AWS re:Invent 2018 で開催予定の Amazon Kinesis セッション、チョークトーク、およびワークショップのご案内

AWS re:Invent 2018 がもうすぐ開催されます! この記事には、AWS re:Invent 2018 で行われる、Amazon Kinesis セッション、チョークトーク、ワークショップのリストを掲載しています。セッションスケジュールの各セッションの説明の横にあるリンクを選択できます。この情報を活用して、Amazon Kinesis の詳細を学ぶためにラスベガスで開催されるカンファレンスウィークをうまくスケジューリングしましょう。

セッション

ANT208 – Amazon Kinesis Video Streams を使用したサーバーレスビデオの取り込みと分析

Amazon Kinesis Video Streams を使用すると、ライブビデオのキャプチャー、再生、リアルタイム保存、バッチ指向の ML 主導分析が簡単になります。このセッションでは、Amazon Kinesis Video Streams を開始し、スケーリングするための上位 5 つのベストプラクティスを最初に紹介します。次に、ノート PC に接続された標準 USB カメラからストリーミングビデオをデモンストレーションし、数分以内に標準のブラウザーでライブ再生を行います。また「just walk out (好きな商品を持ち出すだけ)」技術で実現された次世代の実店舗の経験を構築している Amazon Go メンバーもステージに登場します。彼らは Kinesis Video Streams との統合についての技術的な詳細について説明し、成功と難しさを語ります。

ANT310 – Amazon Kinesis を使ったリアルタイムの洞察のためのアーキテクチャの設計

Amazon Kinesis を利用して、ストリーミングデータから貴重なリアルタイムの洞察を得るのにかかる時間を簡単に短縮できます。このセッションでは、ストリーミングの抽出・変換・ロード、連続メトリック生成、応答分析など、Amazon Kinesis を使用して顧客が実装する最も一般的なアプリケーションについて説明します。当社の顧客である Autodesk も参加して、Amazon Kinesis と Amazon Elasticsearch Service を使用してリアルタイムメトリック生成と分析をどのように作成したかを説明してくれます。彼らはリアルタイム分析ソリューションの構築と展開で学んだアーキテクチャとベストプラクティスを説明します。

ANT322-R – Amazon Kinesis によるハイパフォーマンスデータストリーミング: ベストプラクティス

Amazon Kinesis はリアルタイムのストリーミングデータを簡単に収集、処理、分析できるため、タイムリーな洞察を得て、新しい情報に迅速に対応することができます。このセッションでは、データストリーミングアプリケーションのパフォーマンスを最大限に引き出すために、Kinesis Data Streams と Kinesis Data Firehose のベストプラクティスを深く掘り下げます。当社の顧客である NICE inContact が参加し、サービスとしてのコールセンター (CCaaS) のプラットフォーム向けに、Amazon Kinesis Data Streams をどのように利用して顧客コンタクトのルーティングや代理店割り当てをリアルタイムで決定しているかを議論します。NICE inContact は、可能な限り変化に対応できるレイテンシーが低くて正確な処理のアーキテクチャーと要件を詳しく説明します。

ANT322-R1 – Amazon Kinesis によるハイパフォーマンスデータストリーミング: ベストプラクティス

Amazon Kinesis はリアルタイムのストリーミングデータを簡単に収集、処理、分析できるため、タイムリーな洞察を得て、新しい情報に迅速に対応することができます。このセッションでは、データストリーミングアプリケーションのパフォーマンスを最大限に引き出すために、Kinesis Data Streams と Kinesis Data Firehose のベストプラクティスを深く掘り下げます。Comcast は、Amazon Kinesis Data Streams を使用して、データ交換を集中管理するストリーミングデータプラットフォームを構築しています。データアナリストやデータサイエンティストがデータからリアルタイムの洞察を導く方法の基本です。このセッションの後半では、Comcast は Kinesis ストリームを適切にスケールする方法に焦点を当てます。最初に、標準的な Kinesis ストリーム消費によるスケーリングの問題を避けるために考慮すべき要素を列挙し、新しいファンアウト機能がこうしたスケーリングの考慮事項をどのように変更するかを確認します。

