SlideShare a Scribd company logo
1 of 11
Download to read offline
試しにAndroidから
AWS使ってみました
 クラウド女子会合同勉強会
    2011年4月吉日

       あわ

                1
自己紹介
O あわ(佐藤 航/@awwa500)と申します。
O 普段はAndroid世界の住人です。
O AWSはSimpleDBだけ使ったことがあります。
? Azureは使ったことありません。
 O

  今日のネタ          AWS入ってます




 SmartTraining    SmartTraining   BeautyAlbum   CawaiiCounter
                 Option package                                 2
SmartTrainingについて
O GPS万歩計です。
O 走った記録をクラウドにアップロードできます。
O ラリー機能で他人と走行距離を競えます。
O モチベーションの下がりやすい人向け。




                           3
SmartTrainingについて
    O つながりそうなものは何でもつなげてしまえ。

  AWS                     Google
            Facebook     Docs / Maps        Twitter
SimpleDB                 Fusion Tables                ・・・


           Android                                    Other Android
                           Twitter Client
Live          Smart
View         Training
                           Kushikatsu                       Felica

               Sensors(GPS, Acc,,,)
                                                                      4
ラリー機能について
O 小学校のグラウンド。
O 周回数を東海道五十三次で晒される。
O そう、アレです。(うちの学校だけ?)




                            5
本州縦断できます   あのベトナムも   月までも
今の状況
O 元々、ラリーの記録は自分の記録が見れるだけでした。
     ⇓
O   「ラリー機能で誰が先頭走ってるか表示できたら燃える
    よ?」ってリクエストもらう。
O   GAE本買って読む。
O   よくわからない。時間無い。挫折。
O   半年放置
O   FxCameraやましたさんからAWSについて教えてもらう。
O   何それ、サーバプログラム書きたくない俺向きジャン。
O   やってみた。 ←イマココ!                    6
やってみた
 O 他の人の状況が見えるようになりました。
 O サーバプログラム書いてません。
 O 簡単なロジックならこれでOK。


                  AWS
                SimpleDB
クライアントがSDBに直接              クライアントがSDBから
データアップロード                  直接クエリで検索
                 Smart
                Training                  7
どうだった?
O AndroidにパブリックなDBを。
O サーバ持たなくてもいい。
O サーバ書かなくてもいい。
O 実装簡単。
O 安い。
 O 8000人が使って請求額$0.61/月。


O いいね!

                          8
無問題?
O 大量データの高速アップロード?
O 本当にサーバのこと気にしなくていいの?
 O さぁ。。。




O すいません、真面目に調べてません。
O 詳しくは↓
 O   http://awwa500.blogspot.com/2011/01/aws.html


                                                    9
ところで
O 教えてください。




               あわ
               @awwa500
               awwa500@gmail.com
                               10
以上です。
ありがとうございました。
               11

More Related Content

Viewers also liked

Clack & Caveman
Clack & CavemanClack & Caveman
Clack & Cavemanfukamachi
 
Tokyor26 data fusion
Tokyor26 data fusionTokyor26 data fusion
Tokyor26 data fusionYohei Sato
 
Clack: glue for web apps
Clack: glue for web appsClack: glue for web apps
Clack: glue for web appsfukamachi
 
XenApp/XenDesktop環境でのアプリケーション互換性について
XenApp/XenDesktop環境でのアプリケーション互換性についてXenApp/XenDesktop環境でのアプリケーション互換性について
XenApp/XenDesktop環境でのアプリケーション互換性についてKoji Yamada
 
Google App Engine for Java (手嶋屋勉強会)
Google App Engine for Java (手嶋屋勉強会)Google App Engine for Java (手嶋屋勉強会)
Google App Engine for Java (手嶋屋勉強会)fukamachi
 
Lisperの見る世界
Lisperの見る世界Lisperの見る世界
Lisperの見る世界fukamachi
 
はじめてのパターン認識 第11章 11.1-11.2
はじめてのパターン認識 第11章 11.1-11.2はじめてのパターン認識 第11章 11.1-11.2
はじめてのパターン認識 第11章 11.1-11.2Prunus 1350
 
