Japan AWS Jr. Champion活動記録 Vol.10

## はじめに
2月は、Jr. Champions有志による自主勉強会とAWS設計・構築RTA Workshopが開催されました。今回はその2つについて書いていきます。これからも活動に関して、定期的にアウトプットしていきます！

↓ 前回の記事はこちら ↓

https://qiita.com/am_i-12/items/135909d74a13c53a23a8

## Japan AWS Jr. Champion Partner Programとは
> [「Japan AWS Jr. Champion Partner Program」](https://aws.amazon.com/jp/blogs/psa/2023-aws-jr-champions/)とは、AWS Partner Network (APN) 参加企業に所属し、現在社会人歴 1 ～ 3 年目で AWS を積極的に学び、アクションを起こし、周囲に影響を与えている APN 若手エンジニアを選出しコミュニティを形成する、日本独自の表彰プログラムです。本プログラムでは、AWS に関して実践してきた技術的な挑戦や、コミュニティのリードなど自ら起点となって周囲に影響を与えているか、アウトプットを通じて周囲へ貢献しているか、という観点が評価の対象になります。2023 Japan AWS Jr. Champions に選出された方は、一定の技術力があり、社内の AWS コミュニティをリードでき、今後は Japan AWS Top Engineers そして Japan AWS Ambassadors になることが期待される皆様です。

2023年は[82名が選出](https://aws.amazon.com/jp/blogs/psa/2023-japan-aws-jr-champions/)されており、1年間Japan AWS Jr. Championsとして活動しています。

AWS Summit Tokyoの表彰時に撮影した集合写真
![img_7571_720.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2851817/b6c165ed-6033-741d-c32c-2338b9be42fe.jpeg)

## Jr.Champions勉強会
### Jr.Champions勉強会通常回
#### 「マルチプロダクト環境におけるパッチ管理の限界と挑戦」

感想
サーバーに複数のプロダクト（ex. EC2の中にAmazon Linux, CloudWatch Agent, One Agent）が入っているケースにおいて、パッチ管理のニーズは大きいですが、非常に手間がかかります。今回のLTでは、その課題に対するソリューションについて発表してくださいました。パッチ管理のフローを図を使用して洗い出し、全部手動で行った場合にかかった分数と、AWS Systems Managerを使って行った場合にかかった分数を比較して提示してくださり、非常に分かりやすかったです。パッチ管理におけるAWS Systems Managerの有用性について理解できました！

:::note info
**[AWS Systems Manager](https://aws.amazon.com/jp/systems-manager/)とは**
AWS 上およびマルチクラウドやハイブリッド環境内のリソースのための安全なエンドツーエンドの管理ソリューション。業務管理・アプリケーション管理・変更管理・ノード管理の4つのコア機能グループに分かれている。
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### Jr.Champions勉強会TopEngineer参観回
#### 「Amazon Bedrock、Amazon Auroraを組み合わせたRAGにより回答精度の向上に取り組んでみた！」

:::note info
**[Amazon Bedrock](https://aws.amazon.com/jp/bedrock/)とは**
API を通じて主要な基盤モデルを利用できるようにするフルマネージド型サービス。生成系 AI アプリケーションの構築に必要な幅広い機能も備えているため、プライバシーとセキュリティを維持しながら開発を簡素化できる。
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:::note info
**[Amazon Aurora](https://aws.amazon.com/jp/rds/aurora/)とは**
MySQL および PostgreSQL と互換性がある、完全マネージド型のリレーショナルデータベースエンジン。
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:::note info
**RAGとは**
Retrieval Augmented Generation（RAG）。大規模言語モデル（LLM）と外部のデータベースや情報源を結びつけるための新しい技術。
参考：[RAGの解説: LLMとベクトルデータベースを活用したアプローチのまとめ](https://note.com/kyutaro15/n/n3c3088c276a3#81AFAF44-2CF6-40ED-9A5E-1AFE65B81BA2)
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:::note info
**[LangChain](https://aws.amazon.com/jp/what-is/langchain/)とは**
大規模言語モデル (LLM) に基づいてアプリケーションを構築するためのオープンソースフレームワーク。
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感想
AWS上でRAGを実装する複数の方法の中から、開発コストは高いがカスタム可能なBedrock + ベクターDBの実装を紹介してくださいました。発表の中でたくさん出てきた「チャンク分割」という言葉は、自然言語処理やLLMとやり取りする際に長文を分割することという意味のようなのですが、その分割する区切りやサイズが回答の精度に大きく影響することが分かり、興味深かったです。

#### 「re:Invent 2023で感じたAWSが取り組む『多様性』」

感想
近年の日本における多様性という言葉は、ジェンダーや趣味・嗜好の文脈で使われることが多いと感じていますが、発表で紹介されていたAWS re:Inventで行われている取り組みはAll-Inclusiveという感じで、すべての人が居心地よくなるように工夫されていて凄いなと思いました。発表の中で紹介された取り組みを自分なりに分類してみました。
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- ジェンダー・LGBTQA＋に関する工夫
  - 来場者が付けるピンバッジ（アライなどの意思表示、使ってほしい代名詞）
  - オールジェンダートイレ
  - セッションの冒頭にスピーカー自身の代名詞を掲示
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- グローバル・文化に関する工夫
  -  来場者が付けるピンバッジ（自分が話せる言語）
  -  多言語の同時通訳機
  -  瞑想室の設置
  -  アジアエンジニア・女性エンジニア・軍人エンジニア等のネットワークイベント
  -  様々なバックグラウンドのスピーカーの登壇
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- バリアフリーに関する工夫
  - 来場者が付けるピンバッジ（自分が話せる言語（手話含む））
  - 会場受付にあった車いすレーン
  - 手話の同時通訳モニターの設置
  - 様々なバックグラウンドのスピーカーの登壇
  - 授乳室の設置

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このような取り組みが、AWS主催に限らず、日本で行われるイベントにもどんどん波及していくといいなと感じました。

## AWS設計・構築RTA Workshop
2月のMeetUpは、AWS設計・構築RTA Workshopでした！
内容としては、提案依頼（疑似RFP）を満たすよう、AWSサービスを設計し、実装まで行いました。

### 流れ
- オープニング / トレーニング内容・ルール説明
- 実装
- スコア提出
- 解説・表彰・インタビュー


### 感想 
途中までしか参加できなかったのですが、自分の力量を知ることのできたワークショップでした。最初のアーキテクチャ図は、割とスムーズに書けたのですが、実装のフェーズになって、どのリソースから作るのか悩んだり、単体のリソースは作成できても、どうやって結びつけるか悩んだりして、停滞しました。思い返せば、仕事でも勉強でも、複数のAWSリソースをゼロから構築する経験が全然ないことに気づいたので、今後は少しずつやっていきたいなと思いました。


以上です。ありがとうございました。