AWSサポートとは？サポート範囲や問い合わせ方法について徹底解説
本コラムでは、AWSのサポートプランの概要や使い方、費用をかけずに技術面の相談ができるサービスの紹介などについて、徹底解説いたします。
COLUMN
【AWS re:Invent】Amazon Q: Your new assistant and expert guide for building with AWS (DOP228-new)
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こんにちは、中村です。 |
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12/1のBreakout session、Amazon Q: Your new assistant and expert guide for building with AWS (DOP228)のレポートをお送りします。
AWS Certification Lounge.
今回のRe:Inventは随所にGenerative AIが散りばめられており、大体どのセッションも最後にBedrock等との連携や統合が紹介されていました。
Amazon Qの紹介後は更にそれが増え、Amazon Qに絡んだセッションはどれも行列を為していました。
事前にセッションの予定を組んでしまっていたのと、同行者がAmazon Qのセッションに積極的に参加していたので、今回はセッションの参加を見送ろうかと思っていたのですが、運良くそれっぽいセッションを見つけました。
Amazon Qに関わらず、新機能の発表後、動的にセッションが追加されることがあります。AWS Eventsアプリから「New Launch」をチェックすることで、新規のセッションをフィルタできます。
というわけで、見つけたセッションがこれです。
題名が「Coming soon」になっていたりと、殆どの情報は隠されていますが、セッションのprefixと、Topicからある程度の予測はできます。
一部を紹介すると （Watch on demand）
| prefix | |
|---|---|
| AIM | AI/ML |
| ANT | Analytics |
| ARC | Architecture |
| BIZ | Business Apps |
| COP | Cloud Operations |
| CMP | Compute |
| DAT | Databases |
| DOP | Developer Productivity & DevOps |
| IOT | IoT & Robotics |
等があります。例えばCOP〜であれば運用系のセッションが期待出来ます。
prefixがDOP、AI/MLと書いてあったので、開発者としてはかなり期待の持てるセッションだなと思い、見当を付けてセッションを予約しました。
翌日、情報が開示されて、このようになっていました。
貴重なAmazon Qのセッションに参加することができました！
DOP228-NEW：Amazon Q: Your new assistant and expert guide for building with AWS (DOP228)
Session Level：200(Intermeditate)
Amazon Q：開発のためのアシスタント・エキスパート
開発業務に、どのようにAmazon Qが力を発揮するのかのセッションとなっています。
これまでの他のセッションでも、Amazon Qは既存の機能の強化や、新機能としての紹介がありました。
AWS製のコード支援と言えばCodeWhispererです。
GitHub Copilot等のコード支援に対して若干劣勢だった感がありますが、Amazon Qを組み合わせてどのような進化を遂げるのか、興味深い所です。
アジェンダ
1. Amazon Qの概要
2. Amazon Qの性能
3. 開発者の日常で発揮されるAmazon Qの機能デモ
4. Amazon Qの始め方
Amazon Qの概要
Amazon Qは、ChatGPTのようなLLMで、AWSのサービスとより統合されています。
サービスの開始や、AWSの専門知識（ナレッジ）、コードやコンテンツ等の開発業務、日常の運用ワークロードの改善に繋がります。
QuickSightやAmazon Connectとの統合で、迅速なダッシュボードの作成や、コンタクトセンターでの対応の仕方や解答例をアシストします。
Aws Supply Chainとの統合では、在庫についての洞察を得て、推奨するアクションを提示します。
ここからは、開発者向けのQの機能に焦点を合わせて説明します。
250人のエンジニアのデータを３ヶ月に渡って分析した所、１日辺りのコーディングの時間は52分でした。
本当はもっとコーディングを行いたいのに、異なる作業があり、それを行えません。何故でしょうか？
大別すると調査・設計・開発（コーディング）、テスト、運用のフェーズに分かれており、コーディングの時間はその一部に過ぎないことが分かります。
スピーカの方も、調査が一番嫌いだと言っていました・・
- Research（調査）
複数サービスの連携調査や、新規ソリューションの調査、AWSドキュメントチェック、技術ブログチェック
- Dedign（設計）
コード・設計についての洞察を得て、機能を満たすためにどのような変更が必要か、決定する
- Develop（コーディング）
設計をコードに落として、プログラミングする
- Test（テスト）
プログラミングが要件を満たしているか、動作を確認し、トラブルシュートする
- Maintain
継続的に依存性の調査、更新や、コードレビューを行う
これだけの業務があると、コーディングと呼ばれる時間は本当に一部になってしまう、というのが理解できると思います。
Amazon Qの性能
このような状態に対して、Amazon Qが開発アシスタントとしてチームに参加することでチームの強化や開発効率の向上に貢献し、開発体制というものが大きく変革できるのではないか、と言っています。
情報の検索（17年分のAWS BlogやSDK、API Document）、コード作成、レビュー、テストに至るまで、Amazon Qが支援を行うことができます。
