同じセッションを受講しても職種によって捉え方が違うと思います。
本記事では私プログラマーの感想を付けました。
🟠 発表者
🟢 私
デジタル庁
国でもできたスマートなクラウド利用 ～高速試行錯誤しながら進歩を続けるクラウド CoE～
デジタル庁の人です。
🟠 一般公募の一期生でなんと1400人の中から選ばれた35人です。
🟢 自慢かよ！
🟠 戦略には「IT戦略」と「組織戦略」がある。DXがもたらすのは「コストパフォーマンス」と「タイムパフォーマンス」です。
🟢 コストとタイムを分けるのがポイントですね。
🟠 農林水産省で使うのをMAFFクラウドという。令和５年で18システムある。
🟢 MAFFクラウドという言葉を覚えておこう。
🟠 会議には３つある。技術・運用・進捗。進捗管理は開発部だけでは解決できない。
🟢 進捗って圧縮されるヤツですね。
🟠 MAFFクラウドではルールを決めている。申請書・手順書・Q&A・命名規則など。ガイドラインは２年で18回改定した。ガイドラインを改定するたびに説明会を行う。
プロジェクトには５段階ある。
①企画・予算 ②要件定義・運用計画 ③調達・ベンダー ④設計・開発 ⑤運用・保守。
要件 → 開発 → 運用のサイクルを回していく。
🟢 中小企業の一点物システムでは難しいです。横展開がない。広く浅く設計した方がいいのかな。
🟠 AWSのアイコンを使い構成図を出す。
🟢 構成図をシンプルにするはよいですね。
🟠 AWS ChatBot と Slack を組み合わすプロジェクトでポリシー問題が上がった。ChatBotは営業情報ではないのでOKとなった。用途はEC2の障害監視で使う。
🟢 ここが疑問でした。役所ってクラウドという単語だけで反対の嵐ですよね。デジタル庁には逆らいにくいという風潮とかあるのかな。それなら私もデジタル庁のガイドラインを盾に設計すればよいのか。
🟠 障害対応の承認回数を３回から２回に減らした。
🟢 障害が起きるたびに対応許可が必要だそうです。私はダイレクトに来ますけどね。
🟠 運用マニュアルには画面キャプチャーを使わない。画面はよく変わるのが理由。
🟢 うーん。分かるけどそれでは非ITの人が動いてくれない。
ゲームサーバー
オンラインマルチプレイゲームにおけるゲームサーバーホスティングの選択肢とその選び方
AWSの人が担当。ゲームサーバーの作り方です。
🟠 P2P Listen 専用サーバーの３つがあります。Listenは１台がホストになりステートフルを持ちます。
①リソース ②セッションにユーザーを追加 ③セッション管理 ④マッチがあります。
🟢 これらをイチから作ると大変ですね。
🟠 GameLiftの説明。オートスケーリングあり。GameListが空いているEC2を案内する。スポットインスタンスを活用してさらにスポットの中断も考慮している。もしスポットが実行中ならリプレースをしない。
🟢 スポットインスタンス前提なのですね。
🟠 C5.Large から C5.4XLarge を使用している。
🟢 たけぇ〜
🟠 GameLift は開発用にスタンドアロンも可能。
🟢 これはありがたい。
🟠 認証はCognitoでユーザー情報はDynamoDB。
🟢 一番の収穫。ユーザー情報は DynamoDB なのか。
バイオハザードのAWS活用事例
『バイオハザード ヴィレッジ ゴールドエディション』開発におけるクラウド活用のアプローチ
超満員のセッション。人気ゲームバイオハザードのAWS移行の話。
🟠 バイオハザードヴィレッジは2022年10月発売。PS5 PS4 XBox Steam Mac Switch さらに全世界同時に発売します。
🟢 こうやってみるとすごいですね。
🟠 ビルドでは常に、製品版 体験版 テスト版 デバッグ版の４つを作成。さらにリージョンごとに少し違う。製品仕様SKUが機種ごとに違う。28x4で56個必要。C#をC++にしてビルドしている。これはプラットフォームによるため。昔は社内に20台くらいPCを置いて扇風機で冷やしていた。ビルドは9〜14時間かかるらしい。
🟢 まーそうなんですよね。クラウドにしても同じなんですよね。
🟠 Windowsインスタンスを使っている。社内とはDirectConnectで繋ぐ。AWSのビルドはJenkinsを使う。作成までに半年かかった。
🟢 やっぱり！作るのに半年って片手間ではできないですよね。
🟠 メリット：実行数を増やせる。経年劣化がない。検証インスタンスを外部会社に渡せる。デメリット：AWS高い。2022年は円安でとにかく高い。
🟢 私も以前AWSの価格表の記事を書きました。
🟠 Visual Studio AMI ？
🟢 後で調べました。こんなのあったのか。一番の収穫。
Amazon QuickSight
Amazon QuickSight で BI 環境を統合する
QuickSightについて。私も利用しているので興味があった。
🟠 人によって知りたい情報が違う。そのためには複雑なUIがいくつも必要になる。そこでQuickSightを利用する。インタラクティブなダッシュボードでMLにも使える。SQL Servereも使える。
