(リアルタイムレポート) AWS re:Invent 2016 Keynote 1 #reinvent

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はじめに

おはようございます!AWS re:Invent 2016、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 2016の最新情報はこちらでチェック!

さて!本日はみなさんお待ちかねのKeynoteです!現地時間で11/30(水) 8:00amから、日本時間では12/1(木) 1:00amからです。

本記事では、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

Welcome DJがお出迎え。

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レポート

08:00am - Andy Jessy登場!

(最初抜けました)

クラウドから得られるスピードとアジリティ。広範囲なインフラを早く手に入れること。私たちはたくさんのインフラを構成するサービスを提供している。世界中に複数のデータセンター(リージョン)がある。自分たちのアプリケーションを複数のデータセンターで動かすために、私たちは世界中にデータセンターを展開している。ストレージもデータベースもNon-SQLデータベースもある。ハイブリッドなシステムのためにオンプレミスと接続するためのサービスもある。急成長しているマーケットプレイスでは大量のソフトウェアがあり、30万以上のEC2で動いている。成長率は100%以上。堅牢なインフラと大きなケーパビリティを得ることが出来る。

私たちは昨年は722、今年は1000以上のFeatureを提供している。考えてみて!朝目が覚めると毎朝3つ以上のFeatureが追加されている。私たちはお客様の声を聞いて、どんどん新しいFeatureを追加している。

どのようにAWSクラウドに移行したかをFabioに話してもらおう。

08:13am - ENELのFabio Veronese登場。

(抜けました)

次に何をするのか?近い将来にクラウドファーストからクラウドオンリーに切り替えていく。フルクラウド運用モデルに変化する。AWSのIoTプラットフォームは非常にスケーラブルで信頼性がある。私たちのエネルギー管理システムには最適だ。

08:22am- Andy Jessyリターン。

Fabio、素晴らしい話をありがとう。私たちにとってENELと一緒に仕事出来るのは素晴らしいことだ。たくさんのワークロードをAWSに移行してくれている。ENELがAWSを使ってくれている理由は、たくさんのサービスがあるだけでなく、多くのFeatureをリリースしているからだ。私たちは多くのFeatureを実装することに注力している。データベースでは多くのDBエンジン、オリジナルのAuroraも提供している。とても柔軟に、かつ深い機能を有している。 インスタンスのファミリーをご紹介しよう。コンテナやLambdaについては明日紹介する。EC2インスタンスは現在9つの種類がある。汎用的なMシリーズ、メモリ最適化のRシリーズ、SAPワークロードに利用できるX1、コンピューティング最適化のC4、汎用のGPUがP2。P2はディープラーニングに最適化している。他の誰も、このように多様なインスタンスを提供していない。ワークロードには多様性があり、多くの制約がある。多くの人がP2インスタンスでマシンラーニングを使っている。P2がローンチされたことで、コスト、スピードが大幅に改善された。このように、私たちは新しいインスタンスファミリーをどんどんリリースしている。

T2ファミリーはバースト可能なインスタンスで、ブログや開発環境に適している。いろんなサイズを用意している。今日、T2.xlargeとT2.2xlargeを発表しよう。

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R3は様々なエンタープライズワークロードに適している。新しいインスタンスタイプ、R4を発表する。R4はメモリ容量が2倍になっており、スピードも2倍。L2キャッシュが2倍以上ある。

High I/Oインスタンス、I2。たくさんのSQLシーケンスで利用されている。DWH、Hadoop、クラスタシステムに適している。新しいIファミリー、I3を紹介する。I3は従来のIOPSでI2よりも数倍、ストレージメモリも2倍以上だ。

コンピューティング最適化は?C4ファミリー。2017Q1に発表するのがC5。最新のIntelプロセッサ(Skylake)で動作する。学術的なレンダリングやモニタリング、マシンラーニングに適している。パフォーマンスも2倍。C4の3倍のvCPU、メモリも増大。

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GPUは?様々なお客様がGPUワークロードをAWSで動かしている。しかしGPUは高価だ。多くのお客様から、GPUを少しだけ使いたい、というワークロードの要望を頂いている。新しいサービスを考えた。Elastic GPUs For EC2だ。Elastic GPUはEC2にGPUをマウントするもの。少しのGPUを使いたいというワークロードに適している。

