「リアルタイム画像解析とディープラーニング活用事業から見るDockerの最新利用事例」って言ったら・・・

見に行きますよねえ・・・絶対！

っていうので、

【本日開催】【ヒカ☆ラボ】【総応募45名突破!】【大注目のDockerが熱いワケ、語ります！】リアルタイム映像解析とディープラーニング活用事業から見る最新事例をabejaのエンジニアがご紹介！
http://at-agent.jp/service/event/163/


に釣られていった話。

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■会社紹介などなど

ヒカラボについて
・ヒカリエ・ラボラトリー
・レバレジーズが運営するイベントの総称

レバレジーズとは
・フリーランスの人にお仕事紹介
・正社員のかたに会社紹介
・teratail
・レバテック事業部
　レバテックキャリア、フリーランス、クリエーター
・懇親会でＱｕｏカード
・お友達紹介キャンペーン

■リアルタイム画像解析とディープラーニング活用事業から見るDockerの最新利用事例
・自己紹介
・よくさわっているモノ
・アジェンダ
　　映像解析システムの紹介
　　Ｄｏｃｋｅｒを導入してよかった

DeepLearning、映像解析の→インストアマーケティングに応用
　データを取るサービス
　　ABEJA Demohraphic：ディープラーニング使う
　　ABEJA ビヘイビア：
　　ABEJA DMP：ダッシュボード
　　　→どこに人がいるか

映像解析システムの概要
・お客様のカメラ→クラウド
・クラウドから解析→ＤＭＰ
・ＤＭＰをブラウザでお客さん見る

Ｄｏｃｋｅｒ導入前
・１台のカメラに対し
　ストリーミング→解析エンジン→ＯｕｔＰｕｔデータ→ＤＢ
　解析エンジン：映像＋ＤｅｅｐＬｅａｒｎｉｎｇ
　　＝結構ＣＰＵパワー食う
・２台目のカメラ→ＤＢ共有。他は別に立てる
・監視サーバーとデプロイサーバーを使う
・アーキテクチャの特徴
　システムが特殊
　解析エンジンの管理が複雑

映像解析エンジン：
　・ストリーミング処理　Python
　・解析コアプログラミング C++/Python
　・出力データ保存　Python

開発プロセス
・開発
　　ストリーミング制御
　　出力データ保存
　　開発環境構築
　→OpenStack

・ステージング
　　サーバー構築
　　解析エンジン作成
　　監視項目洗い出し
　→さくらのくらうど

・リリース
　→さくらのくらうど

・開発プロセスの特徴
　R＆ＤとＯＰＳで分業

インフラ構築
解析コアプログラムの依存関係
　　Ｃ＋＋
　　画像解析
　　機械学習
　　　：

サービスごとに使いたいものが違う
　構築プロセスは変わるもの

同じ環境を構築？
　Ａｎｓｉｂｌｅ

インフラの特徴
・依存関係多い
・サーバーの再構築が多い

Ｄｏｃｋｅｒ導入以前の課題
　・解析エンジンの管理方法が難しい
　・Ｒ＆ＤとＯｐｓでの提携部分が多い
　・解析エンジンが動く環境が変わる

Ｄｏｃｋｅｒ
・解析エンジンをＤｏｃｋｅｒにした
　　ライブラリもいれる
よかったこと
・解析エンジンの管理
　　　デプロイ docker run,docker pull→クラウドレポジトリから
　プロセス
　　　ユーザー空間
　Ｄｏｃｋｅｒがコンテナ起動までやってくれるところ
・Ｒ＆ＤとＯｐｓの役割分担
　お互いに深いところまで知らないと・・
　Ｄｏｃｋｅｒイメージの継承
　　　１つベースイメージつくり、→ＯＰＳ
　　　　　解析コアＡ，解析コアＢ→Ｒ＆Ｄ
　開発効率向上
　　動くベースがいつもでもある
・ポータビリティ
　　同じ環境作るの難しい
　　Docker save,load
　　Docker Image→tarファイルで持ち運び可能
　　Docker レジストリ使えば
・よかったこと
　もちはこびかんたん

【質疑応答】
Ｚａｂｂｉｘ→せんすつかってる

■このあとの懇親会には出なかった

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あ～、ごめん、レバレジーズのフリーランスの人のお仕事紹介とか
正社員の転職紹介とか、そういうための会（つまり、懇親会がメイン）
であって、Dockerとか、ディープラーニングとかは、そういう意識の
ある人をあつめるためのお話だったのですね（＾＾；）

