AWS データラボ
アイデアをお持ちください。そしてソリューションをお持ち帰りください。
始める準備はできましたか?
開始するには、AWS アカウントマネージャーまたはソリューションアーキテクトに問い合わせてください。担当の AWS アカウントチームがない場合は、営業担当者にお問い合わせください。
データラボは、ビルドラボ、デザインラボ、レジデントアーキテクトの 3 つのサービスを提供しています。ビルドラボでは、テクニカルカスタマーチームと共に 2～5 日で集中的に構築を行います。デザインラボは 1 日半から 2 日の日程で、AWS の専門知識に基づいた実際の推奨アーキテクチャを必要としているが、まだ構築の準備が整っていないお客様向けです。いずれのサービスも、オンラインまたは対面型の AWS データラボのハブで提供されます。レジデントアーキテクトは、AWS のお客様に対して、データ戦略やソリューションの洗練、実装、高速化に関する技術的、戦略的なガイダンスを 6 か月間にわたって提供します。
レジデントアーキテクトは、お客様 (最高データ責任者、データアーキテクチャ担当 VP、ビルダー) が、データ、分析、AI/機械学習のワークロードと実装の高速化について、情報に基づいた選択とトレードオフを行えるよう支援します。
仕組み
大きく考える
AWS データラボでは、お客様に状況を一変させる結果をもたらすような、大胆な技術的アイデアに焦点を当てています。お客様はデータラボの日程までに、AWS データラボのソリューションアーキテクトから何回か電話を受けることになります。そこで、お客様のビジネスユースケースを詳細に確認し、お客様の目標を理解します。この段階では、イノベーションと技術のギャップを埋めることに焦点が当てられます。多分野にわたるデータラボのソリューションアーキテクトが、提案されたソリューションがビジネス上の問題を解決するものであること、また、将来を見据えて設計されていることを確認します。
小さく始めましょう。
AWS データラボでは、ラボ用に選択した事前定義のユースケースにチームがハイパーフォーカスします。
ビルドラボでは、2～5 日間かけて、お客様の AWS アカウントにあるデータを使用し、実際に操作できるものを構築します。AWS サービスのエキスパートと、お客様専属の AWS データラボソリューションアーキテクトが、お客様をガイドします。日程内で構築、テスト、見直しの手順を行い、これを繰り返します。 ラボの最終日には、検証済みのアーキテクチャとワーキングプロトタイプを持って帰り、本番のデプロイのガイドとして使用します。
デザインラボでは、半日から 2 日間、構築を伴わない演習を行い、特定のユースケースに対するアーキテクチャーパターンやアンチパターンの設計、構築のためのベストプラクティス、設計と提供のための推奨戦略について議論します。チームは、お客様の設計アプローチとアーキテクチャに合わせたデータラボのレコメンデーションを反映させたドキュメントを持ち帰ることができます。
高速に。
お客様によると、AWS データラボに参加したことで、プロジェクトを平均で 2 か月加速させることができたそうです。加速が可能になったのは、AWS データラボのおかげでアーキテクチャや運用についての判断が早くなり、連日ひとつのプロジェクトに集中し続け、AWS のエキスパートから直接新しいスキルを学ぶことができたためだとお客様は見ています。データラボに参加した後も、プロジェクトが無事に実装されるまで、チームはデータラボのソリューションアーキテクトと連絡を取り続けます。
ユースケース例
セルフマネージドデータベースからマネージド型データベースサービスへの移動、商用データベースから AWS 上のオープンソースデータベースへの移行、MySQL や PostgreSQL などのオープンソースエンジンを使用した新しいデータベースの構築など、データベース移行を構想しているお客様は、よく AWS データラボを活用しています。ラボでは、移行戦略の定義、データベース移行の実施、カットオーバーの実行、災害対策のセットアップとフェイルオーバーのテスト、実稼働のモニタリングと管理のベストプラクティスなど、一般的なアクティビティを取り上げています。