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今AWSでは様々なワークロードが動いている。そこには様々なAWSのコンポーネントに対する知識が必要だ。しかし多くのお客様はVPSを動かしたいだけなので、もっと簡単に動かせないか?という要望がある。VPSを簡単にリリースする新サービスがAmazon Lightsailだ。

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Amazon Lightsailはイメージを選んでクリックするだけで簡単にVPSが起動する。ネットワークもセキュリティグループも設定済みだ。すぐにスタートすることが出来る。5つのパッケージが用意されており、一番安価なのは$5。

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ハードウェアアクセラレーションについて。ただアプリケーションのパフォーマンスを気にするだけで無く、実証したいという方は多いはずだ。私たちは10年以上、常に自分たちで使いたいもの、使えるものを作ってきている。テクニカルなリソースが無くても簡単にハードウェアアクセラレーションが使えるようにしたい。

F1インスタンスをプレビューとして発表する。F1はFPGAが接続されたインスタンス。自身のPCでPFGAイメージをパッケージングし、F1インスタンスにアップロードして簡単に使えることが出来るし、そのイメージをAWSマーケットプレイスで販売することが出来る。

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このような広範囲なケーパビリティはお客様にとって重要だ。たくさんのワークロードをAWSに移行するにあたり、それぞれに制約がある。家を建てることを考えて欲しい。釘やハンマーだけでも作るこは出来るが大変だ。もっと簡単な方法がある。それは製品開発においても同様だ。適切なサービスやツールを使うことでもっと早く簡単に開発出来る。AWSには最新でディープなサービスがたくさんある。それこそがお客様に選ばれる理由であり、超高速で導入可能な理由だ。

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ビジョンについて。ビジョンを見通す力。3つのメリットがある。ベンチマークが見えること。古い世界では様々な古いベンダが、自分たちに有利なベンチマークを出してきた。ベンチマークは操作が出来てしまう。しかしクラウドの世界では全てが可視化される。見えることでビジネスやカスタマーを分析することができる。AWSには多くの解析サービスを提供している。EMRではHadoopによって解析できるし、ESではリアルタイムな可視化が出来る。巨大なDWHとしてRedshiftがある、BIでQuicksightがある、機械学習はMLがある。多くのお客様が解析サービスを活用している。

さて、RedshiftとEMRはペタバイトスケールの解析をお客様に提供しているサービスだ。Redshiftは様々なデータを集積しビッグデータとして分析できる。EMRは高速にダイナミックにスケールしてHadoopやSparkなどを実行し分析できる。しかし他のお客様はもっとシンプルに解析したいと要望する。例えばログや1ファイルなど、S3にファイルを置いて分析するだけだ。もっと簡単に分析するためのサービスが欲しい。それがAmazon Athenaだ。

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Amazon Athenaはインタラクティブなクエリサービスで、S3で簡単なSQLを実行して使うことができる。ディレクトリを通じてデータをロードしなくてもS3で実行可能。実行速度も速い。お客様からAthenaについて質問を受けた、Redshiftを置き換えるのかと。しかしそれぞれのサービスは異なるものだ。大量のデータをバラバラなソースから取得して高速に分析するのはRedshiftが向いている。EMRにも適切なシーンがある。シーンによって適切なシーンがあるように、Redshift、EMR、Athenaもユースケースによって適切に選択できるものだ。

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データの予測について。適切なツールが必要。MLやAIによってアプリケーションをインテリジェンスにすることが出来る。そのためにAWSは多くのサービスを提供してきた。P2、ディープラーニングAMI、mxnet、ML。マシンラーニング、ディープラーニングによって成果を上げた企業の例がたくさんある。

私たちがお客様とこの領域についてたくさんのディスカッションをした。多くのお客様は、Amazonがこれまでに気づいてきたナレッジを求めている。特にAIに対してフォーカスしている企業は多い。Alexaの音声認識は非常に面白い。私たちはより多くの開発者にAIを触って欲しい。私たちは新しいAIサービスを発表しよう。