🟢 ほーSQL Serverも使えるのか。
🟠 SPICEという高速メモリがある。
🟢 今の利用では遅いのが問題。ぜひ使ってみたい。
🟠 いろいろな実践デモ。グラフ表示など。招待制になること。埋め込みができる。PDF出力も可能。埋め込みURLを５分で閉じるセキュアも可能。デモサイトもあり。
🟢 グラフなどは今と一緒ですね。複数顧客を持つ場合招待制が厳しかったのですが、埋め込みやPDFを利用すればできそうです。
プロトタイピング
プロトタイピングのススメ ― 手早くサービスを作って検証するための実践的ノウハウ
AWSの選定のためにもプロトタイプを作ろうという話。
🟠 プロトタイプがなんたるかを説明。
デモ → プロトタイプ → パイロット（検証） → プロダクション（リリース）
二次元で描かれており進むごとに視野は４倍になる。逆にプロトタイプではわざと視野を狭めることによってスピードがあがる。
🟢 スピードを強調してましたね。ワイ社の初代クラウドがいろいろ使いすぎてカオスになりました。とはいえ会社ではプロトタイプで中止できないので個人開発でやるしかないと思う。
🟠 要件定義→アーキテクティブ→ビルディングの流れ。それぞれに見えるゴールが違う。そのためにデモなどを繰り返すしかない。視野の広さを開発に丸投げにすると他の部署も後々影響する。
🟢 いいこと言った！ワイ社もすぐ開発マター！とか言って丸投げされるがその場しのぎは悪循環。
🟠 具体的にはRDSかNoSQLなどの選択をすることになる。シンプルな方を選ぶ。初めから盛り込みすぎないこと。抽象度を上げよう。例えばS3とCloudFrontは１つと考える。AWSCDKを使うと６行で書ける。
🟢 できるけどやらないって伝えるのが難しい。地上にあるバグを誰も覚えていない。みんな空ばかり見てる。
🟠 レイヤーという概念。L1：CloudFormationと1対1。L2：IAMを自動化。L3：特定のモノを作る。AWSWorkShopを活用しよう。
🟢 なんか風呂敷が広がったぞ。
スマホを使った鍵の事例
ユーザー体験を向上させるカギは "分断の解消" 〜絶対に止められないスマートロックを扱うシステムの裏側
株式会社ビットキー。マンションなどの鍵をスマホで開けられる製品。
🟠 スマホが鍵の代わりになる。顔認証や番号入力なども可能。マンションの利用例。家の鍵以外にもマンション1Fの共用部でも使用。内見の仲介業者や家事代行サービスで、鍵を渡さなくてもよくなる。
🟢 鍵はカーペットに下に置いとくとかが無くなるのですね。これは早速ミステリー小説にも取り入れないと。
🟠 会議室の利用例。予約システムと連動していて、会議室前にタブレットを置いて使用中などを表示している。
🟢 導入するにはその他の利便性も作り込む必要があるのですね。
🟠 毎日使うサービスはネガティブに敏感。今日は反応が遅かったなど。一度導入が進むと後で止めるができない。顔認証にすると数週間後には社員が社員カードを持たなくなる。
🟢 私も初めは簡単なシステムでいいですよと言ってくれるのですが、運用後はハードル上がりまくりですよね。
🟠 2019年後半から開発を開始した。BluetoothとAWSIoTを使用。電池残量を監視している。AwsIoTはTLS対応できるのでよい。
🟢 やはりAwsIotを使っているのか。私は独自仕様が限界なので導入を検討してみよう。
🟠 バッテリー状態の監視。季節や場所によってバッテリーの減りが違う。他の電波に弱い。全国で数十万個導入していて無駄なステータス監視がある。セージメーカーを使って最適な設定に変える。
🟢 これバッテリーがなくなると部屋に入れないから緊急事態ですよね。合鍵を持って誰か現場に行かなければいけない。なかなか厳しいサービスですね。
ニコニコのAWS活用事例
ニコニコでのクラウド活用、その意思決定とアーキテクチャ
ニコニコの事例。
🟠 ドワンゴは教育も行っている。ほぼオンプレでやっている。ニコニコだけで80システムがある。AWSを使うことのメリットとして、業界標準のナレッジを蓄積。地方分権（現場の裁量）でコストダウンを狙う。ECSの使用を統一。ECSとEKSでバラバラになるのを防ぐ。
🟢 現場の裁量はスピードアップですが、現場の裁量をコストダウンと表現しているのが新鮮です。
🟠 AWS Control Tower でアカウント発行などを自動化。使用感がいい。IPAM (IP Address Management) でIPアドレスを自動管理。Transit Gateway でオンプレと繋ぐ。開発部のみでネットワークに参加可能になりIPアドレスの申請が不要になった。Route53推し。ロールやエンドポイントを一元管理。
🟢 とにかくIPアドレスの管理にこだわってました。オンプレなのにクラウド経由にすることで管理もクラウドという新しい社内ITのカタチですね。
🟠 開発リソースの確保は一気にやる。
🟢 逐次的投入は絶対ダメなんですよね。戦争の本で読みました。足りないものをちょっと用意することが悪循環をもたらす。
