IBM Cloud Community Summit 2019.4 レポート

2019/4/26 (金)開催のIBM Cloud Community Summit 2019.4に参加した際のレポートです。間違い等あったらご指摘お願いいたします。

## What's new IBM Cloud
スピーカー: 常田秀明氏（BMXUG代表）

伝えたいことは以下の3点だそうです（3点目はよくわかりませんでした）

+ Availability Zone 対応
+ Osaka region
+ Compute


## hamonとIBM IoTクラウドサービスの連携と今後の展開
スピーカー：森慶輔氏（日本情報通信株式会社）

[hamon](http://www.hamon.tech/) というウェアラブルデバイスについてのお話。デバイスを服につけ（胸のあたり）、心拍・心電・加速度・位置情報などを取得。BTを用いてスマホにデータを送信し、さらにクラウドに蓄積

日本情報通信株式会社は hamon を用いた [hamon for Worker Insights](https://www.niandc.co.jp/sol/product/hamon/) というサービスを提供。作業者本人に加え、作業監督者も健康状態をチェックできる。現在は複数の作業者の比較や、一人の作業者の時系列データなどを表示するダッシュボード開発中。今後は予測分析や意思決定支援などに役立てるそう。

IoB (Internet of Bodies) の進化は3段階。hamon は 1st。

+ 1st: 定量化（デバイス接続）
+ 2nd: 体内化（体内内蔵デバイス）
+ 3rd: ウェットウェア（脳に直接デバイスを接続）

2017年は1億台規模の市場で、2025年には5億台規模まで膨らむ市場との予測。


## めざせ！IBMチャンピオン
スピーカー：常田秀明氏、田村嘉史氏

IBMチャンピオンはワールドワイドの認定制度で、現在635人（内日本人51人）。特に人数の多いビジネスエリアがデータ分析で31%。クラウドは22%。

IBMチャンピオンを目指すならアウトプットが大事。どのようにIBM Could の楽しさを伝えたかが重要だそう。

新規機能周りで使えるネタ

+ [Service Endpoint](https://console.bluemix.net/docs/services/service-endpoint/getting-started.html#about)
+ [Cloud Internet Service](https://www.ibm.com/jp-ja/cloud/cloud-internet-services)
+ [Log Analysis with LogDNA](https://www.ibm.com/cloud/log-analysis)

鉄板ネタ

+ RedHat
+ CloudFlare
+ 比較ネタ（Azureだとほげほげ）


## Modern Trend in DDoS
スピーカー：磯村広紀氏（CloudFlare）

CouldFlareは2018年にIBMとパートナーシップ締結。現在データセンターが世界に175拠点ある。人口集中地域中心に分布しており、10msを保証できる領域が人口集中地域をカバーすることを目指すそうです。-->攻撃者に近いところで攻撃をブロックできるメリット。

近年、DDoSはレイヤーが上がっているのでGbps (byte), Mpps (packet) から Mrps (request) という発想でとらえる必要がとのこと。

最近の大規模なDDoSの事例としては以下が紹介されていました。

+ [mirai](https://en.wikipedia.org/wiki/Mirai_(malware))
+ [Dyn cyber attack](https://en.wikipedia.org/wiki/2016_Dyn_cyberattack)

また、DDoS as a ServiceというDDoSをPaypalやBitcoinで買えるサービスがあり、これを利用してバレンタインにコンペの花屋のサイトを攻撃したり、大学生が試験を延期させるなど気軽にDDoSを行う事例もあるそうです。

CouldFlareはUSの選挙戦等でも協力しており、特にトランプ大統領のサイトでは一日に1400万件の攻撃を検出したのが記録だったとのこと。


## Call for Code傾向と対策
スピーカー：戸倉彩氏（IBM）
資料：https://speakerdeck.com/ayatokura/call-for-code-2019

資料が上がっているので詳細はそちらで。リンクなどを置いておきます。

+ [Call for Code](https://developer.ibm.com/jp/callforcode/)
+ [Node-RED-Tello-Control](https://github.com/johnwalicki/Node-RED-Tello-Control)
+ [Tello SDK](https://dl-cdn.ryzerobotics.com/downloads/tello/0228/Tello+SDK+Readme.pdf)
+ [Tello 非公式API](https://tellopilots.com/wiki/development/)


