関連サイト記事の紹介まずはキーノートで発表された20の新サービスを紹介してくれているクラウドwatchの記事から、その後、連日re:Inventのレポートを掲載していた@ITのレポートから三本の記事をピックアップして紹介します。2018でAWSのアンディ・ジャシーCEOが行ったキーノートのレポート記事です。5万人を超える聴衆を前にAWSクラウドのミッションから20の新サービスを紹介した内容をレポートしてくれています。Archiveオンプレミスのテープより低価格で容易にコールドデータを管理できる、フルマネージドのアーカイブサービス。Timestream高速でスケーラブルなフルマネージドの時系列データベース。Database透過的なフルマネージドの台帳データベース。FabricとEthereumをサポートするフルマネージドのブロックチェーンサービス。InferentiaAWSカスタム設計の推論チップ。Learning:RL)機能。DeepRacer強化自律学習による1/18スケールの完全自動運転車。Textractスキャンされたドキュメントからテキストとデータを容易に抽出するサービス。あらゆる文書を正確に読み込む訓練が事前になされているため、データ抽出のためのプログラミングも不要。機械学習/AI関連の発表が2017年に比べ、大幅に増加。内容も、実際に機械学習/AIに取り組んでいる人々が実際に直面する課題に対応した、ステップ2の取り組みとも形容できるものが増えたようです。光学的文字認識を高度化したサービス。デジタル文書/画像中の文字を認識し、デジタルデータに変換する。文章の行や文中の表、帳票の項目などを事前設定なしに理解するというのがポイント。Personalize」は、Amazon.comがレコメンデーションエンジンで使ってきたアルゴリズムを、誰でも簡単に利用できるようにするサービス。リアルタイムでのレコメンデーションおよびパーソナライズの用途に使える。S3に保存された静的データの他、ストリーミングデータも扱える。文字通り、時系列予測が行えるサービス。値下げや各種キャンペーンの影響を考慮した商品需要予測なども可能。データを準備し、「レシピ」を選択することで、データに応じた最適なアルゴリズムを適用し、結果を返せるといいます。予測結果は、コンソール上でグラフとして見ることもできる。SageMaker関連の3つのアップテート。SageMakerの機械学習パイプライン機能を、強化学習に適用するサービス。2018のレポート記事の第二弾。Formationをとりあげています。S3にまとめて保存するサービス。重複排除の機能も備えている。このサービスの最大の特徴は、安全なデータレイクの構築にこれまで数カ月かかっていたものを、数日で行えるようになること。2018年になって、企業がオンプレミスのデータをAWSに集め、データレイクを作る動きが活発化しているという認識のもと、AWSが今、データレイクのサービスを発表したとのこと。データの集約先はS3。S3はオブジェクトストレージであり、多様なデータ、構造化データから非構造化データまで、元のデータ形式を保ったまま保存でき、分析に用いることが可能となります。同一データに対し、複数のサービスが互いに干渉することなく、同時にクエリができることになります。データをS3に格納することで、『唯一の真実』を提供でき、データ関連業務を機動的なものにでき。社内のさまざまなチームがそれぞれ好きなツールを使って、データを複製するなどせずに、それぞれのペースで業務を進められるデータレイクが構築できることになります。Formationで強調しているのは、「安全な」データレイクの構築が迅速にできること。リレーショナルデータでいえば表、行、列の単位でアクセスポリシーを設定し、その後のデータ活用プロセス全てにわたってこれを適用し続けられる。2018のレポート記事の第三弾。サーバレスの進化とクラウドネイティブアプリケーションの広がりについて取り上げています。AWSは2018年のre:Inventで、「build(構築する)」「builders(構築する人たち)」という言葉を多用し始めた。ソフトウェア開発の目的は、何らかのビジネスソリューションを構築・運用するためにある。『build』を目的に『develop』してもらいたいということのようです。クラウド(AWS)ネイティブな世界では、従来のように多数のコードを書かずに、堅牢(けんろう)で柔軟なソリューションを構築できる方向を目指していることをワードにしたようです。Functions」の新機能。Functionsは、マイクロアプリケーション(マイクロサービス)をつなげてフローを構築し、より複雑なアプリケーションを組み立てられるサービス。SageMaker」(機械学習ワークフロー)との統合を実現した。Functionsのフローに組み込めるようになりました。関連して、AWSはサーバレスのLambdaで、開発言語対応の拡張を発表。Pythonをサポートしていたが、新たにRubyへの対応を明らかにしました。