初めに
AWS re:Invent 2025に参加しています。1日目で早速5つのセッションを参加しました。
記憶があるうちに記録したいと思います。
セッションの内容
セッション１つ目 - Modernize CI/CD with GitHub and AWS CodePipeline
セッションのカタログ
In this workshop, learn how to build modern continuous integration and continuous delivery (CI/CD) pipelines using GitHub and AWS CodePipeline through the AWS Management Console. Learn how to work with monorepos and branching strategies. Explore advanced features such as automatic rollbacks, pipeline parameters, stage level conditions, and concurrent execution modes to improve your pipeline performance. You must bring your laptop to participate.
Type: Workshop
Level: 300 – Advanced
Features: Hands-on, Interactive
Topic: Developer Tools
Area of Interest: DevOps
Role: Developer / Engineer, DevOps Engineer
Services: AWS CodePipeline
内容
手法は少し異なるが、最近仕事Github ActionsとAWS CDKを使って、モジュールをAWSに適用することをやっています。code pipeline自体は自社製品のCICDでも使われているためなんとなく知っています。
今後使う可能性があるのと、少し触りたいため参加してみました。
モノレポのアプリで、フロントエンドとバックエンドそれぞれcode pipelineの構築を行い、ビルドとデプロイを行います。
ワークショップの内容はこちらです。興味ある方は参照してみてください。
セッション2つ目 - Mainframe to Microservices: Reimagine with AWS Transform & AI agents
セッションのカタログ
Unlock the power of AI agents to reimagine your monolithic mainframe applications. This hands-on workshop showcases how to leverage AWS Transform for mainframe and Kiro to turn legacy COBOL into cloud-native microservices, following domain-driven design principles. See firsthand how AWS Transform extracts complex business logic and experience how Kiro, an AI-powered IDE assistant, generates microservices specifications while preserving critical business rules. Through natural language commands, you'll create specifications, generate code, run tests, and deploy infrastructure as code on AWS. Gain the practical skills to spearhead successful mainframe modernization in your organization and propel your systems into the cloud era.
Type: Workshop
Level: 300 – Advanced
Features: Hands-on, Interactive
Topic: Artificial Intelligence, Migration & Modernization
Area of Interest: Agentic AI
Role: IT Professional / Technical Manager, Solution / Systems Architect
Services: AWS Transform
AWS Transformとkiroを使って、レガシーのCOBOLのソースをマイクロサービスに変換しデプロイします。今会社の新しいバージョンの製品はCOBOLがないが、将来的にアプリを新しくするのに使えそうで、参加してみました。
AWS Transform
AWS Transform は、フルスタック Windows、メインフレーム、VMware ワークロードのエンタープライズモダナイゼーション、およびコード、API、フレームワークなどのカスタムトランスフォーメーションを促進するために開発された最初のエージェント AI サービスです。
モダナイゼーション専用のサービスだと理解しています。
Kiro
Kiro（キロ）は、プロトタイプからプロダクションまで、開発者がAIエージェントと連携して開発を進めることを支援する新しいAgentic IDE（統合開発環境） です。
VsCodeと似ていて、AWSが開発されたサービスです。
workshopのアーキテクチャー
まずはAWS Transformを使い、COBOLソースの理解を行います。大量のソースを一気に理解することができて、各関数は何をやっているのか文言ベースで抽出できます。
その後、kiroに指示を出して、システムの全般的な設計を任せます。（Domain Driven Design）
例えば以下のようなもの
- Create detailed specifications for each microservice
- Design front-end specifications that will provide user interfaces for end users
その後は、バックエンドとフロントエンドの技術スタックを指定して、ソースの生成をやります。
例えば以下のような感じです。
Core Technologies
- Java 17 - Primary programming language
- Spring Boot 3.2.x - Application framework
- Maven - Build and dependency management
- AWS SDK v2 - Cloud service integration
そうなると、Cobolのソースは全部Javaになります。
生成AIですので、生成された結果が意図していないとかがあれば適宜調整することも発生します。
最後に生成されたモジュールをコマンドでデプロイすれば完了です。
publicのworkshopのリンクはこれです。
セッション3つ目 - Accelerate code delivery: Dev containers and Amazon Q Developer
セッションのカタログ
Explore advanced integration patterns between development containers, Amazon Q Developer, and validation tools to accelerate AWS infrastructure development. Through live coding, learn how containers enable consistent AI-assisted coding while automatically implementing security controls and quality gates in your IDE. See practical examples of container-based validation tools and discover how this approach transforms development practices. Leave the session with hands-on experience building secure, high-quality AWS solutions integrating AI and container technologies.
Type: Code talk
Level: 300 – Advanced
Features: Interactive
Topic: Artificial Intelligence, Developer Tools, Security & Identity
Area of Interest: Application Security, Agentic AI, DevOps
Role: Cloud Security Specialist, DevOps Engineer, Solution / Systems Architect
Services: Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR), Amazon EventBridge, AWS CodePipeline
内容
devcontainerを使って、開発効率の向上ができる話をされました。
実際にコードを見せて、Amazon Qのextensionの追加の仕方も見せました。Amazon Qでpythonコードの問題を解決し、AWS codepipelineでビルドしたソースのイメージをAWS ECRにアップロードします。
使われたサンプルコードはこれです。
セッション4つ目 - Kiro and Amazon Bedrock: Unlock AI Agents for Your Legacy Apps
セッションのcatalog
Are your legacy applications holding you back from AI-driven workflows? In this live-coding session, discover how Kiro and Amazon Bedrock AgentCore Gateway bridge the gap between traditional business systems and modern AI agents without touching existing code. We'll demonstrate how to make REST APIs instantly accessible to AI agents using Kiro's vibe coding approach to naturally understand your intent alongside AgentCore Gateway's integration framework and Model Context Protocol (MCP). Watch practical examples of transforming a real legacy application into an AI-enabled system, showing how Kiro and AgentCore work together to modernize your infrastructure with zero modifications to original codebases.
