「2 tier architecture」これが気になっていたので、これに関するセッションに参加しました。
Machine Learning も Kinesis も「これだ！」っという使い方は思いつかない。。。
それは今まで、こんなサービスは、別世界の話だと思っていて、アンテナに全然引っかからなかったからだと思う。
でも、これからは違う。違うはずだ。無茶なことを言われた時に「それできますよ」っと言えるようになる気がする。
今日から始められる、機械学習！Amazon Machine Learningのご紹介
素人（プログラマー、SE）でも使える。
データを収集することが重要になるなー。
今までできないって思い込んでいたことができるようになると思うので、より柔軟な発想が必要になりそう。
日本最大の即レスサービス「アンサー」を支える Amazon DynamoDB
「DynamoDB は KVS。RDB ではない。」とうことが記憶に残った。
バックアップについて、今までの RDB とは違うことを考えないっということも覚えておく。
ほかのセッションでも言われていたが、AWS を利用することによって一番発想を転換する必要があるのは、バックアップなのかもしれない。
Amazon Kinesis を利用したリアルタイム解析基盤「Grassland」
使ってみたい。Kinesis を使いたい。Grassland（https://grassland.biz/）も使いたい。
乗り遅れたくない。
まだ、よくわかってないけど、きっとすごいはずだー。
AWS Mobile SDK 利用時のテスト手法
何をテストしたいのかを整理することができた。
興味のためか 2 tier architecture についてばかりメモしてた。
Mock と Stub については、Mobile に関係なく通常のWebアプリでも参考になるなー。
モバイル開発における AWS Lambda 活用法
2 tier architecture のキモは「Lambda」（と「Cognito」）だと勝手に思ってるので、いろいろ聞けてよかった。
一番は、コンソールからアップロードできるのわかってよかったけど、デプロイツールってないのかな。
ソース管理、リポジトリの単位、デプロイツール、ここら辺が気になるので、引き続き情報収集してこー。