開発で言えば、コードのリファクタ、テストの作成、更には開発者の一員として加わり、Issueからコードを生成し、Pull-Requestを行う所まで進めることもできます。
Amazon Qは様々な場所で使用可能です。VSCode,JetBrainsのIDEとも連携して使用可能です（CodeWhispererのPeofessional Tier ($19/Month)が必要になります）
CodeCatalyst、CodeWhispererの性能強化についても説明がありました。
CodeWhispererはコード支援ツールですが、Amazon Qとの連携により、コード一部の支援から、コード全体を出力できるようになりました。また、CDKのサポートを行い、複合的な言語のコンテンツも生成できるようになっています。
CodeCatalystは課題管理からソースリポジトリ、クラウド開発環境、CIまで含まれた統合開発サービスです。Amazon Qは一人の開発メンバーのようにプロジェクトに加わり、割り当てられたIssueに基づいてコード開発を行い、Pull-Requestを生成します。
開発者の日常で発揮されるAmazon Qの機能デモ
Python,TypeScript,Javaで書かれた多層アプリケーションのプロジェクトに開発者が参加し、開発を行う中で、Amazon Qがどのように業務を効率化できるかのデモを行いました。
幾つか、気になったセクションをピックアップします。
AWSに不慣れな開発者は、「S3」が解らないため、Amazon Qに質問を行い、サービスの概要について回答を得ています。
また、Javaで機能実装を行うための手法、コード、関連情報が提供されます。
VSCodeの拡張機能の中からCodeWhispererを通してAmazon Qにアクセスし、JavaやCDKのコードや、洞察を得ることもできます。現在開いているソースファイルに基づいて、Amazon Qが最適な回答を返します。
また、前後の会話の内容を推測して回答する点も、生成AIのメリットがよく現れています。
課題を提示すると、Amazon Qはリポジトリの概要を把握し、設計方針を提示します。
また、code generation はfeature developmentの未公開機能となりますが、設計方針に同意した場合、Amaozn Qは許可された手法でコードを生成し、修正します。
実際にAmazon Qにより、コードの更新と、テストコードが生成され、IDEに差分として表示されました。
意図と異なる部分については、プロンプトに新しい指示を与えることで、再度修正を行うことができます。
CodeCatalystはfeature developmentが統合されており、CodeWhispererを使わずに機能追加を行うことが可能です。なお、この機能を使用する場合、対象となるCodeCatalystのSpace単位で、Generative AIの使用を許可する必要があります。
CodeCatalystのIssueを作成します。
題名、及び内容に、feature developmentのプロンプトで示したような概要と詳細を記載し、AsigneeにAmazon Qを割り当てます。
CodeWhispererのプロンプトでの応答の代わりに、CodeCatalystのコメント欄が使用され、設計方針についての確認が行われます。
また、CodeWhispererで未公開だった、feature developmentのcode generationは内部で使用されており、修正コードのコミットと、Pull-Requestの作成が行われます。 意図と異なる部分については、コードにレビューコメントを追加して新しい指示を与えることで、再度修正を行うことができます（現時点では、修正は１度のみのようです）
必要であれば開発者がこのコミットに手を加え、コードを修正することも可能です。
東日本でも調査を行い、CodeCatalystでAmazon QにIssueを割り当ててみました。 不安定な部分もあるものの、簡易な修正であれば、独り歩きして、自分でPull-requestを出す所まで確認出来ています。中々新鮮味のある動きでした。
最後に、Lambdaのエラーのトラブルシュートのデモがありました。
テスト実行に失敗するLambda関数があり、エラーログが表示されます。 今回はbedrockのinvokeに失敗し、AccessDeniedExceptionが発生しています。このログを「Troubleshoot with AmazonQ」ボタンを押すことで、AmazonQが原因調査を行います。
原因調査と、解決の為の手順を示しています。
デモでは、このLambdaはCDKで作成されていた為、開発者が通常のCodeWhispererの機能を使用し、コードの修正を行いました。 原因調査から解決まで、２分程度のデモとなっていました。
以上で、開発者デモは完了です。
Amazon Qの始め方
Amazon Qには２つのプランがあり、一般利用のBusinessと、開発者利用のBuilderが存在します。
このセッションは、主にBuilderプランを紹介していました。 Amazon Qは執筆時点でプレビューであり、2024年3月まで無料ですが、今回紹介したfeature deployment等の幾つかの機能は、19 USD/MonthのCodeWhisperer Professional Tierの購入が必要です。
What is Amazon Q (For AWS Builder Use)?
また、Amazon CodeCatalystについても、Pull-Requestの生成はStandard Tier（$4 per active user）以上の購入が必要となりますので、ご注意下さい。
レポートは以上となります。
Amazon Qは色々なサービスと統合されていますが、CodeCatalystのデモは中々インパクトがあり、まだ成長中ではあるものの、将来的に開発者を助けるための有効なツールになると思われました。
また、CodeCatalystを使わなくても、CodeWhispererで同じ機能を試せますし、主要IDEにも対応できているので、間口は広いかと思います。引き続き、実運用に耐えるかどうかを調査して行きたいと思います。
早く日本語の対応がされると良いですね！ありがとうございました。
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