ABEMA FIFA2022での活用事例
ABEMA の大規模・高画質ライブ配信を支える AWS クラウド動画配信システム
ABEMAのFIFA2022の事例
🟠 ダウンロード9000万。テレビの再発明で場所からの解放を目指す。PPVはイベント単位でチケット購入者のみ。ライブイベントはFIFA2022で作成した。広告などはマニフェスト上で結合している。ドラマ→広告→ドラマ、や、空き→PPV→空き、など。MediaConnectとMediaLiveはFormationを使っている。
🟢 もはやPPVではダメってことですね。
🟠 ライブ配信では画質や冗長化で求められるものが状況で違う。ライブの信頼性は99.999（9が5つ）だがそれでも不十分。AWSのMediaシリーズを５つ使用。冗長化の設計がやりやすい。MediaPackageでCMを差し込む。MediaLiveでエンコードしてダッシュやDRMを作成。
🟢 とにかくAwsMediaシリーズでできるってことですね。
🟠 99.9％を3つつなげると99.7％になる。そこでたすき掛けにする。FIFAのメイン配信はリージョンを東京とソウルの２つ使用する。他はやらないのは予算ではなく運用面。カメラからは４つ（東京ソウル２つずつ）を配信。
🟢 やるとしたら２個かな。ABEMAの事例を覚えておこう。
🟠 画質は5つ。
画質優先：1080 59.96 10M ～ 240 59.96 770K
安定優先：1080 29.97 8M ～ 240 29.97 740K
モバイルやTVによって解像度の上限を設定。また開始数分で上限を設定する。
🟢 値を参考にさせてもらいます。
🟠 品質の計測。始めに失敗した。後で失敗した。再生までの時間。再生したビットレートなど。
🟢 品質の計測はやってないのでやりたいですね。
🟠 トラブルの大半が配信サーバーが原因ではない。
🟢 そうなのですよ！なんでもかんでも開発のバグって丸投げされるのですが原因は他にあるのですよ。
🟠 ABEMAはYoutubeでDEVチャンネルがあるらしい。
🟢 みてみよう
監視カメラの事例
18 万台のカメラが接続する Safie のモダナイゼーションへの取り組み
セーフィー株式会社。監視カメラで国内シェア56％。
🟠 まずカメラは分散サーバーに問い合わせてからサーバーに接続する。サーバーはサブネットで分けている。
🟢 やはり１段問い合わせ専用サーバーがあるのですね。ワイ社は人力で振り分けているのでやってみたいです。
🟠 IAMを管理するためのアカウントの作成。MFAは必須だが12時間可能。CroudFrontで分かるようロールで名前付け。GitHubActionでワークフローの作成。
🟢 IAMとロールはカオスですよね。退職した人や終了したプロジェクトとか大量に残っています。
🟠 オペログはS3に自動保存。セキュリティ履歴はCroudTrailを使用。昔Jenkinsでデータをやっていたが見える化の度に属人化してしまう。テラフォームで効果あり。
🟢 オペログはS3ってログファイルなのか。私もAthenaを使うためにDBじゃなくファイルにしようと計画しています。
動画の活用事例
これからの「動画」の話をしよう - 最新活用事例から見るメディア領域の進化と未来
AWSの人。動画サービスの事例。
🟠 コロナで流行ったサブスクVODが減少している。収益が見込めない。ニュースは広告がよいが、映画はサブスクVODがよい。スポーツは ABEMA や Amazon など大手が参入し差別化が必要。コメント機能・視点カメラ切替・現地の人向けライブなど。ファン体験とは、広告の入れ方・場所を選ばない・メタデータの充実・ユーザーが広告かサブスクを選べること。
競輪：選手の心拍数を表示。F1：視聴アングル。字幕の複数言語。燃料・スピードなど。
🟢 これって競輪なら競輪と心中する覚悟が必要ですよね。ある程度入り込んでないと難しそう。
🟠 メディアのサプライチェーン
イン → エディット → アウトの3つの機能。S3を共通して使用する。エディットでDRMやエンコードなど行う。メタデータはS3がよい。ABEMAはエディットをクラウドにすることで外注ができるようになった。
🟢 なるほどエディットだけで商売にする道もあるのですね。
🟠 メタデータをMLしよう。
AWS Recognitionを使おう。IMDBから情報を入手。情報付けは後でもよい。Media2Cloud on AWS の実例。犬と猫の動画から Animal Dog Cat というメタデータが生成される。
🟢 IMDBというのが初耳でした。メタデータの自動生成はやらなきゃと思いつつ放置です。何か形にしたいです。
近頃
日本人エンジニアの品質が落ちているという事実。
顧客は無理な注文を簡単に出し、注文が通らないとキレまくる。
エンジニアは顧客の無理解をバカにしているという勘違い。
エンジニアは人格がおかしいという仮説でこのシナリオが成立する。
AWSでこの問題を解決できないものかと探しています。