データサイエンスチームのtmtkです。2018の7日目の記事です。2018に、当社からは私を含む若手エンジニア4人が参加しました。Workflows」というチョークトークの内容をレポートします。概要セッションカタログから概要を引用します。Functionsで統合しようというチョークトークです。Sunarno氏です。Ronald氏のほかにも、AWSの方と思われる人が補助として2人いました。チョークトークについての説明はAWSの公式ページにあります。チョークトークでは、15分ほどの講演のあと45分ほどの質疑応答と討論の時間が続きます。本チョークトークの内容をレポートします。筆者は英語の聞き取りが苦手なので、枝葉が相当落ちており、内容もあまり正確でないことをご了承ください。最初に導入としてデータ処理や機械学習の典型的なワークフローについての概説があり、続いて本題に入ります。Transcribeで自動的に文字起こしをするシステムを考えます。これを実現する一つの方法として、以下のようなスクリプトを書き実行するというアプローチがあります。文で各回の音声を文字起こしする、というものです。このようなアプローチには、考慮するべき点がいくつかあります。エラー処理や並列処理がその一例です。このスクリプトの実行中にエラーが起こったら再試行する仕組みが必要です。文の途中で、第一話のtranscribeは成功したが第二話のtranscribeで失敗したら、どう再試行するのがいいでしょうか。文の中でtranscribeする部分は各回ごとに独立な操作なので、並列化したいところです。非同期処理があればどのように同期するかも考えなければいけません。Functionsがあります。Functionsを使うと、JSON形式で、エラー時のリトライや非同期処理の完了待ちなども含めたワークフローが簡単に作成できます。講演のあと、参加者の質問を講師が募集します。参加者からは、たとえば以下のような質問が出ていました。Machineのバージョニングはどのように行うのか?これらの質問に対し、ときに質問を深堀し話題を広げながら、講師らが答えていました。Functionsの使い方とメリットが、具体的なユースケースとともに解説されていたので、非常にわかりやすかったです。質疑応答でも、他の参加者の想像するユースケースを知ることができたり、実際に使うときに問題になりそうな点についての質問へのAWSの専門家の回答を聞けたりするので、とても参考になりました。チョークトークは公式ページでチョークトークは、少人数の対象者で行われる、非常にインタラクティブな形式のコンテンツです。セッションが続きます。目標は、アーキテクチャの現実の課題について技術的な討論を促進することです。その内容はエキスパートレベルです。エキスパートによって行われます。数百ものチョークトークが行われるため、興味のある内容を慎重に選び、質問を準備してお越しください。説明されており、思わず尻込みしてしまいますが、参加してみると非常にためになります。参加者が十分多いので必ずしも全員が発言する必要はありませんでした。実践的な話と専門家の見解が聞ける機会なので、おすすめです。re:Invent#機械学習tmtkデータ分析と機械学習とソフトウェア開発をしています。アルゴリズムとデータ構造が好きです。