SRV316-R & SRV316-R1 – サーバーレスストリーム処理パイプラインのベストプラクティス

従来、リアルタイム分析は DWH/Hadoop 環境でのバッチ処理を使用して行われてきました。一般的なユースケースでは、データレイク、データサイエンス、機械学習 (ML) を使用します。Amazon Kinesis、AWS Lambda、Amazon Athena などのサービスを使用してサーバーレスのデータ駆動型アーキテクチャとサーバーレスのストリーミングソリューションを作成することで、リアルタイムの取り込み、ストレージ、分析の課題を解決し、インフラストラクチャを管理することなくアプリケーションロジックに集中できます。このセッションでは、デザインパターンとベストプラクティスを紹介し、最新のサーバーレスデータ駆動型アーキテクチャアプリケーションを構築する際の、バッチからリアルタイムの洞察に至るまでの顧客の手順を紹介します。Intel がサーバーレスアーキテクチャを使用して、どのように Intel Pharma Analytics Platform を構築したかを聞いてみましょう。この AI クラウドベースの製品は、センサー、ウェアラブルデバイス、ML アルゴリズムを使用して患者を遠隔監視することで、さまざまな治療条件における介入や臨床試験の影響を客観的に定量化できます。

SEC402-R – AWS を選ぶ: ポケモンのボットとの戦い

この高度なトークに参加して、AWS WAF、AWS Shield、その他の AWS のサービスで DDoS 攻撃や悪性のボットを防御するポケモンの旅について学びましょう。オフラインのログ分析や悪性のボットの IP の動的更新、ならびにレートベースのルールなど、ボット軽減ソリューションの初期の課題と進化を見ていきます。このセッションは高度なトークであり、Amazon DynamoDB、Amazon Kinesis Data Firehose、Amazon Kinesis Data Analytics、AWS Firewall Manager、AWS Shield、AWS WAF の知識を前提としています。

チョークトーク

ANT358 – サーバーレスストリーム処理のヒントやテクニック

ストリーミングデータの取り込みとほぼリアルタイムでの分析により、データをすぐに把握できます。AWS Lambda と Amazon Kinesis を使用して、サーバーを管理することなく、これらの洞察を得ることができます。しかし、これを最も適切なやり方でやっているでしょうか？このインタラクティブなセッションでは、Kinesis で Lambda を使用するためのベストプラクティスと一般的な落とし穴を回避する方法を確認します。

ANT359 – 初めてストリーミングアプリケーションを構築する際の検討事項

AWS のビッグデータウェブサービスに関する知識を広げ、クラウドで初めてのビッグデータアプリケーションを起動したいですか？このチョークトークでは、Amazon EMR、Amazon Kinesis、Amazon Athena、Amazon Redshift を含む多くの AWS の分析サービスの概要を紹介します。取り込み、ETL、リアルタイム分析などの一般的なビッグデータの問題を解決するために、それらをどのように一緒に設計するかについて検討します。

ANT360 – 明日まで待たないで: バッチからストリーミングまで

近年、接続されたデバイスとリアルタイムのデータソースの数が爆発的に増加しています。データは継続的に生産されており、その生産速度は加速しています。企業はこのデータの使用を数時間または数日間待つことができなくなりました。最も価値のある洞察を得るためには、すぐに新しい情報に反応できるように、このデータをすぐに使用する必要があります。このチョークトークでは、ストリーミングデータソースを活用して、ほぼリアルタイムで分析および反応する方法を検討します。さらに、現実のシナリオを解決するためのさまざまな選択肢を提示し、そうしたソリューションを詳しく説明します。

ANT361 – Amazon Kinesis Data Streams を低レイテンシーのメッセージバスとして使用する

Amazon Kinesis はリアルタイムのストリーミングデータを簡単に収集、処理、分析できるため、タイムリーな洞察を得て、新しい情報に迅速に対応することができます。このチョークトークでは、Kinesis Data Streams のベストプラクティスと、低レイテンシーのマルチコンシューマソリューションを最適化する方法について深く掘り下げます。

