เที่ยวงาน AWS re:Invent 2022 ที่ Las Vegas ตอนที่ 1
เนื่องจากทางบริษัท Tri Petch IT Solutions ที่ผมทำงานอยู่ใจดีส่งผมไปร่วมงาน AWS re:Invent ซึ่งจัดขึ้นทั้งหมด 5 วัน ตั้งแต่วันที่ 28 พฤศจิกายน — 2 ธันวาคม ที่ผ่านมา (แต่เนื่องจากผมมีภารกิจไป visit บริษัท Mitsubishi Corporation ที่ญี่ปุ่นซึ่งเป็นบริษัทแม่ของเราต่อ จึงมีเวลาอยู่ที่งาน AWS re:Invent เพียง 2 วันเท่านั้น) เลยอยากจะมาแชร์ประสบการณ์สำหรับคนที่อยากจะไปเข้าร่วมในอนาคตหรือคนที่อยากรู้ว่าไปชมที่งานจริงจะแตกต่างจากดูออนไลน์ที่บ้านอย่างไรบ้าง คุ้มที่จะไปมั้ยนะครับ
ก่อนไปร่วมงาน
สิ่งที่ต้องทำอย่างแรกคือซื้อตั๋วเข้าร่วมงานครับ (อันนี้ไม่นับว่าต้องขอ visa เรียบร้อยละนะ ไม่งั้นมาขอ visa ทีหลังไม่ได้เสียตังฟรีเน้อ) สามารถเข้าไปซื้อในเวบ https://reinvent.awsevents.com/ ได้เลย สนนราคา 1,799 USD นับว่าโหดมาก ซึ่งมันจะบังคับให้เราสร้าง account ของ awsevents.com ไปเลย เราสามารถใช้ account นี้กับ event ทุกๆอันของ aws ได้ หน้าตาของเวบหลังจากที่เราซื้อแล้วก็จะประมาณนี้
ในเวบเราสามารถ upload รูปเราซึ่งเค้าจะเอาไปแปะบน badge ให้แล้วก็มี check-in QR code ไว้ให้เรา scan ตอนไป register ด้วย สิ่งที่สำคัญมากกกคือเราต้องจอง session ที่เราอยากเข้าเอาไว้ด้วย โดยสามารถจองได้ผ่านเวบนี้เลย
จะเห็นว่าเราสามารถจองเลือก filter ได้จากหลายอย่าง เช่น วันที่, สถานที่, ลักษณะของ event, industry ที่เกี่ยวข้อง, service ที่เกี่ยวข้อง แต่สิ่งที่ผมพลาดไปคือผมซื้อตั๋วช้าไป (ผมซื้อวันที่ 19 ตุลาคม) session สำคัญๆส่วนใหญ่จะโดนจองเต็มไปหมดแล้ว แต่ session เหล่านั้นก็ยังสามารถ walk-in ได้นะ เดี๋ยวจะเล่าให้ฟังต่อไปว่าถ้าจองได้จะดีกว่ายังไงบ้าง
เวลาเลือกจอง session สถานที่ก็เป็นสิ่งที่ต้องคำนึงถึงมากๆ จะเห็นที่มี banner ข้างบนสุดเตือนเลยว่าถ้าต้องเดินทางข้ามสถานที่ควรจะเว้นเวลาไว้ 1 ชม งาน re:Invent นี้จัดอยู่ที่หลาย รร และบาง รร ไกลกันมาก
ทาง AWS นั่นมี shuttle รับส่งให้แต่หากเรา reserve session ไว้เราจะต้องไป check-in ก่อนงานเริ่ม 10 นาที มิฉะนั้นจะถือว่าสละสิทธิ์ ดังนั้นรอรถ + เดินทาง + หาห้อง 20 นาทีนี่น่าจะไม่ทันก็เผื่อ ชม นึงแบบที่เค้าว่าน่าจะดีสุด
