「Developers Summit 2019(1日目)」に参加してきました

勉強会メモ

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タイムテーブル

10:00～10:45

タイトル 発表者
❤一生エンジニアを楽しもう❤夢中が最高！！ 漆原 茂 [ウルシステムズ]
エンジニアリングマネージャー・パネルディスカッション 織田 晃弘[富士通クラウドテクノロジーズ]
及川 卓也[Tably]
竹迫 良範[リクルートテクノロジーズ]
広木 大地[レクター]
ひらい さだあき[メルカリ]
是澤 太志[メルカリ]
イノベーションを支えるアマゾン文化 西谷 圭介[アマゾン ウェブ サービス ジャパン]
Scrum@Scale入門 原田 騎郎[アトラクタ]
Amazonの文化をハックせよ。AWSをフル活用して無人レジの仕組みを作ってみた～横田deGoプロジェクト～ 横田 聡[クラスメソッド]
始めてみようSalesforce - コード書かなくてもここまでできるクラウドアプリ開発 - 宮本 隆人[アクセンチュア]
小坂 駿[アクセンチュア]
本橋 孝昭

11:05～11:50

タイトル 発表者
GitHub Actionsはどのような未来を描くのか : コンテナ技術が開くワークフローのOSS化 池田 尚史[GitHub]
Cloud Native アプリケーションに最適！Oracle Cloud Infrastructureの魅力！ 丸川 祐考[日本オラクル]
茂 こと[日本オラクル]
Hack your career! ― アカデミックからビジネスへ向かったワケ ― 宇都宮 聖子[アマゾン ウェブ サービス ジャパン]
Alexaスキルで収益化を目指そう 畠中 俊巳[アマゾンジャパン]
レガシー開発からモダン開発への挑戦 資料1 資料2 左近充 裕樹[ブロードリーフ]
松本 宏紀[ブロードリーフ]

12:10〜12:40

タイトル 発表者
GCPに恋してHashiCorpを愛して起業したエンジニアのお話 長谷川 祐介[grasys]
幸せなエンジニアのキャリアの組み立て方 泉 雄介[ラクスル]
サポートを、上手く使って迅速解決！‐現場が泣いて喜ぶ問い合わせ方法- 伊藤 裕史[アマゾン ウェブ サービス ジャパン]
インフラエンジニア様の時間を、単純作業にとられるなんてもったいない！機能的なインフラと管理ロボットを導入してみた！ 宇野 素史[クララオンライン]
島崎聡史[ニュータニックス・ジャパン]
セキュリティ・テストの自動化によるDevSecOpsの実現 (デモ有) 吉井 雅人[日本シノプシス]
パネルディスカッション - 他では味わえない!? Salesforceエンジニアの世界 - 岡本 充洋[セールスフォース・ドットコム]
小坂 駿[アクセンチュア]
小林 亮理[フレクト]
前田 ゆり子[日本システムデザイン]
山田 真也[ウフル]

13:05～13:50

タイトル 発表者
Cloud Native時代における Docker / Kubernetes による開発 青山 真也[サイバーエージェント]
日経電子版のマイクロフロントエンドとPWAによる改善事例 宮本 将[日本経済新聞社]
大規模分散データベースサービス - 世界で使われるAmazon DynamoDBを改めて知る - 成田 俊[アマゾン ウェブ サービス ジャパン]
大学におけるイマドキのエンジニア教育 資料1 資料2 角 征典[ワイクル]
永瀬 美穂[アトラクタ]
ブロックチェーンでエコシステムはどう変わるのか - コミュニティのこれまでとこれからを徹底議論！ 池内 孝啓[catabira]
生田 和希[LayerX]
上坂 明日香[Omise Japan]
石井 壮太[ALIS]
始めてみようSalesforce - No CodeでEinstein Botを構築してみよう - 山田 真也[ウフル]

