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2019-08-01 Google Cloud Next ’19 Day2 #GoogleNext19

2019/08/01 に開催された Google Cloud Next ’19 Day2 のイベントレポートです。


■Day1の様子


■基調講演

阿部 伸一さん [Google Cloud]
ジョン ジェスターさん [Google Cloud]

●顧客体験を支える柱
・プロフェッショナルサービス
・エンタープライズサポート
・ラーニング
・カスタマーサクセス
・カスタマー&パートナーエクスペリエンス
-> お客様に成功体験を提供する


■基調講演: ファミリーマート

澤田 貴司さん [株式会社ファミリーマート]

●ファミペイ
・300万ダウンロード突破

●現場第一主義
・実態把握
  ブレスト 2,000回+
  課題を徹底的に競技して改善

●4大改革
・店舗オペレーション
  わからないので年齢性別キー廃止
  GSuiteで1分動画
・商品/マーケティング
  ファミチキ先輩
・社内意識
  服装自由化
    自ら考えて行動する
    企業文化創造へ
  本社移転
    サンシャイン -> 田町
    フロアを集約
  変われ と言っても変わらない
  見えるものを変えると変わっていく
・コミュニケーション
  GSuiteを活用
  Googleフォームで加盟店アンケート
    3ヶ月に一回
  Sawastagram
    社長がどこで何をしているか、すぐに共有

●目指すこと
・地域密着
  地方に行くほど、地域のことをよく知っている
  淡路島
    スーパーバイザは神戸にいた
    毎日通っていた -> 淡路島に引越し
    引越しから1ヶ月ですぐに売上UP

Googleさん 一緒に全国に広げましょう!

エイミー ローキーさん [Google Cloud]
小林 直史さん [Google Cloud]

●GSuite
・15億人+
・500万社+
・事例
  フロントとバックで協調
  現場の課題を本社で解決
  全社でノウハウを共有

●新機能
・3rd Party Connectivity Cloud Search
  SAP, Salesforce
・Chat in Gmail
・Voice
  日本でサービス開始予定

●DEMO
・コミュニケーションがすれ違うのは会話でもアプリでも同じ
  -> 統合されたアプリで解決
  Gmail -> GCal
  Gmail -> Hangout
    社外メンバーの追加できる
    ラベルで注意換気も
    Hangout -> Drive
      権限付与
  動的メール
    Slide でコメント -> 動的メール
    動的メールで返信 -> Slideコメント反映


■基調講演: 日本商工会議所

岩本 敏男さん [日本商工会議所, 株式会社 NTT データ]

●日本商工会議所
・創立者 渋沢栄一
・企業数 1,250,000
・会議所数 515

●中小企業の割合 99.7%
・日本でも世界でも同じ割合
・サプリチェーンを担っているのは中小企業

●少子高齢化による人手不足問題
・海外から来てもらったりもしている
・IoT, AIで解消していきたい

●中小企業に適したIT
・低コスト
・専門知識不要
・高いセキュリティ
・使いやすさ
-> クラウドが最適
  CPU, Storage, Network の成長
  GSuiteで日本全体をひとつに

●中小企業への取り組み
・NTTと連携、実践塾
・全国中小企業クラウド実践大賞
・Grow with Google

ウルス ヘルツルさん [Google Cloud]

●グローバルインフラの構築
・5兆円以上の投資
  セキュリティの信用がなければ利用してもらえない

●セキュリティ
・お客様のデータはお客様のもの
  管理者アクセスも透明化
・包括的なセキュリティをデフォルトで実装
  Data Loss Prevention
  VPC Service Controls
  Anomaly Detection ★NEW
・可視化とコントロール
  Cloud Security Command Center
  Event Threat Detection
  Chronicle Backstory ★NEW

●関連プロダクト
・ChromeBook
  ハードウェアからセキュリティを考慮
・GSuite + FIDOセキュリティ
  アカウント不正利用 発生なし
  Titanセキュリティーキー
  アンドロイド端末にも
・Advanced Protection Program
  ベータ版提供開始

・構成例
  Chromebook
    -> ID Aware Proxy
  B2B App
    -> Apigee
      -> Anthos

ジュリー プライスさん [Google Cloud]
菅野 信さん [Google Cloud]

●スマートアナリティクス
・BigQuery
  東京、大阪リージョンで利用可能
・DWHのモダナイゼーション
・Hadoop、Sparkの実行
・ストリーミングアナリティクス

●DEMO
・Cloud Data Fusion
  ベータ版開始
  様々なシステムからデータを収集
・構成
  Cloud Data Fusion
    オンプレ mysql
    変換、BigQueryへの投入
      Visual Editor
      batch, realtimeのパイプライン
  DataPortal
    BigQueryのデータを可視化
  更に分析
    -> 数億行のデータはspread sheetでは無理
・Connected sheets
  β版近日公開
  ワークシート関数をBigQueryに適用
・AutoML Tables
  誰もが容易に最先端のモデルを開発
  画面から学習モデルを作成
    BigQueryから読みだしたデータ構造を選択
  予測結果をBigQueryへ戻す  
・BigQuery -> DataPortal で可視化