หลังจากใช้เวลานานมากในการหา session จองเพราะว่ามันดันไม่มี filter session ที่ยังไม่เต็มและไม่มี filter ตามเวลา เราก็มาค้นพบว่ามันมี mobile app AWS Events ที่ filter ได้หมดด้วย ทำไมมัน feature ไม่เท่ากันเนี่ยยยย 🥲 นอกจากนี้ใน mobile app ก็มี check-in QR code และก็มี calendar ให้ด้วย (ถ้ามี session ไหนอยากเข้าแต่มันเต็มเราก็กด favorite ไว้ก่อนได้นะ)
ลงทะเบียน
งาน re:Invent นั้นเริ่มวันจันทร์แต่เราสามารถลงทะเบียนเพื่อรับ badge ได้ตั้งแต่วันอาทิตย์โดยสามารถลงได้ทั้งที่สนามบินหรือที่ รร Venetian ซึ่งเป็นสถานที่จัดงานหลัก
แต่เนื่องจากผมเดินทางไปถึง Las Vegas ตั้งแต่วันเสาร์กลางคืน ที่สนามบินยังไม่เปิดให้ลงทะเบียนเลยไปลงที่ รร Venetian วันอาทิตย์ ถือเป็นการสำรวจที่ทางด้วย วันจริงจะได้ไม่หลง (แต่สรุปหลงอยู่ดี บ้าเอ้ยยย) นอกจากได้ลงทะเบียน เค้าก็มี hoodie และกระบอกน้ำของ re:Invent แจกให้ด้วยนะเออ
ที่แปลกอีกอย่างคือมีการแจกเข็มกลัด มีเป็นเข็มกลัดที่ไว้บอกว่าเราพูดภาษาอะไรอย่างเช่น ญี่ปุ่น อิตาเลี่ยน แต่ไม่มีไทยนะ แต่ที่แปลกคือมีเข็มกลัดบอก pronoun ว่าเราอยากถูกเรียกด้วยคำว่าอะไร อันนี้เคยเห็นเป็น controversy ที่เมืองนอกที่ LGBTQ บางคนอาจจะอยากให้คนอื่นเรียกตัวเองว่า he/him, she/her หรือ they/them ก็ได้
เข้างานวันแรก
ผมพักอยู่ที่ รร LINQ ซึ่งไม่ได้มีจัดงานแต่อยู่ใกล้ๆ รร Venetian สามารถเดินไป รร Venetian ได้ใน 7–8 นาที ถามว่าทำไมไม่จอง รร Venetian ไปเลยก็เพราะมันแพงมากหน่ะสิ ที่แพงน่าจะเพราะมีงาน re:Invent นี่แหล่ะ รร LINQ ปกติวันธรรมดาคืนละประมาณ 30 กว่า USD แต่ช่วงที่มี re:Invent พุ่งไป 120 USD 😱 Venetian ซึ่งปกติคืนละเกิน 100 USD ก็คงต้องตกไปโดยปริยาย
เนื่องจากธุรกิจหลักของกลุ่มตรีเพชรจะเกี่ยวกับรถยนต์ (ถ้าอยากรู้เพิ่มเติมว่าตรีเพชรทำอะไรบ้างไปอ่านต่อที่นี่ได้เลย https://www.longtunman.com/33418) ผมจึงพยายามหา session ที่เกี่ยวกับรถยนต์ฟังเป็นส่วนใหญ่
Session แรกผม reserve ไม่ได้ก็กะจะไป walk-in เอา session เริ่ม 10 โมงเช้าก็เลยเดินออกจากที่พักตั้งแต่ 9 โมง ถึง รร ผมก็รีบเดินตรงไปส่วน convention center ที่ไปลงทะเบียนมาเมื่อวานทันที แล้วก็… งงหาห้องไม่เจอ session มันเขียนว่าจัดที่ Venetian Theatre แต่ไหงไม่เห็นมีห้องชื่อนี้ใน convention center เลยยย ถามยามยามก็ไม่รู้อีก จนไปเจอพนักงานจัดงานของ AWS คนนึงจึงได้ความว่า Venetain Theatre มันอยู่นอก convention center สรุปเดินมาถึง Venetian Theatre 9:30 😥
พอเรามาถึง Venetian Theatre เค้าก็จะแบ่งแถวเป็น 2 แถว แถว reserved กับแถว walk-in
