SA Night行ったのでレポートするぜ
↓ この勉強会に参加したので、簡単ながらレポートします。
第一回開催なのか(｀・ω・´)
TL;DR
- SA Nightとは？
- SAのお仕事を紹介するイベント
- SAとは？
- ◯ Solutions Architect（ソリューションアーキテクト）
- ✕ Systems Architect（システムアーキテクト）
- SAのお仕事とは？（※主に）
- お客さんと一緒にビジネスを作り上げる
- お客さんの課題解決にフォーカスする
- ◯ 顧客が本当にほしかったものを考える
- ✕ イケてる技術を使う
- お客さんをハッピーにさせる、信頼される
- お客様がやりたいこと != お客様にとって必要なこと
- AWS Loftはおしゃれ(´∀｀*)
外観
おしゃれなデバイスが置いてありますね。
ユニコーンがいる(´∀｀*)
SA（Solutions Architect）Night
目的・背景
- SAの魅力を知ってもらいたい！
本日のSA Nightのトピック
- SAのお仕事ってどんな感じかを伝えたい
IoTシステムはどう作られるか - ソラコムでのSAミッション
- スライド:
後日アップロードされ次第追加。スライド追加の連絡をtwitterでしていただいたので以下追記しました(｀・ω・´)
www.slideshare.net
- SA/PS（Professional Service）のお仕事@ソラコム
- SA/PSの魅力
- SA/PSマインド
SA/PSとは？
ソラコムでは以下のような職種があり、スピーカーは両方やっているらしい(｀・ω・´)
- Solutions Architect
- お客様とソラコムの技術窓口。課題解決のアーキテクチャを考える・作る
- Professional Service
- コンサルとして、お客様と一緒に要件定義〜実装をする
IoT サービスを形作る要素
仕事の進め方
- アーキテクチャ設計
- 処理方式設計
- 要件整理
↓
- プロトタイプ実装
- PoC
- プロダクション実装サポート
加えて以下もSAのお仕事
- サービスのFBを現場からもらう <- 重要そう(´∀｀*)
- FBや要望を素早いサイクルでやる
魅力
- IoTは技術範囲が広い
- 現状ノウハウが少ない
↑ わかる
IoTサービスの問題あるある
- バッテリー問題（トレードオフ)
- 通信量
- CPU負荷・消費電力
プロトコルによって消費電力の大小が異なるよね
クラウドサービスをどう組み合わせるかもSAの腕の見せどころ
例えば、セキュリティ・双方向性などを考慮して以下サービスをどう選定するか(｀・ω・´)
- SORACOM Beam
- SORACOM Funnel
- SORACOM Kryption
魅力
- IoTにはノウハウや事例が少なくてチャレンジング
- IoTにはステークホルダーが多い
マインド
- Customer Centric: 顧客満足が一番（※ホスピタリティの爆弾）
- Technical Credibility: 顧客からの技術面の信頼度
ソラコムの発表についての感想
- ソラコムのSAはホスピタティ意識が高い（＝お客さんにどう価値を提供するか）
- ソラコムはただソリューションをコンサルしてるのかと思ったら、ガリガリ構築・開発してる（※これもお客さんに価値を提供するため）
- IoTでのSAは技術的にもチャレンジングで面白そう
- IoT周りは必要な技術スタックが広い（Webは当然のこと、ハードウェア周りの知識も必要）
これからSAになる人に向けたアドバイス
- スライド:
- 会社: ルミノソ
- 発表者: ルミノソジャパン合同会社に転職しました - 科学と非科学の迷宮
SAとしてのお仕事
- 「さいきょうのモデル」から特徴量ベクトルが出てくる
↓ ここからSAのお仕事@ルミノソ
- numpyを使う仕事
- BIツールでダッシュボードを作成
- データサイエンティストのコード整備
- etc
SAの仕事
- ◯ 課題解決
- ✕ 技術を使う
お客様がやりたいこと != お客様にとって必要なこと
- 手を動かす != やってみた
- 情報収集: 投資を惜しまない
- 自動化
自分の身を守るために議事録は書こう(´∀｀*)
ルミノソの発表についての感想
- SAとしてというより、エンジニアとして分かりみの多い内容だった