■基調講演: アサヒ

知久 龍人さん [アサヒグループホールディングス株式会社]

●アサヒ
・ミッション
  期待を超えるおいしさ
  新しい生活文化の創造
・期待を超える価値
  市場ニーズ・変化よりも早く答えにたどり着く
  様々なデータを活用
・課題
  オンプレの運用コスト
  投資できるお金がない
・目的
  メーカーとして売ることに注力したい
  キーワードはスピード

●Category Management
・自社開発
・小売向けに最適な店売りを提案
・BigQuery
  10TBのRAWデータなら数分〜数十分
・GKE
  処理をすべてマイクロサービス化
  市場ニーズ・変化に柔軟に対応
  コンテナひとつで新しい技術に乗り換え

●SoRの再定義
・SoEへの投資にシフトしていきたい
・SoRの領域をクラウドネイティブに


■基調講演: D.A.C

徳久 昭彦さん [博報堂DYホールディングス, デジタル・アドバタイジング・コンソーシアム株式会社]

●D.A.C
・行動ターゲティング広告などを開発
・博報堂DYグループのDXを担当

●AudienceOne
・DMP
  オンラインのデータが中心
・課題
  オンライン/オフライン、人のデータが分断している
  -> 生活者データドリブンマーケティング

●Market One
・オーディエンスデータの分析でGCPを利用
・エンジニアなし、プランナーだけ

●DialogOne
・メッセージング管理ソリューション

●デジタル広告とGCP
・トラフィックが大量
  -> クラウドがマッチ
・元号発表時などにスパイク
  -> k8sキャパシティプランニング

●展望
・安全で健全なマーケティング施策

ラジェン シェスさん [Google Cloud]

●AIをすべての人に
・企業の意思決定者
  Document Understanding AI
  Recommendations AI
  Contact Center AI
・開発者
  Cloud AI Platform
  AI Hub
  Auto ML Tables
  AutoML Video Intelligence
  Cloud Vision API
    OCR 200ヶ国語
・あらゆる企業で機械学習の事例が出てきている
  データを活用することでCXを向上


■基調講演: SOMPOホールディングス

楢﨑 浩一さん [SOMPOホールディングス株式会社]

●保険業界のデジタルディスラプション
・preventiveでproactiveに価値が変わってくる
・自動差保険
  MaaS
・火災保険
  Smart xyz
・生命・医療保険
  Digital Health
・他業界
  Cyber Security
  Drone Insurance

●SOMPO Digital Lab
・スクラムチーム
  2週間スプリント
・Digital Sandbox
  ハイブリッドクラウドの開発環境
・文字認識 -> 保険証券の自動解析
  Cloud Vision
・センサー情報 -> クラウド -> 介護士へ可視化
  Firebase と Cloud Run

アミット ザベリーさん [Google Cloud]
ハナン ユーセフさん [Google Cloud]

●基幹システムのモダナイズ
・マイグレーション
・モダナイゼーション
・パフォーマンス

●Migrate for Compute Engine
・AWSからVMsへの移行
・AzureからVMsへの移行
  β版提供開始
・vSphereをGCPで動かせるように

●Traffic Director
・AnthosでGA
・サービスメッシュ
・マルチクラウド

●Layer 7 Internal Load Balance
・Traffic Director / envoy

●Xeonスケーラブルプロセッサ

●GCP上でSAPを稼働させる
・大きなメモリを持ったインスタンスが必要
  -> 6TB, 12TBのVMs
・可用性
  計画ダウンタイムをなくす LiveMigration
・セキュリティ
・柔軟性
  移行先のシステム構成
  確約利用割引を成長に合わせて適用

●DEMO
・SAP hana
・gcloudコマンドでlive Migration
  VMの切り替えは1sec以内
・stackdriverで確認
・spectreの時などの脆弱性による再起動
  自分でない誰かがビジネスを止めている状況
  Live Migrationなら問題ない

阿部 伸一さん [Google Cloud]

●ビジョン
  グローバル規模の分散インフラ
  DXのプラットフォーム
  DXの企業向けソリューション

かつてないクラウドを体験しよう



■hacci: リクルート各サービスログをリアルタイム処理・分析するためのデータ パイプライン

佐伯 嘉康さん [株式会社リクルートテクノロジーズ]
稲村 秀人さん [株式会社リクルートテクノロジーズ]

●hacci
・リクルート社内開発のパイプライン基盤
・ターゲットはログ
  サーバサイド
    プロセスが出力するログ
  クライアントサイド
    JSのビーコンログ

