Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
目つぶり検証機作成期 ~サーバーレス初心者の手始め~
Search
Kana Kitagawa
December 14, 2019
Technology
0
1.4k
目つぶり検証機作成期 ~サーバーレス初心者の手始め~
Serverless Days FukuokaでのLT登壇資料です。
Kana Kitagawa
December 14, 2019
Tweet
Share
More Decks by Kana Kitagawa
See All by Kana Kitagawa
#CMC_Meetup コミュニティの主体がCSからマーケに変わって気づいた良さの違い
ktkn1129
0
360
コミュニティへ巻き込む人の見つけ方 ~ ヒントはインターネット上にあり? ~
ktkn1129
0
770
絶対コミュニティに入った方が人生も楽しくなるのを初参加の人に伝えたい
ktkn1129
0
710
データ分析初心者が離脱しないためのModeのサポートの手厚さについて
ktkn1129
0
720
みんなでOne Teamになって良いプロダクトを作るためのチームコミュニケーションについて
ktkn1129
0
690
LINEを通じたサブスクリプション体験 ~LIFF meets Stripe~
ktkn1129
0
1.5k
イベントでのテンションを上げさせる アガる動画を作る
ktkn1129
0
280
なんやかんやで人生、無駄なことなんてない。 〜メディアアート専攻だった私が いけてる動画を作るまで〜
ktkn1129
1
1.2k
私が15回登壇してきて、得てきたもの。 ~個人的に押さえたらいいと思う5つの点。~
ktkn1129
0
1.8k
Other Decks in Technology
See All in Technology
エムスリーマルチデバイスチーム紹介資料 / Introduction of M3 Multi Device Team
m3_engineering
1
150
個人的、Kubernetes の最新注目機能! (2024年5月版) / TechFeed Experts Night#28 〜 コンテナ技術最前線
pfn
PRO
3
210
OPENLOGI Company Profile
hr01
0
45k
シンプルなHITL機械学習と様々なタスクにおけるHITL機械学習
naohachi89
0
310
サービス開発におけるVue3とTypeScriptの親和性について
tsukuha
10
1.8k
20240509 CloudWatch でいろいろなものを監視してみよう
masaruogura
1
120
テストコードを書きながらCompose Multiplatformを乗りこなす
subroh0508
0
140
TypeScript の抽象構文木を用いた、数百を超える API の大規模リファクタリング戦略
yanaemon
6
1.2k
大規模言語モデル (LLM)における低精度数値表現
pfn
PRO
3
810
QA経験のないエンジニアリング マネージャーがQAのカジュアル面談に出て 苦労していること・気づいたこと / scrum fest niigata 2024
yoshikiiida
2
650
グイグイ系QAエンジニアでやっていくよ!
____rina____
0
760
生成AIと産業向けソフトウェアの自動生成 〜 ハノーバーメッセ2024より〜
kioto
2
420
Featured
See All Featured
Designing the Hi-DPI Web
ddemaree
276
33k
A better future with KSS
kneath
231
16k
It's Worth the Effort
3n
180
27k
The Invisible Side of Design
smashingmag
294
49k
Refactoring Trust on Your Teams (GOTO; Chicago 2020)
rmw
26
2.3k
Designing for Performance
lara
601
67k
How GitHub Uses GitHub to Build GitHub
holman
468
290k
Bash Introduction
62gerente
605
210k
Building Adaptive Systems
keathley
32
1.9k
Rebuilding a faster, lazier Slack
samanthasiow
74
8.3k
WebSockets: Embracing the real-time Web
robhawkes
59
7k
Building an army of robots
kneath
300
41k
Transcript
ͭͿ Γ ݕ ূ ػ ࡞ ظ ~
α ʔόʔ Ϩε ॳ ৺ ऀ ͷ ख ࢝ Ί ~ K A N A K I TA G A WA
A G E N D A • ࣗݾհ • ࠓճ
Γ͔ͨͬͨ͜ͱ • ࣮ࡍʹߦͬͨ͜ͱ • ΑΓਖ਼֬ʹ ͔ͨͬͨ͠ • ࠓճࢲ͕ݴ͍͔ͨͬͨ ͜ͱ
K A N A K I TA G A WA
• “͍͕ͨʔ”(͵Μ) ͱݺΕͯ·͢ɻ #MakikomiTiger • ؔେֶ 4ੜ (ઐ߈:ϝσΟΞΞʔτ) • དྷ4݄͔Β౦ژͰ ಇ͖࢝Ί·͢ʂ • ࣸਅͷপͷຽ
F I L M P H O T O G
R A P H Y
D I G I TA L P H O T
O G R A P H Y 20202݄8.9ʹେࡕͰೋਓͰࣸਅలΛ͠·͢ɻ
B E F O R E A F T E
R Shooting & Retouch ΞΠίϯࡱӨͷ͝ґཔҾ͖ड͚·͢ͷͰ͓ؾܰʹɻ
ࠓ ճ Γ ͨ ͔ ͬ ͨ ͜
ͱ
None
ͭͿ Γ ݕ ূ ࡞ ظ ~ α
ʔόʔ Ϩε ॳ ৺ ऀ ͷ ख ࢝ Ί ~ K A N A K I TA G A WA
લ ճ ฉ ͍ͯ͘ ͩ ͞ ͬ ͨ ํ ʂ
P H O T O S × S E R
V E R L E S S … ?
