re:Invent 2017で聴いたセッション + あとでみるセッション
re:Invent 2017から昨日帰国しました。聴いたセッション、またあとでビデオ + スライドを見ておきたいセッションをメモしておきます。
聴いたセッション
Workshopが多いですね。セッション中のメモはDropbox Paperで取っていたのですが、Tweetにまとめているのもあるのでそちらもどうぞ。
- ATC303 - Cache Me If You Can: Minimizing Latency While Optimizing Cost Through Advanced Caching Strategies
- bidding engineの話。Lambda@EdgeでABテストとか。
- タイトルがおしゃれ。 元ネタ: https://en.wikipedia.org/wiki/Catch_Me_If_You_Can
- ATC301 - 1 Million bids in 100ms – using AWS to power your Real Time Bidder
- NLB + ENAで2M connection / min. さばいてるのが印象的なセッション。あとはbidderはstatelessにしてspot instanceにしてるとか。
- AerospikeをNVMe SSDで使ってる。I3 or F1。
- MCL309 - Deep Learning on a Raspberry Pi
- MXNetをラズパイで。資料はこれ GitHub - juliensimon/mxnetworkshop
- といっても実習はEC2でやったのであった。手法変えつつtrainの時間みつつ。あとはPyCameraつかえばinferenceをノードで動かせるとこまでやって終了。
- IOT204 - AWS Greengrass Basic Workshop
- Greengrassのセットアップまわりの基礎的な説明。pubsubをAWS IoTで眺めつつEC2をIoT Deviceとみなせるようにして一通りさわった。
- ARC401 - Serverless Architectural Patterns and Best Practices
- CTD403 - Supercharge Your Websites with the Power of Lambda@Edge
- suzuken on Twitter: "CTD403 - Supercharge Your Websites with the Power of Lambda@Edgeに来た。早速cloudfront distribution立てつつ準備中。 #reinvent"
- 内容はこれ GitHub - aws-samples/aws-lambda-edge-workshops: This repository contains instructions and blueprints for Lambda@Edge workshops
- Lambda@EdgeからDynamoDBのUpdate + Scanをするのが面白かった
- CON309 - Containerized Machine Learning on AWS
- クックパッドさんから2人登壇されていたので見に行ってきました。動画: AWS re:Invent 2017: Containerized Machine Learning on AWS (CON309) - YouTube 手元のiPhoneで試したらばっちり分類されていて便利でした :)
- MCL212 - SESSION FULL! NEW LAUNCH! AWS DeepLens workshop: Building Computer Vision Applications
- MCL209 - NEW LAUNCH! Introducing Amazon Translate – Now in Preview
- MCL345 - NEW LAUNCH! Integrating Amazon SageMaker into your Enterprise
- MCL215 - NEW LAUNCH! Introducing Amazon Transcribe – Now in Preview
- DAT318 - NEW LAUNCH! Deep dive on Amazon Neptune
- MCL343 - NEW LAUNCH! Natural Language Processing for Data Analytics
聴いたセッションについてはajitofmでも話したのでよかったらそちらもどうぞ。
Published: ajitofm 14: Losing $100 in 5 minutes at Las Vegas with @_nishigori @chocopie116 https://t.co/ppllM62Uwf #ajitofm
— ajitofm (@ajitofm) 2017年12月1日
聴きたいけど聴けなかったセッション
あとでビデオとスライドで見ようかなあと思っているもの。Breakout Sessionの動画はこちら。そのうち全部あがるはず。
月曜日
- ABD331 - Log Analytics at Expedia Using Amazon Elasticsearch Service
- ATC302 - How to Leverage AWS Machine Learning Services to Analyze and Optimize your Google DoubleClick Campaign Manager Data at Scale
- AMF305 - Autonomous Driving Algorithm Development on Amazon AI
- GPSTEC313 - GPS: Real-Time Data Processing with AWS Lambda Quickly, at Scale, and What Comes Next?
- CMP332 - C5 Instances and the Evolution of Amazon EC2 Virtualization
- ABD315 - Building Serverless ETL Pipelines with AWS Glue
火曜日
- MCL365 - NEW LAUNCH! Introducing Amazon SageMaker
- ABD327 - Migrating Your Traditional Data Warehouse to a Modern Data Lake
- MCL310 - Building Deep Learning Applications with Apache MXNet and Gluon
- ABD215-R - [REPEAT] Serverless Data Prep with AWS Glue
- CTD301 - Amazon CloudFront Flash Talks: Best Practices on Configuring, Securing, Customizing, and Monitoring Your Distribution.
- DEV315 - GitHub to AWS Lambda: Developing, Testing, and Deploying Serverless Apps
- SRV403-R - [REPEAT] Serverless Authentication and Authorization: Identity Management for Serverless Applications
- MBL402 - NEW LAUNCH! Data Driven Apps with GraphQL: AWS AppSync Deep Dive
- CMP323 - AWS Batch: Easy and Efficient Batch Computing on AWS
水曜日
- DAT342 - NEW LAUNCH! How to build graph applications with SPARQL and Gremlin using Amazon Neptune
- SID341 - Using AWS CloudTrail Logs for Scalable, Automated Anomaly Detection
- MCL333-R - [REPEAT] Building Deep Learning Applications with TensorFlow on AWS
- CTD206 - NEW LAUNCH! Learn how Fubo is monetizing their content with server side ad insertion using AWS Elemental MediaTailor
- DAT326 - How DynamoDB Powered Amazon Prime Day 2017
- CON404 - Deep Dive into Container Scheduling with Amazon ECS
- CTD203 - NEW LAUNCH! Hear how OwnZones is using AWS Elemental MediaConvert to help media customers deliver world class VOD experiences
- CMP332 - C5 Instances and the Evolution of Amazon EC2 Virtualization
- CTD304 - Dow Jones & Wall Street Journal's journey to manage traffic spikes while mitigating DDoS & application layer threats
- CON214 - NEW LAUNCH! Introducing AWS Fargate
- MCL305 - Scaling Convolutional Neural Networks with Kubernetes and TensorFlow on AWS
- DEV324 - Deep Dive on Advanced Continuous Delivery Techniques Using AWS DevOps Tools
木曜日
- DAT308 - A story of Netflix and AB Testing in the User Interface using DynamoDB
- DEV203-R - [REPEAT] Launch Applications the Amazon Way
- DEV402 - Deep-Dive for AWS X-Ray
- SRV401 - Become a Serverless Black Belt: Optimizing Your Serverless Applications
- MCL341 - NEW LAUNCH! Infinitely Scalable Machine Learning Algorithms with Amazon AI
- SRV424 - Massively Parallel Data Processing with PyWren and AWS Lambda
- MCL342 - NEW LAUNCH! Graph-based Approaches for Cyber Investigative Analytics Using GPU Accelerated Community Detection and Visualization with Amazon Neptune and Graphistry
- CMP330 - NEW LAUNCH! Amazon EC2 Bare Metal Instances
おまけ
1週間ぶりに食べる日本食は最高だなあと思いました。
我々一行は帰国後すぐ蕎麦屋に向かった。この一週間でもっとも美味いを言い続けている… pic.twitter.com/9yKWEfP2vT
— suzuken (@suzu_v) 2017年12月2日