おすすめ・比較
クラウドコンピューティングの選択は、ニーズやプロジェクトの要件に大きく依存するといえるでしょう。
AWS、Azure、GCPといった大手3社のクラウドサービスはそれぞれ独自の特徴と強みを持っており、あらゆる状況に対応できるようになっています。
この記事では、これら3大クラウドプラットフォームについて比較し、業界やユースケース別に最適なクラウドサービスを見極めるためのポイントを解説していきます。
クラウド選定の要点からセキュリティ、コンプライアンスに至るまで詳しく解説していますので、ぜひ参考にしてみてください。
食品商社営業からシステムエンジニアへと転職後、バックエンドエンジニア（Java, PHP）として尽力。開発リーダーを含む上流工程〜下流工程に携わる。IT関連記事から芸能・法律など幅広ジャンルにて執筆。
3大クラウドの比較
クラウドコンピューティング市場は、AWS、Azure、GCPという3大巨頭によってリードされています。
これらのプラットフォームはそれぞれ独自の特徴、サービス範囲、および利用事例を持っており、企業や開発者が目的に応じて最適な選択をするための多様なオプションを提供しています。
ここでは、AWSに焦点を当て、その特徴、主要サービス、および実際の利用事例を詳しく掘り下げて現場での具体的な使用例について解説していきます。
AWS（Amazon Web Services）
AWSの特徴とメリット
AWSは広範なサービスカタログと高い柔軟性で知られています。
AWSの最大のメリットの一つは、コンピューティング、ストレージ、データベース、分析、ネットワーキングなど、200以上のフルフィーチャードサービスを提供している点でしょう。
そのため、スタートアップから大企業まであらゆる規模の組織が必要とするリソースを即座に利用できます。
例えば、NetflixはAWSを使用してグローバルなストリーミングサービスを提供しており、ピーク時には数百万の顧客に対応するために必要なリソースを動的にスケーリングしています。
AWSの課題と考慮点
AWSの豊富なサービス数は、初心者にとって選択の複雑さをもたらすこともあります。サービスの種類が多いため、最適なソリューションの選定には専門知識が必要となる場合があります。
また、デフォルト設定のままでは予想外のコストが発生することがあるため、費用管理のための適切な設定と監視が重要です。 AWSは従量課金制ですが、データ転送料金やリージョン間通信など、見落としがちな隠れたコストにも注意が必要です。
AWSの主要サービス
AWSは多岐にわたるサービスを提供していますが、特に注目すべきはAmazon EC2、Amazon S3、Amazon RDSです。
Amazon EC2はスケーラブルなコンピューティング容量を提供しており、ユーザーはアプリケーションの需要に応じて容量を簡単に増減できます。
Amazon S3は、スケーラビリティ、データ可用性、セキュリティ、パフォーマンスを提供するオブジェクトストレージサービスです。
Amazon RDSは、クラウドでリレーショナルデータベースを簡単にセットアップ、運用、スケーリングできるサービスで、MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Server、Amazon Auroraなどの人気データベースエンジンをサポートしています。
AWSの利用事例
AWSは世界中の多くの企業に採用されており、その利用事例は非常に多岐にわたります。
例えば、エクスペディアはAWSを利用して数十億の旅行オプションを処理し、顧客にリアルタイムで情報を提供しています。
また、フィリップスはAWSのIoTサービスを活用してヘルスケアデバイスからのデータを収集・分析し、患者のケアプロセスを改善しています。
さらに、フォーミュラ1はAWSの機械学習サービスを使用してレースデータを分析し、ファンに向けた新しい統計情報やインサイトを提供しています。
このように、AWSがいかに多様な業界で革新を支えているかが一目瞭然なことがわかります。
Azure（Microsoft Azure）
Azureの特徴とメリット
Microsoft Azureは、エンタープライズレベルのアプリケーションをサポートする豊富なサービスと統合された環境を提供しています。
Azureのメリットの一つは、Microsoftの製品との深い統合がある点です。
特に、Office 365やActive Directoryとのシームレスな連携は、企業が既存のインフラストラクチャをクラウドに拡張する際に大きな利点となります。
また、ハイブリッドクラウド環境のサポートにより、オンプレミスとクラウドリソースを柔軟に組み合わせることができます。
例えば、大手金融機関が既存の顧客データベースをオンプレミスで管理しつつ、Azureの分析ツールを使用してデータインサイトを抽出するケースがあります。