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amazon Rekognition。画像をAPIまたはSDKで渡すことで分析可能。オブジェクトや状況、顔認識による表情分析を結果として出力する。顔のマッチングも可能。顔認識によるセキュリティチェックはこれまで非常に多くの性能と時間を必要とした。このサービスをたくさんのお客様が使うことで、データがたくさんたまり、成果が出てくる。

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Amazon Polly。テキストスピーチサービス。Pollyによってテキストを分析し、MP3ストリームでリピートしてくれるが、Pollyによってもっとインテリジェンスな文章に変換してくれる。例えば地名略称を正式名称にしてくれるなど。レスポンスは非常に速い。26の言語に対応。費用対効果は大変良い。

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Amazon LEX。LEXは自然言語の認識、自動音声認識のためのテクノロジー。AlexaのプラットフォームやEcho関連のデバイスに適用。LEXが音声を受け取るとLambdaで処理して返す。どんな音声、テキストでも対応可能。ピザの注文の電話を受ければ、その内容を分析してLambdaを実行、自動でピザを焼くことだって出来る。

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Dr. Matt Woodを紹介する。

08:57am - AWS Dr. Matt Wood登壇。

私たちは今回の新サービスでインテリジェンスをビジネスの中心に提供することが出来る。開発者が直感的にアプリケーションに組み込むことが出来る。デモをしよう。LEXでフライトを予約。とてもシンプルな例だが、いかに流暢な会話が出来るか分かって頂けただろう。どのように処理をしているか?音声を録音、資源言語として認識、テキスト化。テキストとナレッジをリンクさせて、その情報を元に趣旨にマッピング。目的地をマッピングしたら日付などの不足な情報をヒアリングし、情報を整理する。結果をLambdaやその他Functionで実行。

09:50am - Andyリターン。

AIサービスとしてGAでリリース出来ることを嬉しく思う。

不死について。不死は科学の発展によって実現の可能性が出てきた。これはビジネスも一緒。1955年のFortune500社のうち今もあるのは本当の一握り。企業が長生きするのはとても大変なことだ。世界は変わってきているし、企業の変化も速い。重要なのはテクノロジーの変化を受け止め、伴って成長することだ。今後テクノロジーはより一層チェンジしていくだろう。私たちも変わっていかなくてはならない。airbnb、dollar shave club、slackやstripeなど、様々なスタートアップが立ち上がって成功している。共通項として、このようなお客様は最初からAWSのフレキシビリティやコストメリットを享受しているということだ。SaaSでもAWSが活用されている。Acauia、QuintilesMS、infor、informatica、salesforce、splunk、twillo。workdayは?workdayは長年の間開発環境としてAWSを活用しているが、最近プロダクトワークロードをAWSに移行した。

09:09am - WorkdayのAnell Bhusriが登壇。

Workdayは大企業にフォーカスしたファイナンスとHRの会社。お客様のうち120社がFortune500に入っている。2005年、我々は1枚の紙を使ってモダンなテクノロジーを検討することから始めた。Power of 1という概念、すべてのお客様は同じバージョン、同じインターフェース、同じセキュリティモデルを使うということだ。シンプルな考え方。1のバージョンしか持たないことで素早く提供できる。かつて私たちも自分たちのデータセンターを持っていた。しかしAWSのイノベーションを見て、AWSのプラットフォームを活用することで素晴らしいサービスが作れると感じた。

09:14am - WorkdayのDavid Clarke登場。

2008年、当時のAWS利用料は最初に34ドル31セントだった。今は1億円以上使っている。AWSを活用することで私たちのやりたいことが簡単に実現できる。エンタープライズはセキュリティや可用性に敏感だが、AWSはそれが実現できる。私たちのAWS上のシステムは2017年、カナダからスタートする。

09:17am - Andyリターン。

私たちは今後もWorkdayとの連携を深めていく。エンタープライズはどんどんクラウドにチェンジしている。自分たちでAWSクラウドを使い、ビジネスを進化させている企業はたくさんある。

09:20am - Mcdonald's corpのTom Gergets登場。

今は非常にエキサイティングな時代。マクドナルドへのお客様の期待値はどんどん変化している。お客様は24時間365日、マクドナルドに対して高い期待値を持っている。その期待に応えるために私たちは多大な投資をしている。どうやってその期待値を満たしていくか?

