クラウド・インフラ完全ガイド — AWS/Azure/GCP/Kubernetes

クラウドコンピューティングとは

クラウドコンピューティングは、サーバー・ストレージ・データベース・ネットワーク・ソフトウェアをインターネット経由で必要な分だけ借りるサービス形態です。物理サーバーを購入して自社で運用するオンプレミスと対比されます。2006 年に AWS が S3・EC2 を提供開始して以降、急速に普及し、現在はほぼ全ての新規 IT プロジェクトがクラウドで構築されます。

三大クラウドベンダー比較

IaaS / PaaS / SaaS の階層

コンテナと Kubernetes

アプリと依存関係を Docker イメージにパッケージ化し、本番では Kubernetes (K8s) でオーケストレーション（スケジューリング・自動復旧・スケーリング）するのが現代の主流:

# Kubernetes Deployment 例
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: web
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: web
  template:
    metadata:
      labels:
        app: web
    spec:
      containers:
        - name: app
          image: myregistry/web:1.2.3
          ports:
            - containerPort: 8080
          resources:
            requests:
              cpu: 100m
              memory: 128Mi
            limits:
              cpu: 500m
              memory: 512Mi
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: web-svc
spec:
  type: LoadBalancer
  selector:
    app: web
  ports:
    - port: 80
      targetPort: 8080

マネージド K8s: EKS (AWS) / AKS (Azure) / GKE (GCP)。GKE は K8s の生みの親 Google が提供しているため操作性が良い。

サーバーレス

サーバーをユーザーが管理せず、リクエスト数・実行時間で課金される実行モデル:

# AWS Lambda (Python)
import json

def lambda_handler(event, context):
    name = event.get('queryStringParameters', {}).get('name', 'world')
    return {
        'statusCode': 200,
        'body': json.dumps({'message': f'Hello, {name}!'})
    }

IaC (Infrastructure as Code)

クラウドリソースを GUI ではなくコードで定義・適用する仕組み:

# Terraform: AWS EC2 を立てる例
provider "aws" {
  region = "ap-northeast-1"
}

resource "aws_instance" "web" {
  ami           = "ami-0c55b159cbfafe1f0"
  instance_type = "t3.micro"

  tags = {
    Name = "web-server"
  }
}

resource "aws_security_group" "web" {
  name = "web-sg"

  ingress {
    from_port   = 80
    to_port     = 80
    protocol    = "tcp"
    cidr_blocks = ["0.0.0.0/0"]
  }
}

監視・コスト最適化

• 監視: CloudWatch / Azure Monitor / Cloud Monitoring（標準）+ Datadog / New Relic / Grafana Cloud（マルチクラウド）
• ログ集約: CloudWatch Logs / Loki + Grafana / ELK / OpenSearch
• 分散トレーシング: AWS X-Ray / OpenTelemetry / Jaeger
• コスト可視化: AWS Cost Explorer / Azure Cost Management / GCP Billing
• 節約手段: Reserved Instance / Savings Plan / Spot / Committed Use Discount / 不要リソースの自動停止

FAQ

Q: どのクラウドから学ぶべき？
A: 求人数・教材数で AWS が最有力。Microsoft エコシステム企業なら Azure、データ分析・AI 重視なら GCP。

Q: マルチクラウドは必要？
A: 大規模・規制業界（金融・公共）以外は不要。運用負荷が跳ね上がる。まずは 1 つに集中。

Q: オンプレと比べたコスト感は？
A: 小規模はクラウドが安い、超大規模・常時稼働ワークロードはオンプレが安いこともある。Dropbox は逆に S3 から自前へ移行した事例。