このようなハイブリッドアプローチにより、セキュリティと柔軟性のバランスを取りながら扱うことができます。
Azureの課題と考慮点
Azureの一部のサービスは、AWSやGCPの同等サービスと比較して安定性やパフォーマンスに差がある場合があります。 Microsoft製品との連携は強みですが、他のエコシステムとの統合には追加の開発が必要になることもあります。
Azureのポータルは直感的ですが、複雑な設定を行う際には学習曲線が存在します。 また、頻繁なサービスのアップデートやAPIの変更に対応するための継続的な学習が必要となります。
Azureの主要サービス
Azureは幅広いサービスを提供していますが、特に注目すべきはAzure Virtual Machines、Azure App Service、Azure Kubernetes Service (AKS)です。
Azure Virtual Machinesは、さまざまな仮想マシンサイズとカスタマイズオプションを提供しており、あらゆるワークロードに対応しています。
Azure App Serviceは、ウェブアプリケーションやAPIを迅速に開発、デプロイ、管理できるフルマネージドプラットフォームを提供しており、開発者の生産性を向上させています。
AKSは、コンテナ化されたアプリケーションのデプロイ、管理、スケーリングを簡素化するマネージドKubernetesサービスです。
これらのサービスは、開発者が手間のかかるインフラストラクチャの管理から解放され、アプリケーションの別の作業に集中できるように設計されています。
Azureの利用事例
Azureは世界中のさまざまな業界で採用されており、その利用事例は多岐にわたります。
例えば、ヘルスケア業界ではAzureを利用して患者データのセキュアな管理と分析を行い、パーソナライズされた治療計画の提供を可能にしています。
また、小売業界ではAzureのAIと機械学習サービスを活用して顧客行動を分析し、パーソナライズされたショッピング体験を提供しています。
さらに、製造業ではAzure IoTサービスを使用して製造プロセスを最適化し、リアルタイムでの機械のパフォーマンス監視を実現しています。
GCP（Google Cloud Platform）
GCPの特徴とメリット
Google Cloud Platform (GCP) は、Googleの強力なインフラストラクチャとデータ分析能力を活用して企業があらゆる状況に対応できるようにサポートしています。
また、Googleのグローバルなネットワークインフラストラクチャは、アプリケーションの高速なパフォーマンスと低遅延を保証しています。GCPはスポットインスタンス（Preemptible VM）の提供によるコスト最適化や、カーボンフリーエネルギーを活用したデータセンター運用など、環境に配慮したクラウドサービスとしても知られています。
GCPの大きなメリットは、データ分析と機械学習サービスの豊富さにあります。
GoogleのBigQueryやTensorFlowなどのサービスは、大量のデータをリアルタイムで処理して情報を得ることができるため、様々な決断を下す際にも利用しやすいです。
AWSの課題と考慮点
GCPは3大クラウドの中では比較的後発であるため、一部のエンタープライズ向けサービスや機能がAWSやAzureと比べて成熟度が低い場合があります。
また、導入事例や情報リソースがAWSやAzureと比較して少ないため、問題解決の際に参照できる情報が限られることがあります。 GCPの一部のサービスは頻繁に更新されるため、長期的な互換性に注意が必要です。 地域によってはデータセンターの展開がAWSやAzureほど広範囲ではない点も、グローバル展開を考える企業には考慮すべき点です。
GCPの主要サービス
GCPは幅広いクラウドサービスを提供しており、その中でも特にCompute Engine、App Engine、Kubernetes Engine、BigQueryが主要なサービスとして挙げられます。
GCPのCompute Engineはカスタマイズ可能な仮想マシンを提供しており、幅広いワークロードに対応しています。特に、カスタムマシンタイプによりRAMとvCPUを必要に応じて細かく調整できる柔軟性が特徴です。
App Engineはアプリケーションの開発、デプロイ、スケーリングを簡単に行えるフルマネージドプラットフォームです。
Kubernetes Engineは、コンテナ化されたアプリケーションの管理を簡素化するマネージドKubernetesサービスを提供しており、DevOpsの実践を支援しています。
BigQueryは、大規模なデータセットの分析をリアルタイムで行えるフルマネージドデータウェアハウスサービスで、データ駆動型の情報を提供してくれます。
GCPの利用事例
GCPは、ゲーム開発から医療、金融サービスまで、多岐にわたる業界で利用されています。