- お客様がやりたいこと != お客様にとって必要なこと <- わかる
- 手を動かす != やってみた <- わかる
- SA == 顧客の課題解決のために（技術含め）なんでもやる人
機械学習ソリューションアーキテクトの面白さ
- スライド:
余談
AWSでのSAとは？
- Trusted Partner: 顧客・営業から信頼される
- Technical Though Leadership: 社内外の先進テクノロジーの発信
- Platform Improvement: AWSサービスの進化・活用に貢献
Machine Learning SAのお仕事
そもそもML specialist SAとは？
ポイント
- よい機械学習システムのアーキテクチャ: Well architected
- 最適なアルゴリズム: Appropriate algorithms
- PFR（Product Future Request）
- ドメイン知識: Domain knowledge
- ベストプラクティス: Best Practice sharing
- 社外発信: Thought Leadership
Undifferentiated Heavy Lifting（差別化できないけど重労働なこと） はやらない！
参照: エンジニアの為のAWS実践講座
- ビジネス価値にフォーカス
- データの流れを整理
- 自分だけで頑張らない
頼れるもの
- 人
- SA
- AWSサポート
- コミュニティ
- イベント
- ML@Loftなどいろいろ！
- see: ML@Loft - connpass
AWS ML SA
- いろんな課題にチャレンジできる
- スタートアップからエンタープライズまで
- お客様と一緒にMLビジネスを作れる
AWSの発表についての感想
- 様々な分野のスペシャリストがいてうらやましい（個人的な感想です）
- 機械学習、セキュリティ、ネットワーク、もろもろ
- Undifferentiated Heavy Lifting（差別化できないけど重労働なこと） というのがAWS内ではよく使うワードらしい
- 「自分だけでがんばらない」「社内外のリソースをうまく使う」というのが印象的
トレジャーデータにおけるSolution Architectのチャレンジ
- スライド: www.slideshare.net
SA@Treasure Data
- 顧客のビジネス課題を自社のテクノロジー（+α）を使って解決
- 1人のSAから基本的に1つの案件を回す
- プリセールスから実装まで
- Sales / Support / Engineering まで幅広く連携
三位一体のメンバーで顧客のビジネスを推進する
- Customer Success
- Solutions Engineer（＝SA）
- Support Engineer
顧客との連携
- 課題の明確化
- ワークアラウンドを実装 -> プロダクトにFB
顧客の声を「そのまま」ではなく「正しく」伝える = ちゃんと課題や背景、文脈を考慮して伝言ゲームするの大事
- 事例1: データロードアーキテクチャ
- 事例2: クエリチューニング
- 50分 -> 3分！
日頃気をつけていること
- 得意分野の把握・理解
- 自分
- 同僚
- プロダクト
- 社内の最新情報のキャッチアップ
- プロダクトロードマップ
- slackは全部読むｗ
- 成果の可視化
- slackでのプレゼンスｗ
- 定期的な課題共有
- オフラインでの相談
- 知識や思考をwikiにdump
- 脳内のdump時間を確保する
- 技術のキャッチアップ
- 顧客の課題にフォーカスした技術 != やりたい駆動の技術
- 自分で手を動かす時間の確保
- 自分の技術が顧客のビジネスに貢献できること
Treasure Dataの発表についての感想
- SA@Treasure Dataの場合、プリセールスから実装までを1人のSAが行うのスゴイ
- 顧客のために必要であれば技術を使って実装したり、このあたりはSA@ソラコムと近い
- 顧客の声を「そのまま」ではなく「正しく」伝える <- これ他のスピーカーも話してる内容だなー(´∀｀*)
- 日頃気をつけていることとして、社内の情報のキャッチアップという観点が面白い
- それだけ社内のスピード感が早いのかも(｀・ω・´)
