クラウドの基礎

はじめに

「クラウドファースト」という言葉が定着し、今や IT インフラの選択肢としてクラウドは当たり前の存在となりました。 しかし、「具体的に何が便利なのか？」「オンプレミスと比べてコストはどうなのか？」と聞かれたとき、体系的に答えるのは意外と難しいものです。

この記事では、クラウドコンピューティングの基礎から、エンジニアとして知っておくべき主要サービスの違いを解説します。

クラウドとは何か？

クラウドコンピューティングとは、インターネットを介して、サーバーやストレージ、データベースなどのコンピューターリソースを 「必要な時に、必要な分だけ」 利用できるサービスのことです。

コンセントに繋げば電気が使えるように、インフラを所有せずに利用できる仕組みです。

クラウドの主な利点

柔軟性とスケーラビリティ

ビジネスの成長や急なアクセス増加に合わせて、サーバースペックを瞬時に拡張・縮小できます。無駄なリソースを持たずに済みます。

コスト効率

初期費用（ハードウェア購入費）が不要で、使った分だけ支払う「従量課金制」が基本です。スタートアップでも低コストで始められます。

グローバルなアクセス

世界中にデータセンターがあるため、ボタン一つで海外リージョンにサービスを展開可能です。

セキュリティ

クラウド事業者は国際的なセキュリティ基準に準拠しています。物理的な警備からデータの暗号化まで、高度な対策が施されています。

イノベーションの促進

AI やビッグデータ解析などの最新技術がサービスとして提供されているため、開発者はすぐに新しいアイデアを試すことができます。

オンプレミスとの違い

従来の自社運用（オンプレミス）とクラウドの違いを、個人的な視点で評価・比較しました。

総務省の調査（2022年）によると、日本企業の約8割がクラウドを利用しています。しかし世界基準（90%以上）と比べるとまだ慎重な姿勢も見られます。

3つのサービスモデル (IaaS, PaaS, SaaS)

クラウドは「どこまでユーザーが管理するか」によって3つに分類されます。

SaaS^[1]Software as a Service

全てお任せ。完成したソフトを利用するだけ。（例: Gmail, Salesforce, Zoom）

PaaS^[2]Platform as a Service

アプリ開発に集中。OS やミドルウェアは管理不要（例: Azure SQLApp Service）

IaaS^[3]Infrastructure as a Service

自由度が高い。仮想サーバーの OS から自分で管理（例: Amazon EC2, Azure VMs）

SaaS に近づくほど管理は楽になりますが、細かいカスタマイズはできなくなります。逆に IaaS は自由ですが、セキュリティパッチ当てなどの運用コストがかかります。 「開発だけに集中したいなら PaaS」「インフラ構成までこだわりたいなら IaaS」 と使い分けるのがポイントです。

代表的なクラウドプロバイダー

AWS（Amazon）

業界のパイオニア

2006年開始。圧倒的なシェアとサービス数を誇る。ドキュメントや事例が豊富で、困った時に情報が見つかりやすい。

Amazon Web Services, Inc.

クラウドコンピューティングサービス – Amazon Web Services (AWS) Amazon Web Services は、信頼性と拡張性に優れたクラウドコンピューティングサービスを低料金で提供します。アカウント作成は無料。料金はご利用分だけです。

Microsoft Azure

企業の味方

Windows や Office 365 との親和性が抜群。既存のオンプレミス環境を持つ大企業のクラウド移行に強い。

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Google Cloud

データ分析最強

Google の検索やYouTubeを支えるインフラを利用可能。BigQuery や AI 分野での性能評価が非常に高い。

Google Cloud

クラウド コンピューティング サービス | Google Cloud データ管理、ハイブリッド クラウドとマルチクラウド、AI と ML など、Google のクラウド コンピューティング サービスで、あらゆるビジネス上の課題に取り組みましょう。

実績と情報量なら AWS、Office製品との連携なら Azure、AI・データ分析なら Google Cloud といったように、プロジェクトの目的や自社の既存環境に合わせて選定する ことが大切です。

クラウドスキルの重要性

DX（デジタルトランスフォーメーション）の波に乗り、クラウドエンジニアの市場価値は急上昇しています。

なぜ今、クラウドスキルが必要か？

高い需要

多くの企業がクラウド移行を進めており、扱える人材が不足しています。

キャリアの広がり

インフラだけでなく、開発、AI、セキュリティなど活躍の場が広がっています。

どうやって学ぶ？

認定資格の取得

各社（AWS SAA など）の資格は、体系的な知識の証明になります。

ハンズオン（実践）

「無料枠」を使って実際にサーバーを立ててみるのが一番の近道です。

• AWS 無料利用枠
• Google Cloud 無料枠

昔は「サーバー担当」だけの技術でしたが、今はアプリ開発者やデータサイエンティストにとっても必須の教養になりつつあります。
クラウドを知っているだけで設計の幅が広がり、エンジニアとしての市場価値（年収）もグッと上がります。 「どの職種を目指すにしても、覚えておいて損はないスキル」だと思います。

クラウド導入時の注意点

便利な反面、以下の点には注意が必要です。

セキュリティと責任共有

クラウドは「プロバイダーとユーザーで責任を分担するモデル」です。設定ミスによる情報漏洩はユーザーの責任になるため、正しい知識が必要です。

ベンダーロックイン

特定のクラウド独自の機能に依存しすぎると、他社へ移行しづらくなります。コンテナ技術（Kubernetes）などで可搬性を高める工夫も有効です。

コスト管理

「使った分だけ」は、逆に言えば「使いすぎると高額になる」ということです。予算アラート機能などで監視しましょう。

特に失敗しやすいのが「コスト管理」です。 サーバーを立ち上げっぱなしにしてしまい、「月末の請求額を見て青ざめる……」 なんていうのは、「クラウドあるある」です。
導入したら、まず最初に「予算アラート」を設定することを推奨します。

クラウド技術の未来

これからのトレンドは個人的に以下の3つだと考えています。

エッジコンピューティング

5G と連携し、デバイスに近い場所で超低遅延処理を行う。

サーバーレス

インフラ管理を完全に無くし、コードだけに集中する開発スタイル。

クラウド × AI

生成 AI などの高度な機能を、API 経由で簡単に自社サービスに組み込む。

これまでのクラウドは「データの置き場所」としての役割が強かったですが、これからは「AI や IoT を動かすための脳」としての役割が主役になります。
5G や生成 AI と組み合わさることで、「今まで技術的に不可能だったこと」が次々と実現できるようになると考えています。

クラウドの活用事例

世界的な企業もクラウドを活用して成長しています。

Netflix（AWS）

世界中への動画配信基盤として活用

Spotify（Google Cloud）

オンプレミスから全面移行し、BigQuery を活用した高度なデータ分析基盤を構築

ソニー（Azure）

グローバルなエンタメサービスの基盤に採用

興味深いのは、企業によって選んでいるクラウドが違う点です。
Netflix は「配信の規模（AWS）」、Spotify は「データの分析（Google）」といったように、各社が「そのクラウドが得意とする役割」を明確に理解して採用しています。 流行りだけで選ぶのではなく、「自分の目的にはどのクラウドの役割がハマるか？」を意識することが大切だと思います。

以上、最後までお読みいただきありがとうございました。