例えば、大手ゲーム開発会社はGCPのグローバルインフラストラクチャを利用して、世界中のプレイヤーに低遅延でゲームを提供しています。
また、医療分野ではGCPの機械学習とデータ分析ツールを使用して患者データから情報を抽出し、治療法の改善に役立てています。
金融サービス業界では、GCPのセキュアなインフラストラクチャを活用して取引データの分析やリスク管理を行っています。
クラウドサービスプロバイダ選定の要点
クラウドサービスプロバイダを選定する際には、プロジェクトの具体的な要件や予算、サポート体制、セキュリティとコンプライアンスの基準などの多岐にわたる要素を考慮する必要があります。
これらの要点を正しく評価することで、ビジネスのニーズに最適なクラウドサービスを選択して長期的な成功に繋げることができます。
プロジェクトの要件と予算
プロジェクトの要件を明確にすることは、適切なクラウドプロバイダを選定する上で最も重要なステップの一つです。
使用するアプリケーションの種類、必要なコンピューティングリソースの量、データストレージのニーズ、トラフィックの予測などプロジェクトの詳細を把握することが必要です。
また、予算の設定も重要で、初期費用だけでなく運用コストも含めた総コストを考慮に入れる必要があります。
クラウドプロバイダーごとに料金体系が異なるため、予算内で要件を満たすサービスを提供しているかどうかを検討し、コストパフォーマンスの高いプロバイダを選択していきます。
3大クラウドのコスト比較
各クラウドプロバイダは異なる料金体系を持っていますが、一般的な比較ポイントをいくつか紹介します。
コンピューティングリソース
一般的にGCPのPreemptible VMは、AWSのSpot InstanceやAzureのSpot VMと比較して安価な傾向があります。ただし、安定性を求める場合は通常インスタンスを選択する必要があります。
ストレージコスト
標準的なオブジェクトストレージでは、GCPのCloud StorageとAWSのS3が近い価格帯にありますが、頻繁にアクセスしないデータの長期保存ではAWSのGlacierが優位性を持つ場合があります。
データ転送
クラウドプロバイダからのデータ転送（外向き）は全てのプロバイダで課金対象となりますが、内向きのデータ転送は通常無料です。GCPはリージョン間のデータ転送料金が比較的低い傾向があります。
割引オプション
AWSは「リザーブドインスタンス」、Azureは「リザーブドVM」、GCPは「確約利用割引」など、長期利用を前提とした割引プランを提供しています。これらを活用することで、総コストを20-70%削減できる場合があります。
サポートとトレーニング
クラウドサービスを効果的に活用するためには、プロバイダーからの適切なサポートと知識のアップデートが不可欠です。
技術的な問題が発生した際のサポート体制、トラブルシューティングの迅速性、専門知識を持つサポートスタッフの可用性などを確認することも重要です。
また、クラウドサービスの導入や運用に関するトレーニングプログラムが提供されているかどうかなどもポイントといえます。
従業員がクラウドサービスを効率的に使用できるようになるための教育やリソースが充実しているプロバイダを選ぶことで、スムーズな業務が行えるでしょう。
セキュリティとコンプライアンス
クラウドサービスを選択する際には、セキュリティとコンプライアンスの基準を満たしているかどうかを厳格に評価する必要があります。
データの暗号化、アクセス管理、ネットワークセキュリティ、物理的なセキュリティ対策など、プロバイダが提供するセキュリティ機能の範囲と質を検討します。
また、業界固有の規制や法律に準拠しているかどうかも重要な要素です。
例えば、医療業界ではHIPAA、金融業界ではPCI DSSなどの規制が適用されるため、プロバイダがこれらのコンプライアンス要件を満たしているかを確認する必要があります。
セキュリティとコンプライアンスの基準を満たすプロバイダを選ぶことで、ビジネスのリスクを最小限に抑えることができます。
業界別クラウド選定の考慮点
金融業界
セキュリティとコンプライアンスが最優先事項のため、AzureのFIPSやAWSのPCI DSS準拠サービスが適している場合が多いです。また、高頻度取引やリスク分析には、GCPのBigQueryなどの分析能力が活用できます。
医療業界
患者データの安全な保管と規制遵守が重要なため、HIPAAに準拠したAWSのHealthcareサービスやAzureのHealthcare APIなどを検討することをおすすめします。
小売業界
季節変動や需要予測に応じたスケーラビリティが重要なため、AWSのElastic Beanstalk、AzureのAuto Scalingなどの機能が有効です。また、顧客データ分析にはGCPの機械学習サービスが適しています。
製造業界
IoTデバイスとの連携やリアルタイムデータ分析が必要なため、AWSのIoT Core、AzureのIoT Hub、GCPのCloud IoT Coreなどを検討することをおすすめします。