AWS データラボは、既存のデータレイクや Hadoop システムのオンプレミスから AWS への移行、まったく新しいデータレイクの構築、既存のデータレイクの機能改善や新機能追加など、データレイク関連のシナリオで多くのお客様と協力してきました。よくラボで取り上げられるのは、データレイクとデータの移行戦略の策定、データの取り込み、クレンジング、エンリッチ、処理、スキーマとメタデータの管理、非構造化データの処理、分析、レポート、可視化機能の構築などです。
お客様は AWS データラボと力を合わせて、ほぼリアルタイムのデータパイプラインと構築に注力します。このようなソリューションは、アプリケーション統合やデータサイエンティストのニーズ、カスタム機械学習モデルのトレーニングやリアルタイム予測まであらゆるものを強化します。また多くのお客様は、ラボを使用し、Amazon Comprehend、Amazon Textract、Amazon Transcribe、Amazon Translate などの AWS AI サービスでデータをエンリッチしています。
AWS データラボでグラフ技術を使用した構築を望むお客様がますます増えています。ラボでお客様がよく取り上げるユースケースを 2 つ挙げると、ネイティブのグラフ分析アプリケーションを構築してデータ間の関係性をより深く探ること、また既存のグラフエンジンから Amazon Neptune にリプラットフォームしてスケーラビリティの向上とグラフクエリの応答時間の短縮を図ることです。
お客様にとっての主な利点
実績のある設計に基づいた堅牢なソリューション
AWS データラボでは何年も、多数のお客様が自社のためにイノベーティブな技術を作成するのを支援してきました。ヘルスケア業界や教育業界に特化したソリューションから、メディアとエンターテインメントや非営利組織向けのプロトタイプ設計まで、データラボのおかげでお客様はさまざまなソリューションを設計および構築してきました。データラボでは、お客様が必要とするイノベーション、パフォーマンス、スケーラビリティ、コスト効率を実現するためのアーキテクチャの意思決定やデザインパターンについて、エキスパートによる指導を受けることができます。
「AWS データラボから戻ってきたチームは、どのように問題を解決し、このソリューションを本番に持っていくかについて、明確な方向性を持って戻ってきました。このような無限の能力を備えたソリューションを設計する機会があれば、ぜひ参加するべきです。無限の設計ができます」。 Nasdaq、ソフトウェアエンジニアリング VP、Robert Hunt 氏」
AWS のサービスに関するより深い知識
AWS データラボに参加している間、お客様は AWS のエキスパートリソースに直接アクセスできます。AWS サービスエキスパートは、お客様のニーズのレベルに応じて、深く掘り下げ、トラブルシューティングを行い、ベストプラクティスを共有し、自信を持って AWS 上でアーキテクトするために必要な答えを提供します。
「Amazon のアーキテクトと直接仕事をすることは、特に市場投入までのスピードを重視するビジネスにおいて、大きな促進力となります。AWS データラボは私たちに合わせて準備され、そこで構築をサポートしてもらえたため、数日後には実際に機能する製品が出来上がりました。現在立ち上げようとしているこの新しい製品は状況を一変させるようなものです。身についた知識のおかげで市場をリードし続けることができるでしょう」 。 TownSq (米国)、プレジデント、Luis Lafer-Sousa 氏
本稼働までの行程を加速
AWS データラボで、AWS のエキスパートと共に 1 週間集中して作業することで、平均的なお客様は開発期間を 2 か月短縮することができます。
「4 日間でやったことは、おそらく数週間から数か月かかっていたでしょう」KnowBe4 のチーフアーキテクトオフィサー、Marcio Castilho 氏。
「AWS データラボがなければ、同じ時間を開発に費やすことはできなかったでしょうし、疑問や問題をこれほど早く解決することもできなかったでしょう。AWS データラボ以外で同じ仕事をすれば、もっと多くの資金と時間がかかったに違いありません」。 PHD Global Business、グローバルデータ戦略ディレクター、Amar Vyas 氏
ブログ投稿と記事
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