AWS Startup Meetup 大阪 ReBoot

日程

https://aws-startup-community.connpass.com/event/323403/
2024/07/29 AWS 中島

AWS Startup Communityとは

• AWSを使っている（たい）Startupに興味がある人のコミュニティ

内容

• 技術選定や事例
• パートナー制度の紹介
• エンジニアの採用や技術選定など

アジリティと両立するAWSのガバナンスコントロール

はまーんさん

アジリティ

• 目指すところ。スタートアップはフォーカスしている場所が違う
• 一言で言うならアジリティにフォーカスしている。
• スタートアップは投資を受けてビジネスをスタートする
• 投資家はビジネスの成功へのフィードバックを得る。
• 逆に言うとスピード感や規模感が小さい、遅いと透視されない
• 素早いフィードバックを求められている。
• より早くビジネスをデリバリーして成長する必要がある。
• スタートアップは崖に落ちながら飛行機を組み立てているようなもの。

ガバナンス

アジリティを求めるあまり軽視されがちなガバナンスの取り上げ

• ガードレールを作る
• 問題が起きてもクリティカルにならない
• ガードレールを作ることで開発速度を落とさずにガバナンスを強化する

ガバナンスの課題

• 事業フェーズや組織構造に起因
  • Product Market Fit 優先のための人的リソースにない
  • ガバナンスに責任を持つチームが存在しない
  • ハイスキルメンバーが兼務
• 外部に起因
  • 採用したくても人材が不足
  • スタートアップの7割は東京にあるから

解決方法

ベースラインを拡張しステージに合わせてガードレールを強化していく

• AWS Startup Security Baseline（AWS SSB）
  • 最小権限の基礎的なベースライン
  • アカウント保護、ワークロードの2つが定義されている。

https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/aws-startup-security-baseline/welcome.html

• AWS Contorl Tower
  • AWS IamIdentitiy CenterやConfigなどをまとめたサービス
  • ワークロードへの副作用はない（有効にした時点では最低限しか有効にならない）

スタートアップと新規事業の違い

• 生きるか死ぬか
• スタートアップはスピードがないと死ぬ
• 新規事業はコアビジネスがあるので死なない

SaaS系スタートアップのリアルなAWSアーキテクチャ設計

FastLabel 植野さん
テックリード

FastLabel

AIインフラを世界レベルに

AI開発の課題

アルゴリズム x 教師データが必要
90%は教師データの作成に費やされている
アノテーションを簡素化するソフトをリリースした
データ収集やモデルの開発なども含めAIを開発するための支援サービスを開発している。

アーキテクチャ

フロント
S3 + CloudFrontちRaect.js
バックエンド
RDS（Aurora MySQL）のマルチAZ構成
ALB + Fargate
ログはCloudFatch

技術選定は開発メンバーのスキルや今後の人材の多さなどで判断。
バッチなどの非同期処理はLambda。
重い処理はSQS+Fargateを採用

アプリケーション以外
AWS WAF
AWS Security Hub
Amazon GardDuty
などセキュリティ機能を利用して用件を見たいしているか。

質疑応答

Q:今アーキテクチャを見直すなら？
A: 当時はシード機。今はシリーズB。パフォーマンスに課題。特にDB周り。
Q: 何名で作った？
A: 当時は5名、今は12名 SREも採用できた。

自社WEBサービスのAWS活用と継続的改善

グッドバトン 梅西さん
開発21年（AWS6年）

事業

子育てを歓迎する社会へ
うむ、育てる、育つの中でそのあり方を尊重、多くの選択肢を

あずかるこちゃん

スマホ一つで病児育児の予約ができるサービス

改善しているアーキテクチャ

• ECS on EC2 からECS Fargateへ
• デプロイが自動化できている、CI/CD
• 踏み台サーバーのSSHポートフォワーディング。SSHキーが不要。
• 不要なサービスの削除

スタートアップで人が足りない？ それならAIエージェントを雇おう！

みのるん さん

生成AIエージェント

• LLMの対等によりより賢いAIエージェントが実現

Function Calling（Tool use）

LLMが関数を実行する機能。
AIが実行するAPIを選択して実行する。
OpenAI以外の対応が増えてきている

Toolのフロー

1. ツールを定義
2. リクエスト内容をもとに実行するツールをAIが決める
3. アプリケーションがツールを実行。

高度な制御

MRKL
ReAct
大きな目的を自動実行する手法
ReActは結論が出るまで実行を繰り返す。
ReActが有名

弱点

利用して欲しいツールを使ってくれないことがある。

回避方法

株式会社コドモン

sasakiさん

コストエクスプローラー関連

• 今のところQは微妙

AWS Support をのススメ

市野さん

サポートプランの選択

• 最低料金 or 利用額の%かによる課金
• デベロッパープランは本番環境を選択できない
• SLOがある。
  • 例えばエンタープライズプランでは初回のみSLOが設定されている。

留保事項

• クロスアカウントは対応していない
  • アカウントごとに適したサポートプランを導入するのがベスト

AWSサポートのいいところ

• AWSのサポートエンジニアはマジ神
• ビジネスの復旧速度は半端ない

サポートを頼らなくて済む方法

• Design for failure
• 障害が起こりえない、起こるはずのない、怒っては困ると言う考えを捨てる。
• 影響の受けているリソースを捨て、新たなリソースを作ることで速やかな復旧を計画する