AWS Summit Japan 2024 に新卒 2 人で行ってきました
こんにちは。24 年新卒で PKSHA グループ に入社したソフトウェアエンジニアの梅田と中村です！6 月 20 日（木）と 21 日（金）の 2 日間、幕張メッセで開催された AWS Summit Japan 2024 に現地参加してきました。
去年の AWS re:Invent の参加レポートはこちら↓
梅田 晃一郎 | PKSHA Communication CS 事業本部 Speech Insight 事業部 ソフトウェアエンジニア
京都大学工学部電気電子工学科卒業。大学ではマルチモーダルな情報を活用した言語モデルによる議事録生成について研究。
2024 年 4 月に新卒として PKSHA Communication に入社し、PKSHA Speech Insight のシステム開発全般を担当。
中村光伴 | PKSHA Technology AI Solution 事業本部 ソフトウェアエンジニア
静岡大学情報学部情報科学科卒業。大学では動画認識アルゴリズムおよびその応用アプリケーションの開発について研究。
2024 年 4 月に新卒として PKSHA Technology に入社し、デジタルコンテンツ業界や金融業界におけるシステム開発全般を担当。
AWS Summit Japan とは？
AWS Summit Japan は、日本最大の "AWS（Amazon Web Service）を学ぶイベント" で、AWS の最新技術やソリューションを実際の事例を交えて学ぶことができます。今年は 6 月 20 日（木）と 21 日（金）の 2 日間にわたり幕張メッセで開催され、オンライン参加者を含めると、5 万人以上が参加した非常に大規模なイベントとなりました。
会場の様子
会場では、AWS の各サービスや AWS を利用した事例などを紹介する、150 を超えるセッションと、250 を超える展示ブースが用意されていました。
開演前なので、実際はもっとたくさんの人で埋め尽くされていました！
AWS が主催するセッションでは、既存のサービスの詳細な機能紹介に加え、開発者から見たサービスの効果的な活用方法や実践的なアドバイスを直接聞くことができます。
音楽が鳴り響いて会場の熱量が高まっていました
例えば、特定のサービスを利用する際のベストプラクティスや、効率的なリソース管理の手法、セキュリティ強化のための具体的なステップなど、実際の開発現場で役立つ情報が豊富に提供されます。これにより、AWS の導入を検討している方はもちろん、すでに AWS を利用して開発を行っている方にとっても、新しい知見を得たり、既存のプロジェクトを改善するための具体的なアイデアを持ち帰ることができます。ブースでは、AWS に所属するソリューションアーキテクトや、AWS を利用したサービスを展開している企業の方と直接会話し、質問することやプロダクトのデモを体験することが可能です。
今年の Summit では、Anthropic 社が開発した生成 AI モデル「Claude 3」が、海外リージョンに加えて東京リージョンでも提供されるという大きな発表もありました！
会場では拍手が湧き起こりました
また、会場には AWS の資格保有者のみが使える「認定者ラウンジ」がありました。中村は今回のイベント参加を機に SAA（AWS Certified Solutions Architect - Associate）資格試験を受けようと決意し、無事イベント参加前に合格できました （一発合格でした！）。当日は認定者ラウンジに入ることができてよかったです。
参加経緯
AWS の方からご案内をいただき、社内で AWS Summit への現地参加希望者の募集があったため、我々新卒で行きたいと声をあげたところ、快く OK をいただいて参加することになりました。業務においてもですが、入社間もない新卒でも幅広い裁量をもって動けるので過ごしやすいです。
参加したセッション紹介
梅田：Amazon Aurora に関連するセッションの紹介
梅田の所属するチームでも、DB として Aurora を利用しており、実際に利用しているサービスについての技術的な話を聞くことができてとても面白かったです。
Amazon Aurora の技術とイノベーションへの Deep Dive
Amazon Aurora は AWS が提供するクラウド上で利用できるリレーショナルデータベースです。本セッションでは、Amazon Aurora の基本的なアーキテクチャから、生成 AI に活用できる機能まで幅広く Aurora についての知識を深めることができました。アーキテクチャの面では、Aurora が可用性をどのように維持しているかやフェイルオーバ時の仕組みの詳細を知ることができました。生成 AI の文脈では、Aurora がサポートしている pgvector を利用して bedrock と組み合わせた RAG 用のベクトルデータベースとして利用できることが紹介されていました。その他にも、Aurora Serverless や Optimized Read など、普段利用していなかった機能の仕組みや機能について解説されており、とても勉強になりました。
Amazon Aurora Limitless Database 内部アーキテクチャ詳解 〜スケーラビリティと高可用性の秘密〜
