Microsoft decode 2018 1日目

Transforming Intelligence (基調講演) †

• Raspberry Piで画像認識のデモ
• Dockerfileでデプロイ
• Exportで各種デバイス上で動作できる
• ローカルに機械学習モデルを持ってるみたい
• カメラでパイナップルを認識してた

• Azure Cosmos DB
• ミリ秒単位のレイテンシ
• 水平展開可能
• NoSQL
• ペタバイト
• 数百万トランザクション/sec
• MongoDB, SQLのAPIがある
• 「プラネットスケールアプリケーション」
• 全世界でマルチマスター書き込み(すごいらしい)
• ちょまどさんのお絵かきアプリは西アメリカにあるDB、ララさんのは西日本DBに 1dotずつ読み書き

• Azure Cognitive Service
• 例: NBAの試合で靴やユニフォームを認識
• データ収集に80%の労力を使う
• Azure Databricks
• Build & Training
• Azure Machine Learning
• Deploy
• Dockerで。オンプレミスでも可能

• Visual Studio Studio Live Share
• 環境設定が違ってもコラボレーションできる
• Mac(VS Code)とWindows(VS Community)間でデモ
• カーソル位置やブレークポイントもシェアできる
• localhost:3000をシェアして相手からも開ける
• ターミナルもシェアできる

• Visual Studio App Center
• GitHub連携
• iOSアプリのサンプル
• リモートに実機が多数あり、ビルド後に一括で実機テストしてくれる
• βテスターへの配布・ストアへのリリースも統合

• Azure DevOps
• GUIでCIのフローが組める
• Kubernatesでデプロイ・スケール

• Devspaces for AKS
• マイクロサービスをまたがったデバッグ・ブレークポイント

• .NET Core
• SignalR as a Service

• .NET Core 3
• Windows Desktop, IoT & AIを統合
• .NET Frameworkより高速(？)
• exeファイルに依存関係をすべて含められる？
• WinFormも同梱？

• MR
• Microsoft 365
• Microsoft Graph
• デジタルデータだけでなく、現実世界のデータも取り込みたい → Hololens
• オフィスだけでなく、現場の最前線で働く人に活用してもらう
• Microsoft Remote Assist
• 工場の現場で、機械の操作のサポート
• Microsoft Layout
• 工場の現場で、機材の配置のシミュレーション
• 「Cortana、エリアD-15に向かうよ」 → 音声認識して司令室のチャットに流れる
• 空間分析
• 東急建設
• 建設現場でMRで設計図を投影する
• 船舶
• 遠隔で機器の保守のサポート
• 3D海図で船の動きを管制
• ゴジラ・ナイト
• 目の前にゴジラがいるような体験

• りんな
• 690万ユーザー
• 次世代会話エンジン 共感モデル
• 詳細は今日のセッションで

日本の第一人者が語る！ C# の現状と今後への展望 「.NET Core 2.x 時代の C#」 †

• 機能面で進化が止まって見えていたが、次に進むための投資の期間だった
• 次の10年を戦える環境に生まれ変わった
• C# 7.xは細かく頻繁にリリース
• パフォーマンス優先
• .NET Core
• 産みの苦しみを抜けた
• OS依存の機能も入れる Windows Compatibility Pack
• .NET Core 2.0, 2.1にするだけで数割高速
• コンパイラだけでは実現できない機能も追加
• Windowsの機能もマイナーな機能も入ったので、新規で作るなら.NET Coreがいいかな感
• UWP, XAML, WPFはクロスプラットフォームは難しい
• .NET Core → .NET Frameworkの逆移植もしてる
• でも.NET Coreの方が速かったりする
• .NET Frameworkはインストールがマシン単位なのでアップデートしづらい
• .NET Coreはside by side
• Windows Compatibility Pack
• 一部はWindows以外でも動く。動かない物はAPIはあるが実行時例外
• 後者は実行時にifで分岐(JITで速い) or コンパイル時にチェックするアナライザーもあり
• .NET Core 3.0
• WPFとかも載せる(Windowsでしか動かない)
• でも高速、side by sideインストール
• ML.NET 1.0 (Machine Learning)も近い時期にリリースされそう(.NET Coreには含まれない)
• 全機能が載ったら.NET Frameworkは引退？
• 当面サポートはされる
• .NET Coreでバイナリそのままで.NET Frameworkアプリが動く
• が、スレッドの挙動の違いなどはあるので注意。無理して移植しなくていい