BAP328-R & BAP328-R1 – コンタクトセンターの経験に対するデータの洞察を得るためのアーキテクチャ

このトークに参加して、Amazon Connect コンタクトセンターのコンタクトやエージェントの状況を把握する洞察を得るための Amazon Kinesis Data Analytics の使用を深く掘り下げましょう。AWS の分析や ML サービスを活用して、コンタクトセンターを通じた顧客の過程を調べ、変換し、洞察を得る方法を学びます。また、Alexa for Business を使用して、コンタクトセンターのパフォーマンスについてタイムリーに音声で起動されるビジネスインテリジェンスを受け取る方法も紹介します。

ワークショップ

このワークショップに参加するには、Amazon Kinesis の基本的な知識が必要です。ラップトップと電源ケーブルをお忘れなく。

ANT213-R – AWS で初めてのビッグデータアプリケーションを構築する

AWS のビッグデータウェブサービスに関する知識を広げ、クラウドで初めてのビッグデータアプリケーションを起動したいですか？このセッションでは、ビッグデータ処理を、取り込み、保存、処理、可視化を含むデータバスとして簡略化して説明します。Amazon Athena、Amazon Kinesis、Amazon DynamoDB、Amazon S3 などの AWS マネージドサービスを使用して、ビッグデータアプリケーションを構築します。その際に、ビッグデータアプリケーションのアーキテクチャ設計パターンを確認し、アプリケーションを自分で再構築しカスタマイズすることができるように重要なラボへのアクセスを提供します。

ANT213-R1 – AWS で初めてのビッグデータアプリケーションを構築する

ANT357 – ビデオのストリーミング、リアルタイム分析、リアルタイム共有

ビデオは「ビッグデータ」です。スマートフォン、スマートホームデバイス、トラフィックカメラなど、インターネットに接続されるイメージセンサーが増えてきています。ビデオデータの膨大なストリームが生成されますが、現時点でビジネスを推進するためのリアルタイムの洞察を得るためには使われていません。このワークショップでは、ビデオストリームをキャプチャー、処理、分析する方法を学びます。Amazon Kinesis Video Streams を使用して、カメラデバイスのメディアパイプラインを構築および設定し、AWS クラウドへのビデオストリーミングを開始します。次に、Amazon SageMaker で独自の機械学習 (ML) モデルを構築および展開し、ビデオストリーム内のオブジェクトやアクティビティに関する推論を生成します。最後に、ブラウザーベースのウェブプレーヤーを構築して、分析されたビデオストリームを含むライブモードとオンデマンドモードでビデオを表示します。このワークショップでは、Amazon Kinesis Video Streams、Amazon SageMaker、Amazon Rekognition Video、Amazon ECS を使用します。

ANT362 – ストリーミングデータを使用して、ビジネスに対するリアルタイムの洞察を得る

近年、接続されたデバイスとリアルタイムのデータソースの数が爆発的に増加しています。このため、データは継続的に生産されており、その生産速度は加速しています。企業はこのデータの使用を数時間または数日間待つことができなくなりました。最も価値のある洞察を得るためには、すぐに新しい情報に反応できるように、このデータをすぐに使用する必要があります。このワークショップでは、ストリーミングデータソースを活用して、ほぼリアルタイムで分析および反応する方法を学習します。現実のストリーミングデータシナリオには複数の要件があり、Amazon Kinesis、AWS Lambda、Amazon SNS などのサービスを使用して要件を満たすソリューションを作成する必要があります。

ANT318-R – Amazon SageMaker、Amazon EMR での Apache Spark、Amazon Kinesis を使用したストリーミングデータでの機械学習モデルの構築、デプロイ、提供

組織内でデータが指数関数的に増加するにつれ、このデータから大規模に洞察を収集し、その洞察を活用して着信データでリアルタイムの予測を行う機械学習 (ML) の使用に対するニーズが高まっています。このワークショップでは、Apache Livy を指し、Amazon EMR Spark クラスターで動作する Amazon SageMaker を使用して Apache Spark モデルをトレーニングする方法を説明します。また、Amazon SageMaker で Spark モデルをホストし、RESTful 推論 API を提供する方法も紹介します。最後に、RESTful API を使用して、Amazon Kinesis Data Streams からのストリーミングデータでリアルタイム予測を行う方法を示します。