従来の会社からテクノロジーの会社へ、デジタルイノベーションな会社への変化について。20万のレジスタ、30万のデバイスが世界中のマクドナルドで使われている。デジタルプラットフォームを構築するにあたり、私たちのビジネスを振り返った。10億ドルのビジネスを23の国で行っている。私たちのキャパシティに応えるにはパブリッククラウドが最適だと考えた。6900万のお客様が毎日、6000のメニューを注文する。このインフラを実現するためには必要なことがたくさんあった。そして私たちはAWSをパートナーとした。AWSであれば私たちの信頼に応えてくれる。

テクノロジーからデジタルに組織を変革するために必要なこと。そのためにTeam Cloudを作った。クラウドのフレームワーク、プロフェッショナルサービスのサポート、様々なエンゲージメント。Mcdonald eCPはAWSの多くのサービスを組み合わせて実現。

素晴らしい成功の結果。私たちのプラットフォームを五カ国で提供。パフォーマンスが43%から66%向上。IaaSからスタートしたがすぐにSaaSとしてのメリットがわかり、使い始めた。

今後は?もっと早く。マイクロサービス、オートメーションのケーパビリティを高めたい。組織の中で変化を受け止めるためには様々なテクノロジーを適切な人と適切なパートナーによって実現する必要がある。自社でできることには限度がある。最適なパートナーと組むことで実現できる。今後もエキサイティングなジャーニーが続くだろう。

ぜひ私たちのアプリケーションを使ってみてほしい!

09:20am - Andyリターン。

私が子供のころ、私と兄弟が一番楽しみにしていたのが給料日のマクドナルドだったよ!そんな企業が私たちのクラウドを使って成功を収めているということが、とても感慨深い。

次の話題。空を飛ぶこと。私たちは子供のころ、空を飛んで自由になりたいと思った。早く何かを作りたい、自分たちのデータをもっと理解したい、そんなお客様は多いのではないだろうか。

ここ20年ほど、市販のデータベースの領域は高く、プロプラエタリで、ロックインされ、懲罰的なライセンシングモデルだった。こういう環境は開発者には不要だ。多くの開発者はオープンソースのデータベースに移行したがっている。こういったデータベースはコマーシャルに使うためにはたくさんのチューニングが必要だった。そこで私たちはAuroraを開発した。スピードとパフォーマンスは市販のデータベース相当、しかしコストはもっと安いデータベース。Auroraはすでにたくさんのお客様が採用してくださっている。

昨年DMSを発表した。今年始めからDMSを展開しているから、すでに14000以上のデータベースがDMSによって移行されている。

09:33am FINRAのSteve Randich登壇。

2年半前、私たちは最も重要なシステムをAWSに移行した。市場監視プラットフォームだ。私たちの90%のデータをAWSに移行している。

FINRAはウォールストリートの規制当局で、マーケットが適正に動くように監視している。どう実現しているのか?様々なファイナンスの大量のデータを取得。毎日750億のデータが蓄積され、月、週、日ごとにマージ。20ペタバイト以上のデータから疑わしい行動をチェックしている。2010年、金融危機が発生した時、新しい規制が生まれたが、そのためにはもっと大量のデータを収集する必要が出てきた。どうやって構築するのか?既存のDWHでも近いことが出来たら非常に効果で可用性がなかった。2013年からパブリッククラウドのソリューションを模索、検討してきた。多くの企業からクラウドでは難しいと言われてきた。検討を続けた結果、2013年末にAWSに決断。全て自分たちの手で実現することを決め、2014年から新しいシステムを構築開始。今年7月にシステムをリリースした。

最初に最も基幹的なシステムを移行。原則として自分たちで行った。様々なベンダから提案を受けたが、私たちは自分たちのスキルを信じた。AWSは素晴らしいパートナーシップを持っている。多くのパブリッククラウドを検討したが、AWSは他のクラウドベンダよりも数年進んでおり、そのギャップはまだまだ開いている。オープンソースのデータベースを使うことでプロプラエタリなデータベースから解放された。

