スタートアップと技術選定と AWS

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1. © 2022, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved.
   Shinichi Hama / track3jyo
   Startup Solutions Architect, West Japan
   Amazon Web Services Japan G.K.
   スタートアップと
   技術選定と AWS
   

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2. Shinichi Hama / track3jyo
   Startup Solutions Architect
   Amazon Web Service Japan
   ---
   work:
   - ⻄⽇本のスタートアップ⽀援
   - コンテナ技術のあれこれ
   過去のスライド: https://speakerdeck.com/track3jyo
   趣味︓家のアーキテクチャを考えること
   

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3. スタートアップにとって最も⼤事なことは︖
   答︓ビジネスにフォーカスすること（≒ スピード）
   

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4. • 分かっているつもりで出来ていないスタートアップは多い
   • 本質的なところ以外 or その周辺でやるべきことが増える
   • セキュリティ / コンプライアンス対応
   • ログの収集、集約、⻑期保存
   • バックオフィスの改善、効率化、インテグレーション
   • 組織の拡⼤によりオーバーヘッドも増える
   ビジネスにフォーカスする
   

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5. 世界中のスタートアップが
   利⽤する AWS
   

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6. AWS をお使いのスタートアップのお客様 (Global)
   

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7. AWS をお使いのスタートアップのお客様 (Japan)
   

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8. クラウドとは新しい IT リソース利⽤のカタチ
   必要な時に、必要なだけ、低価格で
   IT リソース を提供
   

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9. AWS の提供するサービスは仮想サーバーだけではありません︕
   AWS はサーバーを貸してくれる会社︖︖
   Amazon S3
   （ストレージ）
   Amazon EC2
   （仮想マシン）
   Amazon RDS
   （データベース）
   

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10. 幅広い機能︓200 以上のサービスを提供
    ネットワーク アナリティクス
    コンピュート
    ストレージ & 配信
    開発ツール 管理ツール セキュリティ
    アプリケーションインテグレーション
    モバイルサービス データベース IoT
    機械学習
    ゲーム
    Amazon
    EMR
    Amazon
    Kinesis
    Amazon Athena AWS Glue
    Amazon
    Elasticsearch
    Amazon
    Redshift
    Amazon
    QuickSight
    AWS
    Data Pipeline
    Amazon
    SNS
    Amazon SQS Amazon
    MQ
    AWS
    AppSync
    AWS Step
    Functions
    ELB
    AWS Elastic
    Beanstalk
    AWS
    Lambda
    Amazon
    EC2
    Amazon
    ECS
    Amazon
    Aurora
    Amazon
    DynamoDB
    Amazon
    ElastiCache
    Amazon
    Redshift
    AWS DMS Amazon
    Neptune
    Amazon
    RDS
    AWS
    CodeBuild
    AWS
    CodeCommit
    AWS
    CodeDeploy
    AWS
    CodePipeline
    Amazon
    GameLift
    Amazon
    FreeRTOS
    AWS IoT
    Analytics
    AWS IoT
    Core
    AWS IoT Device
    Defender
    AWS IoT
    Greengrass
    Amazon
    Forecast
    Amazon
    Polly
    Amazon
    Rekognition
    Amazon
    SageMaker
    Amazon
    Translate
    Amazon
    CloudWatch
    AWS Auto
    Scaling
    AWS
    CloudFormation
    AWS
    CloudTrail
    AWS
    Config
    AWS Managed
    Services
    Amazon API
    Gateway
    AWS
    Amplify
    AWS
    AppSync
    AWS Device
    Farm
    Amazon
    Route 53
    Amazon
    VPC
    AWS Direct
    Connect
    Amazon
    GuardDuty
    Amazon
    Inspector
    Amazon
    Cognito
    AWS
    Organizations
    AWS
    KMS
    AWS IAM
    Amazon
    EFS
    Amazon S3 AWS
    Snowball
    AWS Storage
    Gateway
    Amazon
    FSx
    Amazon
    EBS
    

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11. 多種多様なサービスを利⽤できるということは
    多種多様なビジネスの 要件 を満たせるということ
    