เจ้าหน้าที่เค้าก็จะให้คนที่ reserved เข้าก่อนจนถึง 10 นาทีก่อนเริ่มงานถึงจะให้แถว walk-in เข้า ไอ้เราก็ลุ้นว่าจะได้เข้ามั้ยนะ สรุปพอได้เข้าไปที่เหลือเต็มเลยนี่นา สงสัยเค้ากันที่ไว้ให้ walk-in เยอะพอสมควรไม่ก็คนไม่มากันเยอะ แต่คนที่ reserved เค้าก็จองที่หน้าๆไปแล้ว เราก็ต้องนั่งหลังหน่อย
Session แรก How BMW, Intuit & Morningstar are transforming with AWS and Amazon Athena
Session นี้เป็นการเชิญ BMW, Morningstars, และ Intuit มาพูดถึง use case ของการใช้ Athena
BMW — จากที่แต่ก่อนเวลาที่รถต้องเรามีปัญหาแล้วมันจะขึ้นไฟเตือนเฉยๆเราไม่รู้ว่าต้องทำอะไรต่อ เค้าทำให้รถมันส่งข้อมูลกลับไปที่ BMW ซึ่งเค้าจะประมวลผลแล้วส่งต่อไปให้ dealer เพื่อให้ dealer ติดต่อลูกค้าโดยตรงพร้อมคำแนะนำว่าต้องเอารถเข้ามาศูนย์เพื่อทำอะไร ไปหาๆอ่านต่อในเนตก็เห็นว่าเค้ามีทำ conditional based service หรือก็คือการให้รถแต่ละคันมีตารางการเข้าเช็คระยะต่างกันโดยดูจากปัจจัยเช่น mileage, สภาพภูมิอากาศที่ขับ, อะไหล่ที่สึกหรอ อีกด้วย เจ๋งมากๆ
ฟังดูอาจจะตรงไปตรงมาแต่เค้าบอกว่ามันยากตรงที่รถมีข้อมูลเยอะมาก (ตอนนี้เค้าบอกว่ามีข้อมูลอยู่หลาย Petabytes กับ requests/day ที่ 1 billion) และข้อมูลจากแต่ละอุปกรณ์ format ก็ไม่เหมือนกัน (เสียงเครื่องยนต์, ภาพจากกล้อง ADAS, sensor ต่างๆ) สุดท้ายคือต้อง GDPR compliance ด้วย
Solution ของเค้าก็สร้าง data platform ขึ้นมาบน AWS โดยใช้ Glue กับ Spark ในการ ingest data เข้า data lake, ทำ ad hoc exploratory analysis ด้วย Athena และ Sagemaker และเค้าบอกว่า Athena เวลาใช้กับ Glue Data Catalog จะ enforce access permission ได้ สุดท้าย pipe ข้อมูลจาก data lake ด้วย Athena เข้า Quicksight เพื่อทำ visualization/real-time monitoring
เรื่อง ML ก็ยากไม่แพ้กันด้วยปัญหาที่ว่าเวลารถออกรุ่นใหม่เค้าไม่มีข้อมูลเพียงพอที่จะเอามา train หรือแม้แต่รถที่ออกมานานแล้วเค้าก็มีปัญหาที่ data ที่มีส่วนน้อยมากๆที่เป็นกรณีที่รถควรจะต้องนำเข้าศูนย์เทียบกับ data ทั้งหมด อีกทั้งเวลา predict ก็ต้อง predict ให้เตือนในระยะเวลาที่ make sense เช่น ระดับน้ำยาลดจะไปบอกล่วงหน้านานไปคนก็ไม่สนใจ บอกใกล้ไปก็เอาเข้าไม่ทัน