パフォーマンス †

標準ライブラリ †

• 配列の範囲チェック、負にならない場合は省略
• 9割trueのifは、elseの方を関数に逃がすとインライン展開がかかる
• throwがあるとインライン展開されない

JIT改良 †

• box化はヘタすると1〜2桁遅い
• Enum.HasFlagはbox化するから重い
• JITが特殊対応して単なるANDに置き換え
• 構造体のインターフェイスメソッド呼び出し
• 構造体をbox化 → メソッド呼び出し
• これも特殊対応

低レイヤー機能を公開 †

• Intrinsics
• X86.Sse.Add(a, b)
• IsSupportedは「JIT時定数」。falseの分岐は消える
• 未サポートだと実行時例外

ランタイムの修正が必要な機能 †

• C#だけではできないもの
• 8.0くらいでそろそろ入ります
• ジェネリッククラスを属性に使う
• インターフェイスのメソッドのデフォルト実装

7.xは小分けにリリース †

• タプル
• ref戻り値、refローカル変数
• 関数の引数にdefaultを使うとint?が0になるバグ
• in引数でいろいろバグってた
• バグもあるが修正も早い(2〜3ヶ月)
• 英語できなくても再現コード貼ればいいし、講演者が取り次ぐよー

そもそもパフォーマンス必要？ †

• Rustとかと戦う
• C++で書いても、ネイティブ呼び出しが遅い
• 文字列の部分参照
• ネイティブヒープのUTF-8文字列を直接参照
• Span<T> x = stackalloc
• System.IO.Pipelines
• Spanを使った高速なI/O
• まだインターフェイスのみ
• 文字列処理関連が1.5〜2倍高速に
• C++をC#で書き直して速くなったとこもある！
• Utf8String
• UTF-16の変換が不要で速い

その他 †

• where T : System.Enumなど追加
• 7.xと8.0は並行開発してる
• null許容参照とかは8.0
• 8.0プレビュー版出てます
• null許容参照も使える
• null許容参照
• null可、不可、未指定のコンパイルオプション
• Range(..演算子)

Visual Studio App Center でモバイルアプリ開発/運用サイクルを高速化させよう！ †

• アプリをリリースすることは、開発・リリース・テスト・公開・改善のサイクルを繰り返すこと

あるあるケース †

• 結合テストしたらバグだらけ
• 主要メーカーの機種全部に対応してね
• 概算: 200端末 * OSバージョン10個 * テストケース数
• テストチームの端末管理大変・全員にアップデート配るの大変
• リリース後に出たバグが再現しない

→ 今までいろんなサービスを組み合わせて対処していたが、 Visual Studio App Center に統合

機能 †

• 自動ビルド
• 署名
• テスターに配布
• ストアにリリース
• デバイスファームで多数の実機でテスト
• バイナリをインストールしてテストコードを実行
• システム言語の変更
• UIテストフレームワーク4種類くらい
• アクティブユーザーなどのアナリティクス
• カスタムイベントカウントも。関数1個呼ぶだけ

ところで †

• 2015年時点で、Android端末は24093種類
• スクリーンサイズも多様
• マルチタスクで画面分割したりも
• 90%のユーザーをカバーするには、288機種の対応が必要 (USのデータ)

UIテスト †

• EnterText, ClearText, Tap, Screenshotなどの関数で書く
• 手動テストだるいですよね
• app.WaitForElement() // コントロールが表示されるのを待つ
• コマンドラインからクラウドに自動テストを投げられる

App Center CLI †

• 有償でデバイスファームの占有も可能
• Open API(REST API)もある

Slack連携 †

• どのブランチをビルドする？とかボタンを表示して聞いてくる

Push通知 †

• 最新版に上げてない人にpush通知を送ったりできる

App Center Analyticsを使い倒そう　〜静的コード生成を活用したXamarinにおけるAOP活用〜 †

• Log Flow
• イベント発生ログをリアルタイムで確認できる
• AOPでトラッキングコードを埋め込む
• 機能要件と非機能要件を分離
• iOSでは動的コード生成ができない
• バイトコード段階でAOP
• AOPに使えるライブラリ
• Mono.Cecil
• Fody
• Qiitaに解説がある

マイクロサービスのすべて †

マイクロサービスの良い例・悪い例 †

• 悪い例: Web/Business/Dataの3階層にこだわったまま分割する
• 3階層が綺麗に分離されてたのに、分割したことで返って複雑になる
• Domain driven design
• ビジネスドメインをモデル化して分割
• 各サービスは単一の責任のみを持つ