Redesigning Common Lisp
Redesigning Common LispRedesigning Common Lisp
Redesigning Common Lispfukamachi
 
基礎から学ぶシトリックス仮想化製品(XenDesktop, XenApp)
基礎から学ぶシトリックス仮想化製品(XenDesktop, XenApp)基礎から学ぶシトリックス仮想化製品(XenDesktop, XenApp)
基礎から学ぶシトリックス仮想化製品(XenDesktop, XenApp)Citrix Systems Japan
 
Lispで仕事をするために
Lispで仕事をするためにLispで仕事をするために
Lispで仕事をするためにfukamachi
 
サポートスペシャリストが語るXenDesktop / XenApp環境での最速トラブルシューティング
サポートスペシャリストが語るXenDesktop / XenApp環境での最速トラブルシューティングサポートスペシャリストが語るXenDesktop / XenApp環境での最速トラブルシューティング
サポートスペシャリストが語るXenDesktop / XenApp環境での最速トラブルシューティングCitrix Systems Japan
 
データマイニングCROSS 2012 Opening Talk - データマイニングの実サービス・ビジネス適用と展望
データマイニングCROSS 2012 Opening Talk - データマイニングの実サービス・ビジネス適用と展望 データマイニングCROSS 2012 Opening Talk - データマイニングの実サービス・ビジネス適用と展望
データマイニングCROSS 2012 Opening Talk - データマイニングの実サービス・ビジネス適用と展望 Koichi Hamada
 
Webアプリケーションの パフォーマンス向上のコツ 実践編
 Webアプリケーションの パフォーマンス向上のコツ 実践編 Webアプリケーションの パフォーマンス向上のコツ 実践編
Webアプリケーションの パフォーマンス向上のコツ 実践編Masahiro Nagano
 
XenDesktop 7.6とXenApp 7.6の移行および注意点について徹底解説
XenDesktop 7.6とXenApp 7.6の移行および注意点について徹底解説 XenDesktop 7.6とXenApp 7.6の移行および注意点について徹底解説
XenDesktop 7.6とXenApp 7.6の移行および注意点について徹底解説 Citrix Systems Japan
 
Azure Machine Learning getting started
Azure Machine Learning getting startedAzure Machine Learning getting started
Azure Machine Learning getting startedMasayuki Ota
 
Tokyor45 カーネル多変量解析第2章 カーネル多変量解析の仕組み
Tokyor45 カーネル多変量解析第2章 カーネル多変量解析の仕組みTokyor45 カーネル多変量解析第2章 カーネル多変量解析の仕組み
Tokyor45 カーネル多変量解析第2章 カーネル多変量解析の仕組みYohei Sato
 
機械学習モデルフォーマットの話:さようならPMML、こんにちはPFA
機械学習モデルフォーマットの話:さようならPMML、こんにちはPFA機械学習モデルフォーマットの話:さようならPMML、こんにちはPFA
機械学習モデルフォーマットの話:さようならPMML、こんにちはPFAShohei Hido
 
Tokyor42_r_datamining_18
Tokyor42_r_datamining_18Tokyor42_r_datamining_18
Tokyor42_r_datamining_18Yohei Sato
 
Tokyor42 ggplot2
Tokyor42 ggplot2Tokyor42 ggplot2
Tokyor42 ggplot2Yohei Sato
 

Viewers also liked (20)

Clack & Caveman
Clack & CavemanClack & Caveman
Clack & Caveman
 
Tokyor26 data fusion
Tokyor26 data fusionTokyor26 data fusion
Tokyor26 data fusion
 
Clack: glue for web apps
Clack: glue for web appsClack: glue for web apps
Clack: glue for web apps
 
XenApp/XenDesktop環境でのアプリケーション互換性について
XenApp/XenDesktop環境でのアプリケーション互換性についてXenApp/XenDesktop環境でのアプリケーション互換性について
XenApp/XenDesktop環境でのアプリケーション互換性について
 
Google App Engine for Java (手嶋屋勉強会)
Google App Engine for Java (手嶋屋勉強会)Google App Engine for Java (手嶋屋勉強会)
Google App Engine for Java (手嶋屋勉強会)
 
