AWS re:Invent 2021にオンラインで参加した2日目の記録です。
2日目のメインは新CEO Adam Selipskyさんのキーノートでした。
re:Onsenが何かというのは初日のレポート「re:Onsen(re:Invent2021オンライン参加温泉合宿記録) Day1 Global Partner Summit キーノート」をご参照ください。
2日目スタートです。
日本時間の1:30からAdam Selipskyさんのキーノートがあるので程よく起きて待機です。
Tシャツは旧3DアイコンのTシャツです。
開始前の演奏タイムです。
現地ではこれを生で見て気持ちが高揚していくのですね。
朝からロックです。
いよいよ始まりました。
現地からもリアルタイムで様子が届きます。
AdamさんCEOの初キーノートということもあってどんな感じになるんだろうかと興味津津でした。
EC2インスタンスファミリーの復習から始まって、新しいインスタンスファミリーが紹介されました。
特に印象的だったのがTrn1とC7gでした。
ちなみにTrnはTraining(学習)のTrnとのことでした。
そして、Inference(推論)のInf。
機械学習ソリューションで利用されるインスタンスファミリーということですね。
C7gは同時に発表されたGraviton3プロセッサ搭載インスタンスでした。
Gravitonと聞くと高級な豚肉を連想してしまいます。
Graviton2と比較して最大25%のパフォーマンス向上とのことです。
続いて刺激的な発表だったのがAWS Mainframe Modernizationでした。
これまでメインフレームをAWSに移行するにはリファクタリングによる開発ボリュームの大きさが課題でした。
AWS Mainframe ModernizationはメインフレームワークロードをリファクタリングしてレガシーアプリケーションをJavaベースのモダンなクラウドサービスに変換することができるそうです。
Replatformサポートとしては、メインフレームアプリケーションをそのまま保持し、既存のコードを最小限の変更で再使用しながら移行することもできるそうです。
AWS Outpostsでは、少し前から予告されていたSmall Outpostsとして、1U、2Uのサーバータイプがさらっと発表されました。
これによりこれまでのOutpostsはOutpostsラックに分類されました。
ラックまでの容量は要らなくてもOutpostsを使って超低レイテンシーの実現や、データの所在を明確にするなどの要件が満たしやすくなりそうです。
データ環境を進化させることをThe data journeyと表現していました。
進化させることによって、データソースから収集したデータを多様なデータベースや一元化したデータレイクで保管し、分析や機械学習に利用しつつ、データセキュリティ、ガバナンスも維持することができ、安全に活用しお客様やデバイス、アプリケーションへ配信していくことができます。
そしてAWS Lake Formationに行ベース、セルベースのパーミッションが設定できるようになりました。
これまでは列ベースだけだったので、これでより柔軟なデータセキュリティが設定できることになりました。
加えてGoverned TablesというS3テーブルのデータ競合を調整し一貫したビューを提供する機能も発表されていました。
これまでカスタムコードで行っていたような処理がマネージドで提供されるようです。
直感的なUIでノーコードで機械学習モデルを作成できるAmazon SageMaker Canvasが発表されました。
データサイエンティストや専門家に依存することなく予測のための機械学習モデルを作成することができます。
企業がスタジアムなどの施設でプライベートな5Gモバイルネットワークを構築できるAWS Private 5G。
日本ではなかなか難しいようですが、海外での利用ケースが出てくると面白いですね。
さらっと紹介されていたのですが、素敵なアップデート4発でした。
Amazon Redshift Serverlessは、クラスターのセットアップのための設定や管理を必要としない新機能です。
サーバーレスという言葉はサーバー管理やメンテナンスが不要、サーバーの存在を意識しなくてよいという意味で認識していましたが、サービスによっては詳細な設定も不要で、自動プロビジョニング、自動スケールするサービスや機能も増えてきました。
Redshift Query Editor V2とあわせて利用することで、素早くデータ集計分析を始めることができるようになります。
Amazon EMR Serverlessも、リソースの自動プロビジョニング、自動スケールを提供します。
オープンソースフレームワークとバージョンを指定してジョブを送信するだけで利用できるようです。
EMR Studioを使うとより簡単に実行できそうですね。
Amazon MSK ServerlessもApache Kafkaを容量管理しなくても簡単に実行できる機能です。
コンピューティングリソースとストレージリソースを自動プロビジョニング、自動スケールします。
そして、Amazon Kinesis Data Streams On-Demandが発表されました。
これまでKinesis Data Streamsではシャードの数を決める必要がありました。
シャードは足りなければ追加し、不要であれば削除することができますが、スロットリングを発生させないためにシャード数の予測とオペレーションは必要でした。
On-Demandモードでは、シャード数を決める必要がなく自動でスケールするので予測できない場合や、シャードの管理をしたくない場合に選択できます。
DynamoDBのOn-Demandモードと選択するケースは同じように考えることができます。
現実世界をデジタルで表現してシミュレーションなどを行うデジタルツイン環境の構築を支援するAWS IoT TwinMaker。
車両データをニアリアルタイムで収集、変換、クラウドに転送するAWS IoT FleetWise。
車両データに特化しているのですね。
そしてまさにコネクテッドカーソリューションの実装をすることができる。
他にも様々な新機能や新サービスの発表があったDay2でした。
最近はAWS Skill Builderなどデジタルトレーニングコンテンツもすごく充実してきましたね。
温泉地といえば共同浴場、共同浴場といえば外湯ということで、片津山温泉の総湯に行ってきました。
券売機で460円を払って入湯。
タオルは旅館から持ち込み。
靴は鍵付きのロッカーへ。
鍵は右から左へ180度回して施錠したら、90度の位置まで戻して抜くタイプ。
最初は少し戸惑いました。
脱衣所には貴重品と衣服用のロッカーがそれぞれあって両方鍵付き。
こちらの衣服用ロッカーも180度回して施錠して90度まで戻して受け取るタイプ。
もう2回目なので迷いません。
浴槽は2つあって温度で分けてるようです。
両方とも繋がっていて露天風呂ではないですが、全面ガラスで紅葉溢れる中庭に接面。
空まで丸見えで、曇りでしたがそれがまた実に心地良い。
熱めの深めの浴槽のへりは丸みをおびていて、うつ伏せであごを乗せて、曇り空と風に揺れる紅葉を眺めながら、ゆらゆらお湯に揺られるも良し。
仰向けで湯気で曇った天井からぽたぽた落ちる滴を数えながらぼ〜っとするも良し。
身体の芯から暖まり疲れの素が全部溶けて蒸発してしまったかのようなお湯でした♨️
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