だと。

じょんすみす：

教師データをうまく管理しておくためのサービスになります。

Amazon SageMaker RL

じょんすみす：

日本人、RとLの発音が分からないと。

shoito：

そこから入るの？（笑）

じょんすみす：

RLっていうのは、Reinforcement Learningって言って強化学習のことなんですよ。 強化学習でどんなことできるかっていうと、最近の有名な例だとグーグルが作ったゲームをプレイできる機械学習とかがある。ゲームって何をすればゴールとかスコアを稼ぐとか分かりやすいじゃないですか。最初はランダムに行動させて、スコアが稼げたら、それが良い行動でしたよって、どんどん教えていくんですよ。すると、どんどん学習していって、スコアを稼ぐのに特化した行動に機械学習がすすんでいく。この仕組み、従来の機械学習と何が違うかって言うと、ふつうの機械学習は先ほどのGround Truthみたいの、まとまったデータに対して何が正解ですよって一括で教え込みます。SageMakerはS3からデータをとってきて学習して、モデルをS3に吐きます。予測する際はそのモデルを読み込んで予測しますってのに対して、強化学習は常にモデルが、エージェントが更新されてくような仕組み。この仕組を新たに提供しましたよって話ですね。

臼田：

シューティングゲームとかで一番スコア稼げるようなのを学習するみたいなことができる？

じょんすみす：

分かりやすいのはスペース・インベーダーとか。そういうのに関しては、人間が見つけられてなかった攻略方法みつけたとかもあるらしい。 汎用性のあるモデルを提供できるといいですよね。今日聞きに行ったセッションでも、マーケットプレイスでモデル提供してるから買ってねみたいなのがありましたね。

大栗：

あくまでモデルを買うってことだよね、データじゃなくて。

じょんすみす：

うん、世の中にはそういうの使いたいけど、学習できるようなデータを持ってない人がいっぱいいるんだよね。

大栗：

同じユースケースであれば、うまくいってるところのを使わせてよって話なんだね。

じょんすみす：

すごいお金の匂いがするのは、マーケットプレイスのとこなんだよね。

take3000：

えーとですね…あと6分で6個紹介しないといけない

Amazon Elastic Inference

じょんすみす：

機械学習モデルを作る時にGPUで学習するんですけど、画像とか行列演算とか、ゲームとかの回転とか拡大・縮小とかの…でもGPUって高いんですよ。なので、Elastic Inferenceみたいに、DynamoDBと一緒で使わない時は使わないってことができればうれしいですよね。 例えばグーグルとかのTPUみたいな、ディープラーニングに特化した計算の装置をCPUでもGPUでも作りましたってのと同じような概念ですね。

take3000：

このへんの話は、今日の発表全体通して印象良くなったなって思った。機械学習やってる人が何に時間をかけているのかっていうのを調べた上で製品作ってるのは良い取り組み方だなあと。

あと残ってるのは、Personalize、Forecast。

じょんすみす：

機械学習しか残ってないのか…。 みなさんの人生をForecastしましょう！（笑）

一同：

…。[沈黙]

Amazon Forecast

じょんすみす：

Forecastは何が素晴らしいかって言うと、機械学習からデータ分析するときに時系列ってちょっと特殊なんです。ふつう機械学習する時ってデータの順番特に関係なく、気温が何度以上だとビールがどれくらい売れますよって予測したりとか。時系列になると、売れた次の日はどうなるとかのぎざぎざしたグラフを予想する。

韓：

株価の予想みたいな。

じょんすみす：

株価はデータで計測できない要素が多すぎるんですけどね。 データの仕組みとして時系列になってるもの、固有の考え方があるんですよ。 SageMakerのなかにもDeepARっていう時系列分析するためのツールとかアルゴリズムとかがあったりするんですけど、そういうところを意識せずに使えるようになったら。

韓：

Forecastは、過去データをもとに予測をしてくれる。

大栗：

今までの過去の事例をもとにした需要分析。

じょんすみす：

そういうとこの知見を活かしてサービス化したのかな。

Amazon Textract

大栗：

OCR＋＋でしょ？

じょんすみす：

文字を読み取りたいってのはメインじゃなくて…日本人の大好きな帳票とかあるじゃないですか、帳票のなかでどの列にどのデータが入っている、名前のところにじょんすみすって入ってる、年齢のとこに18歳って入ってるとか。

大栗：

18歳は入ってない。（笑）

韓：

意味分析、型分析までする？

じょんすみす：

データ構造を分析する。

臼田：

ただのOCRだと全部の文字を横並びに拾うけど、文字の位置関係を捉えてくれる。

じょんすみす：

そうですね。

take3000：

これ日本語は対応してる？

じょんすみす：

まだですね。

AWS DeepRacer

take3000：

では最後に、AWS DeepRacer！

大栗：

ミニカーで自動運転やろうぜってやつですね。

take3000：

今日本当は、パネリストあと2人居るはずだったんですけど、DeepRacerのセッション見に行きたいって逃げられました。それぐらい面白そう。

- と、ここで時間切れに！

take3000：

この後もう1日、我々はラスベガスに滞在してブログを書いて参りますので、引き続きDevelopers.IOをお楽しみください！
では以上で、Developers.IO in Las vegasを終わりたいと思います！ありがとうございました！