関連サイト記事の紹介re:Invent:2018から一ヶ月、AWSがどこへ向かっていくのかを俯瞰してレポートしてくれている記事を三本、ピックアップしてご紹介します。2018を通じて感じたAWSの現在と今後についてまとめたレポートです。AWSは、明確に「データ中心主義の世界」を志向しているとのこと。講談社のブルーバックスwebサイトに掲載されています。Station」の発表。AWSは世界中にサービス拠点をもっているが、そこに衛星とのデータリンクを行う基地局を配置し、衛星からのデータ取得を行いやすくするサービスです。ダウンリンクを行うタイミングや量などをウェブからオンデマンドで「発注」できるようにしたものです。DeepRacer」というロボットカー。インテル製のプロセッサーとHDカメラを内蔵し、道路を認識して自走する「自動運転車」のキットになるものです。AWSが機械学習、特に「強化学習」とよばれる技術に詳しい技術者を養成するための学習ツールを用意して、AWS自身がre:Invent内でレースを開催もしています。上記のふたつはAWSの中では異端といえるようなサービスであると断りながらも、それらから感じられるAWSが考えるこれからのコンピュータのあり方として解説してくれているのが、「これからのソフトウェアはデータの存在と活用を軸にしていく」ということ。機械学習もこれからはデバイスの側でローカルに処理を行う「エッジAI」が増えてくる。自動運転のように即時性が求められるものはもちろんエッジでの処理が必須となりますが、無人コンビニのようなものでも画像や音声などのセンサーから得られたデータをそのままクラウドに流していたのではネット回線的にもクラウドインフラ的にも負担が大きい。前までは、AWSが提供するサービスは顧客のデータを扱ったり、サービスに必要な処理能力を提供したりするインフラでした。IaaSという言い方もしますね。いまAWSは、サービス構築者が集めた膨大な不定形のデータを、効率的に利用するためのストレージ技術や機械学習の技術を磨いています。単なるストレージ、単なるCPUの提供ではなく、さまざまな用途に合わせたさまざまなサービスを用意しているからこそ、毎年、多数の新サービスの発表をAWSは行っています。「データをもとにして、それを適切に活用してサービスに活かすためのインフラ」を提供する事業者へと姿を変えつつあるとのことです。Meshの仕組みを解説しますリクルートマーケティングバートナーズのデザイナー、エンジニア、スクラムマスターたちが発信する開発情報メディア「PSYENCE:MEDIA」に投稿されたre:Invent2018参加者のレポートです。Meshがどのような仕組みなのかを実際に動かしつつ、公式ドキュメントにも掲載されていない情報も含めて紹介してくれている記事です。MeshはAWSで利用できるマネージドサービスメッシュです。proxyを使ってコンテナ化されたマイクロサービスの可視化やトラフィックコントロールを容易に出来るようになります。Meshでは全てのサービス間通信に必ずEnvoyをはさむような通信経路をとります。このようにすることにより、アプリ側には一切手を入れずに全てのサービス間の通信をトレーシング出来たり、途中で柔軟にトラフィックのルーティングを切り替えたり出来るようになります。Meshを使うだけであれば、JSONでroutingの設定をするだけなので、マネージドサービスのメリットを享受できるようになっています。breakingなど)は実装されさえすれば、必ず出来るようになると言えるとのことです。Istioのような有名どころと比較すると機能面でまだまだないものが多いですが、ロードマップを見る限りこれからどんどん機能が追加されていくのが期待できそうとのことです。2018のレポート記事です。re:Inventの後半は体調をくずしてしまった記者が、re:Inventから一ヶ月たって、イベント全体を俯瞰して重要なポイントをレポートしてくれている記事です。140ものサービスが用意されているAWS。用途や要求スペックに合わせたサービスもきめ細かく用意されていて、サービスの「深さ」も充実してきているが、それとともに、一連のAWSサービスの「マネージドサービスのレベルが上がってきている」とのこと。ユーザーが手を動かさなければならない手間はますます減り、本質的なビジネスロジックによりフォーカスできるように進化しています。サービスの数が多く選択肢が多いがために、AWSにまだ慣れていないユーザは困ってしまう面がありますが、そのために生まれたのがいわゆるAWSの使い方をガイドするためのベストプラクティス。Tool」も発表されました。Formation」も、どのように使うべきかにフォーカスを当てているサービスと言えます。AWSのサービスの進化としてもう1つ感じた点として、単にサービスを提供するだけではなく、利用を推進するための仕掛けの充実を進めている点をあげています。いずれも機械学習やデータ分析を促進するための仕掛けであり、実践教材でもあるとのこと。