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AWS re:Invent 2018 参加レポート Day 3

AWS re:Invent 2018 参加レポート Day 3

はじめに

こんにちは、インフラ本部の日名川です。

re:Invent 3日目です!

AWS CEO Andy Jassy のKeynoteが午前中にありましたが、私は同じ時間に裏でやっているGameDayに参加してきたのでレポートします。

Day3

GameDayは参加者同士ランダムに4人でチームを組み、数々のトラブルを解決するハッカソン形式のイベントです。

3週間前にスケジュールの予約をしようとしたところ既に埋まっていました…。re:Inventのセッションは予約75%、当日受付25%の席を確保しています。GameDayの参加人数は約200人のため当日受付分は50人程。Keynoteと時間が被っているため人は少ないと思いましたが、念のため開始1時間半前に並びました。当日受付の列で10番目に無事並ぶことが出来ました。開始時には長蛇の列になっていたので早めに並んでおいてよかったです。予約出来なかったセッションでも早めに並べば入れるのは良いですね。(事前に予約するに越したことはないです…)

チームの組み合わせですが、自己申告で Novice, Beginner, Specialist に分かれます。それぞれから1~2人選出されます。今回は偶然日本人の方と一緒のチームになりました。自己紹介でどの分野が得意か話し合いました。

・DevOps 2名
・SRE 1名
・インフラ 1名(私)

お題はマイクロサービスの構築でした。
詳しい内容は外部公開NGのようなので使用したサービスとどんなトラブルがあったのかを簡単にまとめます。

使用したサービス一覧(頻繁に使用した順)

・EC2
・ELB
・ECS
・Lambda
・APIGateway
・VPC
・IAM
・DynamoDB
・CloudFormation
・SSM
・X-Ray
・CloudWatch
・S3

割とよく使うサービス群で安心しました。MachineLearningとかだったらどうしようかと思いました…

マイクロサービスをCloudFormationでデプロイするのですが一工夫必要だったり、時間が経つにつれサービス停止したりと様々な妨害があります。スペックが足りずにダウン、勝手にリソースが消されてるなんて妨害もありました(笑)

今回はスポンサーがNewRelicDataDogということもありボトルネックを見つける調査はかなりおもしろかったです。ツールは大事ですね!

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結果

Specialist枠のdepopsエンジニアの活躍があり54チーム中 20位 でした。

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各問題に割と早く対応出来た印象でしたが1位チームはダブルスコアでした。どんなことをしてたのか裏から見てみたいですね。私は英語があまり得意では無いためコミュニケーションに壁を感じました。ちょっとした相談が出来ないといった感じです。また、お題も英語なので理解するのに時間が掛かり始めは足手まといになってしまいました…。

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英語力、技術力ともに未熟だと実感しました。得るものが多いとても良いイベントですので来年行かれる方は是非参加することをオススメします!

 

各セッション

Introducing AWS DataSync - Simplify, automate, and accelerate online data transfer

https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/new-aws-datasync-automated-and-accelerated-data-transfer/ の通り先日発表された新機能である AWS DataSync のセッションを聴講しました。

セッション中では AWS DataSync が作成された経緯や想定されるユースケースが紹介されました。
ユースケース:
・オンプレ環境にあるアプリケーションデータの AWS 環境へのマイグレーション
・オンプレ環境にあるアプリケーションが生成するデータに対する AWS 環境でのデータ処理
・レプリケーション

利用方法についてもシンプルに以下の3ステップで済むということでした。

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その後 AWS DataSync を実際に利用した事例として Cox Automotive 社の事例の発表がありました。同社ではオンプレ環境にあった大量の画像ファイルを AWS 環境に移行するために DataSync を使ったということでした。
DMM でもオンプレ環境に画像を多く配置しており、今後 AWS への画像移行が検討される場合は AWS DataSync が利用できそうだと感じました。

 

AWS DeepRacer Workshops –a new, fun way to learn reinforcement learning

https://aws.amazon.com/jp/deepracer/

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さっそく基調講演で発表されたDeepRacerのworkshopに参加してきました。
・Create Model(モデルの作成)
・Configure Training(トレーニングの設定)
・Trail
・Evaluate(評価)
・Clone Model(モデルの複製)
と繰り替えし学習させていきます。

実際にコンソールより情報を設定しTrainingを実行します。シュミレーターには、[SageMaker][RoboMaker] [Kinesis Video Stream] が使われています。
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最初のカーブを曲がれるようになると、少し感動します。

DeepRacerのスペック

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遊び心があって面白いです。自動運転技術に生かしていくのでしょうか。

DeepRacerをGETしましたので、色々触ってみたいです。

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Introducing AWS Ground Station - Fully Managed Ground Station As A Service

Keynote 1日目の中では触れられていませんでしたが、同日には他にも新サービスが発表されていましたので、セッションを聞いてきました。

https://aws.amazon.com/jp/ground-station/

AWS Ground Station とは?
衛星通信、ダウンリンクとプロセス衛星データをコントロールし、地上局のインフラや管理を心配することなく、速く、簡単かつコスト効率の高いマネージドサービスです。
地上局とは、データを取得するための環境でユーザーが行なうと大変な費用がかかるようなのですが、それをAWSサービスでは利用できる準備まで行なうという何とも太っ腹なマネージドサービスです。

どんなユースケースで?
▶天災時の状況予測 - 天災の時に、生存者の位置を特定したり、安全なルートを特定するために使用できます。また、機械学習と絡めて使うことができるようです。
▶天気予報 -  より正確な気象パターンを予測するためのデータ分析に利用できます。特定の地域で発生した悪天候の時に、船や飛行機、トラックなどの利用者を危険な状況から回避させるために活用ができるようです。
▶ビジネストレンドの評価 - 車や交通と顧客のフローパターンを測るために、駐車場と業務センター/小売店の施設の情報を分析を情報を分析するなどの活用が考えられるそうです。

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当社で活用するなら、天気によって売り上げの傾向を見てタイムサービスをゲリラ的に出すとか面白そうかなと個人的には感じたセッションでした。

 

 

明日はKeynoteとre:Playがあります。
楽しい時間は過ぎるのがとても早く感じます。明日も楽しみます!

おまけ

今日も懲りずにDMMの名前を残してきました。

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