14:10～14:55

タイトル 発表者
ビズリーチは新規事業でなぜKotlinを選んだのか〜企業をアップデートする「Human OS」の技術選定について〜 大谷 弘喜[ビズリーチ]
一エンジニアが伝えたい、プロジェクトや組織の運営を理想に近づけるための考え方 宮下 崇[ディライトワークス]
入社半年での開発ストーリー - 千人規模の顔認証受付サービスを1ヶ月で作った話 - 針原 佳貴[アマゾン ウェブ サービス ジャパン]
新技術導入を成功させる組織のつくりかた ～spanner、GKE導入の実体験から得たこと～ 廣本 洋一[コロプラ]
APIを活用したフォントの使い方 ～MR（Mixed Reality）の実例紹介～ 相川 晴俊[モリサワ]
堀尾 風仁[神戸デジタル・ラボ]

15:15～16:00

タイトル 発表者
レガシーとのいい感じの付き合い方 〜15年続くウェブサービスのシステム改善パターン〜 福田 剛広[VOYAGE GROUP]
小林 徹也[VOYAGE GROUP]
駒崎 大輔[VOYAGE GROUP]
ヤフー株式会社におけるフロントエンドの取り組み 向井 咲人[ヤフー]
森本 恭平[ヤフー]
平山 涼也[ヤフー]
パケットの気持ちになってみよう -クラウドを支えるネットワーク- 荒木 靖宏[アマゾン ウェブ サービス ジャパン]
不安をFUNへ！VP of Engineeringとしての組織変革への挑戦 里山 南人[ビデオマーケット]
開発者の第三のキャリアパス～エバンジェリスト/アドボケイトとは何者か？～ 中津川 篤司[MOONGIFT]
開発者に贈るSalesforceプラットフォーム概論と最新動向 齋藤 俊[フレクト]
小林 亮理[フレクト]

16:20～17:05

タイトル 発表者
ZOZOTOWNのDWHをRedshiftからBigQueryにお引越しした話 塩崎 健弘[ZOZOテクノロジーズ]
★The DEMO Show★ Visual Studio & .NET Core の進化とクラウド ネイティブ開発 井上 章 (チャック)[日本マイクロソフト]
コンピュータビジョンを支える深層学習技術の新潮流 鮫島 正樹[アマゾン ウェブ サービス ジャパン]
【祝】k8sデビュー！ エンタープライズ巨大アプリをマイクロサービス・コンテナ化。段階的移行(中)の全記録を追う。 石田 健亮[ドリーム・アーツ]
カオス化した組織とエンタープライズシステム群を、モダン化したい！ノンIT企業のシステム企画開発を、ドメイン駆動型に組織ごと変えるまでの道のり 内藤 千稔[パーソルキャリア]
Salesforceプログラミング - Web Componentsをベースにしたアプリの開発手順 - 岡本 充洋[セールスフォース・ドットコム]
稲葉 洋幸[セールスフォース・ドットコム]

17:25～18:45

タイトル 発表者
「ITエンジニアに読んでほしい！技術書・ビジネス書大賞 2019」プレゼン大会 【司会】高柳 謙
【特別ゲスト】平木 啓太 [丸善ジュンク堂]
【特別ゲスト】瀬尾 傑[スマートニュース]
【特別ゲスト】永瀬 美穂[アトラクタ]
若手エンジニアの登竜門「Developers Boost」優秀セッション再演！ Edward Fox [Repro]
本多 広晃 [ナビタイムジャパン]
五十幡 直洋 [パーソルキャリア]
みんなの暮らしを支えるAmazon S3の裏側、お伝えします 焼尾 徹[アマゾン ウェブ サービス ジャパン]
楽しい場所でカンファレンスをする～スタジアムと岡山城 小西 宏樹[エムオーテックス]
uzulla
身近な業務を改善して楽しもう！ ～ 業務ハックLT 【司会】菅原 のびすけ
野秋 拓也[DMM.com]
ポキオ
廣野 美里[freee]
菊池 健人[ハンズラボ]
高山 和幸[ウェルスナビ]
髙木 咲希[SonicGarden]
やまちょ

Scrum@Scale入門

  • 原田 騎郎[アトラクタ]