マイクロサービスの大原則 †

• 設計時の疎結合
• サービス間でライブラリを共有したいときは、ファイルの実体を共有しない
• nugetなどでそれぞれがバージョンを固定するように
• 実行時の疎結合
• 実行中は、他のサービスはいつ落ちるか分からないと想定する
• 落ちてるときはフォールバックで少ない機能で動くとかやる
• リリース時の疎結合
• サービス個別にでビルド・デプロイできるようにする

マイクロサービス登場の背景 †

• A/Bテスト
• 頻繁にデプロイしたい
• 他のサービスを気にせずにアップデートできる

サービスの発見と抽出 †

ドメイン駆動設計 †

• ビジネスをドメインとしてモデル化する
• Bounded Contextを分解

• サービスごとに使用するテクノロジーや言語が違っててもいい
• スピードがいるところはRedisを使ったり

• APIゲートウェイ
• バックエンドはどんどん変わるので、ルーティングを担当
• 全部のリクエストが通るので、ログもここで取る
• 証明書もここだけでいい
• 他、スロットリング・キャッシュ・リトライなどサービス共通の処理に向く
• ここにドメインロジックを実装すると太るので注意

• ロードレベリング(負荷の平準化)
• 負荷がピークの時、バックエンドのどこかがボトルネックになって重くなる
• Cosmos DBはスロットリング機能を持ってるが、全部のシステムがそんなに賢いとは限らない
• 非同期キューで受けて、マイペースで処理する
• トランザクションIDを振って、2回目は処理しない

• サービス間通信
• タイムスタンプでの紐付けは難しいので、すべてのサービスコールにIDを振る
• http RESTで結構性能は出る。ダメなときだけgRPCを使う

• データ管理
• 他のサービスのデータに直接アクセスしてはいけない

AI は爆発だ?! 〜 “女子高生AI” りんな を支える技術とその開発現場からみるサービス開発 †

• りんなを例にAI開発を紹介
• コンセプト「エモーショナル」
• 明日晴れるかなぁ？
• Cortana「明日は晴れです」
• りんな「どこか出かける予定でもあるの？」
• できるだけ会話を長く続けるようにする
• 17時間くらい話すユーザーが毎週いる
• アメリカ版(23時間)・中国版(29時間)の方が長かったりする
• ソーシャルAIボットは、人と人とのコミュニケーションを奨励するのが目的
• Emotional Computing Framework
• 人間の五感、世界の情報・知識、サービス展開場所
• ソーシャルロール(映画に出演したり)
• 会話技術
• 元々は検索エンジンのチーム
• Retrieval Model
• 多様な雑談を検索
• Generation Model
• キャラクター生成
• ローソンのbotにも提供
• Empathy Model
• 共感を得る方法を意識
• 長く会話を続けるには会話の文脈が大事。過去のセッションを加味する
• 共感を得る方法
• 話題の提案・質問・相手の肯定・相づち・無意識(挨拶など)
• 集団とのコミュニケーション
• 友達の誕生日を教えておくと、当日に祝ったりする
• 「りんならしさ」
• 斜め上の返事が面白い
• ルールじゃなくて学習で返事するから
• 100%なんてない
• 間違えてもそれが個性
• 「わからない」もコミュニケーション
• Diversity

りんなの視覚 †

• 画像認識ではなくImage Commenting
• 「スカート超可愛い！」
• 「チワワかわいい抱っこしたい」
• りんなのファッションチェック
• 女子高生が「わかる！」と共感できるコメントを目指す
• スタイリストと一緒にアイテムの選定・評価
• 画像認識に自信がある部分にコメント
• 複数の認識器を組み合わせた構成
• 最近Cognitive Service Custom Visionがアップデートして、近いことができるようになった
• りんなの発言をネタに、店員と客のコミュニケーションを活性化する
• 画像生成も、肖像画機能に活かされている

りんなの声 †

• 歌に挑戦
• EmotionalでCreativeだから
• AIが苦手な「創作性」に挑戦
• なんと「耳コピ」
• 人の歌を聴いて歌詞・音程・リズムを認識
• りんな声で合成

• nanaに投稿
• 人の歌にコメントをしたりするサービス
• お手本を上げてくれた人たちと合唱
• 紅白狙ってます
• 上手さを目指すより、コミュニケーション・コラボレーションが生まれるのが大事
• 現在は恋愛ポエムを集めてる

りんなと電話 †

• 双方向・リアルタイムなのでチャットbot + 音声認識とはひと味違う
• 雑談エンジンは、短い文章で返すように調整
• 音声合成エンジンはAyumiとかと同じもの
• 早めにリリースして生データを蓄積