AWS、サーバレスの進化とクラウドネイティブアプリケーションの広がり：AWS re:Invent 2018発表まとめ（3）

AWS re:Invent 2018におけるAWS Step Functionsの新機能は、AWSにおけるクラウドネイティブアプリケーション開発へのメッセージを強化する役割を果たす。

[三木泉，＠IT]

　Amazon Web Services（AWS）のCTO（最高技術責任者）であるヴァーナー・ヴォーゲルズ（Werner Vogels）氏が同社のイベント「AWS re:Invent」で行う基調講演は、毎年内容が異なるものの、基本的には開発者に向けたメッセージだ。

AWS CTOのヴァーナー・ヴォーゲルズ氏

　例えば「アマゾンCTOが語った、『クラウドネイティブ』なアプリのつくりかた」という記事で紹介した2012年の講演を、ヴォーゲルズ氏は後から「私の行ったベストな基調講演」と振り返った。従来のアプリケーションの構築・運用方法と比べて、クラウドネイティブ（あるいはAWSネイティブ）なアプリケーション構築・運用方法がどう優れているか。なぜ新たな手法に開発者が興奮を覚えるべきなのか。語り方は毎年異なるものの、同氏はテーマをいつでもこの点に置いている。

　関連して、AWSは2018年のre:Inventで、「build（構築する）」「builders（構築する人たち）」という言葉を多用し始めた。これは「develop」「developers」の価値が下がるという意味ではない。

　「ソフトウェア開発の目的は、何らかのビジネスソリューションを構築・運用するためにある。だから『build』を目的に『develop』してもらいたい。クラウド（AWS）ネイティブな世界では、従来のように多数のコードを書かずに、堅牢（けんろう）で柔軟なソリューションを構築できるし、そうした方向に意識を向けて欲しい」

　これは従来からAWSが訴えていることではあるが、「build」「builders」という言葉を使うことで、より明確なメッセージにしている。

　「AWS re:Invent 2018」のヴォーゲルズ氏による基調講演では、AWSがどこまで顧客の構築するビジネスソリューションの堅牢性や柔軟性を考えて自社のサービスプロダクトを設計しているかを、Amazon S3やDynamoDBをはじめとしたさまざまな例を通じて紹介した。これらのサービスプロダクトを前提に開発すれば、アプリケーション側で考慮しなければならないことは減る。加えて各種の自動化・抽象化サービスを活用すれば、プログラミング量を減らし、迅速にソリューションを構築できると訴えた。

AWS Step Functionsの拡充で、サーバレスはコンテナや他のサービスと連携

　上記につながる動きの一つが、「AWS Step Functions」の新機能。Step Functionsは、マイクロアプリケーション（マイクロサービス）をつなげてフローを構築し、より複雑なアプリケーションを組み立てられるサービス。AWS re:Invent 2016で発表された同サービスは、これまでサーバレスの「AWS Lambda」と、仮想マシンサービスのAmazon EC2に対応していた。事実上、Lambdaファンクションによるアプリケーションワークフローの構築サービスだった。

　AWS re:Invent 2018では、コンテナサービスの「Amazon ECS」「AWS Fargate」、および「DynamoDB」（データベース）、「AWS Batch」（バッチ）、「Amazon SNS」（プッシュ通知）、「Amazon SQS」（メッセージキュー）、「AWS Glue」（ETL）、「Amazon SageMaker」（機械学習ワークフロー）との統合を実現した。これらの実行をStep Functionsのフローに組み込めるようになった。

　より正確にいうと、Lambdaでは当初から、Amazon S3、DynamoDB、Kinesis、SQSにおける、データ入力や更新などの状態変化をトリガーとして、ファンクションを起動できた。今回のDynamoDBとの統合では、LambdaファンクションからDynamoDBのデータベーステーブルにアクセスし、データを入出力できるようになった。また、今回のSQSとの統合では、LambdaファンクションからメッセージをSQSキューに送れるようになった。

このようにDynamoDCやSQSをフローに取り込んでアプリケーションを構築できる

　ECS、Fargateとの連携では、タスク定義を通じたこれらのタスク実行をStep Functionsのフローに組み込めるようになった。これにより、Step Functionsはサーバレスとコンテナ（そして仮想マシンも）を組み合わせた多様なアプリケーションを、フローとして迅速に開発できるツールになった。

　なお、AWSはコンテナオーケストレーションサービスとしてECSに加え、Kubernetesを使った「Amazon EKS」を提供している。両者のすみ分けについて、同社はEKSではポータビリティーを提供する一方、ECSで他のAWSサービスとの統合を進めるとしてきたが、今回の発表はその一例ともいえる。

　他のAWSサービスの対応も、Step Functionsで作れるソリューションの幅を広げている。例えばAmazon SageMakerはこれ自体が機械学習フローを自動化するサービス。これを活用すれば、機械学習を活用したソリューションのサイクルを大幅に自動化できる。

Lambdaはあらゆる開発言語に対応する

　関連して、AWSはサーバレスのLambdaで、開発言語対応の拡張を発表した。従来はNode.js、Java、C#、Go 、Pythonをサポートしていたが、新たにRubyへの対応を明らかにした。このRuby対応でもAWS自体が利用しているのが、新発表の「Lambda Runtime API」。

　ユーザーは、自身がLambdaで使いたい開発言語がサポートされていない場合でも、その言語のインタープリタを持ち込み、設定することで、ファンクションから利用できる。

　発表時点で、AWSはC++、Rustのオープンソースランタイムを提供開始した。また、パートナーとの協力で、Erlang、Elixir、COBOL、Node.js、PHPについても提供に向けた作業を進めているという。

　Lambdaに関するもう1つの発表は「Lambda Layers」。複数のLambdaファンクションで使用する共有コードを、Lambda Layerとして設定し、各ファンクションから参照させることができる。このため、従来のように各ファンクションにパッケージしてデプロイする必要がなくなった。各ファンクションは最大5つのLambda Layerを参照できるという。

　Lambda Layersの例として、AWSはNumPyとSciPyを提供開始したという。また、セキュリティやモニタリング関連のベンダーも、Lambda Layerを提供し始めているという。

（取材協力：Amazon Web Services）