「リアルタイム画像解析とディープラーニング活用事業から見るDockerの最新利用事例」って言ったら・・・

見に行きますよねえ・・・絶対！

っていうので、

【本日開催】【ヒカ☆ラボ】【総応募45名突破!】【大注目のDockerが熱いワケ、語ります！】リアルタイム映像解析とディープラーニング活用事業から見る最新事例をabejaのエンジニアがご紹介！
http://at-agent.jp/service/event/163/


に釣られていった話。

---

■会社紹介などなど

ヒカラボについて
・ヒカリエ・ラボラトリー
・レバレジーズが運営するイベントの総称

レバレジーズとは
・フリーランスの人にお仕事紹介
・正社員のかたに会社紹介
・teratail
・レバテック事業部
　レバテックキャリア、フリーランス、クリエーター
・懇親会でＱｕｏカード
・お友達紹介キャンペーン

■リアルタイム画像解析とディープラーニング活用事業から見るDockerの最新利用事例
・自己紹介
・よくさわっているモノ
・アジェンダ
　　映像解析システムの紹介
　　Ｄｏｃｋｅｒを導入してよかった

DeepLearning、映像解析の→インストアマーケティングに応用
　データを取るサービス
　　ABEJA Demohraphic：ディープラーニング使う
　　ABEJA ビヘイビア：
　　ABEJA DMP：ダッシュボード
　　　→どこに人がいるか

映像解析システムの概要
・お客様のカメラ→クラウド
・クラウドから解析→ＤＭＰ
・ＤＭＰをブラウザでお客さん見る

Ｄｏｃｋｅｒ導入前
・１台のカメラに対し
　ストリーミング→解析エンジン→ＯｕｔＰｕｔデータ→ＤＢ
　解析エンジン：映像＋ＤｅｅｐＬｅａｒｎｉｎｇ
　　＝結構ＣＰＵパワー食う
・２台目のカメラ→ＤＢ共有。他は別に立てる
・監視サーバーとデプロイサーバーを使う
・アーキテクチャの特徴
　システムが特殊
　解析エンジンの管理が複雑

映像解析エンジン：
　・ストリーミング処理　Python
　・解析コアプログラミング C++/Python
　・出力データ保存　Python

開発プロセス
・開発
　　ストリーミング制御
　　出力データ保存
　　開発環境構築
　→OpenStack

・ステージング
　　サーバー構築
　　解析エンジン作成
　　監視項目洗い出し
　→さくらのくらうど

・リリース
　→さくらのくらうど

・開発プロセスの特徴
　R＆ＤとＯＰＳで分業

インフラ構築
解析コアプログラムの依存関係
　　Ｃ＋＋
　　画像解析
　　機械学習
　　　：

サービスごとに使いたいものが違う
　構築プロセスは変わるもの

同じ環境を構築？
　Ａｎｓｉｂｌｅ

インフラの特徴
・依存関係多い
・サーバーの再構築が多い

Ｄｏｃｋｅｒ導入以前の課題
　・解析エンジンの管理方法が難しい
　・Ｒ＆ＤとＯｐｓでの提携部分が多い
　・解析エンジンが動く環境が変わる

Ｄｏｃｋｅｒ
・解析エンジンをＤｏｃｋｅｒにした
　　ライブラリもいれる
よかったこと
・解析エンジンの管理
　　　デプロイ docker run,docker pull→クラウドレポジトリから
　プロセス
　　　ユーザー空間
　Ｄｏｃｋｅｒがコンテナ起動までやってくれるところ
・Ｒ＆ＤとＯｐｓの役割分担
　お互いに深いところまで知らないと・・
　Ｄｏｃｋｅｒイメージの継承
　　　１つベースイメージつくり、→ＯＰＳ
　　　　　解析コアＡ，解析コアＢ→Ｒ＆Ｄ
　開発効率向上
　　動くベースがいつもでもある
・ポータビリティ
　　同じ環境作るの難しい
　　Docker save,load
　　Docker Image→tarファイルで持ち運び可能
　　Docker レジストリ使えば
・よかったこと
　もちはこびかんたん

【質疑応答】
Ｚａｂｂｉｘ→せんすつかってる

■このあとの懇親会には出なかった

---

あ～、ごめん、レバレジーズのフリーランスの人のお仕事紹介とか
正社員の転職紹介とか、そういうための会（つまり、懇親会がメイン）
であって、Dockerとか、ディープラーニングとかは、そういう意識の
ある人をあつめるためのお話だったのですね（＾＾；）

・・・ということを知らないで行ってしまったので、場違いでした。
でも、お話はためになったけど・・