●入力インタフェース
・Cloud Functions
  HTTP
  クライアントログ
・Cloud Pub/Sub
  fluentdなど
  サーバサイドログ
・Cloud Storage
  log rotate時に一括など
  バッチインタフェース
  uploadトリガーでpub/subへ

●Dataflow
・hacci形式に変換
  Dataflow
・登録された宛先を参照
  AppEngine
    データのfrom/toを設定
    Cloud Datastore
・hacci形式
  Protocol Buffers
    スキーマを外出し
    ファイル形式はJSON/CSV/TSV
  なぜ?
    すべての人が容易にデータを参照できる世界
    スキーマ定義とコードを分離

●出力インタフェース
・Cloud Pub/Sub
・BigQuery

●なぜこの構成?
・すべてのコンポーネントがマネージド
  運用が楽
    一人で始めたプロジェクト
・すべてのコンポーネントがスケーラブル
  季節性などの波がある

●言語
・Terraform
・JavaScript
・Java
  DataflowがApache Beamなので
・Golang

●監視
・Stackdriver Logging/Monitoring
  複数メトリクスの監視・アラート制御
・Slack(Twitter経由)
  Stackdriverが落ちた時の検知
  Google Cloud Status Dashboard の情報

●Web API: Cloud Functions
・Cloud Functions
  初期検証には最適
-> Firebase Hosting + Cloud Functions
  カスタムドメインで内部を隠蔽
  Cold Start
    定期リクエストで上げられるが
    スケール時は無理
  PubSubの同期処理がネック
    ブラウザから利用し始めたらボトルネックになった
-> GKE
  パフォーマンスと自由度
  成長に合わせて柔軟に

●CI/CD
・Argo Workflows
  Application of Applications pattern
・Argo CD
  Sealed Secrets
・GitOps
  app: 一般的なCI + config repoへプルリ
  config: manifest pushでk8sに反映

●IAP & SSO
・Cloud Armor -> Identity-Aware Proxy -> Argo Workflows
       -> SSO -> Argo CD
・GCPの機能利用で低コストで構築できた

●Dataflow: Cloud Dataflow
・Dataflow Streaming Benchmark
  指定したQPS、JSONスキーマでPub/Subにメッセージ送信
・Steaming Engineを有効化
  スケール時のwatermark lagが改善
  インスタンスサイズが小さくなる
  設定だけで適用できる


■ビジネス ドリブンで使う機械学習 〜 Air レジのサポート効率化〜

近藤 恭平さん [株式会社リクルートライフスタイル]
近藤 慧さん [株式会社 リクルートライフスタイル]

●Airシリーズ
・商うを、自由に。
・regi, pay, reserve, wait

●データの活用レベル
・データがない環境、見ない
・データが散財、限られた人しか見ない
・DWH/BIが整備、アドホック分析、定量観点で判断する文化
・データサイエンス導入、データ活用の自動化

●前提
・toBサービス
  導入する側の負荷にサポートが必要
  初期設定のデータ登録など
  電話、メール、マニュアル、チャットなど
・CSのタッチポイント
  Tier1: ハイタッチ
    対面
  Tier2: ロータッチ
  Tier3: テックタッチ
    人を介さない
・問題
  利用を始める店舗が急激に増加
  サポートに必要なリソースが足りない
・対応
  機械学習で、誰をサポートすべきかを判断
  データはある
・制約
  ビジネス部門が学ぶには時間がない
  Cost/Delivery vs Outcomeのバランスが取れない
  データサイエンティストのアサインも難しそう

●BQML
・BigQueryのデータを使って学習
・BigQueryにDataMartがあった
・デフォルトの設定で、精度が高めだった
  属性でのセグメンテーションがねらいだったが
  行動ログから判断できるように

●結果
・2人 + BQ管理者サポートで 1ヶ月でデリバリ
・優先順位づけを実現
・サポートを絞りながら、導入率はキープ

●自分たちでやることが重要
  No PoC
  No Communication Cost
  Outcome Driven


■少人数で実現する GKE と Firebase を使ったモバイルアプリ開発手法

谷村 大樹さん [Google Cloud]
森下 真敬さん [株式会社Ginco]

●Ginco
・ブロックチェーンを、誰もが自由に。
・事業
  ウォレット
  ソリューション
  マイニング

●ブロックチェーンとは
・価値や権利のやりとりを、管理者なしで実現
・Crypto Space内でやり取りされる 価値や権利の記録
  Crypto Space
  Crypto Assets
  Crypto Currency
・国内市場への影響は 67兆円
  by 経産省 2014
・2022までに1200億円まで成長

●これから
・生活者が、スマホアプリから様々な金融サービスへアクセス
・事業者が、従来サービスに、金融的な付加価値をつけていく
  Game x Fintech
    ゲーム内のアセットをユーザ同士が売買
  SNS x Fintech

