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クラウドプラットフォームのポテンシャルを最大限活用できているシステムは国内にどれくらいあるのでしょうか？
今回のクラウド活用では、システム管理者・開発者・オーナーの3者それぞれの視点から、どのようなシステムを目指すべきかについて探っていきます。
リフト＆シフトを安全・簡単に済ませる方法から、マイクロサービス×DevOpsによる本格的なクラウドネイティブ開発の実現まで、クラウド活用のステージに応じたメリット・デメリット、考え方、設計のポイントなどを国内屈指のアーキテクト 岡 大勝 氏らが解説いたします。
また、事業主側にとってのクラウドの魅力についてもCCCマーケティングの三浦 諒一氏が解説。7000万人を超えるT会員の購買・行動データからターゲット会員を高速推論するシステムをクラウドに構築した背景についてご紹介いただきます。
登壇者
岡 大勝 氏
株式会社ZOZOテクノロジーズ
ソフトウェアアーキテクト
日本DEC、日本HP、日本ラショナルソフトウェアにてアーキテクチャ設計および開発プロセス改善を専門に活動を続け、2003年に独立。先端テクノロジーで現場の最適化を目指すソフトウェアデザイン/チームデザインの専門家として多くの企業を支援する。2019年にZOZOテクノロジーズに加入。巨大インフラの改修に着手している。
・2013年に日経BP社の選出する「日本を代表する18人のITアーキテクト」の一人として選出
・NoOps Japan Community発起人
講演サマリー
本当に効果が得られるインフラ構築・運用の自動化を実現するには、クラウドやコンテナ技術を導入するだけでは不十分。プログラムの方式から運用管理ツールまで、全体を見通した設計力がなければ部分的な自働化に終わり、結局は人手の作業が必要になってしまいます。
では、どのパートでどういった考慮が必要なのでしょうか。「クラウドネイティブ」というキーワードを使って、具体的に解説していきます。
登壇者
吉田 功一 氏
日本電気株式会社
サービス&プラットフォームSI事業部
プロジェクトマネージャー
十数年間インフラからアプリまで幅広くシステム開発・構築・運用の業務に携わってきた。
その過程で、システムというデジタルなものを生み出すはずの業務がアナログ・手動・非効率であることに困らされてきた。
そこで、この課題を解消するためにシステム構築・運用のデジタル化・自動化・効率化に取り組み現在に至る。
講演サマリー
多くの企業はスピーディーなサービス展開を目指し、「クラウドネイティブ」に取り組んでいます。
本セッションでは、サービス展開に関わる機能を「クラウドネイティブ」に作り直す手段をご紹介します。
一方、サービス展開に関わらない機能も含め、従来から課題とされてきた運用コスト削減のプラクティスをご紹介します。
登壇者
安楽 慎吾 氏
レッドハット株式会社
テクニカルセールス本部
パートナーソリューションアーキテクト部
パートナーソリューションアーキテクト
IBMやCA Technologies等のセキュリティや運用管理に関わる製品プリセールス、コンサルティングを経験、2017年末レッドハット入社、パートナー様向けプリセールスを担当。
趣味は卓球で、子どもたちの世話は程々に練習に通う日々を過ごしていますが、このご時世で活動減少中。。
講演サマリー
ITインフラ自動化は多くの企業で重要課題となっています。
従来から取り組まれてきた「モノ」に注目したアプローチではなく、大きな成果を生み出すために必要な「人と組織」にアプローチする自動化2.0をご紹介、加えて従来型インフラとコンテナ基盤による2軸のクラウドネイティブ化の進め方のヒントをお伝えします。
登壇者
三浦 諒一 氏
CCCマーケティング株式会社
データベースマーケティング研究所
技術開発ユニット
ユニットリーダー
流通向けのソフトウェア開発・販売営業、食品卸での営業サポート、銀行向けの審査モデルの開発業務などを経験した後、現職に転向。Tポイントのデータと機械学習やIoTなどの技術を組み合わせて新しい価値提供が出来ないかと日々研究開発に勤しんでいます。
「昨日できなかったことを何か一つ出来るようにする」がモットーです。業務では普段はPythonやArduino、Javascriptなどを活用し、最近はKotlinでAndroidアプリ開発にもチャレンジしています。
講演サマリー
企業がマーケティング施策を実行する上において、ROIの高いターゲティングを行うことは極めて重要なテーマです。
当社では、多種多様なTポイント提携先店舗で利用されたT会員の購買・行動データをもとに、専門的な知識がなくても、目的に応じたマーケティング施策のターゲットとすべきT会員を推論する仕組みをMicrosoft Azure上に構築しました。
本セッションでは、7,000万人を超えるT会員の膨大な購買・行動データから、高速に推論結果を抽出するというシステム上の課題をどのように解決したのかに焦点を当ててご紹介するとともに、今後の展望として、IoT技術を活用した店頭のデータとの連携構想についてもご紹介します。
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