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クラウドは「ITインフラの新しい標準」から「ビジネスに大きな力を与える存在」へと進化を続けています。データベースは情報システムの中核であり、既存のインフラをどう移行していくべきか、どのようにすればクラウドのスーパーパワーを享受することができるのかといった質問をお持ちの方も多いのではないでしょうか。本イベントは、「データベース移行」と「データレイク(ビッグデータ活用)」の2つをテーマとして、AWSのデータベースサービスにまつわる最新の技術情報とユーザー活用事例をIT技術者の皆様にお届けします。


フラグシップイベント「AWS Summit Tokyo」で関心を持った方 主にデータベースカットで深掘りした情報を入手したいエンジニア/IT担当 

session01

ビッグデータ、データベース、コンテンツ管理などをビジネスに活かす取り組みを推進されるビジネス部門・エンジニアの方

innovation

クラウドを活用した データベース移行や プラットフォームをお探しの方

iot

データベース、分析サービスを活用した
外部向けサービス構築やビジネスをご検討の方

session02

既存 ビッグデータ 関連処理基盤の更改
または増強が必要であるとお考えの方


  セッション名 セッション概要 登壇者名
10:00-11:40

基調講演

 

オープニング 


大久保 順

(アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 事業開発本部 プラットフォーム事業開発部 部長)

基調講演

Amazon Aurora for PostgreSQL Compatibility を評価して

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SRA OSS は、長らく PostgreSQL の開発にもかかわり、サポートサービス等を中心にビジネスを行っています。今回、現在 AWS でプレビュー中の「Amazon Aurora for PostgreSQL Compatibility」を一足早く評価させていただきましたので、長く PostgreSQL にかかわっている企業の立場から、評価結果をご紹介します。

石井 達夫 氏

(SRA OSS Inc. 日本支社 取締役支社長)

基調講演

100コア時代に通用するデータベースソフトとは?本当のスケールアウトとは?

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巨大化するデータベースの検証環境を用意するためには、時間もお金も必要となります。 超多コアで巨大なメモリをすぐに提供することができるクラウドは、データベース環境としては最適です。 クラウドでも中小規模向けデータベースとしてシェアが拡大している MySQ L系のデータベースですが、 その中でも MySQ Lからフォークされ急速に開発が進んでいる MariaDB のシェアが大きくなっています。 Amazon RDS でも利用可能になっていますが、最近 MariaDB ではカラムナーをサポートしスケールアウトもできるように開発が進んでいます。 このセッション中に、 MariaDB ColumnStore でスケールアウトするデモをお見せします。

 

小幡 一郎 氏

(株式会社インサイトテクノロジー 代表取締役社長)

基調講演

先行事例から学ぶ、DB 移行成功のポイント

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ミッションクリティカルな領域での AWS 、Amazon RDS 利用事例が増えるとともに、クラウドへの移行を機に商用からオープンソースへ、AWS Database Migration Service を乗せ換える動きがあります。先行する各社が、どのように DB 移行に取り組んできたか、コンサルティングで関
わってきた経験を元に、事例を交えつつ、その成功のポイントを説明します。

川上 明久 氏

(株式会社アクアシステムズ 執行役員技術部長)

基調講演

シェアードナッシング型 Web アプリケーションと Kinesis Firehose による大規模データストリーム処理

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AWS の重要な特徴に、サービスの展開に合わせた拡張性を実現するための柔軟なスケールアウトが挙げられます。オンラインゲームのバックエンドデータベースは、ゲーム中リアルタイムに参照・更新されるため、定常状態における同時接続数が数万〜数十万にまで登るものであり、高いスケーラビリティが要求されます。本セッションでは、ゲームアプリを事例として、AWS 上に構築したシェアードナッシング型 Web アプリケーションと、Amazon Kinesis Firehose を組み合わせることにより、数十分間で約1テラバイトものデータストリームを処理するスケールアウト・アーキテクチャを紹介します。

倉林 修一 氏

(株式会社Cygames 技術顧問 兼 サイゲームスリサーチ所長)

11:40-13:00 ランチ休憩
午後の部 : Track 1 データベース移行トラック
  セッション名 セッション概要 登壇者名
13:00-13:45

AWS Database Migration Service & Schema Conversion Tool ベストプラクティス

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AWS Database Migration Service と Schema Conversion Tool を活用してデータベースを移行する際のベストプラクティスを解説します。

John Winford

(Amazon Web Services, Inc.)

Sangpill Kim

(Amazon Web Services, Korea)

14:00-14:45

商用データベースからPostgreSQL への移行の勘所

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商用データベースからの移行先として注目を集める PostgreSQL 。本セッションでは、Oracle や SQL Server などの商用データベースと PostgreSQL の違い、移行に際して技術的に押さえておくべきポイントについて説明します。

柴田 竜典

(アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社ソリューションアーキテクト)

15:00-15:45

オンプレミスから RDS for Oracle / SQL Server への Lift & Shift

セッション資料>>>

オンプレミスで動かしている Oracle や SQL Server を AWS クラウドへ持ってくる際、ファーストチョイスとなるのが Amazon RDS です。本セッションでは、オンプレミス環境から Amazon RDS for Oracle  / SQL Server への移行を検討する際に知っておくべき基本について解説します。

北川 剛

(アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 事業開発マネージャー)

16:00-17:30

第 2 回 Aurora 事例祭り

マガシーク株式会社 セッション資料>>>

株式会社サイバーエージェント・クラウドファンディング セッション資料>>>

株式会社 CyberZ セッション資料>>>

ファンプレックス株式会社セッション資料>>>

本年 3 月に大盛況で開催された「Aurora 事例祭り」の第 2 回です。Aurora を実際に活用いただいているお客様が登壇し、実際に携わった担当の皆様に本音で熱く語っていただきます。また、SA 星野が実際に苦労した点など登壇者の皆様からリアルな現場の声を引き出し、また会場の皆様との Q&A も予定しています。