Solution ของเค้าคือใช้ anomaly detection แทน classification และวัดผลด้วย precision/recall/confusion matrix (อันนี้ผมว่ามันก็ฟังดูมาตรฐานนะ) แล้วสรุปก็เล่าทั้ง data platform เลยนะไม่ได้รู้สึกว่ามาเน้น Athena แต่อย่างใด 55
ของอีก 2 sessions ขอไม่ลงรายละเอียดมากเพราะไม่ได้เกี่ยวกับรถเท่าไร
Morningstar — คนในวงการ finance น่าจะรู้จักดี เป็นบริษัทที่คอย evaluate หุ้นและกองทุนต่างๆ เจ๊ Product Manager แกพูดไฟแล่บมาก แล้วมีเรื่อง finance อีกเลยฟังไม่เข้าใจทั้งหมด แต่จับใจความได้ว่าปกติ Morningstar จะออก Morningstar ratings วิเคราะห์กองทุนต่างๆ แต่กองทุนมันมีเยอะมากๆ analyst ไม่สามารถ cover ได้หมด Morningstar เลยทำ ML model ที่สามารถวิเคราะห์ได้เหมือน analyst ออกมา โดยตอนแรกก็ออกมาได้เป็นแค่ตัวเลขแต่คนไม่ค่อยเชื่อเพราะไม่มีคำอธิบาย ตอนหลังเค้าเลยทำให้มีคำอธิบายเป็น text ออกมาได้ด้วยแล้ว (แม่เจ้ามันทำได้ขนาดนั้นเลยหรอ) ชื่อว่า MQR ratings (แต่ว่ายังมีคนอยู่ใน loop คอยให้ feedback ML model อยู่ด้วย) และเจ๊บอกข้อมูลแกเยอะมาก ข้อมูล Morningstar 1 สัปดาห์เยอะกว่าของ Twitter ทั้งปีอีก
ปัญหาหลักของ Morningstar คือมีข้อมูลกระจายอยู่หลายที่มากเค้าเลยเลือกใช้ Athena เป็นหลักในการ centralize data เพราะสามารถ query ข้ามหลาย data source ได้ง่ายๆและสร้าง table ใหม่ได้ง่ายมากๆ (แกบอกตอนนี้มี 4,000 tables 😱)
Intuit — อันนี้ต้องเป็นคนที่เคยทำงานที่อเมริกาถึงจะรู้จัก เป็นบริษัทที่ทำ software TurboTax สำหรับทำเรื่อง report ภาษีเงินได้และทำ refund เค้าก็ยกตัวอย่างว่าเค้าก็ต้องมีทีมที่ใช้ data ทำ ML model เช่น chatbot ที่ช่วยเหลือเวลาลูกค้างงและถ้า chatbot ช่วยไม่ได้ต้องหาคนที่เป็น expert ในด้านที่ลูกค้ากำลังเจอปัญหาให้ถูกต้อง ก่อนนี้เค้าใช้ MPP data warehouse run อยู่บน EC2 แต่ก็มีปัญหาว่า compute power ไม่พอ โดยเฉพาะช่วงเวลาที่มี ETL run พวก data team ก็เซ็งไปตามกันเพราะพวก ad hoc query ช้ากันไปหมด เค้าก็เลยเปลี่ยนไปใช้ Athena ซึ่งมี unlimited compute power ซึ่งทำให้ productivity ของทีม data สูงขึ้นมากและสุดท้ายทำให้ performance ของ ML model ของเค้าก็ดีขึ้นมากด้วย
มีคนถามด้วยว่าแล้วยังงี้มันแพงกว่าเดิมมั้ย เค้าบอกว่าถูกกว่าเพราะว่าเค้าใช้งานเยอะเฉพาะช่วงที่คนจ่ายภาษี ถ้าแบบเดิมเค้าต้องเสีย cost เท่าเดิมทั้งปีแต่ด้วย Athena ก็เสียแค่ตามที่ใช้
ถ้าใครอยากดู session เต็มๆสามารถไปดูได้ที่ https://www.youtube.com/watch?v=SI2kk-4Jskk