ͦ ͷ લ ʹ ɾ ɾ ɾ
ࢲ ͷ ࣸ ਅ ͷ Ϩ λ ο ν ͷ
ख ॱ 1.ࣸਅΛLightroomܦ༝ͰϩʔΧϧʹऔΓࠐΉɻ 2.Λᛉ͍ͬͯΔࣸਅɺϐϯϙέͷࣸਅҎ֎Λ ϨʔςΟϯάɻ 3.ͦͷճͷϨλονͷϕʔεͱͳΔ৭ຯͰҰຕϨλονɻ 4.ϨʔςΟϯάͨ͠ͷʹઌ΄ͲͷઃఆΛϖʔετɺ֤ʑΛ ඍௐɻ͞Βʹબผ͠ɺϨʔςΟϯάɻ 5.બΜͩͷ͚ͩΛॻ͖ग़͠ɻ
ࢲ ͷ ࣸ ਅ ͷ Ϩ λ ο ν ͷ
ख ॱ 1.ࣸਅΛLightroomʹऔΓࠐΉɻ 2.Λᛉ͍ͬͯΔࣸਅɺϐϯϙέͷࣸਅҎ֎Λ ϨʔςΟϯάɻ 3.ࠓճͷϨλονͷϕʔεͱͳΔ৭ຯͰҰຕϨλονɻ 4.ϨʔςΟϯάͨ͠ͷʹઌ΄ͲͷઃఆΛϖʔετɺ֤ʑΛඍௐɻ͞Βʹબ ผ͠ɺϨʔςΟϯάɻ 5.બΜͩͷ͚ͩΛॻ͖ग़͠ɻ ҙ֎ͱ͕࣌ؒऔΒΕΔɻ
1 0 0 ຕ ΄ Ͳ ࡱ ͬͯ ࣮
ࡍ ͑Δ ͷ 5 0 ຕ ΄ Ͳ ɻ બ ผ ͢ Β ͯ͠ ͳ ͍ ͷ ͕ 2 0 0 0 ຕ ͘ Β ͍ ͋ Δ ɻ
Ϩ λ ο ν ྗ ͢ Δ ͨ
Ί ʹ अ ຐ ͳ ࣌ ؒ ল ͖ ͨ ͍ ɻ
Amazon Rekognition
A M A Z O N R E K O
G N I T I O N ͱ ʁ • ը૾ɺಈըͷੳπʔϧ • ΦϒδΣΫτɺγʔϯɺإͷݕग़ɺ ςΩετͷநग़ɺ༗໊ਓͷೝࣝɺը૾ ͷෆదͳίϯςϯπͷࣝผ͕Մೳ
إ ੳ
إ ੳ Ͱ ೝ ࣝ Ͱ ͖ Δ ͜
ͱ • স͍ͬͯΔ͔Ͳ͏͔ • ಏ͕։͍͍ͯΔ͔Ͳ͏͔ • ޱ͕։͍͍ͯΔ͔Ͳ͏͔ • ײ ͳͲɻ
إ ੳ Ͱ ೝ ࣝ Ͱ ͖ Δ ͜
ͱ • স͍ͬͯΔ͔Ͳ͏͔ •ಏ͕։͍͍ͯΔ͔Ͳ͏͔ • ޱ͕։͍͍ͯΔ͔Ͳ͏͔ • ײ ͳͲɻ
ཧ 1.Amazon S3ʹࡱӨͨ͠ૉࡐΛೖΕΔ 2.Amazon S3ͷը૾ͷΞοϓϩʔυΛτϦΨʔʹAmazon RekognitionΛୟ͘ 3.Amazon RekognitionͰإೝࣝ 4.ᛉΓ͍ͯ͠ͳ͍ը૾ΛϦετԽ
5.ϦετͰࢦఆ͞Ε͍ͯΔը૾ΛผͷS3όέοτʹҠಈ 6.ϦετͰදࣔ
࣮ ࡍ ʹ ߦ ͬ ͨ ͜ ͱ
Δ ͜ ͱ ͷ ཧ 1.إੳΛ௨͢લɺ௨ͨ͠ޙͷը૾ΛೖΕΔS3όέοτΛ ࡞͢Δ 2.Amazon
S3ʹΞοϓϩʔυ͞Εͨ͜ͱΛAWS LambdaͰ ݕ͢Δ 3.AWS Lambda͕Ξοϓϩʔυ͞ΕͨϑΝΠϧΛAmazon Rekognitionʹ͛ͯإੳॲཧΛߦ͏ 4.إੳͷ݁Ռɺͷۭ͍͍ͯΔը૾Λ௨ͨ͠ޙͷS3 όέοτʹίϐʔ
Serverless Framework
S E R V E R L E S S
F R A M E W O R K ͱ ʁ • Serverless ApplicationΛߏཧɺσϓϩΠ͢ΔͨΊ ͷπʔϧ • ίϛϡχςΟυϦϒϯͰ։ൃ͕ߦΘΕ͍ͯΔ • ຊޠϑΥʔϥϜ͋Γɻ https://github.com/serverless-japan/forum
https://qiita.com/horike37/items/b295a91908fcfd4033a2
Amazon Rekognition × AWS Lambda
P H O T O S × S E R
V E R L E S S … !