Scrum@Scale

アジャイルチーム

  • 人数が多いとコミュニケーションパスが多い

Agilityをスケールさせるには

  • コピペチームは作れない
  • スケールアップ/スケールアウトしかできないなら膨張してるだけ

スケールする前に

  • うまくいってるチームを2つ育てること
    • プロダクト、プロセス、チームの改善方法を知って経験しているチーム

Scrum@Scaleの定義

スクラムマスター

  • Scrum of Scrums
    • Scrumをスケールさせる
    • Scrum of Scrum of Scrums...
    • EAT(エグゼクティブアクションチーム)
      • 経営層が入る
  • SAAB Technologies社の事例
    • 2000人を1.25時間で同期
    • 7:30 DailyScrum
    • 7:45 Scaled DailyScrum
    • ...
    • 8:30 Executive Action Team

プロダクトオーナー

  • POをスケール
    • プロダクトオーナー
    • チーフプロダクトオーナー
    • チーフチーフプロダクトオーナー

SMとPOのスケーリングの違い

  • SM
    • ベストプラクティスの共有
    • 協力して障害除去
  • PO
    • 意思決定
    • 上位のPOの決定が強い

GitHub Actionsはどのような未来を描くのか : コンテナ技術が開くワークフローのOSS化

GitHub

  • 2008年にPullRequestが登場
    • ソフトウェア開発に大きな影響を与えた
  • ツールが多くて使いこなすのが大変
    • なんとかしたい
    • ワークフローはモジューラ化されてるべき
    • => GitHub Actions

GitHub Actions

  • コンテナ技術ベース
  • ワークフローをモジューラ化して構築できる
    • 再利用できる
  • GUIでワークフローを組み立てられる
    • 実態はテキストだから管理できるしプルリクだしてレビューもできる
    • ワークフローasCode
  • 個々のActionは単なるDockerfile
  • ワークフローにhookできるイベントは26ある
    • pushとか

現状の仕様/制限

  • 実行時間max58分
  • ワークフロー1つにつきAction100個まで
  • 並列実行は1repoあたり2つまで
  • APIコールは1repoあたり1時間1000回まで
  • Dockerでできることはだいたいできる
  • 環境変数渡せる
  • ベータ版なのでどんどん追記されてる

便利なAction

まとめ

  • ワークフローは自由になる
    • モジューラ化され
    • OSSとして作り上げる
    • ソフトウェア開発の世界に新しい1ページ

日経電子版のマイクロフロントエンドとPWAによる改善事例

日経電子版のフロントエンド

  • SPAではない
  • ページ単位で性質がことなる
  • アプリケーションというよりドキュメント寄り

マイクロフロントエンド

アーキテクチャ

TS

  • TS入れた
    • tscするだけ
  • トランスパイルはbabelのままで
  • 型付け頑張りすぎない
    • 依存モジュールの扱いとか

JSX

  • handlebarsからJSXへ
    • Reactを使ってるわけでない
    • 補完が効く
    • 型で縛れる

PWA

  • 確実性
  • 速さ
  • 魅力

Fast and Engagement

マイクロフロントエンドとPWA

  • ServiceWorkerがモノリス化する
    • 修正時の影響が広くて怖い
  • ServiceWorkerをマイクロサービス化
    • それぞれScopeを区切った

ヤフー株式会社におけるフロントエンドの取り組み

  • 向井 咲人[ヤフー]
  • 森本 恭平[ヤフー]
  • 平山 涼也[ヤフー]

背景

メディアカンパニーの取り組み

  • lint/prettier
    • レビューの効率化
    • コーディングガイドはgitbookで管理
  • Danger
    • プルリクへのラベル付
  • TypeScript
    • 静的型付け
  • AtomicDesign
  • Storybook

コマースカンパニーの取り組み(Yahoo!ショッピング)

  • UIパーツを抽出して共通化
    • AtomicDesign
    • Storybook
  • 技術
    • React
    • TypeScript
  • UIパーツ集をnpmで社内に配信
    • Reactを使ってれば使い回せる
    • エンジニアも気軽にデザインを作れる
    • Material Designの社内版みたいな

