2018年11月30日20時00分

ビルダーのあらゆるニーズを網羅するAWSの新サービス

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Amazon.comで実績のあるアルゴリズムも利用できるMLサービス

 インフラやツールの準備なしに機械学習の恩恵だけ受けたいというユーザーに向けたMLサービスに関しては、「Amazon Textract」「Amazon Personalize」「Amazon Forecast」の3つが用意された。

 Amazon Textractはイメージデータからテキストやデータを抽出する光学文字認識+αのサービス。請求書、領収書、契約書、税務書類、受注書、登録書類など数千万の文書をあらかじめ機械学習で学習させているため、フォームや情報のフィールドも高い精度で抽出できるという。テキスト処理APIを利用することで、数百万ものドキュメントページでも数時間で処理できるという。

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高い認識精度を誇るAmazon Textract

 Amazon PersonalizeはAmazon.comで用いられているものを同じ技術を用いたリコメンデーションエンジン。AutoMLを用いることで、機械学習モデルの設計、トレーニング、導入に必要なさまざまな処理を実行し、パーソナライズとリコメンドを実現する。顧客導線に基づいたり、ユーザーの行動データを用いることで、リアルタイムに精度の高いリコメンドを実現するという。

 Amazon ForecastもAmazon Personalizeと同じくAmazon.comで用いられている技術をサービスとして提供したもので、こちらはデイープラーニングと伝統的な統計手法を用いた時系列予測。サーバーやセンサーのメトリックのほか、売上や利益などのビジネス指標、特定の需要を満たすためのリソース、製造部門で必要な原材料やサービスなど、さまざまな時系列データの予測を生成し、推定が行なえる。

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時系列データの予測を実現するAmazon Forecast

オンプレミスでAWSを動かせる「AWS Outposts」

 最後のテーマはハイブリッドクラウド。ジャシー氏は、「Should I Stay or should I go now? If I go,there will be trouble And if I Stay it will be double.」というクラッシュの「Should I stay or should I go now」の歌詞を引用し、パブリッククラウドへの移行に躊躇するエンタープライズユーザーの気持ちを代弁した。

 エンタープライズユーザーが急増したAWSでは、AWS Direct ConnectやVPC、StorageGatewayなどハイブリッドクラウドを実現するサービスを数多く投入してきた。そして、仮想化を導入している多くのオンプレミスユーザーの声を受けて実現したのがVMware Cloud on AWSだ。壇上にヴイエムウェアのパット・ゲルシンガーCEOをゲストに迎えたジャシー氏は、VMware Cloud on AWSの多くの顧客を紹介した。また、ゲルシンガー氏はVMworldで発表された「Amazon RDS on VMware」についても言及し、「クラウドに行くだけではなく、クラウドから戻すこともできる」という選択肢にもアピールした。

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もはや2人が珍しくなくなってきたジャシー氏とゲルシンガー氏

 当然、低遅延でサービスを使いたいといった顧客からは「オンプレミスの環境でそのままAWSを使えないか?」という声も出てくる。この声に応えたのが、AWSのインフラをオンプレミスで利用できる「AWS Outposts」になる。コンソールも、APIも、ツールも、完全にAWSと同じ体験をオンプレミス上で実現するサービスで、ハードウェアもAWSがデザインしたものが用いられる。VMware Cloud on AWSとAWSネイティブの2つの環境から選択でき、真に一貫したハイブリッドクラウドを実現できるとのこと。AWS Outpostsは2019年に投入されるという。

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AWSがデータセンターにやってくるという「AWS Outposts」

 ゲストはあったものの、20におよぶ新サービスを3時間ほぼ1人で語り尽くしたジャシー氏。なにより強調されたのは、顧客の声からサービスを生み出すという姿勢。ともすれば他社に比べて先駆的なサービスは少ないかもしれないが、確実にユーザーニーズにフィットしたサービスを拡充してくるのが、まさにAWS流と感じられた。特に台帳データベースとブロックチェーンのサービスをあえて分けて提供したりといった部分は、ユーザーにヒアリングした結果のこだわりだと言える。こうした新しいサービスが現場でどのようにドッグフーディングされ、本番環境で使われていくのか、re:Inventの後も記者としての興味は続くのである。

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