Lisperの見る世界
Lisperの見る世界Lisperの見る世界
Lisperの見る世界
 
SBLint
SBLintSBLint
SBLint
 
はじめてのパターン認識 第11章 11.1-11.2
はじめてのパターン認識 第11章 11.1-11.2はじめてのパターン認識 第11章 11.1-11.2
はじめてのパターン認識 第11章 11.1-11.2
 
Redesigning Common Lisp
Redesigning Common LispRedesigning Common Lisp
Redesigning Common Lisp
 
基礎から学ぶシトリックス仮想化製品(XenDesktop, XenApp)
基礎から学ぶシトリックス仮想化製品(XenDesktop, XenApp)基礎から学ぶシトリックス仮想化製品(XenDesktop, XenApp)
基礎から学ぶシトリックス仮想化製品(XenDesktop, XenApp)
 
Lispで仕事をするために
Lispで仕事をするためにLispで仕事をするために
Lispで仕事をするために
 
サポートスペシャリストが語るXenDesktop / XenApp環境での最速トラブルシューティング
サポートスペシャリストが語るXenDesktop / XenApp環境での最速トラブルシューティングサポートスペシャリストが語るXenDesktop / XenApp環境での最速トラブルシューティング
サポートスペシャリストが語るXenDesktop / XenApp環境での最速トラブルシューティング
 
データマイニングCROSS 2012 Opening Talk - データマイニングの実サービス・ビジネス適用と展望
データマイニングCROSS 2012 Opening Talk - データマイニングの実サービス・ビジネス適用と展望 データマイニングCROSS 2012 Opening Talk - データマイニングの実サービス・ビジネス適用と展望
データマイニングCROSS 2012 Opening Talk - データマイニングの実サービス・ビジネス適用と展望
 
Webアプリケーションの パフォーマンス向上のコツ 実践編
 Webアプリケーションの パフォーマンス向上のコツ 実践編 Webアプリケーションの パフォーマンス向上のコツ 実践編
Webアプリケーションの パフォーマンス向上のコツ 実践編
 
XenDesktop 7.6とXenApp 7.6の移行および注意点について徹底解説
XenDesktop 7.6とXenApp 7.6の移行および注意点について徹底解説 XenDesktop 7.6とXenApp 7.6の移行および注意点について徹底解説
XenDesktop 7.6とXenApp 7.6の移行および注意点について徹底解説
 
Azure Machine Learning getting started
Azure Machine Learning getting startedAzure Machine Learning getting started
Azure Machine Learning getting started
 
Tokyor45 カーネル多変量解析第2章 カーネル多変量解析の仕組み
Tokyor45 カーネル多変量解析第2章 カーネル多変量解析の仕組みTokyor45 カーネル多変量解析第2章 カーネル多変量解析の仕組み
Tokyor45 カーネル多変量解析第2章 カーネル多変量解析の仕組み
 
機械学習モデルフォーマットの話:さようならPMML、こんにちはPFA
機械学習モデルフォーマットの話:さようならPMML、こんにちはPFA機械学習モデルフォーマットの話:さようならPMML、こんにちはPFA
機械学習モデルフォーマットの話:さようならPMML、こんにちはPFA
 
Tokyor42_r_datamining_18
Tokyor42_r_datamining_18Tokyor42_r_datamining_18
Tokyor42_r_datamining_18
 
Tokyor42 ggplot2
Tokyor42 ggplot2Tokyor42 ggplot2
Tokyor42 ggplot2
 

More from Wataru Sato

SendGridにおけるStopLightを 活用したAPI管理
SendGridにおけるStopLightを 活用したAPI管理SendGridにおけるStopLightを 活用したAPI管理
SendGridにおけるStopLightを 活用したAPI管理Wataru Sato
 
SendGrid Night in Fukuoka #1
SendGrid Night in Fukuoka #1SendGrid Night in Fukuoka #1
SendGrid Night in Fukuoka #1Wataru Sato
 
戦車乗りもmBaaSでメール送信できるかもしれない件
戦車乗りもmBaaSでメール送信できるかもしれない件戦車乗りもmBaaSでメール送信できるかもしれない件
戦車乗りもmBaaSでメール送信できるかもしれない件Wataru Sato
 
