若手エンジニアがAWS Summit TOKYO 2023に参加してきました！ part.2

はじめに

こんにちは。OPTiM Store インフラを担当している岡田です。普段の業務では、AWSを活用したインフラの構築・運用をしております。過去には EKSのワーカーノードで使用できるPodの制限緩和を行いましたを執筆しました！

今回はAWS Summit TOKYOに参加したレポートの第2弾として、執筆して参ります。

part.1 part.3 part.4はこちら

当日の様子

僕は今回Day1に参加し、基調講演の聴講といくつかのブースを回ってきました。コロナ禍の2021年度入社であったため、このようなオフラインイベントに参加するのは初めてでした。コンセプトである「見て、触れて、楽しんで、学ぶ」の通り、体験型ブースが多く並ぶ会場に圧倒されました...！

「今踏み出す、変革への一歩」と題した基調講演では、主に機械学習に関連する以下の内容が印象的でした。

Amazon Bedrock
- 自社業務にあった大規模基盤モデルを探すのが大変、巨大なインフラは作りたくないけれどシームレスに社内情報をリンクしたい、自社データを使ってセキュアな基盤モデルを作りたいというような業務課題を解決できる。
- URL: https://aws.amazon.com/jp/bedrock/
Amazon Titan
- 自然言語処理のタスクに特化したモデル。
- URL: https://aws.amazon.com/jp/bedrock/titan/
Amazon DataZone
- データアクセスの簡単な管理・制御や、タイムリーな利用を可能にする。
- URL: https://aws.amazon.com/jp/datazone/
Amazon Clean Rooms
- データを保護しながら、社内外関係者での分析可能な環境を短時間で提供したり、自社と他社のデータセットを統合、分析が可能になるサービス。
- URL: https://aws.amazon.com/jp/clean-rooms/

自然言語処理やデータ処理・管理・共有など、データを元にビジネスを推進していくうえで重要なサービスたちにとても興味が惹かれました。特に、Amazon Clean Roomsを活用すれば、社内外問わずインフラエンジニア↔️開発エンジニア間のコミュニケーションや、エンジニア↔️企画・営業間のコミュニケーションをより効率的にできるのではと感じました。プロダクションミーティングでも採用できそうです！

基調講演を聴講した後には、各企業のブースを回りました。インフラ業務で普段お世話になっているHashicorpやDatadogをはじめ多くのブースを回り、話を伺えました。

Hashicorpのブースでは箸をいただきました🥢

Datadogブースでは、日本に新しいデータセンターを開設するニュースがタイムリーで発表されていました。

どのブースでも、サービス利用のデモ操作を観覧しました。ここでもやはり、機械学習を活用した未来予測や、自動判別がメイン機能として押し出されていました。また、普段当たり前のように使っているサービスでしたが、いざ第3者視点で見るともっと色々な使い方があることに気づきました。開発チームに説明するときはこのダッシュボードがよさそうだなあと思ったり、企画の方に共有するときはこういう見せ方がわかりやすそうなどと考えながら、楽しく回ることができました。

参加した感想

冒頭でも述べたように初めての外部イベント参加となりましたが、自分が普段使っているサービスをユーザーとして改めて見つめ直す、非常に良い機会となりました。AWSに限らず、これから様々なサービスで機械学習・生成系AIの流れが押し寄せてくると思います。その中で、ビジネスやタスクの目的と照らし合わせつつ、柔軟に使うサービスを選択・適用していきたいと強く考えました。 5/22より、今回のオンデマンド配信が順次公開されるそうです。こちらでまた見直してみようと思います！

おわりに

次のAWS Summit TOKYO参加レポートでは、2日目の基調講演やブースの様子を執筆予定です。ぜひお楽しみに！

OPTiMでは、AWSを活用したインフラ構築・運用に興味のある方を募集しております。