次は?全てのAWSへ。データセンターを閉鎖。プロプラエタリなデータベースの廃止。AWSを使い始めた時、パフォーマンスに大きな改善があった。キャパシティを私たちの期待以上だった。マーケットのピークに合わせてスケールできるようになった。必要なリソースはマーケットプレイスで調達できた。サイバーセキュリティはプライベートクラウドよりパブリッククラウドのほうが優秀だ。多くのナレッジを得ることが出来た。AWSとのパートナーシップで実現できたことを嬉しく思う。

09:45am Andyリターン。

多くの企業がAWSを使いたいと思うとき、FINRAの話を聞きたいと思うのは、驚きではない。FINRAのベストプラクティスは素晴らしい話だ。そしてAuroraがたくさんの企業で使われていることがわかるだろう。大きなリクエスト。AuroraのPostgreSQL対応は出来ないか?多くのお客様から言われている。

PostgreSQL For Auroraを発表しよう。

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AuroraはMySQLとPostgreSQLのコンパチブルになった。PostgreSQLからAuroraへの移行はとてもシンプルだ。PostgreSQLのスナップショットをAuroraに入れるだけ。

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Shape Shiftingについて。形を変えること。どんな要望にも応えられるように。ここ数年AWSに対して誤解されていること、AWSはAWSにオールインしてほしいと望んでいると言われる。しかし2者択一ではない。確かに多くの企業がAWSにオールインしているが、もっと多くの企業が求めているのは、オンプレミスのシステムとAWSのシステムをシームレスに管理することだ。このために多くの機能、サービスを発表してきた。AWSがオンプレミスデータセンターの拡張にように使えることが求められている。たくさんのハイブリッドクラウドの事例がある。ここ数ヶ月、さらに多くの企業がAWSへの移行を検討している。二者択一ではない。

すでに多くのシステムが仮想化されているが、これまでVMwareとAWSがうまく融合されていなかった。だから二者択一のように見えていた。多くのお客様は仮想化された環境とクラウド上の環境をシームレスに使いたい。しかし新しいハードウェアは買いたくない。これは良いフィードバックだと思い、社内で検討した。そこでVMwareと新しい発表を行った。VMware Cloud On AWSだ。これでお客様はVMwareの環境をそのままAWSで使うことができる。VMwareのライセンスをそのままAWSに適用できる。AWSはパブリッククラウドのマーケットのリーダーだからこそ提供可能になった。

09:53am VMwareのCEO、Pat Gelsinger登場。

Andy: 発表以来、とてもワクワクしている。どうですか? Pat: たくさんのお客様からお問合せを頂いている。考えてみてほしい、VMwareの仮想環境がシームレスにクラウドに移行できるんだ。とてもエキサイティングだし、クラウド戦略をより包括的に検討できるはずだ。とてもとてもすごいことだ。 Andy: このオファーで何ができるのかを聞きたい。 Pat: このジョイントオファーをすぐに採用してくれた会社がある。マクドナルドもそうだ。Amadeus、Merck、Libety Mutual。ルイジアナ州も使ってくれている。オンプレミスでありながらクラウドのエクスペリエンスを得ることが出来る、融合できるということ。クラウドファーストからクラウドオンリーが私たちの目標。 Andy: システムインテグレータの反応は? Pat: システムイテングレータは私たちのお客様でもある。すでにVMwareでプラクティスを構築している皆さんは、さらにAWSへプラクティスを構築できる。もっと活用されていくだろう。 Andy: なぜAWSを選んだんですか? Pat: 素晴らしいCEOがいるからさ!そして何よりも、お客様が求めていたから。VMwareとAWSには共通のお客様がたくさんいる。そしてVMwareとAWSでシームレスなサービスを作ってくれという要望がたくさんあった。今後インフラ以外でも連携していきたい。

