【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

#機械学習 #AWS #インフラ #サーバーサイド #Meetup 
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 ------------------------- ▼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!

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セーフィー株式会社