金融系の企業で働くエンジニアです。
AWS re:Inventに参加する機会をいただきました！
Matt Garmanのキーノートの感想を現地の写真とともに最速でレポートします！
サマリー
予想通り、生成AIトレンドです。具体的には、BedrockやAmazon Qの機能追加に加え、Novaのアップデート（Speech-to-Speech対応）もありました。さらにLLMに特化した新しいEC2インスタンスTrn2）の発表も注目ポイントでした。
注目技術
1. Amazon Aurora DSQL
データベースで求められる要件は多岐に渡ります。例えば、一貫性、可用性、パフォーマンス、耐障害性など。しかしDSQLを使うことで、これらを一度に満たすことができるようです。
決済や取引データなどシーケンシャルなデータと相性が良さそうです。
2. Amazon S3 Table
その名の通り、テーブルデータとして扱われるS3の新しい機能です。ファイルをパケット単位でSQLクエリを使って扱えるようになります。これによりGlueからAthenaに変換する手間がなくなることが予想できます。
3. Amazon S3 Metadata
ファイルのメタデータを自動で抽出してくれる機能です。例えば、ファイルがどこに保存されているかを簡単に把握できるようになります。ファイル管理の効率化に非常に役立ちそうです。
4. Amazon Bedrock Knowledge Bases（Automated Reasoning checks）
生成AIを使った推論結果後の説明を、ワークフロー中で自動的に提供してくれる機能です。これにより、AIによる意思決定の透明性が高まりビジネスロジックのフィルタリングなしで、結果の説明が可能になる点が大きなポイントです。
今回の発表で、自動で結果の正確さを判定してくれるようになったようです。
金融系の企業では、顧客分析や与信判定で機械学習を活用したいというニーズが高まっています。導入されれば、アプリケーション統合や運用の簡素化が期待できそうです。
5. Combining QuickSight and Amazon Q Business Data
ビジネスデータのサイロ化を解消するというテーマで、Amazon QとQuickSightの統合に関する新機能が発表されました。問い合わせ履歴や購入履歴をAmazon Qで集約し、QuickSightのダッシュボードで可視化できるようになります。
実際、ビジネスデータを綺麗なテーブルにまとめるのは手間がかかります。例えば、顧客の累計LTVを問い合わせや購買傾向に紐づけて分析することができそうです。
結論
"We Invent so you can reinvent"という言葉でプレゼンは締めくくられました。
今回学んだ技術を生かして、事業アーキテクチャを常にアップデートしていきたいです。
ビジネスサイドのメンバーにも紹介したくなるような技術のリリースが多かったです。
生成AIは普段の業務であまり使わないので、気持ちストレージやデータベース中心の内容となってしまいましたことご容赦ください（笑）
以上、re:Invent 2024 keynoteの独断サマリでした！
また興味深かったセッションやLTなど別記事でまとめようと思います！