Why Serverless + DevOps Is a Perfect Fit

Serverless is one of the fastest growing technologies on the market. Devs love it as it enables them to move much faster, but Ops tend to be suspicious towards it as it entails “loss of control” over your infrastructure. When making the DevOps transformation, these worlds seem to collide. But serverless is actually a great fit with the DevOps culture, and it can even help you make the transformation.
I am a developer who is highly experienced with serverless technologies. I want to help teams get started with it, and reduce the barriers to entry.

 
2 favorite thumb_down thumb_up 0 comments visibility_off  Remove from Watchlist visibility  Add to Watchlist
 

Outline/Structure of the Talk

In the session I will cover:

  • Introduction to serverless computing.

  • How the serverless shared-responsibility model fits right in with the CALMS DevOps approach, which is why serverless is an amazing tool to have when making the DevOps transformation.

    • Serverless benefits from a DevOps point of view.

  • Getting started with serverless:

    • Serverless native - what a completely serverless application looks like, and what new challenges it poses

    • Integrating serverless into an existing application, using the DevOps experimentation and measurement process.

  • Intro to tooling that exists in the serverless ecosystem.

Learning Outcome

In this session you will learn:

  • What are serverless technologies and what a serverless architecture might look like.

  • How to get started with serverless the DevOps way: via experimentation.

  • How you can integrate the use of serverless technologies with your existing application.

  • Tooling that will help you get started on your serverless journey.

Target Audience

Devs and Ops, who want to get started with serverless technologies. Also PMs, and entrepreneurs.

Prerequisites for Attendees

This session has no real prerequisites, but familiarity with the following concepts might help:

  • Cloud and infrastructure as a service

  • AWS Services - most of my examples are going to be with AWS (since it is the cloud provider I use) - but this requirement is not a strict one, and people will still get a lot out of the session even if they are not so familiar with AWS

schedule Submitted 6 months ago

Public Feedback

comment Suggest improvements to the Speaker

  • Liked Tomohiro Furusawa
    keyboard_arrow_down

    Tomohiro Furusawa - データサイエンティストが取り組むDevOps 〜負債の溜まりやすい機械学習システムと戦うために〜

    45 Mins
    Talk
    Beginner

    これから社内で機械学習を利用したシステムを構築していく予定はありますか? もしくはいつの間にか大量の技術的負債が溜まってしまった止められない機械学習システムの運用をしていく予定はありますか?

    機械学習を活用したシステムでは一般的に複雑なデータパイプラインや多様なグルーコードといった課題があげられますが、実際に長期に渡って運用を進めていく中でそれらがどのような弊害を生むのか、そしてシステムを止めずにそれらを回避するにはどうすれば良いかについてはまだまだ世の中では語られていないように思います。

    さらに一歩踏み込むと、機械学習システムでは「システムそのもの」に限らず組織的な負債が生じる場合もあります。例えば、過剰な期待値による現実とのギャップ、高度な運用知識を要するために開発者がシステムに縛られること、引き継ぎのたびに多くの背景知識が失われることなどがあげられます。

    この発表では、4年にわたる開発・運用により大きな技術的負債を抱えてしまった機械学習システムと向き合った経験を元に、どのように技術的負債を返済していったかというカイゼンジャーニーをお話します。そして、以下のようなトピックに触れながら機械学習システムに関わる人がより幸せに開発・運用していくための知見を提供します。

    • データサイエンティストが開発・運用を行うことによる不
    • 機械学習システムの技術的負債の解消事例
    • 開発フェーズの区分と各フェーズで意識すべきこと
    • 関わる人が苦しまないシステムをデザインするために必要なこと