## SPSS modeler と IBM cloud によりAIアプリ開発
スピーカー：田中一利氏（トゥエンティーフォーセブン）

[トゥエンティーフォーセブン](https://247-workout.jp/) はダイエット事務（ライザップに次ぐ二番手）で、そこで利用されているアプリの作りにつての解説。

トゥエンティーフォーセブンで使っているアプリケーションは以下の3個。

+ 食事レコメンドアプリ
+ [栄養成分ミエルくん](https://line.me/R/ti/p/%40mjx4406a)
+ カウンセリング時体重予測

今回はカウンセリング時体重予測についての解説。機械学習に[IBM SPSS modeler](https://www.ibm.com/jp-ja/products/spss-modeler)、モデルのAPI化に[IBM Watson Studio](https://www.ibm.com/watson/jp-ja/developercloud/watson-studio.html)、WebアプリにNode-Redを使用。体重予測のグラフは[zingchart](https://www.zingchart.com/)だそうです。

機械学習からWebアプリまで、コーディングなしで作れるところがIBMの強みだそうです。


また、現在はトレーナーの経験と勘で運用されてる食事レコメンドアプリ（顧客の摂取可能カロリー、三大栄養素量の入力）も機械学習で自動化したいとのこと。


## ラズパイとIBM Cloudをつなごう
スピーカー：加藤典子氏（IBM）

TJBot / [TJBot zero](https://www.ibm.com/developerworks/jp/code/open/projects/tjbot/index.html) について。TJBot zeroは日本で開発したそうです。

画像処理は[Visual Recognition](https://www.ibm.com/watson/jp-ja/developercloud/visual-recognition.html)を使用。

Node-REDの画面を映し、今どのフローが流れているかを確認しながらのデモがありました。


## IBM Cloudとの高品質なハイブリッド環境
スピーカー：長岡洋介氏（アット東京）

[アット東京](https://www.attokyo.co.jp/)はデータセンター事業を行っている会社。江東区、渋谷区、府中市に計4個のセンターを構えており、地下34mに直接基礎が打たれている頑強な建屋や、3系統目の受電などが特徴だそうです。

近年、オンプレからクラウドへの移行が盛んである（94%の企業がクラウドを使用している）が、一方でオンプレへの依存度が依然高く（クラウドは全ワークロードの20%程度）、まだまだオンプレは捨てられない状況。

アット東京はIBM Couldへのダイレクト接続サービスやATBeX接続を提供しているので、オンプレとクラウドのハイブリッド環境に強みがあるとのこと。


## Hyperledger Fabricでブロックチェーンを始めてみる
スピーカー：萩野たいじ氏（IBM）
資料：https://speakerdeck.com/taijihagino/vs-codetohyperledger-fabricdeburotukutienwoshi-metemiru
リポジトリ：https://github.com/IBM/global-financing-blockchain

[MS MVP](https://mvp.microsoft.com/ja-jp/PublicProfile/5002427?fullName=Taiji%20Hagino) をお持ちとのことで、プレゼンのタイトルは「VS CodeとHyperledger Fabricでブロックチェーンを始めてみる」。

ブロックチェーンの説明、事例、スマートコントラクトについてさらっと流したのち、VS Code上で[Hyperledger Fabric](https://www.hyperledger.org/projects/fabric)のチェインコードを実行するデモ。


## Watson StudioでTweetデータを可視化しよう！
スピーカー：西戸京子氏（IBM）
資料：https://speakerdeck.com/kyokonishito/visualize-tweets-with-watson-studio
リポジトリ：https://github.com/kyokonishito/pixiedust-twitter-analysis

[Natural Language Understanding](https://www.ibm.com/watson/services/natural-language-understanding/)を用いてTweetデータの分析を行い、[PixieDust](https://github.com/pixiedust/pixiedust)上に[Word Cloud](https://pypi.org/project/wordcloud/)で表示するデモ。

ちなみに、PixieDustが日本語フォントサポートされておらず、暫定のブランチを使用しているそうです。やりとりは[こちら](https://github.com/pixiedust/pixiedust/issues/760)。