Type: Breakout session
Level: 400 – Expert
Features: Lecture-style
Topic: Migration & Modernization
Area of Interest: Innovation & Transformation, Agentic AI, Containers
Role: Developer / Engineer, IT Professional / Technical Manager, Solution / Systems Architect
Services: Amazon Bedrock, AWS Fargate
AIの変遷
2017年transformerという深層学習のモデルが提案されて以来、AIの進化が激しくなりました。
Chatgptが出て業界がかなり変わったし、最近だとModel Context Protocol(MCP)という概念が出ました。
MCPは大規模言語モデル（LLM）が、さまざまな外部ツールやサービス、データと連携するための共通のルールや仕組みのことです。
Amazon Bedrock AgentCore
AI Agentを作ることにあったて、一番注目されるべきなのはAmazon Bedrock AgentCoreだと思います。
AgentCoreはエージェントを安全かつ大規模に構築、デプロイ、運用できるエージェントプラットフォームです。以下の7つの機能があります。
- Runtime
- Memory
- Identity
- Gateway
- Code Interperter
- Browser Tool
- Obserability
イメージはこちらになります。Runtimeは実行環境を提供し、Gatewayを使って他のツールや必要なデータに接続します(MCP)。お客様がAI Agentと相談した内容をMemoryに記憶し、その情報についてまたお客様に追加情報を提供する形になるかと思います。
AgentCore Gatewayを使うと様々なツールやAgentにアクセスできるので、AI Agentを強化できます。
その他AI関連のサービス
それ以外にもさまざまなサービスがあり、AI関連の開発をサポートしています。
例えば、AWSの生成AI modelであるNova、モデルの作成、トレーニングをサポートするAmazon Sagemaker、モデルのトレーニング速度を向上するAWS Trainiumがあります。
後はAI開発IDEであるkiroですね。
AWSがAIの開発や運用をサポートするために、色々新しいサービスやツールなど出しているのがわかりました。
セッション5つ目 - Breaking the legacy barrier: How AI is revolutionizing modernization
セッションのカタログ
Enterprises are trapped by legacy monoliths that drain billions in maintenance while stifling innovation. Traditional event storming relies on fragmented human memory and disappearing institutional knowledge. Learn how AWS GenAI & Agentic AI services can now reverse-engineer entire codebases, automatically generating comprehensive event storming a& DDD based analysis that captures bounded context and hidden business rules and forgotten workflows in legacy applications. This AI-driven approach transforms months of code archaeology into days of systematic analysis. Organizations can modernize confidently, with early adopters reporting faster modernization with less timeline and fewer post-migration defects. Experience how AI precision is revolutionizing enterprise modernization.
Type: Breakout session
Level: 400 – Expert
Features: Lecture-style
Topic: Migration & Modernization
Area of Interest: Generative AI, Innovation & Transformation, Agentic AI
Role: IT Executive, IT Professional / Technical Manager, Solution / Systems Architect
Services: AWS Transform, Kiro
内容
モノリシックなシステムは以下のようなリスクがあります。（まさにうちのシステムを言っている感じですね。）
- Can't scale independently
- Significant time-to-change
- Issue with one, impacts all
一つ巨大なサービスをmicro-servicesにするのにざっくり以下の手順になります。
- Application Analysis
- Trasform .NET code（一例）
- Build & Validate
- Decomposition Analysis
- Identify Rights Services
- Design new Architectures
- Decompose & Refactor to Micro-services
ここでまたkiroとTransformの話が出ました。kiroは既存のサービスに基づいてrefactorと
modernizeができ、Transformは大規模のサービスの変換に向いています。
どんなマイクロサービスにするのかですが、こちらは手法とアーキテクチャが紹介されました。
ドメイン駆動設計（DDD: Domain-Driven Design）とは、「解決したい業務領域（ドメイン）を深く理解し、その知識やルールをソフトウェア設計とコードに直接反映させることで、複雑な問題を解決する開発手法・思想」です。
それに基づいて、図で示したように、支払のサービス、オーダーサービスとか、より小さい単位に分割し、保守性を向上します。
- AWS Transformを使って、ソースの変換を行う
- kiroを使って、ソースの分析、仕様定義、分割するマイクロサービスを定義し、リファクタリングする
- MCPを使って、基幹システムとマイクロサービスを連携する
Mainframe to Microservices: Reimagine with AWS Transform & AI agentsのworkshopを講義の形式で説明した感じになります。
セッションのまとめ
CodePipelineやDevcontainer、通常の開発でも少し使っているサービスについて少し知見を得ることができました。
ただ、やはり衝撃を受けたのはAI関連のサービスになります。参加する前に、AWS Transform、kiro、AgentCoreは全然知らず、AWS Bedrockを少しわかったぐらいです。最近、AWSはAI関連の進化が激しく、もっとキャッチアップしていかなければと危機感を感じ増した。
今会社のシステムをモダナイゼーション等のためにこちらの機能をもっと活用していければと思います。
余談
APJ Kick Off Partyに参加し損ねたのですが、Venetianにある「如意麺家」という店の牛肉麺を食べました。結構おいしかったですのでお勧めです。