หลังจากฟัง session แรกเสร็จผมก็ไปหาข้าวทานก่อน เห็นว่าแถวๆ รร LINQ ที่พักมีร้าน burger in-and-out ผมก็เลยเดินกลับไปแวะกินรื้อฟื้นความทรงจำสมัยเรียนที่อเมริกา
Session ที่สอง Build securely on AWS: Insights from the C-suite
หลังจากอิ่มเรียบร้อยก็เดินกลับมาฟังอีก session ช่วงบ่าย คราวนี้อยู่ที่ Venetian Theatre เหมือนเดิมก็เลยไม่หลงละ พอดีช่วงเวลานี้ไม่มี session เกี่ยวกับรถผมก็เลยมาเลือกฟัง session build securely on AWS ด้วยความที่อยากรู้ว่าในฐานะคนที่เป็น C-level ของบริษัทใหญ่ๆเค้าจะมีแนวทางในการ enforce หรือ improve security ของทั้งบริษัทได้อย่างไร format ของ session นี้จะต่างจาก session ที่แล้วที่เป็นคนมา present แต่อันนี้จะเป็นเหมือนสัมภาษณ์พูดคุย คราวนี้ได้นั่งข้างหน้าๆเลย (ที่ surprise อย่างนึงคือทั้งคนสัมภาษณ์ที่เป็น Head ของ AWS Solution Architect ของอเมริกาและ CTO คนนึงที่ถูกสัมภาษณ์เป็นผู้หญิง เดี๋ยวนี้ women in tech strong มากๆนะ)
คนที่มาให้สัมภาษณ์ 2 คน ลุงคนแรกเป็น CTO ของ Delta Airlines (แกบอกจริงๆต้องเป็น CSO มาให้สัมภาษณ์แต่เครื่องบินที่ CSO บินมาเครื่องยนต์มีปัญหาต้องวกกลับ 555 แกเลยมาคุยให้แทน) แกบอกว่าช่วงโควิดนี่แกเห็นเป็นโอกาสดีที่จะย้ายขึ้น cloud เพราะคนใช้ระบบไม่เยอะเรียกว่าเป็นการพลิกวิกฤตเป็นโอกาส กับเจ๊อีกคนเป็น CTO ของ Asurion (ไม่เคยรู้จักบริษัทนี้มาก่อนเหมือนกัน เป็นบริษัทที่ทำประกันอุปกรณ์ electoric ต่างๆรวมถึงมีบริการซ่อมด้วย) เจ๊เคยทำงานเป็น engineer ดูแลระบบ mission control ที่ NASA ด้วยว้าว
คำถามแรกที่เค้าถามคือบริษัทที่มี security ที่ดีมันต้องหน้าตาเป็นยังไง มี metrics อะไรเอามาใช้วัดมั้ย เจ๊บอกว่าสำหรับแกคือการที่ security embed อยู่ทุกที่ในองค์กร เช่น dev เวลา implement ก็คิดถึง security ด้วย, แก track list ของ vulnerabilties ทั้งหมด (อันนี้จริงๆก็น่าจะยากนะ อยากรู้เหมือนกันว่าทำได้ยังไง) เพื่อจะได้เห็นปริมาณปัญหาของทุกระบบและความพร้อมที่จะรับมือเมื่อปัญหาเกิดขึ้นทั้งการ detect และ response (แต่พูดตามตรงที่เจ๊บอกทั้งหมดก็วัดเป็นตัวเลขยากมาก แต่ก็คิดไม่ออกเหมือนกันว่าของยังงี้จะวัดเป็นตัวเลขได้ยังไง) ส่วนลุงตอบไม่ค่อยตรงคำถามเท่าไร ไปพูดถึงเรื่อง migrate ขึ้น cloud ว่าเปลี่ยนเป็น zero trust architecture และเปลี่ยน operating model ด้วยไม่ทำ lift and shift เฉยๆ