●暗号資産ウォレット事業
・ブロックチェーン上の資産を、安心・安全に管理
・Ginco
  ダウンロード数 50,000DL+
  入金金額 200億円+
・Ginco Enterprise Wallet
  事業者向けウォレット
  複数の承認が必要

●モバイルアプリの技術選定
・開発チーム
  バックエンド 2人
  iOS 2人
・開発期間
  4ヶ月
・必要なもの
  注力したいのは、鍵の管理とUI/UX
  -> GKE x Firebase

●ブロックチェーンのノード運用
・可用性
・バージョンアップのしやすさ
・R&Dのしやすさ
-> k8s

●GKEの特徴
・Logging / Monigoringの設定が簡単
・workloadやserviceがGUIで確認できる
・Istioが使える
・Container Registryの接続が簡単

●構成
・1環境あたり24Pod(blockchain node)
  dev/stg/prod
    stg/prod はlive
  で 60 blockchain node
・ヘルスチェックサービス
  最新ブロックを動悸しできていない
  -> LBから切り離す
  -> 正常なノードを伝え、接続させる

●GitOpsライク
・config repoでhelm chartを管理

●ブロックエクスプローラ
・ブロックチェーンノード
  データを検索したい
  ノード自体に検索システムがない
  高負荷に耐えられない
  -> mustな存在
・OSSやpublicなものもある
  それぞれでインタフェースが違う
  リクエスト制限がかかっている
  使いづらい
  -> 内製が必要
    ブロックチェーンの深い理解が必要

●開発初期
・GAE + Cloud Datastore
  フロントとのすり合わせが大変
  リアルタイムデータ取得で時間がかかる
-> Firebase
  サーバレスで管理コストなし
  CloudFunctionsで他サービスに連携
  サーバ開発がなくなる
    -> テスト工数ごっそり

●特徴
・スキーマレスなのでマイグレーションなし
・alter文がないので、バッチは自力で実装

●費用感
・全環境で10万程度
・デイリーで、Read 5万回、Write/Delete 2万回

●アクセスコントロール
・クライアント -> Cloud Firestore
  Read / Write権限
  バリデーション

●Firestore Local Emulator
・便利!
・Ruleが本番と違う動きをすることがある

●ポイント
・正規化
  クエリ数とのトレードオフ
  ユーザデータは更新頻度が高いから正規化
  Twitterの鍵アカのような昨日はルールがかなり複雑
    ユーザがそこしか見ないアプリなら向いている
・NOT NULL制約がない
  null / undefined問題
・Collection Group Query
  Blog -> Article -> Comment
      -> Comment
  でCommentかぶると、両方検索してしまう
  名前をユニークに
・マイグレーション
  スクリプトで頑張る
  CollectionIDにバージョンプリフィックス
  クライアント側にmigreロジックをもたせる
・管理画面の権限
  カスタムクレームで管理者用ルールを設定
・クラッシュログ
  Crashlytics -> Functions
・行動ログ
  Analytics -> Functions
・強制アップデート
  Remote config
    OSごとの最低バージョン
・Firestoreのバックアップ
  CloudStorage -> BigQuery

●Ginco Enterprise Wallet
・強力なセキュリティ
・2種類のウォレット
-> 暗号資産管理の総合APIサービス
  鍵の管理に使える

●利用GCPサービス
・Pub/Sub
・GKE
・Spanner
  なぜ?
    モバイルウォレットよりも複雑なクエリ
    一貫性が必要なので固いスキーマ
    データ量が増えた
  ORMはないのでゴリゴリ書く
  クラスタのCPU管理は必要
・KeyManagementService
・Cloud HSM
  秘密鍵を物理的に分離された場所に保存
  フルマネージドで従量課金
  -> ユーザの鍵とHSMの鍵でマルチシグ

GCPを金融領域で活用していきます!


■感想

Cloud Data Fusion / BigQuery / AutoML Tables / Data Portal / Connected sheets のdemoすてきでした!いつも使っているシステムに、こんな分析環境が後付けできると思うとワクワクしますね!

GKE + BigQuery の組み合わせは、今日もたくさん伺えました。
BigQueryにデータを蓄積するのであればBQMLで予測をはじめるのが簡単そうですね。

ライクも含めてGitOpsなCI/CDを採用しているところが、やはり多いですね。みなさんconfig repoと環境の紐付けどうしてるんでしょう?CDのしくみ次第だとは思いますが、ブランチで持つのか、ディレクトリで持つのか、もう一歩踏み込んだ話をすると、結構分かれそうかな、と想像しています。

2日間を通して、たくさんの学びを共感をいただきました!
登壇者の皆さん、運営の皆さん ありがとうございました!!


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諏訪真一

プロセスのデザイナー兼エンジニア https://suwa-sh.github.io/profile/

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