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12. • 全⽂検索エンジン
    • リアルタイムコミュニケーション（WebRTC）
    • ライブ動画配信
    • レコメンデーション
    • モバイル / Web アプリ
    ビジネス要件に対して、最適なサービスを選ぶことが出来る
    Amazon OpenSearch Service
    Amazon Chime SDK
    Amazon Interactive Video Service
    Amazon Personalize
    AWS Amplify
    今必要な機能だけでなく、ピボットや将来の機能拡張にも対応することが出来る
    

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13. フェーズごとに異なる技術課題
    

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14. S-Curve で⾒るフェーズごとの技術課題、特性の⼀例
    Stage
    Growth Seed Eealy Mid Later
    

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15. S-Curve で⾒るフェーズごとの技術課題、特性の⼀例
    Stage
    Growth Seed Eealy Mid Later
    スピード
    コスト効率
    AI/ML (API)
    カスタマーサポート
    バックオフィス
    スケーラビリティ、安定性、可⽤性
    ログ分析
    AI/ML (Custom)
    セキュリティ
    コンプライアンス
    カスタマーエンゲージメント
    ※ 詳細な要素、タイミングは
    ケースバイケースで異なります
    

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16. S-Curve で⾒るフェーズごとの技術課題、特性の⼀例
    Stage
    Growth Seed Eealy Mid Later
    スピード
    コスト効率
    AI/ML (API)
    カスタマーサポート
    バックオフィス
    スケーラビリティ、安定性、可⽤性
    ログ分析
    AI/ML (Custom)
    セキュリティ
    コンプライアンス
    カスタマーエンゲージメント
    ※ 詳細な要素、タイミングは
    ケースバイケースで異なります
    AWS Amplify, Amazon Lightsail, Serverless Services, AWS Fargate etc
    AWS Amplify, AWS Activate, AWS Savings Plan, Spot Instances etc
    Amazon Forecast etc Amazon SageMaker
    Amazon Pinpoint, Amazon Personalize etc
    Amazon Connect, Amazon Lex etc
    AWS Amplify, Serverless Services, Auto Scaling etc
    Amazon S3, AWS Glue, Amazon Athena etc
    Amazon WorkSpaces, AWS SSO etc
    AWS IAM, Amazon GuardDuty etc
    AWS CloudTrail etc
    

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17. 成⻑に応じて起こること – Seed（創業期） -
    • 「とにかく早く作りたい、お⾦もまだない」
    • いかに早く MVP を作るか
    • いかに早くフィードバックループを回すか
    • 余計な⼯数はかけていられない
    • 余計なコストもかけていられない
    あくまでスピードとコスト効率を意識しつつ
    ⼿軽に対応できるならやらない⼿はない
    

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18. スタートアップが技術選定の際に
    考えるべきこと
    

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19. スタートアップがビジネスにフォーカスし、成功確率を⾼めるための考え⽅
    •Undifferentiated Heavy Lifting の排除
    •⽬の前の判断が Two-way Door なものでは
    ないか⾒極める
    

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20. スタートアップがビジネスにフォーカスし、成功確率を⾼めるための考え⽅
    •Undifferentiated Heavy Lifting の排除
    •⽬の前の判断が Two-way Door なものでは
    ないか⾒極める
    

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21. アイデアの実現の過程には
    「差別化に繋がらない重労働」
    が多く存在し、それらを減らすことができれ
    ば成功確率を上げることが出来る（意訳）
    • Web 2.0 Summit での Tim O’Reilly と Jeff Bezos との対談
    https://www.flickr.com/photos/farber/292880154
    Amazon CTO の Werner Vogels も
    メディア取材の際に
    「Stop spending money on
    “undifferentiated heavy lifting”」
    とコメント
    Undifferentiated heavy lifting
    

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22. システム運⽤における Undifferentiated Heavy Lifting の例
    • データベースの運⽤、バックアップ、レプリケーション設定
    • 認証基盤の保守、管理、運⽤
    • リアルタイム通信を⾏うサーバーの保守、管理、運⽤
    • セキュリティパッチの管理、適⽤
    • etc...
    

