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スタートアップと技術選定と AWS

スタートアップと技術選定と AWS

はまーん

June 28, 2022
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  1. © 2022, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All

    rights reserved. Shinichi Hama / track3jyo Startup Solutions Architect, West Japan Amazon Web Services Japan G.K. スタートアップと 技術選定と AWS
  2. Shinichi Hama / track3jyo Startup Solutions Architect Amazon Web Service

    Japan --- work: - ⻄⽇本のスタートアップ⽀援 - コンテナ技術のあれこれ 過去のスライド: https://speakerdeck.com/track3jyo 趣味︓家のアーキテクチャを考えること
  3. • 分かっているつもりで出来ていないスタートアップは多い • 本質的なところ以外 or その周辺でやるべきことが増える • セキュリティ / コンプライアンス対応

    • ログの収集、集約、⻑期保存 • バックオフィスの改善、効率化、インテグレーション • 組織の拡⼤によりオーバーヘッドも増える ビジネスにフォーカスする
  4. 幅広い機能︓200 以上のサービスを提供 ネットワーク アナリティクス コンピュート ストレージ & 配信 開発ツール 管理ツール

    セキュリティ アプリケーションインテグレーション モバイルサービス データベース IoT 機械学習 ゲーム Amazon EMR Amazon Kinesis Amazon Athena AWS Glue Amazon Elasticsearch Amazon Redshift Amazon QuickSight AWS Data Pipeline Amazon SNS Amazon SQS Amazon MQ AWS AppSync AWS Step Functions ELB AWS Elastic Beanstalk AWS Lambda Amazon EC2 Amazon ECS Amazon Aurora Amazon DynamoDB Amazon ElastiCache Amazon Redshift AWS DMS Amazon Neptune Amazon RDS AWS CodeBuild AWS CodeCommit AWS CodeDeploy AWS CodePipeline Amazon GameLift Amazon FreeRTOS AWS IoT Analytics AWS IoT Core AWS IoT Device Defender AWS IoT Greengrass Amazon Forecast Amazon Polly Amazon Rekognition Amazon SageMaker Amazon Translate Amazon CloudWatch AWS Auto Scaling AWS CloudFormation AWS CloudTrail AWS Config AWS Managed Services Amazon API Gateway AWS Amplify AWS AppSync AWS Device Farm Amazon Route 53 Amazon VPC AWS Direct Connect Amazon GuardDuty Amazon Inspector Amazon Cognito AWS Organizations AWS KMS AWS IAM Amazon EFS Amazon S3 AWS Snowball AWS Storage Gateway Amazon FSx Amazon EBS
  5. • 全⽂検索エンジン • リアルタイムコミュニケーション(WebRTC) • ライブ動画配信 • レコメンデーション • モバイル

    / Web アプリ ビジネス要件に対して、最適なサービスを選ぶことが出来る Amazon OpenSearch Service Amazon Chime SDK Amazon Interactive Video Service Amazon Personalize AWS Amplify 今必要な機能だけでなく、ピボットや将来の機能拡張にも対応することが出来る
  6. S-Curve で⾒るフェーズごとの技術課題、特性の⼀例 Stage Growth Seed Eealy Mid Later スピード コスト効率

    AI/ML (API) カスタマーサポート バックオフィス スケーラビリティ、安定性、可⽤性 ログ分析 AI/ML (Custom) セキュリティ コンプライアンス カスタマーエンゲージメント ※ 詳細な要素、タイミングは ケースバイケースで異なります
  7. S-Curve で⾒るフェーズごとの技術課題、特性の⼀例 Stage Growth Seed Eealy Mid Later スピード コスト効率

    AI/ML (API) カスタマーサポート バックオフィス スケーラビリティ、安定性、可⽤性 ログ分析 AI/ML (Custom) セキュリティ コンプライアンス カスタマーエンゲージメント ※ 詳細な要素、タイミングは ケースバイケースで異なります AWS Amplify, Amazon Lightsail, Serverless Services, AWS Fargate etc AWS Amplify, AWS Activate, AWS Savings Plan, Spot Instances etc Amazon Forecast etc Amazon SageMaker Amazon Pinpoint, Amazon Personalize etc Amazon Connect, Amazon Lex etc AWS Amplify, Serverless Services, Auto Scaling etc Amazon S3, AWS Glue, Amazon Athena etc Amazon WorkSpaces, AWS SSO etc AWS IAM, Amazon GuardDuty etc AWS CloudTrail etc
  8. 成⻑に応じて起こること – Seed(創業期) - • 「とにかく早く作りたい、お⾦もまだない」 • いかに早く MVP を作るか