・・・ということを知らないで行ってしまったので、場違いでした。
でも、お話はためになったけど・・

「Google Cloud PlatformグローバルイベントNext東京」の基調講演

を、以下、メモメモ。

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基調講演

■塩入さん
　きょうの内容の流れ

■あみっと　しんぐ社長から
・急激な成長
・SnapchatとLine 拡大するビジネススケール
・ムーアの法則
・２つのトレンド、スマホとパブリッククラウド（コンピューティングインフラ）
・自動車運転
　バーチャルリアリティ
　ウェアラブル技術
　モノのインターネット
　人工知能と機械学習
・ビジネスにとって何を意味するのか
・レガシーシステムはLiability
・コラボレーションにとっても、競争にとっても世界に
・デベロッパーにとって
・Googleの使命「世界中のあらゆる人々の問題の解決にむけて・・」
・Google　for Work
・構築する　Cloud
・Build What's Next　次世代のクラウドを作る

■とむかーしょうさんから、マーケットについて
・パートナーに感謝
・開発者にとって絶好のとき
・従来型：物理がた、今：情報
　うーばー、フェイスブック　Air　ありばば
・企業がS&P500に組み入れられるまでの平均創業　７５年
・すべてが簡単に手に入る　それはすばらしいこと
・メディアは５０００億ドル産業
・YouTubeとNetFlixが世界５０％大域
・２０１４年、米国でのクレジット・デビットカード消費額４ちょうどる
・米国の食料ひんてんの売上は年間１．１ちょうドルごえ
・シェアリングエコノミーの台頭
・２０２０年までに接続デバイスは３５０億台超に
・中心にあるのはクラウドとモバイル
・News Limited オーストラリア最大のメディア会社
　３週間で構築導入、BigQueryを１日で設定
・何でも出来るときがきたとすれば、次に何をすべきか？
・その鍵を握るのはクラウド　Googleによる支援
・Googleは自らの為によりよいクラウドを構築　今それをお客様へ
・クラウドがさらに可能にすること
　できるだけはやい競争と構築
　複雑なデータ分析を整理して容易に
　ビジネスに適切な方法での作業と成長
・Google Cloud Platform
・さらに環境にやさしいカイゼンされたクラウド
・Googleは全体の３５％で再生可能エネルギーを使用
・真のクラウドエコノミクス
　　インフラストラクチャの革新
　　自動ディスカウント
　　分単位の課金
　　ムーアの法則に基づく価格設定
・Google Compute Engineの値下げ
・Google Cloud Platformを活用することで、クラウドは思ったとおりに機能します
・Google Cloudの平均的な価格設定


・ビデオ

・Google Cloud Platformを活用することで、クラウドは思ったとおりに機能します
・Google Cloudの平均的な価格設定
・IaaSを購入することに何の意味があるのか？

■じょんそんさん　HTCエンジニアリング担当
・HTC
　課題
　１．複数デバイスの同期
　２．モバイル大域幅の削減
　３．データセンターのシームレスなレプリケーション
　４．ネットワークの接続障害に対する体制

　ソリューション
　・Gitのようなバージョンベースのappend専用データストア
　更新→リストの変更／差分→バージョン→プッシュ通知→クライアント同期

・HTC メトリクス
　GCPについて
　・データストア、インスタンスグループ、オートスケール、GCM、ずーきーぱー、Redis
　・GCP、スケーリング、レプリケーション、通知
　・専門的な製品：BigTable→大幅なコスト削減（例）
　・すばらしい技術サポート
　成果
　６ヶ月
　４アプリケーション
　１週間：リリースサイクル

■とむかーしょうさんにもどる

■PWC　くりすさん
・２つのめがとれんど
　　PWC：大企業　ソーシャル分析
　　テクノロジモデルの変化：消費型モデル
・なぜGoogle
　分析：セキュアなかたちで
・まいぐれーしょん
　ビジネスの再定義、ITの再定義

