X-Tech JAWS 【第11回】 ~COVID-19に負けないオレたちX-Techイレブン~ 開催レポート #xtechjaws #xtechjaws11 #jawsug

TL;DR

久しぶりにX-Tech JAWSを開催しましたよ、というお話です。

前説

随分と久しぶりの開催となってしまいました。

COVID-19の影響で、11ヶ月ぶりの開催となりましたが、X-Tech JAWS運営メンバーで継続してコミュニケーションをとって、密かに準備を進めてきました…

（5枚並んでいる顔写真の右から二人目がワイやで…いまはもうちょい痩せたんやで…） 

セッション1：非ITの・ソフトウェア業界のメーカーに居る開発部門がやってみたIoTによるDX -おすすめ手順編-

LIXIL佐々木さんにご登壇いただきました。

エクステリア＋IoT→スマートエクステリアの中でも、今回はスマート宅配ポストのお話です。

スマートエクステリアとIoTの位置付けです

スマートエクステリアの今後

単に宅配ポストがインターネットとつながるだけではなく、置き配などのサービスを開発しています。

クラウド開発の概要

サーバーレスは良いよ。うん。

IoTのThing(デバイス)も、マイクロサービスのイチ要素として、レゴを組み立てるようにマイクロサービスを組み合わせて、サービスを開発する。

サーバーレス・アジャイル

IoTやあくまで手段。顧客に提供したい価値は何でしょうか？を常に考えながら、時にはピボットしながらサービス開発を進めてます。
以下のメッセージは、心に響きました。

Thing Big！：価値を広い観点で、ビジョンの共有、神経も図太く
Start Small！：技術を持ったパートナーとクラウド＆サーバーレスで初期コストを最小化
Scale！：マイクロサービス＆サーバーレスで拡張を容易にする

DXのポイント。これはIoTに限らない気がします。

↓ そして、DXを始めるなら、こういう手順が良いんじゃないの？という話

総括。

セッション2：エンゲージメント経営を支えるTUNAGのETL基盤

株式会社スタメンの松谷さんです

TUNAGさんと、そのバックエンドで動いているETL基盤についてお話しいただきます

まず、TUNAGのサービスについて

従業員満足度と、エンゲージメントの違い

エンゲージメントが、業績や離職率に影響を与えやすい

組織改善のサイクルを回せるためのサービスを提供しているのが、TUNAGさんです。

プロダクトの画面イメージです。

自走化を促す仕組みです

事業の成長とともに出てきたペインが↓になります。

↑
上記を踏まえて求められる要件
↓

↓アーキテクチャの方向性としては、大きく2点ありました。

・s3をETLのデータレイクとして利用する
・サーバーレス／マネージドサービスの活用

↓アーキテクチャがこちら

セッション3：顧客のBurning needsを解決する、AWSのアーキテクチャ

Autifyの松浦さんです。

E2Eテストの自動化ツールを提供しています。
E2Eテストの苦労点

「DevOpsTech」です！「QATech」もありですね！

フロントエンド側の実装

バックエンド側の実装

一番早く顧客に価値を提供できる構成を選ぶ
→ 早く顧客へ価値を届けないと、スタートアップは死んでしまう

AutifyさんのValueの1番目に、「Solve Burning Needs（燃えている課題を解決せよ）」があるんですね… 顧客の方を向くことが徹底されている…。

フロントエンドはElastic BeansTalkは変えず、バックエンドでECS Fargateで複数ノードの起動やスケーラビリティを自動にする構成に変更

なぜ、構成を変更されたのか

IaCは頑張りすぎない。開発におけるBurning Needs＝スケーラビリティ

価値を届けるスピード感を最優先にしている、それが会社のValueにも、アーキテクチャにも徹底されているんだなぁ…。これはすげー。

セッション4: お天気を味方に。ウェザーテックを支えるAWS

ウェザーニューズ 出羽さんです

ウェザーニューズさん、天気予報アプリなどで有名ですよね

今日は、日本ナンバーワンの予測的中精度を支えるAWSのアーキテクチャについて、お話しいただきました。

天気予報ができるまで

既存の気象予測モデル。ん？既存…？

ウェザーニューズさんは、独自の天気予測モデルを構築されております。

観測機の数。気象庁はいわゆる「アメダス」です。

計算では、AWSのHPC環境も使われているそうです。
予報のメッシュが、昔は20キロ平方だったのが、1キロまで小さくなりました。メッシュが細かくなったことにより、より細かく予報を出したり、予測の精度を上げたりされてます。

予測精度の検証結果です。気象庁(ピンク)よりもウェザーニューズさん(青)の方が精度が高い。気象庁さんでも十分精度高いんやけどもすげー。

ウェザーニューズさんのCMは、天気のデータと連動して出し分け！

アーキテクチャの検討ポイント

APIとバッチ、2つの界面で、AWSのマネージドサービスとs3を組み合わせてアーキテクチャを構成されています。

AWSを利用したことで良かったこと

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