オンラインゲームアプリケーションを構築しているとしましょう。アプリケーションで、ユーザーは、他のプレイヤーをフォローして友達を作り、進捗状況を追跡し、対戦相手を見つけることができます。ユーザーは、別の興味対象を示して、同じような興味対象に関心のある人々を見つけることもできます。

アプリケーションの一部として、ユーザーがフォローすべき人についてのレコメンデーションを生成したいと考えることもあるでしょう。これらのレコメンデーションは、ユーザーの既存の関心や友人に基づくインテリジェントなものであるべきです。

このラボでは、Amazon Neptune を使用してユーザー接続を保存し、ユーザーに新しい接続をレコメンドする方法を学びます。グラフベースのデータベースは、このユースケースに最適です。グラフ内の既存の接続を分析して、価値が高いにもかかわらず、欠けているつながりを特定できるためです。

モジュール 1 では、環境を設定し、ラボで使用するコードをダウンロードします。

モジュールの所要時間: 20 分

 


  • ステップ 1: AWS アカウントを作成する

    このラボでは、個人の AWS アカウントを使用するか、新しい AWS アカウントを作成します。組織のアカウントを使用しないでください。これにより、必要なサービスへのフルアクセスが可能になり、ラボのリソースを残しません。終了時にこのラボで使用したリソースを削除しないと、AWS の料金が発生する場合があります。

  • ステップ 2: AWS Cloud9 IDE をセットアップする

    AWS Cloud9 は、ブラウザのみでコードを記述、実行、デバッグできるクラウドベースの統合開発環境 (IDE) です。AWS Cloud9 には、コードエディタ、デバッガー、ターミナルが含まれています。Cloud9 には一般的なプログラム言語と AWS コマンドラインインターフェイス (CLI) に必要なツールがあらかじめパッケージされており、このラボ用にファイルをインストールしたりノートパソコンを設定したりする必要はありません。AWS Cloud9 環境には、AWS マネジメントコンソールにサインインしたユーザーと同じ AWS リソースへのアクセス権があります。

    AWS Cloud9 開発環境をセットアップするには:

    1. AWS マネジメントコンソールに移動し、ページ上部の [Services] を選択してから、[Developer Tools] で [Cloud9] をクリックします。
    2. [環境を作成する] を選択します。
    3. [名前] ボックスに [User Recommendations] と入力します。[説明] ボックスは空のままにします。
    4. [Next step] を選択します。
    5. [Environment settings] はデフォルトのままにして、新しい t2.micro EC2 インスタンスを作成します。これは、非アクティブな状態が 30 分続くと休止状態になります。
    6. [次のステップ] をクリックします。
    7. 環境の名前と設定を確認し、[Create environment] を選択します。環境がプロビジョニングされて準備が整うまで数分かかります。
    8. 環境の準備ができたら、IDE が開いてウェルカムノートが表示されます。

    これで、AWS Cloud9 環境が表示されるはずです。ユーザーは、次のスクリーンショットに示す AWS Cloud9 コンソールの 3 つの領域に精通している必要があります。

    • ファイルエクスプローラー: IDE の左側に、ファイルエクスプローラーにディレクトリ内のファイルのリストが表示されます。
    • ファイルエディタ: IDE の右上にあるファイルエディタでは、ファイルエクスプローラーで選択したファイルを表示および編集できます。
    • ターミナル: IDE の右下にあり、コードサンプルを操作するコマンドを実行します。
    friend-rec-cloud9

    (クリックして拡大)

    friend-rec-cloud9
  • ステップ 3: サポートコードをダウンロードする

    このラボでは、JavaScript を使用して、Amazon Neptune データベースおよび他の AWS のサービスとやり取りします。AWS Cloud9 ターミナルで次のコマンドを実行して、モジュールコードをダウンロードして解凍します。

    cd ~/environment
    curl -sL http://d118jxrmrxsq90.cloudfront.net/recommendations.tar | tar -xv

    AWS Cloud9 ターミナルで次のコマンドを実行して、ディレクトリを表示します。

    ls

    AWS Cloud9 ファイルエクスプローラーに次の 2 つのディレクトリが表示されます。

    • アプリケーション: アプリケーションディレクトリには、レコメンデーションアプリケーションのサンプルコードが含まれています。このコードは、実際のレコメンデーションアプリケーションバックエンドにあるコードに似ています。
    • スクリプト: スクリプトディレクトリには、AWS リソースの作成やデータベースへのデータのロードなどの管理者レベルのスクリプトが含まれています。

    AWS Cloud9 ターミナルで次のコマンドを実行して、両方のディレクトリの依存関係をインストールします。

    npm install --prefix scripts/ && npm install --prefix application

    AWS Cloud9 ターミナルで次のコマンドを実行して、環境ファイルの AWS リージョンを設定します。この例では us-east-1 を使用していますが、ラボで使用するご希望の AWS リージョンを選択してください。

    echo "export AWS_REGION=us-east-1" >> env.sh && source env.sh

    env.sh ファイルを使用して、このラボで必要なリソースおよびその他のパラメータの環境変数を保存します。このラボ中に休憩を取り、AWS Cloud9 環境で新しいセッションを開始する場合は、ターミナルで次のコマンドを実行して環境変数をリロードしてください。

    source env.sh

このモジュールでは、このラボで構築するサンプルアプリケーションについて学習しました。また、AWS アカウントをセットアップし、AWS Cloud9 インスタンスを設定しました。

これで、ラボを開始する準備が整いました。次のモジュールでは、Amazon Neptune データベースをプロビジョニングします。