2012年以降、毎年継続して参加している『Developers Summit』。今年2017年も有給休暇を取って二日間フルに参加して来ました。 (今年2017で6年連続6回目)また、参加枠としてもこちらも2013年以降継続した形となっている『PRESS枠』としての参加です。 (今年2017で5年連続5回目)
PRESS枠＝CodeZineへの寄稿という形となりますが、その辺りの詳細については下記エントリをご参照ください。
参加したセッションの内容については主にCodeZineへ寄稿する形となるため詳細は割愛しますが、それぞれの一言感想などを書き記しておきたいと思います。
DAY1: 2017/02/16(木)
この日参加したのは計4セッション。
【16-C-1】 コネクティッドカーがもたらすモビリティの可能性と日産自動車における挑戦
IoTという括りでこの辺りの業界とは関連してくるのかなーとは思っていましたが、想像以上にソフトウェア開発の部分が密接に関連してくる分野になってるんだなと実感。聞いていてとてもワクワクするような内容でした。
(3/2追記)：寄稿しました→：
【16-D-L】 エンジニアが働きたい場所で働けるために、チームに必要なこと
今の職場が割と自由というか、融通を効かせる事が出来ているのでそこまで考えた事は無かったけれども世間一般的にはやはりまだ色々な問題や課題があるのだなぁと実感。ランチセッションの為30分と短めでしたが、在宅勤務やリモートワークの実現・移行を検討している方には参考になるセッションだったと思います。
【16-B-5】 AI礼賛時代にエンジニアはいかにしてサバイブすべきか
『セッション公募を通すために、"刺さる"タイトルにした』と登壇者の下田さんが言う通り、参加者の私としても結構刺さりました。『どう使うか』と『キャリアとしてどう考えるか』の大きく2つに分けて向き合い方を解説されていたのはとても分かり易く参考になりました。やっぱ数学には向き合わないとアカンのね…(しろめ
【16-D-7】 Windows Holographicと始める 新しいコンピューターの形
HoloLensという技術に関して『どんなもんなんだろう？』という純粋な関心で聴講。すげーっすね。セッション開始前に体験しに行ってれば良かったと若干後悔(レポート書き業等でちょっと時間取り辛かった)。そしてお値段もすげーっすね…(しろめ
DAY2: 2017/02/17(金)
基本的にデブサミについては仕事に関わりそうなジャンルのもので選ぶか、もしくは単純にタイトルで惹かれたものをチョイスするか。個人的な興味関心だとビッグデータ・AWS・分析周りなどが仕事で絡んで来るテーマなのでその辺りのチョイスで偏った感のある2日目でした。
【17-B-1】 きゅうり農家から保険会社まで、機械学習を「民主化」するTensorFlow
登壇者のGoogle佐藤さん、デブサミの前に海外イベントに行ってたというところがすごい…やっぱりこの手のライブラリ等は、分からないながらも一回使ってみる、試してみるというのが大事そうだという事が分かりました。どこかで時間見つけてGoogle周りも触って行こう。
【17-B-2】 完全ベンダーロックインのMicroservices / DevOps でマイクロソフトに貢献しよう！
このセッションについては寄稿対象外、単純に興味本位で聴講させて頂きました。 牛尾さんがどんな面白い発表を繰り広げてくれるのか期待していた部分もあったのですが予想を超えてくる形で会場を沸かし、また熱いトークが聴けたと思っています。腕立て伏せをステージ上でやるとは思わなかったw
セッション終盤、会場のWiFi回線状況が激悪で牛尾さん発表のデモに致命的なダメージがあったというところが勿体無いというか、残念なポイントでした。雅叙園の通信環境、今年は輪を掛けて悪かったような気がします…(A・B会場あたりはテザリングでさえまともに繋がらなかった)
【17-A-3】 サーバレスにおける開発プロセス戦略
今回聴講したセッションの中では一番AWS色が濃いヤツでした。サーバーレスなアーキテクチャを実際導入・運用されている方々のディスカッションという事で45分の中身が非常に濃いものだったと思っております。
【17-B-4】 DeNAの機械学習基盤と分析基盤
興味のあった分析基盤セッションその1。AIを絡めた分析環境構築のノウハウもさる事ながら、終盤に紹介されたデータ駆動ワークフロー『Triglav』の内容についても非常に気になるセッションでした。
【17-B-5】 スタディサプリを支えるデータ分析基盤 ～設計の勘所と利活用事例～
興味のあった分析基盤セッションその2。ジョブ管理ワークフローとしてEmbulk／Luigi／Digdagを併用活用しているとの内容でしたが、このあたりは全ての処理を1つのツールで統一するのでは無く用途に応じたツールを併用して使うというのがベストな感じになるんでしょうかね。無理に統一させるよりかは併用の方が良いかとは思いますが、ツール間で連携を取るなどの対応が必要になった時にどうするのかは気になるところ。
【17-C-7】 Pythonを使ったデータサイエンスの全体像と可能性
デブサミ2017聴講セッション最後はこちら。仕事でPythonを使う事が多くなってきたのでチョイスしてみました。登壇者の方の語り口が軽妙でとても面白かったですね。内容についてもどういうものを使っていけば良いのかという観点で取っ掛かりを得やすいような内容・構成だったと思います。
さいごに
上記で言及したセッションについては一応(1つを除いて)一通りの寄稿レポートに関するメモは取った形となっています。今後適宜(CodeZineへの)寄稿レポートとして展開・公開して行ければと思っております。公開の際には寄稿しましたエントリ＆こちらのエントリにも情報を追記する予定です。(※現在鋭意情報まとめ＆執筆中！)
