タイトル: クラウド・インフラ
SEOタイトル: クラウド・インフラ完全ガイド — AWS/Azure/GCP/Kubernetes
| この記事の要点 |
|
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
| 項目 | AWS | Azure | GCP |
|---|---|---|---|
| シェア | ★★★★★ (約 31%) | ★★★★ (約 25%) | ★★★ (約 11%) |
| サービス数 | 200+ | 200+ | 100+ |
| 強み | 網羅性・実績 | Microsoft 製品連携・ハイブリッド | データ分析・ML・コンテナ |
| VM | EC2 | Virtual Machines | Compute Engine |
| オブジェクトストア | S3 | Blob Storage | Cloud Storage |
| マネージド DB | RDS / Aurora / DynamoDB | SQL Database / Cosmos DB | Cloud SQL / Spanner / Firestore |
| 関数 | Lambda | Functions | Cloud Functions / Cloud Run |
| コンテナ | ECS / EKS / Fargate | AKS / Container Apps | GKE / Cloud Run |
| ネットワーク | VPC / Route 53 / CloudFront | VNet / Azure DNS / CDN | VPC / Cloud DNS / Cloud CDN |
| 監視 | CloudWatch | Monitor | Cloud Monitoring |
| AI / ML | SageMaker / Bedrock | Azure OpenAI / ML Studio | Vertex AI / Gemini |
IaaS / PaaS / SaaS の階層
| 階層 | 提供範囲 | 例 | 運用負荷 |
|---|---|---|---|
| IaaS (Infrastructure as a Service) | VM / ネットワーク / ストレージ | EC2, Compute Engine | 大（OS・ミドル・アプリ全て自社管理） |
| CaaS (Container) | コンテナ実行環境 | ECS, AKS, GKE | 中 |
| PaaS (Platform) | アプリ実行環境 | App Service, App Engine, Heroku | 小（アプリのみ） |
| FaaS (Function) | 関数実行のみ | Lambda, Functions, Cloud Run | 極小（コードだけ） |
| SaaS (Software) | 完成したアプリ | Microsoft 365, Slack, Salesforce | なし（使うだけ） |
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}!'})
}| サービス | クラウド | 料金 |
|---|---|---|
| AWS Lambda | AWS | 100 万リクエスト + 40 万 GB 秒/月 無料枠 |
| Azure Functions | Azure | 100 万リクエスト/月 無料枠 |
| Cloud Functions | GCP | 200 万リクエスト/月 無料枠 |
| Cloud Run | GCP | 180,000 vCPU 秒/月 無料枠 |
| Cloudflare Workers | Cloudflare | 10 万リクエスト/日 無料枠 |
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"]
}
}| ツール | 得意 | 言語 |
|---|---|---|
| Terraform | マルチクラウド標準 | HCL |
| CloudFormation | AWS 完結 | YAML / JSON |
| AWS CDK | AWS をプログラム言語で | TypeScript / Python 等 |
| Pulumi | マルチクラウド + 各言語 | TypeScript / Python / Go |
| Ansible | サーバー構成管理 | YAML |
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。