また、続くセッションでは昨年の re:Invent で発表された Amazon Aurora Limitless Database について、具体的なアーキテクチャの解説がありました。Limitless Database は、Aurora の水平スケーリングを自動で行ってくれる新機能であり、1 秒あたり数百万件の書き込みトランザクションに対応し、ペタバイト規模のデータを管理できるようになります。40 分間のセッションでかなり踏み込んだ内容まで解説するセッションで、取り残されないようについていくのに必死でした。
Limitless Database は、Aurora 専用のストレージである Glover と Aurora Serverless Database のハイパーバイザーである Caspian の技術を使って開発されており、複数の Writer インスタンスをサポート可能にするシャーディングをマネージドで提供してくれるそうです。1 つのエンドポイントにクエリを投げるだけで裏側で自動でシャーディングしてくれるので、開発者はシャーディングのためのカスタムロジックを組む必要がありません。Limited Database を構成するたくさんのコンピューティングノードが整合性を保つために、原子時計と信頼区間を組み合わせた Bounded Clocks という仕組みを導入しているなど、興味深い話をたくさん聞くことができ、非常に胸熱なセッションでした。
中村：顧客への価値提供やチームビルディングに関するセッションの紹介
技術に Deep Dive するセッションもおもしろかったですが、ビジネスやチームビルディングに関するセッションは PKSHA とのシンパシーが感じられて興味深かったです。
データ×生成 AI - 事例から学ぶビジネスインパクト創出の方程式
本セッションでは、Adobe、Pinterest、Amazon という 3 社の事例紹介をもとに、生成 AI を活用するためのキーの紹介がありました。共通項として以下の 3 点が挙げられていました。
顧客起点文化
小規模チーム
頻繁な実験
これは中村の所属する AI Solution 事業本部に当てはまっていると感じました。特に顧客起点文化に関しては、クライアントの要求をしっかりと噛み砕き、その背景にあるものは何か？を掘り下げることを意識しています。
チームのつながりを Infrastructure as Code でデザインする
本セッションでは、Terraform や AWS CDK に代表される IaC（Infrastructure as Code）を使ったチーム構成の改善について紹介がありました。まず想定されるもともとのチーム構成として、「インフラ設計チーム」「アプリ設計チーム」「アプリ開発チーム」「運用チーム」といった専門性による役割分担の構成が紹介されました。この構成は、自分の専門外のことは「壁の向こう側に投げ込んで忘れる」モデルです。 開発物の要件やスケジュールがきっちり決まっている場合に適していますが、チーム間のやりとりがボトルネックとなり、市場の変化や技術の進化に対するリスクが大きいとされていました。変化に対応しつつ、探索的・継続的にサービスを作るには、組織文化の変革が必要ということで、そのためのメカニズムとして IaC が紹介されました。IaC を導入することで、以下のようなメリットが生まれ、チーム構成を改善しやすくなります。
プロジェクトメンバー全員が「Git リポジトリを見ればインフラ構成がわかる」状態にできる。
インフラの変更理由や判断の経緯の追跡がしやすくなる。
職能ごとに分担せずに全員「ソフトウェアエンジニア」として全ての能力をカバーしやすくなる。
エンジニアの成長機会の点や、プロジェクトメンバー全員が同じ課題感を共有できる点でも優れている。
こちらのセッションでも中村の部署のチーム構成の良さを再認識しました。中村の所属する AI Solution 事業本部がまさにこれらを体現していると思います。AI Solution 事業本部では AWS CDK を使って IaC 化している領域も大きく、またソフトウェアエンジニアという大きな枠組みで、要件定義や UI デザイン、インフラ・フロントエンド・バックエンドの開発などをまるっと担当しています。コミュニケーションの摩擦が少なく、スイスイ開発がしやすいです。
AI Solution 事業本部ではソフトウェアエンジニアというまとまりでチームがあります。ソフトウェアエンジニアチーム内で日々朝会や雑談があるため、周りがどんなことをやっているかが見えやすいです。また、チーム内で勉強会が毎週開催されており、学びの共有やメンバー間の関係構築に繋がっています。
感想
AWS の大規模なイベントに参加するのは初めてでしたが、幅広く AWS の技術について学ぶことができ、大変有意義な時間を過ごすことができました！
特に、現地での参加によって、オンラインでは感じ取れない熱気や活気を肌で感じることができました。会場でセッションやブースの内容について、直接 AWS の方に質問することができたのもオフライン参加ならではの体験でした。また、ビジネス面でも様々な知見を吸収できて、2 日間で成長できたように感じます。今後もこのようなカンファレンスに参加して技術をキャッチアップしつつ、PKSHA の中でも学びを共有して社会に還元していきたいと思います！
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