【safie/LayerX/LINE】注目のAIプロダクトを支える非構造化データ処理、バックエンド技術の苦悩 ー画像解析などに必要なデータをどう安定、高速、精緻に取得処理するかー
2021年12月17日に開催されたオンラインイベントのアーカイブ動画となります。
イベントページ:https://techplay.jp/event/838626
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▼イベント概要
世の中には様々な種類の膨大なデータが存在し
人々の生活をより便利にするために、それらのデータと日々向き合っている人たちがいます。
今回は『クラウド防犯カメラ』『国立国会図書館のデジタルシフト化』『経済活動のデジタル化』の領域で
注目されている3社が集まり"AIプロダクトを支えるバックエンド技術"にフォーカスをあて
どのようなチャレンジがあったのか、各社の裏側を深掘っていきます。
データと一言にいっても
・防犯カメラからリアルタイムで取得され続ける映像データ(safie)
・国立国会図書館が保有する昭和初期以前の247万点、2億2300万枚を超える資料(LINE)
・特定期間(月末)に大量に提出され、複雑な情報を含む請求書の画像データ(LayerX)
など、各社が向き合っているデータの種類/特性はさまざま。
プロダクトの性質によって、その膨大なデータに対する負荷分散の考え方やアーキテクチャは異なってきます。
システムの負担を分散しながら、スケーラビリティや可用性をどう確保するのか。
すべてをリアルタイムで処理をすることは必要なのか?
処理するデータ量が多いからこそバックエンドエンジニアは多数のイシューを抱えているようです。
本イベントでは注目のAIプロダクトを開発する3社が集まり
それぞれのプロダクトの性質に応じたデータとの向き合い方を
バックエンドの観点から明らかにしていきます!
グループにあなたのことを伝えて、面談の申し込みをしましょう。
セーフィー株式会社