マルチクラウド戦略とハイブリッドクラウドについて
クラウドコンピューティングの成熟に伴い、多くの企業は単一のクラウドプロバイダに依存するのではなく、複数のクラウドサービスを併用する「マルチクラウド」や、オンプレミス環境とクラウドを組み合わせる「ハイブリッドクラウド」アプローチを採用しています。
これらの戦略は、各クラウドプロバイダの強みを最大限に活かしながら、リスクを分散させる効果的な方法となっています。
マルチクラウド戦略のメリットとデメリット
マルチクラウド戦略を採用する主なメリットには以下のようなものがあります。
ベンダーロックインの回避
単一のクラウドプロバイダに依存することで生じるリスクを軽減できます。例えば、価格変更や機能の廃止、サービス停止などの影響を最小限に抑えることが可能です。
最適なサービスの選択
各クラウドプロバイダの強みを活かし、ワークロードごとに最適なプラットフォームを選択できます。例えば、機械学習タスクにはGCP、エンタープライズアプリケーションにはAzure、大規模なデータ処理にはAWSというように使い分けることができます。
コスト最適化
各プロバイダの価格モデルを比較し、最もコスト効率の良いサービスを選択することで、全体的なIT支出を削減できます。
一方で、以下のようなデメリットも考慮する必要があります。
管理の複雑さ
複数のクラウド環境を管理するには、それぞれの管理ツールやAPIに精通する必要があり、運用の複雑さが増します。
統合の課題
異なるクラウド間でのデータ統合やサービス連携には、追加の開発やツールが必要となる場合があります。
スキル要件の増加
各クラウドプラットフォームに精通した人材が必要となり、教育コストや採用コストが増加する可能性があります。
複数のクラウドプロバイダを効果的に組み合わせる方法
マルチクラウド環境を効果的に構築するためには、以下のようなアプローチが有効です。
ワークロードベースの分離
アプリケーションやサービスの特性に応じて、最適なクラウドプロバイダを選択します。例えば、開発・テスト環境はコスト効率の良いGCPで、本番環境は安定性に定評のあるAWSで運用するなどの組み合わせが考えられます。
共通の管理層の構築
CloudFormationやTerraformなどのInfrastructure as Code（IaC）ツールを活用して、クラウド環境を一元管理する仕組みを構築します。これにより、異なるクラウド間での設定の一貫性を保ちやすくなります。
データ戦略の明確化
クラウド間でのデータ移行やレプリケーションのポリシーを明確にし、データの一貫性と可用性を確保します。例えば、マスターデータはAWSに保存し、分析用のコピーはGCPのBigQueryで処理するといった役割分担を行います。
API抽象化レイヤーの活用
クラウド固有のAPIに直接依存するのではなく、抽象化レイヤーを介してサービスにアクセスすることで、将来的なクラウド変更の影響を最小限に抑えることができます。
ハイブリッドクラウド環境の構築ポイント
オンプレミス環境とクラウドを組み合わせるハイブリッドクラウドのアプローチでは、以下のポイントに注意することが重要です。
接続性とネットワーク設計
オンプレミス環境とクラウド間の安全かつ高速な接続を確立します。AWSのDirect Connect、AzureのExpressRoute、GCPのDedicated Interconnectなどの専用接続サービスを活用することで、安定したパフォーマンスを確保できます。
セキュリティの一貫性
オンプレミスとクラウド環境で一貫したセキュリティポリシーを適用します。アクセス制御、暗号化ポリシーなどを統合的に管理することが重要です。
データの配置と移行
規制要件や性能要件に基づいて、どのデータをオンプレミスに保持し、どのデータをクラウドに移行するかを決定します。例えば、機密性の高いデータはオンプレミスに保持し、処理済みの集計データをクラウドで分析するといった使い分けが考えられます。
ディザスタリカバリ計画
オンプレミスとクラウド環境の両方を考慮した包括的なディザスタリカバリ計画を策定します。クラウドをバックアップや復旧環境として活用することで、コスト効率の良い事業継続体制を構築できます。
クラウドコンピューティングのまとめ
この記事では、AWS、Azure、GCPという3大クラウドプラットフォームの特徴と選定ポイントを解説しました。クラウドコンピューティングは企業規模や業界を問わず柔軟なソリューションを提供し、各プロバイダは独自の強みを持っています。
クラウド選定では、技術要件や予算だけでなく、利用目的や期間も考慮したコスト効率が重要です。また、定期的な再評価やマルチクラウド戦略の検討も有効でしょう。
最適なクラウド選択は、技術・予算・互換性・拡張性のバランスで決まります。まずは小規模なパイロットプロジェクトから始めるアプローチが効果的です。