    • いかに早くフィードバックループを回すか • 余計な⼯数はかけていられない • 余計なコストもかけていられない あくまでスピードとコスト効率を意識しつつ ⼿軽に対応できるならやらない⼿はない
  9. アイデアの実現の過程には 「差別化に繋がらない重労働」 が多く存在し、それらを減らすことができれ ば成功確率を上げることが出来る(意訳) • Web 2.0 Summit での Tim

    O’Reilly と Jeff Bezos との対談 https://www.flickr.com/photos/farber/292880154 Amazon CTO の Werner Vogels も メディア取材の際に 「Stop spending money on “undifferentiated heavy lifting”」 とコメント Undifferentiated heavy lifting
  10. システム運⽤における Undifferentiated Heavy Lifting の例 • データベースの運⽤、バックアップ、レプリケーション設定 • 認証基盤の保守、管理、運⽤ •

    リアルタイム通信を⾏うサーバーの保守、管理、運⽤ • セキュリティパッチの管理、適⽤ • etc...
  11. Undifferentiated heavy lifting Main 例︓データベース M S Replica レプリケーション Application

    Backup 定期取得 フェイルオーバー 上記以外 • ストレージ容量の確保 • パフォーマンスモニタリング • パッチ適⽤、監視設定 例︓ビデオ通話機能 配信サーバー 配信サーバー 接続先管理⽤ データベース • 配信サーバーのチューニング • 配信サーバーのスケーリング • 配信サーバーのパッチ適⽤ • 接続先の管理、ハンドリング 本当にやりたいのは、これらを⽤いた プロダクト開発 や 機能追加、あるいは それらを通した プロダクトの価値向上 のはず
  12. Undifferentiated heavy lifting Master 例︓データベース M S Slave レプリケーション Application

    Backup 定期取 得 フェイルオーバー 上記以外 • ストレージ容量の確保 • パフォーマンスモニタリング • パッチ適⽤、監視設定 例︓ビデオ通話機能 配信サーバー 配信サーバー 接続先管理⽤ データベース • 配信サーバーのチューニング • 配信サーバーのスケーリング • 配信サーバーのパッチ適⽤ • 接続先の管理、ハンドリング 本当にやりたいのは、これらを⽤いた プロダクト開発 や 機能追加、あるいは それらを通した プロダクトの価値向上 のはず Amazon Aurora Amazon Chime SDK
  13. ⽬の前の判断が Two-way Door なものではないか考える • 逆に、「それ試しにやってから後で変えることもできるよね」という 要素(=Two-way Door)では時間を使いすぎずに意思決定する − 「試しにやる」ハードルを下げる

    • ⽬の前の決断が One-way door なのか Two-way door なのか⾒極める − Two-way door なのに無駄に時間をかけていないか︖ • 少しの⼯夫で Two-way door な状況に出来ないか︖ • 実は⾃分が知らないだけではないのか︖
  14. オーソドックスな技術スタック フロントエンド、 モバイルアプリ バックエンド Webサーバー バックエンド DBサーバー ⾔語・フレームワーク React, Vue,

    Swift, Kotlin, Java etc インフラ Web Hosting サービス、 BaaS etc ⾔語・フレームワーク Ruby on Rails, Laravel, Django, Express, Spring etc インフラ 仮想サーバー、コンテナ、 サーバーレス etc DB 種類 RDBMS, NoSQL, Fulltext Search, etc インフラ マネージドDBサービス, 仮想サーバー etc
  15. • スタートアップにとって⼤事なことは ビジネスにフォーカスできること • スタートアップが技術選定の際に考えるべきこと • Undifferentiated Heavy Lifting の排除

    • ⽬の前の判断が Two-way Door なものではないか⾒極める • AWS App Runner は創業期のスタートアップにこそおすすめのサービス さいごに – お伝えしたかったこと -
  16. Thank you © 2022, Amazon Web Services, Inc. or its

    affiliates. All rights reserved. Shinichi Hama track3jyo