特に現地に行ってるわけじゃない。たくさん昨日が発表されて「こういうことに活かせそう！」という想像をふくらませるのが楽しい。
Amazon Q
Generative AI系でなにかあるんだろうなって思ったらAmazon Qが出てきた。Amazon BedrockはGenerative AIなモデルを構築したりするサービス（という認識）だけど、Amazon QはAmazonが作ったGenerative AIなモデルを使って、自然言語をインターフェースとして様々な機能を提供してくれるサービスか。
個人的にアツいなって思ったのはやっぱりQuickSightとの連携。分析をするにしてもデータってうまく見つけられないことが多い。データエンジニアとしてはデータカタログまでは用意できるけど、人間がうまくデータに辿り着けるメタデータを用意するのは難易度が高い。自然言語をインターフェースとしてGenerative AIがデータを探して分析結果を作ってくれる系のサービスはこういう課題をかなり解決してくれる。データエンジニアとしてもAIがうまく認識できるようなメタデータを用意すればいいのでデータ探索を効率化するアプローチがだいぶ変わる。SQLをユーザーが書かなくて良くなるのも良い。
各会社のドメイン知識がたくさんつまったデータディクショナリや過去の分析結果を学習データとして使えると精度が上がりそうだけど、Amazon Qは自分たちでfine-tuneとかできるのかな〜。期待高まる〜。
これまでQuickSightはBigQueryに繋ぐことが出来なかったんだけど、今回のre:Invent予選落ちのリリースで接続可能になったので、一気にQuickSightを選択する可能性が大きくなったなと感じる。
Amazon Aurora Limitless Database
待望の書き込みが無限にスケールするAuroraが出てきた。これはサイコーに嬉しい。
まだPostgreSQLしか使えないのは悲しいけれど、すぐにMySQLも使えるようになりそう。
B2Bサービスのマルチテナント構成で一部の負荷の高いお客様向けのシャードを作るとかできるの嬉しい。
あと、マイクロサービスがたくさんある状況でサービスごとにAuroraを建ててるとコスト死しちゃうから、1つのAurora Clusterで複数論理DBな構成を安全に組めるようになると嬉しい。でもって、これまではデータベース間でデータ同期が必要だったアーキテクチャもAurora Limitlessで言うところのリファレンステーブルで解決できちゃうとかだとサイコー。
今後のサービスのスケール考えるとTiDB Cloud使いたいよ〜って気持ちが結構強かったので今回の発表は本気で嬉しかった。
Amazon ElastiCache Serverless
これもサイコーなやつ。インフラの民としては「運用大変だからElastiCacheじゃなくてDynamoDB使ってくれ...」という気持ちになることが多かったけど、ElastiCacheを使うのもアリって気持ちになれるようになった。
ちょっと値段が張るので使い所を選ぶけど。
AWS Backupのリストアテスト
バックアップは取ってるけどリストアテストがだるくて...って気持ちが強かったけどコイツですべて解決！！！うおおおおお！！！！！
Amazon S3 Express One Zone
MLとかAnalyticsとか、S3上の大量オブジェクトを取りに行く系のワークロードとかで、一時的なストレージとして使うことを目的としてそうな機能が出た。
S3だけどディレクトリって表現されていたりして明らかにS3とは別物に仕上がっている。レプリが使えないとか普通のストレージクラスなら使える機能が使えなかったりする。
他
Zero-ETL系はDynamoDB -> OpenSearchが嬉しそうだった。
個人的にはAurora -> SQS とか Aurora -> Kinesis Data Stream とかDynamoDB StreamのAurora版がほしい。DMS使いたくない。
おわり
朝からいい気分だー！！