ੈ ͷ த ʹ ༷ ʑ ͳ σ ʔ
λ ܗ ࣜ ͕ ͋ Γ · ͢ɻ
A M A Z O N R E K O
G N I T I O N ͷ ҙ • ೝࣝͰ͖Δσʔλ JPGɺ PNGͷΈ
Ұ R A W σ ʔ λ Λ J
P G ʹ ॻ ͖ ͑ ͳ ͚ Ε إ ೝ ࣝ ͑ ͳ ͍ ɾ ɾ ɾ ʁ
࣍ ճ ͷ ՝ લճ·Ͱͷ͓
ࠓ ͕ ࣍ ճ ͩ ʂ
1.SDΧʔυ͔ΒσʔλΛίϐʔ ϑΥϧμʹ֨ೲ 2.ͦͷσʔλΛRAW͔ΒJPGʹม 3.มͨ͠ϑΝΠϧ͚ͩΛผϑΥϧμʹ Ҡಈ 4.S3ʹΞοϓϩʔυ
P Y T H O N L I B R
A RY • RAWPy • rawσʔλΛಡΈࠐΈ • ύϥϝʔλ͕ଟ͘ɺ͍͍ײ͡ʹউखʹϨλον͞ΕΔ • imageio • jpegʹม
None
ݩσʔλ rawpyޙͷσʔλ ᛉΓݕূ͞ΕͨΒ͍͍ͷͰؔͳ͍͚Ͳ ͬͱͬͯΈͨ͘ͳΔϥΠϒϥϦ
͍ Α ͍ Α … ᛉ Γ ݕ ূ
ػ ͷ ࡞
։ ൃ ڥ • Serverless Framework • Python 3.7
None
•handler.py •serverless.yml
S E R V E R L E S S
. Y M L Λ ฤ ू ͢ Δ
S E R V E R L E S S
. Y M L Λ ฤ ू ͢ Δ • AWS S3ͷΞΫηε • Amazon RekognitionͷΞΫηε • ϦιʔεʹAWS S3Λઃఆ͢Δ
H A N D L E R . P Y
Λ ฤ ू ͢ Δ
H A N D L E R . P Y
Λ ฤ ू ͢ Δ • S3όέοτͷதΛಡΈऔΔ • Amazon Rekognitionʹ͛Δ • ͕։͍͍ͯΔ͔Ͳ͏͔ผ͢Δ • EyesOpen=True • ։͍͍ͯΔͷ͚ͩɺผͷόέοτʹೖΕΔ
7 7 2 ຕ ͷ બ ผ ͕ 1 0
ʂ
Α Γ ਖ਼ ֬ ͳ ͷ Λ ࡞ Γ
ͨ ͍
E Y E S A R E C L O
S E D .
E Y E S A R E C L O
S E D … ? ? ?
ͷ ։ ͍ͯ ͍ Δ ׂ ߹ Λ
ͬ ͱ ࡉ ͔ ͘ ઃ ఆ ͠ ͠ ͨ ͍ ɻ
ׂ ߹ ܾ Ί Α ͏ ͱ ࢥ ͍ ɺ
σ Ϟ Λ ͯ͠ Έ ͨ ɻ
None
None
None
None
None
None
N O T S M I L I N G
…
None
None
None
E Y E S A R E C L O
S E D
None
None
None
࣌ ʑ ى ͜ Δ ϗ ϥ ʔ ݱ
ɻ
ઃ ఆ ͕ܾΊΒΕͳ͍ɾɾɾ
Χ ϯ ϑ Ν Ϩϯε ͷ Ϩ λ ο ν
ʹ ͑Δ ɾ ɾ ɾ ʁ ࡞੍࡞ʹΩπΠͷ͕͋Δ͔…
ࠓ ճ ࢲ ͕ ݴ ͍ ͨ ͔ ͬ ͨ
͜ ͱ
• ͖ͳ͜ͱʹٕज़ΛབྷΊΔͷͬͯ ͬͺΓͨͷ͍͠ɻ
T H A N K Y O U F O
R L I S T E N I N G ! ! ! @nun_is_tiger Kana Kitagawa ͱΓ͋͑ͣMakikomi Tigerͬͯௐ͍ͯͩ͘͞ɻ