■とむかーしょうさんにもどる

■ぐれっぐでみちりさん
・Googleでもっとも急速に成長している製品の一つ
・Googleクラウドプラットフォーム
　２０以上のサービス
・コンピュートサービス　
　ストレージ
　アナリティクス
・７０のエッジロケーション、３３カ国
・Googleグレードのセキュリティ
　　スタッフ
　　物理的
　　フルスタック
・オペレーション管理
　　データ暗号化
　　ID
　　監査適合性
　　サービスレベル
　　インサイト
　　統合
・コンピューティング
　　PaaS：コンテナ
・より柔軟性の高いAppEngine
　　インフラストストラクチャでなくコード
　　好きな言語で開発
　　ワンクリックでデプロイメント
・進化したCompute Engine
　　完全な柔軟性
　　Googleでもっとも急速に成長しているコンピューティングプラットフォーム
　　GCEのPreemptible VM通常のVMのコストの３０％

■ブロードリーフ　大山さん
・企業紹介
・自動車アフターマーケット
・製品事例
　カーウンセラーPASS　
　GCP GN Magellan上で稼動
・GCPの活用ポイント
　商社１２００社、整備工場１３０００社→大量トランザクション
　サポートが優れている
・活用の未来

■えいみんぐ　こばやしさん
・会社紹介　スマホオンラインゲーム世界一を目指す
　ミッドコア層にターゲティング
　海外展開
　MMO/Smartphone
・GCPを使う理由
　コスト圧縮
　国ごとにクラウド→煩雑
　クラウド側都合によるシステム停止なくなった
　バックエンド解析お金かかりすぎ→BigQueryに移行、速い
　システムアーキテクチャ変わった（中間テーブル不要）
・GCPの使いどころ
　海外向け２タイトルの本番サーバー
　タイトル横断的なデータ解析
　課金集計などの共通基盤
　会計の共通基盤
　Bot等細かい社内ツール

■ぐれっぐでみちりさん
・拡大したコンテナエンジン
　革命に力を与えるコンテナ
　開発者向け
　　容易な開発テスト環境
　　容易なマイクロサービスの構築
　オペレーションIT簿門向け
　　ファイルコピーによるデプロイメント
　　超ポータブル
　　効率性の改善が可能

・Googleでは週に２０億個以上のコンテナを展開
　（く－ばねいてぃすのはなし）
　次に誕生するのは

■アバイヤ　Davideさん
・雪で出られないときの話
　→Chrome Bookで仕事できた
・Avayaで採用したわけ
　サービス
　　Google Analytics採用
　セキュリティ・プライバシー
　　セキュリティポリシーの管理に向け多層制御を活用
　拡張性・信頼性
　　冗長なミラー化データを支える世界規模での実行
　柔軟な価格設定モデル

■ぐれっぐでみちりさん
・柔軟性と信頼性の有るストレージ
　経済的で高性能
　BLOBブロック、キーバリュー型、SQL、NoSQL
　パートナーの強力なエコシステム
・Nearline
　すべてのアーカイブストレージを簡単に
・Glacierの真の競合がはじめて登場しました
・アーカイブされ必要なときにアクセスできる、
・急増するデータ：賢い企業はこれを活用している
・通常のビッグデータ処理
・Googleでのビッグデータ：インフラストラクチャではなくインサイトに焦点
・Google　BigQuery：複雑なデータ分析をシンプルに
　　１０００００行／秒のストリーム
　　サードパーティソフトと容易な統合
・Google Cloud Dataflow
　　バッチとストリームの両方で処理を実行
　　データ処理パイプライン
　　監視インターフェース
　　大幅に低いコスト

■グルーブノーツ　最首さん
・GAME　＆　IoT
　　まっしぶとらんざくしょん
　　ノンストップ
　　スケーラビリティ
・MAGELLAN
　　自動車、医療、流通
　　高速処理　BigQuery
・なぜGCP
　　技術的進歩
　　開発との距離感
　　透明性と謙虚さ
　　最先端と無邪気さ

■ぐれっぐでみちりさん
・Googleが常の取り組んできたオープンイノベーション

■さいごに塩入さん
・サマリー
　世界規模
　オープンイノベーション
　真のクラウドエコノミクス
　シンプル
・日本の事業展開
　３年前
　４０名→２００名→はいりきらない
　情報の発信：日本語化　９５％（技術ドキュメントはまだあるけど）
　JapanGCP Partners Expanding

　

astah7.0リリース－７．０からCommunity版は、商用利用できないらしい

astah community
7.0 新機能紹介
http://astah.change-vision.com/ja/product/release/com/7-0.html


お客さんに出すドキュメントに使う場合は、買ってねということだよね。

大学で論文に出す場合は、いいんだよね・・・たぶん