ANT318-R1 – Amazon SageMaker、Amazon EMR での Apache Spark、Amazon Kinesis を使用したストリーミングデータでの機械学習モデルの構築、デプロイ、提供

GPSWS406 – 高度なサーバーレスデータ処理

このハンズオンワークショップでは、サーバーを使用せずにストリーミングデータ処理パイプラインを構築するためのベストプラクティスとアーキテクチャパターンを学習します。Amazon Kinesis、AWS Lambda、およびその他のサービスを使用すると、大規模に高速データを大量に取り込んで処理するアプリケーションを構築、デプロイ、監視する機会があります。この高度なワークショップでは、深く掘り下げるために、Lambda 関数の作成経験があり、AWS サーバーレスプラットフォームの基礎を理解していることを前提としています。フルキーボードを備えたラップトップを持参してください。ワークショップ中に使用するサンドボックス AWS アカウントを提供します。

MAE309 – ビデオストリーミング体験を監視する AWS Analytics ソリューションを構築する

このワークショップでは、ビデオストリーミング体験を監視するためのエンドツーエンドの分析ソリューションを構築してデプロイします。オープンソースのビデオプレーヤーと Amazon Kinesis Data Streams を統合して、リアルタイムでイベントをキャプチャします。不良な経験でアラートを生成することから、ユーザーの行動に基づいてコンテンツのリコメンデーションを行うことまで、キャプチャできるデータとさまざまなユースケースを探索します。また、このリアルタイムデータをデータレイクにアーカイブして、さまざまな次元にわたるパフォーマンスと経験の集計レポートの生成で使用する方法についても説明します。

ADT401 – Amazon Kinesis Data Analytics を使用するリアルタイムウェブ分析

ユーザーがウェブサイトで何をしているのかをリアルタイムで知ることで、クリックストリームデータの遅延バッチ処理を待たずに対処することができます。新しいリリース後のユーザーの行動に対する即時の影響を見ること、異常の検出と応答、状況認識、傾向の評価は、すべてリアルタイムウェブサイト分析のメリットです。このワークショップでは、ウェブビーコントラフィックをキャプチャして興味深いメトリクスを分析し、カスタマイズされたダッシュボードに表示するコスト最適化されたプラットフォームを構築します。まず、Web Analytics Solution Accelerator をデプロイし、コアが完成したら、新しい、興味深いメトリクスを取得し、Amazon Kinesis Data Analytics でそれらを処理し、カスタムダッシュボードに新しいグラフを表示するソリューションに拡張します。参加者は、貴重なウェブサイトのメトリクスをリアルタイムでキャプチャ、分析、表示する、完全に機能するシステムの使用を体験します。

GAM305 – 機械学習を使用しているベテランプレイヤーのためのダイナミックな出会い

長年のプレイヤーのためにゲームを新鮮に保とうとしているが、手作りの新しいコンテンツを構築するためのリソースがないのではありませんか？このセッションに参加して、インスタンシングやスポーンポイントなどの静的手法に頼ることなく、プレイヤーのグループのために動的コンテンツを起動する方法を学びましょう。リアルタイムのデータ収集とホットスポット検出、および観測したプレイヤーの行動に基づいたエンカウンター構築のための機械学習について、Amazon Kinesis と Amazon Kinesis Data Analytics を掘り下げます。

結論

ラスベガスで開催される AWS re:Invent 2018 でお待ちしております。このブログ記事で説明したセッションに加えて、ぜひエキスポ開催中に Analytics ブースに立ち寄って Amazon Kinesis の詳細をご覧ください。

著者について

Larry Heathcote は、アマゾンウェブサービスのプリンシパルプロダクトマーケティングマネージャーです。 データに基づいてビジネスの業績を洞察し、その結果を理解することに情熱を傾けています。余暇には家族との時間、家事、バーベキューとその昔ながらの味わいを楽しんでいます。

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