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23. Undifferentiated heavy lifting
    Main
    例︓データベース
    M S
    Replica
    レプリケーション
    Application
    Backup 定期取得
    フェイルオーバー
    上記以外
    • ストレージ容量の確保
    • パフォーマンスモニタリング
    • パッチ適⽤、監視設定
    例︓ビデオ通話機能
    配信サーバー 配信サーバー
    接続先管理⽤
    データベース
    • 配信サーバーのチューニング
    • 配信サーバーのスケーリング
    • 配信サーバーのパッチ適⽤
    • 接続先の管理、ハンドリング
    本当にやりたいのは、これらを⽤いた
    プロダクト開発 や 機能追加、あるいは
    それらを通した プロダクトの価値向上 のはず
    

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24. Undifferentiated heavy lifting
    Master
    例︓データベース
    M S
    Slave
    レプリケーション
    Application
    Backup 定期取
    得
    フェイルオーバー
    上記以外
    • ストレージ容量の確保
    • パフォーマンスモニタリング
    • パッチ適⽤、監視設定
    例︓ビデオ通話機能
    配信サーバー 配信サーバー
    接続先管理⽤
    データベース
    • 配信サーバーのチューニング
    • 配信サーバーのスケーリング
    • 配信サーバーのパッチ適⽤
    • 接続先の管理、ハンドリング
    本当にやりたいのは、これらを⽤いた
    プロダクト開発 や 機能追加、あるいは
    それらを通した プロダクトの価値向上 のはず
    Amazon Aurora Amazon Chime SDK
    

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25. スタートアップがビジネスにフォーカスし、成功確率を⾼めるための考え⽅
    •Undifferentiated Heavy Lifting の排除
    •⽬の前の判断が Two-way Door なものでは
    ないか⾒極める
    

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26. Is it a one-way or
    a two-way door?
    

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27. 技術選定や設計における One-way Door Decisions
    • もちろんスピードは重要だが、その中でも全体に⼤きな影響を与えるもの、
    後から変更することが難しいものはちゃんと考えて決めるべし。
    「本当にそれで⼤丈夫か︖」
    • データの置き場、将来的な活⽤⽅法
    • データベース設計
    • クラウドプラットフォーム
    • etc...
    

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28. ⽬の前の判断が Two-way Door なものではないか考える
    • 逆に、「それ試しにやってから後で変えることもできるよね」という
    要素（=Two-way Door）では時間を使いすぎずに意思決定する
    − 「試しにやる」ハードルを下げる
    • ⽬の前の決断が One-way door なのか Two-way door なのか⾒極める
    − Two-way door なのに無駄に時間をかけていないか︖
    • 少しの⼯夫で Two-way door な状況に出来ないか︖
    • 実は⾃分が知らないだけではないのか︖
    

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29. スタートアップがビジネスにフォーカスし、成功確率を⾼めるための考え⽅(再)
    •Undifferentiated Heavy Lifting の排除
    •⽬の前の判断が Two-way Door なものでは
    ないか⾒極める
    

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30. プロダクト開発に専念できる
    AWS の使い⽅(超簡略)
    

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31. オーソドックスな技術スタック
    

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32. オーソドックスな技術スタック
    フロントエンド、
    モバイルアプリ
    バックエンド
    Webサーバー
    バックエンド
    DBサーバー
    ⾔語・フレームワーク
    React, Vue, Swift,
    Kotlin, Java etc
    インフラ
    Web Hosting サービス、
    BaaS etc
    ⾔語・フレームワーク
    Ruby on Rails, Laravel,
    Django, Express, Spring etc
    インフラ
    仮想サーバー、コンテナ、
    サーバーレス etc
    DB 種類
    RDBMS, NoSQL,
    Fulltext Search, etc
    インフラ
    マネージドDBサービス,
    仮想サーバー etc
    

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33. 負担をオフロードできる AWS のサービス
    フロントエンド、
    モバイルアプリ
    バックエンド
    Webサーバー
    バックエンド
    DBサーバー
    Amplify Hosting AWS App Runner Amazon Aurora
    Serverless v2
    

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34. • スタートアップにとって⼤事なことは
    ビジネスにフォーカスできること
    • スタートアップが技術選定の際に考えるべきこと
    • Undifferentiated Heavy Lifting の排除
    • ⽬の前の判断が Two-way Door なものではないか⾒極める
    • AWS App Runner は創業期のスタートアップにこそおすすめのサービス
    さいごに – お伝えしたかったこと -
    

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35. Thank you
    © 2022, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved.
    Shinichi Hama
    track3jyo
    

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