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AWS re:Invent 2017 現地レポートにみる2018年AWSの最新技術

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AWSサイト上に掲載された「re:Invent 2017 現地レポート」。28日のTUESDAY NIGHT LIVE、29日のAndy JassyによるKEYNOTE基調講演、それから30日のWerner VogelsによるKEYNOTE基調講演のレポートのさわりを紹介します。

※下記サイトからの転載。ビッグデータ・AIなどに関するトピックを毎週取り上げています。
TechCrowd: https://www.techcrowd.jp/related/

TUESDAY NIGHT LIVE

re:Inventの3日目に開催されたナイトキーノート「Tuesday Night Live」では Peter DeSantis(Vice President, AWS Global Infrastructure)が登壇し、AWS インフラストラクチャの拡大と、グローバルに張り巡らされる冗長化されたネットワーク、高い可用性の重要性について強調しました。

またDr. Matt Wood(GM Artificial Intelligence)が、AI や Deep Learning の分野における Amazon EC2 の活用について3つの事例をもとに紹介しました。そして ここ数年の AI、Deep Learning の飛躍的な進化の要因として3つの要因をあげました。1つ目はハードウエアによる高速化。NVIDIA の最新 GPU の V100 はディープラーニングを高速化する機構をハードウェアに組み込んでおり、V100 を 8 個搭載した p3.16xlarge はペタフロップス(PFLOPS)級の非常に高い処理性能を実現。2 つ目は、機械学習フレームワークの拡充。AWS では Tensorflow、MXNet、Caffe2 などのあらゆるフレームワークが事前設定されたAMIをAWS Marketplace からダウンロード可能です。3つ目にあげたのは、急速に成長しているコミュニティでAWSとMicrosoftが2カ月前に Gluonという機械学習ライブラリを発表したことを紹介しました。

またPeter DeSantisは、EC2のこれまでの仕組みの進化について解説したのちに、新しいハイパーバイザーとベアメタルインスタンスの発表、そのあとにAWSのロードバランサーの進化についても紹介しました。

つぎにAWS の VP and Chief Information Secuirty Officer である Stephen Schmidt が登壇し、AWS におけるセキュリティやイノベーションにおけるセキュリティをどの様に実現しているかを紹介しました。

Amazon Macie の紹介に続き、新サービス Amazon GuardDutyの発表を行いました。GuardDuty は、フルマネージドかつ、継続的なセキュリティ監視および脅威検出サービス。GuardDuty を有効にすると CloudTrail や VPC Flow Logs、DNS ログを含む複数のデータソースからなるイベントを分析し、インフラストラクチャの運用における異常を特定し、機械学習を適用して脅威を非常に正確に識別するとのことです。

KEYNOTE by Andy Jassy

11/29(水) のキーノートでは Andy Jassy(CEO, Amazon Web Services)が登壇、約2 時間半のセッションの中で過去に例を見ないほど多くの新サービスを発表し、満員の会場に AWS の凄まじいイノベーションペースを伝えました。

Machine Learningのパートでは、AWS の Machine Learning のレイヤーについて紹介し、最も下のレイヤーがモデルを自分で作るエキスパート向け、そしてこれらの人はモデルを自分で作って、そのモデルを本番環境にデプロイできる人たちのものだと説明した上で、最も下のレイヤーにおいて AWS は他のプロバイダーと違ったアプローチ、1つのフレームワークで全てを解決できないという立場をとると述べました。

今日では TenserFlow が人気であり、AWS は他のクラウドと比較して TenserFlow が最も稼働しているクラウドと紹介しつつ、もし Computer Vison モデルを作る場合、Caffe 2 が多くの場合で最も良い選択肢になるなど、実現したいことに対して最適なフレームワークがあることを紹介。インターフェイスレベルでも同様で、マイクロソフトと進める Gluon、mxnet や CNTK などを紹介し、AWS ではすべてのフレームワークを提供し、利用者がやりたいことに合わせて選択できるようにする、と強調しました。

現状開発者にとっては Machine Learning の全てが複雑で、Machine Learning のモデルを作ろうとすると、具体的に構築、学習、デプロイの各ステップで様々な作業が発生します。このような開発者にとっての課題に対し、構築、学習、デプロイを簡単に行うことができるようにする Amazon SageMakerを開発したと新サービスAmazon SageMakerを紹介しています。

※Andy Jassyのキーノートでは、多数の新サービスの発表がされています。ここでは、その中でも SageMaker関連のところだけをピックアップして紹介しました。ぜひAWSサイト上の現地レポート、 あるいは動画などご覧ください。

KEYNOTE by Werner Vowels

「21st Century Architectures re:Imagined」をテーマに、初めて re:Invent が開催された 2012 年からのアプリケーションを取り巻く変化を振り返りつつ、Voice User Interface、開発、アーキテクチャ、機械学習におけるイノベーションについて語り、デバイス、ユーザー、スキル管理ツールを備えた職場のための Alexa である Alexa for Business や、コード作成、実行、デバッグのための完全マネージドのクラウド IDE である AWS Cloud9 、全てのユーザーが Function を公開・取得することができる AWS Serverless Application Repository などの新サービスおよび機能が発表されました。

AWS Cloud9の発表のパートでは、まず開発がますます多人数で協力して作業するようになってきており、チームのメンバーは世界中に散らばり、より多くのプログラミング言語が状況に応じて使い分けられるようになってきていると解説した上で、素晴らしいプラットフォームには素晴らしいIDE(統合開発環境)がつきものであると話し、AWS Cloud9の一般提供開始を発表しました。

AWS Cloud9 は完全マネージドのクラウド IDE であり、AWS Cloud9 上でコードを書いて、実行し、そしてデバッグすることができます。AWS Cloud9 はブラウザから操作することができ見た目のテーマを明るめや暗めのものにカスタマイズしたりキーマップを Emacs などに変更することもでき、シンタックスハイライトなどの機能に対応する言語は多岐に渡っており Javascript や Ruby、Python、Go なども利用できるとのこと。
またAWS Cloud9を使うとIDE 上で Lambda Function の Blue Print(Lambda Function のコードの雛形)の一覧を表示・選択することができるので Lambda Function の開発を簡単に開始することができ他の開発者の AWS Cloud9 の環境にアクセスしペアプログラミングやコードレビューができる機能などもあることを、実際にデモをしながら説明してくれた様子も、動画をご覧になければ実際に見ることができます。
年末年始の休みにぜひご覧ください

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