こんにちは。
アドテク領域のエンジニアをしています安部です。
普段は広告入稿システムの開発をやっています。
AWS Summit Tokyo2023に参加しましたので、参加理由や今後など書いていきます。
AWS Summitについてや現地の様子については黒瀬さんの記事や伊藤さんの記事をご参照いただければと思います。
参加理由
こちらの記事 にも書いたのですが、これまで開発に携わったシステムはオンプレが主でAWSを使ったシステム開発はTVerに入って初めて携わりました。
その際、AWSのサービスを知らないと適切な利用ができないと感じまずはAWSを知るところから始めようと思い今回参加しました。
ちなみに参加前までで知っていたAWSサービスは以下です。
- AWS EC2 (聞いたことある)
- AWS CodeCommit (前職で使ったことある。同僚が用意してくれたものに乗っかっただけで詳しくない)
- AWS Amplify (前職で使ったことある。同僚が用意してくれたものに乗っかっただけで詳しくない)
- AWS S3(データ置くとこ)
- AWS Lambda(いろんな言語でツールかけるやつ。楽しい)
セッション
セッションではレベルが「初級者」に設定されているものを選びました。
その結果機械学習系ばかりに….
聞いた中で印象に残ったセッションをピックアップします。
AWSome day - 踏み出そう、AWSへの最初の一歩 -
AWSの220種類程度あるサービスの中から「コンピューティングとストレージ」「データベースとネットワーク」「セキュリティ」「AWSでイノベーション」の4セッションに分けてサービスを紹介、学習を続けるためのヒントとしてAWSトレーニング、AWS認定資格の紹介。
個人的にこのためにAWS Summitへ行ったので、約160分しっかり聞くことができてよかったです。
特にAmazon S3 Glacierについては前職で「大量のログとバックアップの保管どうするの問題」を抱えていたのでこれを知っていれば提案もできたのにと思いました。
やはり知っていること大事。
また、AWS Skill Builderの存在も知らなかったので活用していきたいと思います。
はじめての機械学習ワークフローの作り方 - データに集中したいあなたのために -
Data-Centricアプローチの考え方、Data-CentricアプローチでのAWSサービスの利用について学ぶことができるセッションでした。
機械学習とも縁遠い生活をしていたので「Amazon SageMaker」というサービスが存在していることも知らなかったです。
SageMakerの中にさまざまなサービスが準備してあり、機械学習に詳しくなくても始めることができそうだなと思いました。
またSageMakerを活用することでData-Centricアプローチのためのデータ準備に力を入れることができるということも理解できました。
これからの「動画」の話をしよう 最新活用事例から見るメディア領域の進化と未来
AWSから見た動画配信のトレンドとして広告付きプランの採用やコンテンツの差別化、スポーツコンテンツへの投資継続などが挙げられ、サービスモデルの最適化、その中でユーザー体験の向上、視聴体験の向上の３つについて、AWSソリューションから複数の事例を提示してどのように動画配信の成長にチャレンジをしているかということを話されていました。
動画配信の成長のためにはファンエンゲージメントなど映像以外の付加価値をどのようにつけていくかが大事だと感じました。
没入感に邪魔しないところに広告を入れるなど広告戦略が重要という点は肝に銘じて業務にあたりたいと思います。
まとめ
上記以外にもセッションを聞くことができ、参加前よりもAWSサービスについて詳しくなり興味も持てるようになりました。
特に印象に残ったサービスは下記です。
- Amazon SageMaker(機械学習サービス群)
- SageMaker Studio Lab(AWSアカウント不要でお試しできる)
- AWS Skill Builder(機能ではないが、無料で多くのコースを準備してあるのは気になるので使ってみたい)
- せっかく学んだものなので、業務のどこかで活かすことができればなと思っています。
NEXT...
・数学できないド文系エンジニアがAWSの力を借りて機械学習やってみた.
・AWSに詳しくなりたくてAWS認定資格取ってみた.
のどちらかがある！かも…