10:00 Pat降壇。

私たちのお客様がハイブリッドモードで、オンプレミスとAWSを使っている。今後さらにたくさんのお客様がそのような形で利用するだろう。さて、オンプレミスのインフラとは何か?物理サーバだけでなく、IoTのデバイスがどんどん増えている。工場、船、飛行機、油田、農地、病院、あらゆるところでスマートデバイスが使われていて、ネット経由でデータを収集し、その分析で変化を生み出している。しかしスマートデバイスはケーパビリティが限定的だ。だからこそクラウドがIoTデバイスにとって意味を持つ。すでに多くのIoTシステムがAWSでリリースされている。

今後オンプレミスのインフラはどうなっていくか?10年後、IoTデバイスがオンプレミスのフットプリントの大変を占めるだろう。物理ハードウェアサーバはどんどん縮小するからだ。しかしIoTデバイスはどんどん増加する。IoTデバイスがあらゆるところに置かれ、クラウドと接続される。しかしネットワークと繋がらない環境はたくさんある。例えばダムなどだ。IoTデバイスは小さいためネットワークとストレージのケーパビリティが制限的だ。もっとフレキシビリティをIoTデバイスに持たせるにはどうしたらいいのか。これは非常に難しい問題だ。AWSのIoTを使っているお客様やデバイスメーカーから、もっとIoTに関する機能がほしいと要望を頂いている。

新サービス、AWS Greengrassを発表しよう。

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Lambda ComputeをIoTデバイスに組み込むサービスだ。ソフトウェアケーパビリティのサービス。データキャッシングをローカルで出来る。デバイスのチップにGreengrassを組み込むことが出来る。クラウドでもIoTデバイスでも、同じプログラミングモデルを使える。Lambdaファンクション経由で他のサービスを使うこともできる。

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例えば農業器具。農場のトラクターは天候に応じて動かさなければならない。Greengrassを組み込むことでリアルタイムのデータをきっかけにトラクターに反映できる。すでに多くのパートナーが対応してくれている。

1年前、AWS Snowballを発表した。その後1週間以内に、私たちが予想していたSnowballの数の10倍の発注を受けた。すでに多くのデータがSnowballでAWSに移行されている。Snowballのセルフィもすごく増えたよ!

私たちはSnowballへのフィードバックをお客様から頂いた。大変興味深いものがたくさんあった。より多くのストレージキャパシティ、オンプレミスのデータは移行中は消さないので2コピーは不要、S3にデータを置きたい、Snowballでcomputeしたい...

次のSnowball、AWS Snowball Edge。

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新しいハイブリッドなデバイス。パフォーマンスをさらに向上、タッチスクリーンがカラーに。サイズは100TBと2倍。クラスタリングの機能もある。S3エンドポイントにデータを投入可能。Greengrassが入ってる!

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例えばオレゴン州はたくさんの海洋データを収集している。Snowball Edgeを使って海洋データを収集、陸上でAWSに送り返すことで、データの収集が可能になる。飛行機でもそうだ、Snowball Edgeを搭載し、多くのデータを収集し、着陸後に分析することが可能。Snowball Edgeによって多くの生産性が向上するはずだ。

さて、ではエキサバイトのデータはどうしたらいいだろう?AWSがサービススタートした時、エキサバイトのデータなんて想像しなかった。しかし今日では普通だ。エキサバイトのデータをマネージするためには数百のSnowballが必要になる。大きな箱が必要だ。

トラック登場!AWS Snowmobile!

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AWS Snowmobileは100PBのコンテナ。45フィートの長さのコンテナトラック。実際に皆さんのデータセンターにトラックが入って、データを取り込んで、AWSに戻す。オンプレミスからAWSに100Gbpのネットワークで100PBのデータを転送すると26年かかる。Snowmobileなら6ヶ月だ。

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今後10年間について。最初のAWSの10年間はイノベーションの爆発的な成長だった。今後の10年間はイノベーションが縮小するのか?そんなことはない。今後10年間でさらにイノベーションを推進する。これまで様々な試行錯誤があった、しかし今日それはない。誰もがクラウドを選択するからだ。クラウドの大きな力を使って、これまで出来なかったビジネスを作ることが出来る。そういう時代に私たちはやってきた。皆さんが更にカスタマーエクスペリエンスを向上できるよう、そのお手伝いをしていきたい。

さいごに

新機能発表が多すぎて追いつけません。これから情報整理します!