Webフロントエンド技術室の取り組み

  • 横断的な組織
    • ヤフー全体のフロントエンドの課題を解決
    • フロントエンドエンジニアが少ないようなサービスもある
  • ライブラリの効率化
  • 統一的なパフォーマンス計測方法の検討
  • ヤフーのWebフロントエンドの状態把握
  • 技術選定と浸透

技術の統一

コンピュータビジョンを支える深層学習技術の新潮流

  • 鮫島 正樹[アマゾン ウェブ サービス ジャパン]

コンピュータビジョンとは

  • 人間のようにコンピュータに視覚をもたせようとする技術

コンピュータビジョンの動向

  • 精度やスピードが飛躍的に向上
    • 画像認識
    • 物体検出
    • セグメンテーション
  • 少量データに対する挑戦
  • 敵対的画像の生成と防御
    • DeepLearningのモデルはノイズに弱い

コンピュータビジョンの開発技術

ハイレベル実装を実現するFW

  • FW
    • TensorFlow
    • Gluon
    • Chainer
    • PyTorch
  • 実装/学習済みモデルを配布

ONNX

  • Open Neural Network Exchange
  • 各種FWのモデルをONNXに変換
  • ONNXから各種FWへ変換

Define-and-runとDefine-by-run

  • Define-and-run
    • ネットワークを定義してからデータを入力
  • Define-by-run
    • ネットワークを定義しながらデータを入力
  • Define-by-runの方が効率的
    • デバッグしやすさだけでなく実行効率も良い

AutoML

  • 必要なタスクを自動化うするAutoMLの研究が進む
  • 自動でデータ収集・整備
  • 自動で最適な機械学習を実行

コンピュータビジョンの運用技術

  • 運用の課題
    • モデルを効率よく推論する環境を容易に構築したい
    • モデルの推論結果の妥当性を評価できない
      • Interoretable ML

Model Server

  • 効率のいい推論環境を構築できる
  • REST/RPCでアクセスできる
  • TensorFlow Serving
  • MXNet Model Server

モデルコンパイラ

  • ハードウェアに応じてモデルを変換
    • 推論速度向上
  • 軽量なランタイムでも実行可
  • SageMaker Neo
  • TensorRT

Interoretable ML

  • 単純なモデル(決定木、SVM、GBT)
    • どのデータが予測/分類に有効か知ることができる
  • 深層学習(compute vision)
    • モデルの直接的な解析は困難
    • 画像を一部欠落させても正しく認識すれば残った部分が重要な箇所

コンピュータビジョンを支えるハードウェアの展開

  • 推論用チップ
    • AWS Inferentia
    • Intel Nervana
    • 学習用チップとは用途が違う
  • FPGA
  • エッジデバイス

まとめ

  • 精度速度の工場だけでなくアウリの幅も広がってる
  • 開発運用の効率化が注目されている
    • AutoMLといった自動化の研究も
    • AIの民主化
  • 深層学習によるコンピュータビジョンも実世界に応用するフェーズ
    • 推論チップエッジデバイスが今後活躍

みんなの暮らしを支えるAmazon S3の裏側、お伝えします

  • 焼尾 徹[アマゾン ウェブ サービス ジャパン]

Amazon S3の概要

  • Amazon Simple Storage Service
    • 安全に容量制限なくデータ保存可能
    • 2006/3リリース
  • Amazon Glacier(S3 Glacier)
    • 安全性とコスト効率を重視したアーカイブ向けストレージ
    • 2012/8リリース

Amazon S3の裏側

  • リクエストレート
    • 秒あたり100 PUT/POST/DELETE(書き込み)
    • 秒あたり300 GET(読み込み)
    • => 2018.7に大幅に上限上がった(3500 PUT*/5500 GET)
  • リクエストレートが上がってもレイテンシが直接的に短縮されるわけではない
  • S3の金額はオブジェクトの数とサイズ
  • ECRを使うと裏でS3が使われてる
    • ECR・・・コンテナイメージ置き場