Mar

8
AWS Startup Tech Meetup Online #11
コンテナすぺしゃる

Organizing : AWS Startup Community

Hashtag ：#AWSStartup

Registration info	参加枠 Free FCFS 197/1000 開催報告寄稿枠 Free Standard (Lottery Finished) 0/1 登壇枠 Free Standard (Lottery Finished) 2/3
参加者への情報	(参加者と発表者のみに公開されます)

Description

AWS Startup Tech Meetup Online

AWS Startup Community 主催の技術系オンラインイベントで、スタートアップのエンジニアの交流や知見の共有を目的としています。

AWS を利用するスタートアップのエンジニア及びスタートアップに興味のあるエンジニアであれば役職によらず、どなたでもご参加いただけます。

今回のテーマは「コンテナ」

今回のテーマは コンテナ です。コンテナにまつわる内容をスタートアップの背景踏まえお話頂頂ければと思います。コンテナ界隈はとがったエンジニアが多数いるかと思いますが、普通のスタートアップの普通のコンテナ利用も共有いただければと思います。

※ セッション時間は 15-20m + 質疑応答 5-10m の最大 25m 程度を想定しています

スタートアップの背景踏まえて？

難しいことはありません。みなさんの意思決定には、会社の状況や社内のメンバーのスキルセットなど様々なコンテキストがあるかと思います。それらについて触れて頂ければ問題ありません。

Agenda

Timeline	Title	Speaker (敬称略)
19:30 - 19:40	Opening	justInCase Technologies 小笠原
19:40 - 20:10	App Runner の VPC 接続機能の紹介	AWS 内田
20:10 - 20:35	決済システムの一部をEC2ベースからECS Fargateへ移行した(する)話	藤原涼馬
20:35 - 21:00	AWS Fargate を使ってコストを抑えつつ機械学習のバッチ処理を構築した話	都筑友昭
21:00 - 21:25	SageMakerが対応していないアルゴリズムの学習をECRで行ってノーコードAIプラットフォームを作った	宮本大輝

※ 時間帯は若干前後する可能性がございます。

Sessions & Speakers

App Runner の VPC 接続機能の紹介

2022 年 2 月上旬にリリースされた App Runner の VPC 接続機能について、概念、背景、そしてその使い方について解説します。

内田誠悟 @spesnova

Startup Solutions Architect / Amazon Web Services Japan

決済システムの一部をEC2ベースからECS Fargateへ移行した(する)話〜無停止要件も添えて〜

STORES決済では決済システムの一部をEC2ベースからFargateへと移行しました。ミッションクリティカルなサービスの無停止移行やその際に考えたことなどを一通り解説の上ある程度成長しているプロダクトにおけるリアーキ等の考え方の一助としていただけると幸いです。

藤原涼馬 @RyoMa_0923

ヘイ株式会社 / プロダクト基盤本部 SRE

SIerの研究員、リクルートを経て現職。　ヘイ株式会社のほか、複数社にてインフラアーキテクト/エンジニアとしても活動中。　好きなAWSサービスはECS FargateとSSO

AWS Fargate を使ってコストを抑えつつ機械学習のバッチ処理を構築した話

"機械学習の何かを作る時はpythonで作られる事が多いと思いますが、サービス本体の言語がpythonじゃ無い事は結構あるかと思います。こういった際にサービスと機械学習を接続する方法として機械学習処理をAPI化するという事は良くやられていると思いますが、バッチ処理でしか使われない機械学習をAPIとして建てておくのはコスト観点的には若干の勿体無さを感じます。このセッションでは、AWS Fargate を利用して常時APIを建てずに機械学習処理を""出来るだけシンプルに""バッチで回す方法についてシェアさせて頂きたいと思います。"

都筑友昭 @tsuzukit2

株式会社DROBE / エンジニア

ソーシャルゲームの開発やコンサルティング会社を経て2019年より現職。サービスの開発や機械学習など色々やるのが好き。

SageMakerが対応していないアルゴリズムの学習をECRで行ってノーコードAIプラットフォームを作った

SageMakerにはいくつか汎用的な機械学習アルゴリズムが組み込まれていますが、特定のアルゴリズムを使いたい、しかもboto3経由で学習を開始したいとなると一工夫が必要です。そこで、SageMaker Training JobとECRを組み合わせていい感じに「学習→モデルのエクスポート→エッジデバイスへのデプロイ」の仕組みを作ったというお話をします。