ต่อมาเค้าก็เลยถามว่าจะสร้าง culture ที่ embed security เข้าไปทั่วทั้งองค์กรได้อย่างไร เจ๊บอกส่วนนึงก็ต้อง educate ซึ่งเจ๊ส่งคนจากทีม security ไป embed อยู่ในทีมต่างๆเรียกว่าเป็น security maven (สงสัยว่ามีคนพอมาทำตรงนี้หรอ?) แต่อีกสิ่งหนึ่งที่เห็นด้วยมากๆคือ provide service/tool ที่ทำให้การทำสิ่งที่ถูกต้องมันง่าย พยายามเอา automation มาช่วย เช่น สร้าง instance ใหม่อาจจะ auto config มาให้ secure เลยมี monitoring tool/dashboard setup มาให้แล้วเรียบร้อย ทุกอย่าง track ได้ง่ายว่าใครเป็นคนทำ แทนที่จะออก process สั่งให้คนทำตาม step ยาวเหยียด ส่วนลุงก็บอกพยายามใช้ automation เช่น static code analyzer แต่รู้สึกตอบไม่ค่อยตรงคำถามอีกละ อีกเรื่องนึงที่เห็นด้วยมากๆก็คือทุกคน agree ว่าการทำ automation ช่วยเพิ่ม retention rate ด้วยเพราะก็คงไม่มีใครอยากทำงานซ้ำๆ
ที่น่าสนใจอีกคำถามคือจัดการเรื่องปัญหาขาดแคลน talent อย่างไร ทั้งสองคนบอกว่าใช้วิธี train คนในเป็นหลักโดยให้ partner มาช่วย train แล้วให้ leader ของแต่ละทีมไปช่วย train กันต่อ (อันนี้ผมก็เห็นด้วย การจะหาคนมาใหม่ทั้งหมดใช้เวลาและ resource เยอะมาก คนที่มีอยู่ก็มี domain knowledge อยู่แล้วด้วย) ที่เหลือก็น่าจะปกติทั่วไปเช่นมี career path ชัดเจน แต่ลุงบอกของ Delta จะเจอปัญหาอย่างนึงว่าคนสาย Tech อยาก WFH 100% แต่พนักงาน Delta ส่วนใหญ่ที่ทำงาน operation เช่นพนักงานบนเครื่องบินแน่นอน WFH ไม่ได้เลย จะให้มันแตกต่างกันขนาดนั้นคนที่ทำงาน operation น่าจะน้อยใจ (อันนี้ก็เป็นความยากของการ manage คนนะ ทำให้ทุกคน happy ไม่ได้หรอก) เค้าก็เลยตอนนี้ให้ทำงานเป็น hybrid
คำถามสุดท้ายที่คิดว่าน่าสนใจคือคำนวณ ROI เวลาลงทุนเกี่ยวกับเรื่อง security ยังไง ซึ่งคำตอบก็คือคำนวณไม่ได้นั่นแหล่ะ แต่เค้าก็แนะนำสองวิธี วิธีแรกคือ shift left ให้เรื่อง security ทั้งหมดมันรวมไปกับตอนที่ develop เลยกับแบบที่สองก็คือเล่าเป็น risk ให้ฟังว่าถ้าไม่ทำแล้วมันจะเกิดอะไรขึ้นได้บ้าง
จริงๆใน session ยังมีคำถามอื่นๆ ถ้าใครอยากดู session เต็มๆสามารถไปดูได้ที่ https://www.youtube.com/watch?v=br7xIulqXks
สอง session แรกเป็น session ที่ดู online ก็ได้ไม่ต่างแต่ session ต่อไปเป็น workshop ที่ได้ลงมือทำด้วย รอติดตามอ่านได้ในตอนต่อไปนะครับ
อ่านต่อได้ที่ เที่ยวงาน AWS re:Invent 2022 ที่ Las Vegas ตอนที่ 2
