AWS re:Invent 2022 Keynote Report #3
投稿日: 2022/12/09
Keynote レポート
AWSデータおよび機械学習副社長のSwami Sivasubramanianは、企業のデータをビジネスに関する意味のある洞察とアクションに変換するのに役立つ最新のAWSイノベーションを公開しています。
このキーノートでは、将来に備えたデータ戦略の重要な要素とデータを使用して革新を推進できる組織の能力を強化する方法に、さまざまな企業や専門家が講師として参加してセッションを発表します。
データイノベーション
データは現代発明の起源である。その中でも、AWSは15年以上にわたってデータ革新を続けてきました。Amazon S3でパブリッククラウドで最初にスケーラブルなオブジェクトストレージを提供し、Amazon Redshiftでパブリッククラウドで最初に完全に管理されたウェアハウス、Amazon KinesisとMSKを介したデータストリーミング管理、最後にAmazon SageMakerを介してクラウドで初めてマシン学習IDEを実装しました。
データ戦略の重要な要素には、コアデータサービスがサポートする未来的な基盤の構築、組織全体にわたる組織構成、ツール、および教育を通じたデータの民主化があります。
これらの重要な要素に基づいて、AWSは最も完全なリレーショナルと目的に合わせて構築されたデータベースセット（Amazon RDS、Amazon Aurora、Amazon DynamoDB、Amazon DocumentDB、Amazon ElastiCache、Amazon Neptune、Amazon Time Stream、Amazon QLDB、Amazon KeySpaces、Amazon MemoryDB ）を提供しており、最も包括的なデータ分析サービスセット（ビッグデータ処理 - Amazon EMR、リアルタイム分析 - Amazon Kinesis / Amazon MSK、データウェアハウス - Amazon Redshift、データ統合 - AWS Glue、ビジネスインテリジェンス - Amazon QuickSight）も提供しています。
新規アップデート機能
Swamiは、Tools for every workload、Performance at scale、Removing heavy lifting、Reliability and scalabilityの4部に分けて、顧客事例紹介と技術セッションを進めました。
新しいサービスとして、Apache Spark用のAmazon Athenaを提供します。1秒以内にApache Sparkの対話型分析を開始できます。Amazon Athenaを使用すると、Athenaでテーブルを作成し、コネクタを使用してデータをロードし、ANSI SQL標準を使用してクエリを実行できます。
Apache Sparkは、あらゆるサイズのデータに対して高速分析ワークロードを実行するように設計された、広く使用されているオープンソース分散処理システムです。
しかし、Apache Sparkを実行するためのインフラストラクチャを構築するのは簡単ではありません。お客様は、アプリケーションの上にインフラストラクチャをプロビジョニング、構成、および保守する必要があります。遅いアプリケーションの起動とアイドルコストを回避するために、AWSはAmazon Athena for Apache Sparkという新しいサービスをリリースしました。
その後、新しく発表されたAmazon DocumentDB Elastic Clusterは、ほぼあらゆる規模のドキュメントワークロードを拡張できる完全な管理ソリューションです。
Elastic Clustersを使用すると、ドキュメントデータベースを柔軟に拡張して、ペタバイトのストレージ容量で事実上あらゆる数の書き込みと読み取りを処理できます。Elastic Clusters は、基本インフラストラクチャを自動的に管理し、インスタンスを作成、削除、アップグレード、または拡張する必要性を排除することで、お客様が Amazon DocumentDB と対話する方法を簡素化できます。
Trusted Language Extensions for PostgreSQLを新しいオープンソースプロジェクトとして提供するようになりました。Postgre をサポートするプロジェクトとして、Amazon RDS および Amazon Aurora SQL 拡張をサポートします。
新しいサービスとしてAmazon GuardDuty RDS Protectionを提供します。インテリジェントな脅威検出機能により、Auroraからデータを保護します。
Amazon GuardDuty は Amazon Aurora の脅威検出を提供し、Aurora データベースに保存されているデータに対する潜在的な脅威を特定するようになりました。
Amazon GuardDuty RDS Protectionは、アカウントの既存および新しいデータベースへのアクセスアクティビティをプロファイリングおよび監視し、カスタマイズされた機械学習モデルを使用してAuroraデータベースへの疑わしいログインを正確に検出します。
また、Amazon Redshift auto-copy from S3がリリースされ、ユーザはS3上にデータをアップロードするだけで、自動的にRedshiftにデータが取り込まれ、継続的にインテリジェンスを取得することができるようになります。
Amazon AppFlowは50以上のコネクタを提供し、Amazon SageMaker Data Wranglerは40以上の新しいデータソースアクセスを提供します。
その他、機械学習大学を対象に教育者トレーニングを提供します。全国コミュニティカレッジおよびMSI対象として進行予定のAI＆ML教育者養成プログラムです。
Keynoteレポートまとめ
AI/MLでは、データは並べ替えられない組み合わせです。より快適にデータを保存し、それを分析する新機能、サービスがリリースされました。特に注目すべき点は、これらの機能が既存のAWSサービスと簡単に組み合わされるという事実でした。難しく学習せずに従来使っていたサービス（例えばS3）のように使える点はとても便利だと思いました。
また、メインスピーカーSwami Sivasubramanianを含む多くのスピーカーを通じて、将来に備えたデータ戦略の重要なコンポーネントと組織がデータを活用して現代発明の次世代イノベーションを推進する事例を聞くことができました。
このキーノートを使用すると、データを使用して顧客に新しい経験を提供する主要なAWSの顧客のケースを理解するのに多くの支援がありました。