Twitter ハッシュタグ #AuroraMatsuri

星野 豊

(アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 ソリューションアーキテクト)

マガシーク株式会社

株式会社サイバーエージェント・クラウドファンディング

株式会社CyberZ

ファンプレックス株式会社

午後の部 : Track 2 データレイク
13:00-13:45

クラウド上のデータ活用デザインパターン

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クラウドとオンプレミスはさまざまな点で違いがあるためクラウド上で新たに構築されるデータ活用基盤も従来のオンプレミスのそれとは大きく異なります。本セッションでは,クラウド上のデータ活用基盤とオンプレミスの違いについていくつかの例をあげて説明し、その上で,クラウド上で構築されるデータ活用基盤についてデザインパターンとしてご紹介させていただきます。

志村 誠

(アマゾン ウェブ サービス ジャパン 株式会社 ソリューションアーキテクト)

14:00-14:45

ETL をサーバーレスで実現する新サービス AWS Glue のご紹介

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AWS では、データレイクの Amazon S3、DWH サービスである Amazon Redshift、Hadoop/Spark 基盤である Amazon Elastic MapReduce、BI サービスである Amazon QuickSight 等の多様なサービスでビッグデータ分析のための環境をご用意しております。このファミリーに新しく加わるのが AWS Glue で、各種データソース (DB) からデータを取り出し (Extract)、変形し (Transform)、別のデータソースに投入する (Load) を行う ETL 処理をサーバーレスで実現する新サービス (現在 preview 中) です。このセッションでは AWS Glue の概要、特長やその機能についてご説明します。

下佐粉 昭

(アマゾン ウェブ サービス ジャパン 株式会社 ソリューションアーキテクト)

15:00-15:45

Dive deep to Amazon Redshift Spectrum: Now query exabytes of data in S3

セッション資料>>>

Amazon Redshift Spectrum は Amazon Redshift の分析機能をデータウェアハウスに蓄積されたデータ以外に拡張し、Amazon S3 に蓄積されたデータも分析対象とする新しい機能でエクサバイトのデータに対して SQL クエリを実行することができます。Redshift Spectrum は洗練されたクエリ最適化機能を適用し、数千のノードにわたってスケーリング処理を実行します。このセッションでは、Redshift Spectrum を使用して Amazon S3 に保存されたデータのクエリを簡単に開始する方法およびコストを節約するためにサポートされているクエリー、データ形式など、その他の Tips も含めてご説明します。

Michalis Petropoulos

(Amazon Web Services, Inc. Software Development Manager, Amazon Redshift)

16:00-17:30

Big Data JAWS

Gunosy での Kinesis Analyticsの利用について

セッション資料>>>

Gunosy は「情報を世界中の人に最適に届ける」をミッションに、グノシー・ニュースパスを始めとした各種サービスを開発・提供しています。 今回は、新しい情報をより素早く適切に評価してユーザに届けるために、ストリーム処理へどう取り組んでいるか、ならびに Kinesis Analytics をどう利用しているかについてご紹介します。

小出 幸典 氏

(株式会社Gunosy 開発本部 開発・運用推進部部長)

リクルートテクノロジーズにおける EMR の活用とコスト圧縮方法

セッション資料>>>

Amazon EMR そのままでは開発・運用に不便なことがたくさんあります。これをどのように解消して、開発・運用しているか説明します。またスポットインスタンス自動入札によりコストを極限まで圧縮しているので、その仕組も解説します。

渡部 徹太郎 氏

(株式会社リクルートテクノロジーズ ITソリューション統括部 ビッグデータ部)

ドコモビッグデータ分析基盤の AWS 上構築経緯と開発裏話

セッション資料>>>

NTTドコモでは 2014 年に大量の業務データを扱うビッグデータ分析基盤を AWS 上に構築しました。この分析基盤では数 PB の Amazon Redshift クラスタを使用し、1 日数十 TB の大容量データを定常的にロードしています。本発表では前身のオンプレミスシステムから AWS 上に移行する際のいきさつ、クラウド素人数名・期間半年の開発体制での苦労話、セキュリティへの対応、移行後の活用状況を紹介します。

佐々木 純 氏

(株式会社NTTドコモ サービスイノベーション部 主査)


日時: 2017 年 7 月 5 日(水) 10:00-17:30
会場: 大崎ブライトコアホール(東京)
来場: 参加無料(要事前申込)
定員: 350名

※申し込み多数の場合、抽選とさせていただく場合がございます。予めご了承ください。

  • ご参加には事前お申し込みが必要です。
  • 本セミナーはエンドユーザ企業様を対象にさせて頂いています。対象外となる企業の方の受講はお断りしております。お申込みになられても、後日お断りの連絡をさせていただく場合がありますので、ご了承ください。

〒141-0001 東京都品川区北品川5丁目5-15 大崎ブライトコア3F

電車でお越しの方

JR山手線・JR埼京線・JR湘南新宿ライン「大崎」駅より徒歩5分

りんかい線「大崎」駅より徒歩5分

※JR山手線_渋谷方面よりお越しの方は、進行方向『前側』の車両にお乗り下さい。

※JR山手線_東京方面よりお越しの方は、進行方向『後側』の車両にお乗り下さい。

大崎駅「南口改札」を出て左手「新東口」方面にまっすぐ一本道です。
(途中地上に降りて目黒川を渡ります)


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