【re:Invent 2018】Day3 -いよいよ本命のKeynote！-

2018-11-29AWS, re:Invent, re:Invent2018, イベントレポート

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はじめに

こんにちは、ラスベガスに来て、4日目となり、なんとなく英語のヒアリングが
上達してきたような感じがしています。錯覚かもしれません。岡崎です。

案外日本食って、恋しくならないものですね。
それは、まだ4日目だからでしょうか？？
とりあえず、日本に帰ったらカレーライスを食べたいですね。

それは、さておき今回のAWSの大目玉であるKeynoteでは、たくさんのサービスが
発表されていました。これについて概要をお伝えしたいと思います。

Keynoteの雰囲気について

会場内は、こんな感じになっておりめちゃくちゃ広いです。
因みにKeynote自体は、AM 8:00 からなのですが約1時間前から
並んで、座席は真ん中のほうでした。
Keynoteの開演前にはDJがプレイしており、ノリノリで良さげな音楽を流してくれます。
サントラが欲しくなります。

AWSのCEOである Andy Jassy 氏が現状のAWSのサービスについて概要を説明した後、
顧客の声を有名なバンドの歌詞とリンクさせて、そのコンセプトに沿ったサービスを紹介/発表していきます。

Keynoteの新サービスについて

今回、一番盛り上がったのは、確実に AWS DeepRacer でしょう。
まさかのまさかで驚きました。このサービスは、機械学習(強化学習)を取り入れた 1/18スケールの
ラジコンカーで、完全自律型走行を可能としています。
因みに、各国のAWS Summitでトーナメントを行って、2019年のre:Inventにて
世界チャンピオンを決めるようです。こういう遊び心、大切だと思います。

色々なサービスが発表されていく中で、私が感じたのは、
機会学習系のサービス強化に、より一層力を入れており、
どのレイヤーのデベロッパーも気軽に使えるようにしているなぁという感想でした。

新サービス「Amazon Forecast」の体験レポート

上記で紹介した機会学習系のサービスの中で 「Amazon Forecast」 のワークショップに行ってきたので
ワークショップの雰囲気と内容についてお伝えします。

■ 体験後の感想

正直な話、AWSは毎日触っているのですが、機械学習系は、触れたことが
なくSageMakerも今回のワークショップで触るのが初めての状態でした。
それでも、分かるくらいにシンプルでした。

可能性を多く秘めているサービスなのではないかなぁと思いました。
用途的には、商品需要の予測やサーバのトラフィックの予測など色々使い道はありそうです。

■ 体験後の内容概要

「商品の需要データを利用して予測データを作成し、メトリクスで見る」ところまで

■ 体験後の内容詳細

ワークショップでのアーキテクチャ図
(※ワークショップでは、ソースコードと軽い説明くらいしかなかったので、それらから起こした図になります。)

やったこと(詳細なコードまで転記していいのか分からないため、日本語での詳細説明となります)
- Jupyter Notebook上でソースコードを動かしながら説明を受けながら理解を深めていく(※以下はcliを使った操作になります)
  1. 「boto3」の初期設定
  2. 「タイムスタンプ」「数値」「クライアントID」のカラムがあるCSVの大容量データをS3バケットに配置(約1TB)
  3. 「Amazon Forecast」にIAM Roleの割当(S3 の読み取り権限)
  4. 「Amazon Forecast」でCSVのカラム毎のデータのスキーマ定義をする
  5. 「CSV」 -> 「DataSet」を作成する
  6. 5.のデータ群をグループ化する(「DataSetGroup」を作成する)
  7. 6.で作成した「DataSetGroup」を読み込む(「Amazon Forecast」の状態がACTIVEになるまで)
  8. 7.のものから「Amazon Forecast」が提供するレシピを選択(Multiquantile Recurrent Neural Network (MQRNN) …etc) した後予測データを作成
  9. 「Amazon Forecast」のダッシュボードから商品の需要予測データを見る(年月日,クライアントID等を指定して)