Mashup Hackathon 名古屋 MA11
Mashup Hackathon 名古屋 MA11Mashup Hackathon 名古屋 MA11
Mashup Hackathon 名古屋 MA11Wataru Sato
 
インテル® Edison ボード ハッカソン東京
インテル® Edison ボード ハッカソン東京インテル® Edison ボード ハッカソン東京
インテル® Edison ボード ハッカソン東京Wataru Sato
 
MA10 Mashup hackathon 北陸 in 福井 2014/08/30~31
MA10 Mashup hackathon 北陸 in 福井 2014/08/30~31MA10 Mashup hackathon 北陸 in 福井 2014/08/30~31
MA10 Mashup hackathon 北陸 in 福井 2014/08/30~31Wataru Sato
 
勉強会:設定管理について
勉強会:設定管理について勉強会:設定管理について
勉強会:設定管理についてWataru Sato
 
Heroku × SendGridイベント管理
Heroku × SendGridイベント管理Heroku × SendGridイベント管理
Heroku × SendGridイベント管理Wataru Sato
 
デ部15 step counter step detector
デ部15 step counter step detectorデ部15 step counter step detector
デ部15 step counter step detectorWataru Sato
 
SendGrid Parse APIをデモってみる
SendGrid Parse APIをデモってみるSendGrid Parse APIをデモってみる
SendGrid Parse APIをデモってみるWataru Sato
 
Google fusion tables api v1.0 tips rev2
Google fusion tables api v1.0 tips rev2Google fusion tables api v1.0 tips rev2
Google fusion tables api v1.0 tips rev2Wataru Sato
 
Google fusion tables api v1.0 tips
Google fusion tables api v1.0 tipsGoogle fusion tables api v1.0 tips
Google fusion tables api v1.0 tipsWataru Sato
 

More from Wataru Sato (12)

SendGridにおけるStopLightを 活用したAPI管理
SendGridにおけるStopLightを 活用したAPI管理SendGridにおけるStopLightを 活用したAPI管理
SendGridにおけるStopLightを 活用したAPI管理
 
SendGrid Night in Fukuoka #1
SendGrid Night in Fukuoka #1SendGrid Night in Fukuoka #1
SendGrid Night in Fukuoka #1
 
戦車乗りもmBaaSでメール送信できるかもしれない件
戦車乗りもmBaaSでメール送信できるかもしれない件戦車乗りもmBaaSでメール送信できるかもしれない件
戦車乗りもmBaaSでメール送信できるかもしれない件
 
Mashup Hackathon 名古屋 MA11
Mashup Hackathon 名古屋 MA11Mashup Hackathon 名古屋 MA11
Mashup Hackathon 名古屋 MA11
 
インテル® Edison ボード ハッカソン東京
インテル® Edison ボード ハッカソン東京インテル® Edison ボード ハッカソン東京
インテル® Edison ボード ハッカソン東京
 
MA10 Mashup hackathon 北陸 in 福井 2014/08/30~31
MA10 Mashup hackathon 北陸 in 福井 2014/08/30~31MA10 Mashup hackathon 北陸 in 福井 2014/08/30~31
MA10 Mashup hackathon 北陸 in 福井 2014/08/30~31
 
勉強会:設定管理について
勉強会:設定管理について勉強会:設定管理について
勉強会:設定管理について
 
Heroku × SendGridイベント管理
Heroku × SendGridイベント管理Heroku × SendGridイベント管理
Heroku × SendGridイベント管理
 
デ部15 step counter step detector
デ部15 step counter step detectorデ部15 step counter step detector
デ部15 step counter step detector
 
SendGrid Parse APIをデモってみる
SendGrid Parse APIをデモってみるSendGrid Parse APIをデモってみる
SendGrid Parse APIをデモってみる
 
Google fusion tables api v1.0 tips rev2
Google fusion tables api v1.0 tips rev2Google fusion tables api v1.0 tips rev2
Google fusion tables api v1.0 tips rev2
 
Google fusion tables api v1.0 tips
Google fusion tables api v1.0 tipsGoogle fusion tables api v1.0 tips
Google fusion tables api v1.0 tips
 

試しにAndroidからAWS使ってみました