イベントレポート（Amazon Game Tech Night #18   〜AWS re:Invent 2019 Gaming re:Cap〜）

re:Inventの内容をかいつまんで知りたかったので、
ゲーム業界で働いたことはないですが参考になればと思い参加してきました！
備忘のために纏めておきます。

Amazon Game Tech Night #18   〜AWS re:Invent 2019 Gaming re:Cap〜
https://amazongametechnight18awsreinve.splashthat.com/

短時間でボリューム多かったのでかなり殴り書きです。。
※AI分野の紹介が多かったのであまりついていけませんでしたが、
今後はAI分野も学んでいかないといけないなと思いました。

スライド
https://www.slideshare.net/AmazonWebServicesJapan/20191216-aws-reinvent-2019-game-sessions-lightning


# AWS re:Invent2019 Overview & New Releases Summary

## DB
総じて大容量データにも対応できるような性能面の強化が主だったように思います。
S3データレイクを推奨する動きも目立っていました。

### Amazon Aurora Global Database
複数のセカンダリ（別リージョン配置）の設定が可能

### Aurora MySQL
最大インスタンスサイズが向上
機械学習連携機能

### Aurora PostgreSQL 
Performance Insghit
SQLレベルで利用可能に


### Redshift RA3 InstanceとManage Storageに分割
今まではコンピュートとストレージが分離していなかったが、ストレージにS3を選択可能に
https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/amazon-redshift-update-next-generation-compute-instances-and-managed-analytics-optimized-storage/

### AQUA for Amazon Redshift
Advanced Query Accelerator (AQUA)はRedShiftと完全互換。CPUネックを見越した機能。
https://dev.classmethod.jp/cloud/aws/aqua-for-amazon-redshift-is-announced/

### Amazon Elasticsearch Service UltraWarm
UltraWarmノードが勝手にS3にデータを格納。自動スケール。

### Redshiftがマテリアライズドビューに対応、データレイク連携機能を強化

### Athena Federated Query
S3以外のデータソースにクエリーを投げられる。

### QuickSight
APIサポートした。（プログラムからの利用が可能に）
条件付き書式サポート。エラー時は赤など出し分けられる。
携帯から見れるようになった。

## Network
ALBのLORルーティングは利用も簡単そうで効果も見込めるので利用してみたい。

### ALBが重みづけ負荷分散をサポート
ALBがラウンドロビンに加えてLORアルゴリズムに対応
処理中のリクエストが最小のものにルーティング
⇒利用してみたい。聞いた限りはメリットしかなさそうだった。

### Transit gatewayがマルチリージョンに対応した。（これまでは１リージョン一つ必要）
Transit gatewayは煩雑になりがちなVPC Peering設定を解決する機能。
https://dev.classmethod.jp/cloud/reinvent-2018-report-transit-gateway/

### Accelerrated Site-to-Site VPN
信頼性とパフォーマンスが向上したVPN

### VPC Ingress Routing
VGWやIGWにルーティングテーブルを設定可能
IDSなど必ずそのインスタンスを通したいときなどに利用
https://dev.classmethod.jp/cloud/aws/what-is-vpc-ingress-routing/

### WAFのAWS Managed Ruleを発表
AWSの知見に基づいたルールが提供される
https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/announcing-aws-managed-rules-for-aws-waf/

## ML
amazon理念：すべての技術者にMLを届ける

### Rekognition カスタムラベル
顔認識システムのルールをカスタム化

### Transcribe
音声を文字化する機能。日本語化に対応

### kendra
文書検索。英語のみ
コネクタ　S3、Box、Dropbox
⇒個人的にKnowledgeベースを検討しているので、英語のみじゃなければ利用してみたかった。

### Fraud Detector
オンライン決済の不正利用を自動判断

### CodeGuru
コードレビューの自動化と性能改善。CodeCommitとGithubに対応。
プルリクから自動でコードレビュー
https://dev.classmethod.jp/cloud/aws/reinvent2019-intro-to-amazon-codeguru/

### SageMaker
https://aws.amazon.com/jp/sagemaker/

・SageMaker Studio
SageMakerの各機能を呼び出せる
統合開発機能

・SageMaker Autopilot
簡単に機械学習の結果を得られる。専門知識不要。
ユーザ分析に利用。

・SageMaker　Eperiments
学習結果を一元管理する

・Augmented AI
人間への確認フローを自動化

・SageMaker 複数モデルエンドポイント
様々なモデルがあった場合にコスト効率が良くなる

## Security

### Amazon Detective
検知された問題を調査する
FrowLogsやTrail、GuardDutyをデータソースとする
利用は簡単そうなので試してみたい
https://aws.amazon.com/jp/detective/

## Other

### Builders Library
参考になるドキュメント（英語のみ⇒日本語対応していた）
https://aws.amazon.com/jp/builders-library/?cards-body.sort-by=item.additionalFields.customSort&cards-body.sort-order=asc

### ChatbotがSlack経由でのコマンド実行に対応
https://aws.amazon.com/jp/about-aws/whats-new/2019/11/aws-chatbot-supports-running-commands-from-slack-beta/

### AWS Elemental MediaConvert
4kだけでなく8Kに対応
※動画ファイルやクリップを処理して、配信やアーカイブのためのオンデマンドコンテンツを準備するサービス

# Game Track Sessions Summary

### 機械学習をつかってAngryBirdをどのようにレベル調整したか
ステージの難易度のバランスが難しい。
Botの自動検証でユーザの離脱率を評価。

### カプコン
EKSとDynamoDBと機械学習
DynamoDBは性能とメンテナビリティは高評価。
強化学習を利用してレベルデザイン
unity-ml-agent
DNSキャッシュ利用をおすすめ
DynamoDBのIO性能は優秀。（アプリケーション側のCPU性能がボトルネックになる。）

EKSアップデート
コントロールプレーンだけでなく、ワーカーノードがフルマネージド化

Fargate for EKS発表

### PokemonデータベースをAuroraへ移行
サードパーティのNoSQL（大規模 3億ユーザ）からAurora PostgreSQL
コスト削減、信頼性向上

### 任天童のマリオカードツアーの事例
バックエンドデータベース　Aurora 600クラスタ、1200インスタンスで運用
300,000クエリ/秒

WriteとReadの負荷を分けて利用。Writeはスケール分割
ReaderはAuroraの機能でスケール


### フルサーバーレスでオンラインゲームとリーダーボード表示
公開されている。簡単にゲーム作れる(スペースインベーダー)
https://dev.classmethod.jp/cloud/aws/report-aws-reinvent2019-serverless-online-game-realtime-leaderboard/

### 荒野行動
Arm Instance（A1系インスタンス） 
次世代ARMプロセッサ「Graviton 2」利用
A1系は安価だが、ネットワークパフォーマンスがC5と同等
CPU利用しないProxyサーバで利用
音声チャットにもFIT

A系の後継はC6gdなど（第6世代にそろえられる）
https://gigazine.net/news/20191204-aws-graviton-2/

### PlayStation 不正検知
マネージドサービス利用で運用効率最大化。
購入処理 承認率が3%以上改善 性能は2秒から0.19秒に

## まとめ
超大規模ゲームでのますますのAWS活用
Aurora、DynamoDBなど利用
ゲームでMLが利用されることが一般的に
コンテナとサーバレスの成熟