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*Anacondaとはプログラム記述がシンプルで人気が高いPythonの実行環境*で、データサイエンスに必要とされる各種ツールやライブラリを提供するプラットフォームです。Anacondaには数値計算やデータ解析に必要なライブラリがセットで組み込まれており、利用者は**インストール後すぐに開発作業を開始できる**メリットがあります。

Anacondaとは？Pythonの効果的な開発環境を解説！

Anacondaを使う準備として*Anacondaモジュールをインストール*しておきます。

「Anaconda」はAnacondaの公式サイトからインストーラをダウンロード後、インストーラを起動しインストールします。公式ダウンロードには以下のOSでインストーラが提供されています。

・*Windows用*
　64ビット版、並びに32ビット版

・*macOS用*
　64ビット版（GUI・CUIインストーラ）

・*Linux用*
　64ビット版（x86・Power・AWS Gravitor2・IBM Z）

参考：[ANACONDA Individual Edition](https://www.anaconda.com/products/individual)

なおPythonはAnacondaに含まれており、バージョンを指定したインストールも可能です。

とても簡単！Anacondaのインストール手順を機種別に解説

Pythonとは？人気のPythonを学ぶ際に知っておきたいこと

**Anacondaはコマンドラインインターフェース（CUI）とグラフィカルユーザインターフェース（GUI）が用意されています。**Anacondaを使うには以下のコマンドを用います。

・*GUIツール - Anaconda Navigator*
　condaのパッケージ管理が可能でアイコンクリックで起動します。扱いやすいのでおすすめの方法です。

・*CUIツール - conda*
　WindowsのAnaconda Prompt on Windowsや、macOS・Linuxのターミナルで動作します。Anacondaの詳細設定を行う場合や作業手順の自動化をする場合に使います。

「Anaconda Navigator」と「conda」は共にパッケージ管理や環境設定に用いることができます。

Windowsの使い方は*スタートメニューから「Anaconda Navigator」をクリックするだけです。*

　画像引用：[Anaconda Getting started with Anaconda](https://docs.anaconda.com/anaconda/user-guide/getting-started/)

MacOSの使い方は*「Launchpad」から「Anaconda Navigator」アイコンをクリックし起動します。*

「Linux」はターミナルから以下のコマンドを起動します。

なお「CentOS」や「ubuntu」も「Linux」と同じ使い方です。*公式ダウンロードサイトからモジュールをインストールすることで利用できます。*

*「Navigator」は環境作成のために「conda」を使用しています。*「Navigator」の「Environmentsタブ」をクリックすると最初の環境作成のダイアログが表示されます。ここで名称とバージョンを設定し「Create」をクリックすると環境が作成されます。

### NavigatorによるPythonの管理は？

**最初に作成される環境のPythonはAnacondaをインストールした際のPythonバージョンです。**

もし異なるPythonのバージョンが必要であれば「Navigator」の「Environmentsタブ」をクリックしPythonパッケージバージョンを「3.8」・「3.7」・「3.6」・「3.5」・「2.7」から指定し「Create」をクリックして作成します。

### Navigatorによるパッケージの管理は？

インストール済み「Installed」のパッケージは検索する環境をクリックすると表示されます。同様に*プルダウンで「Not Installed」・「Updatable」・「Selected」・「All」の表示選択が可能です。*

インストールしたいパッケージはパッケージ検索ボックスを使います。パッケージ検索ボックスにパッケージを入力することで、「Anacondaリポジトリ」から情報を入手し表示してくれます。

インストールする場合は検索結果のパッケージ名をチェックし「Apply」ボタンをクリックすることでインストールすることができます。

**Pythonでは開発プロジェクトを複数作成する際に仮想環境を作成します。**仮想環境により他のプロジェクトへ影響を与えずにモジュールを追加したり、異なるバージョンのモジュールを使用したりできます。

Pythonの標準コマンドでは最初に「venv」コマンドを用いて仮想環境を作成し、次に「pip」コマンドを用いて仮想環境へパッケージをインストールします。

参考：[Python Docs venv --- 仮想環境の作成](https://docs.python.org/ja/3/library/venv.html)

**Anacondaを用いる場合は「condaコマンド」を用いて仮想環境の作成とパッケージインストールを行います。**実行環境となるConda環境の作成と有効化の方法は以下の通りです。

(base) $ conda create --name env37 python=3.7

(env37) $ conda create --name env36 python=3.6

*使用例では有効化されているConda環境に対して「conda install」コマンドによってパッケージがインストールされます。*

Conda環境ごとに異なるバージョンのパッケージをインストールすることが可能です。利用する際には該当するConda環境を有効化することで指定バージョンのソフトウェアが利用できます。

**「conda」はAnacondaの「CUI」です。**以下の代表的な処理を行うことができます。

・*conda install*
　パッケージ・Pythonのインストール

・*conda update*
　パッケージ・Pythonやパッケージマネージャのアップデート

・*conda remove*
　パッケージのアンインストール

・*conda activate*
　Conda環境の有効化

・*conda deactivate*
　Conda環境の無効化

・*conda search*
　利用可能なパッケージの検索

・*conda install*
　パッケージ、パッケージマネージャのインストール

・*conda list*
　インストール済みパッケージの表示、ファイル保存

参考：[conda Command reference](https://conda.io/projects/conda/en/latest/commands.html)

## Anacondaのライブラリの使い方

Anacondaでは豊富な公開ソフトウェアのライブラリ管理とインストール管理が可能です。特に**データサイエンスを中心としたライブラリの大半はパッケージで提供されており、その数は7,500種類以上とも言われています。**Anacondaでは「GUI」として「Anaconda Navigator」・「CUI」として「conda」が利用可能です。

インストールされたライブラリはアイコンをクリックしたり、コマンドライン実行したりすることで利用できます。

**「Spyder」とは統合開発環境（IDE）の1つです。**「spyder」を使う準備を含め、以下の流れで作業を進めます。

・*準備*
（1）Anaconda Navigatorを起動します。

（2）Anaconda Navigatorのホームスクリーンのアプリケーション一覧よりSpyderを探します。

（3）Sypderの”Install”をクリックしインストールを行います（インストール済みの場合はスキップします）。

・*使い方*
（1）Spyderインストールが完了すると”Launch”ボタンが表示されますのでクリックします。

（2）Spyder起動後、新規作成から試しにprint(“Hello World”)等を入力します。

（3）「File」・「Save As」でファイルを保存すると「xxx.pyファイル」が作成されます。

（4）三角の再生記号をクリックすることで実行できます。

（5）実行結果は右下のコンソール枠に表示されます。

### AnacondaのJupyterNotebookの使い方

**「Jupyter Notebook」も「Spyder」同様に統合開発環境（IDE）の1つです。**使う準備を含め、以下の流れで作業を進めます。

（2）Anaconda Navigatorのホームスクリーンのアプリケーション一覧よりJupyter Notebookを探します。

（3）Jupyter Notebookの”Install”をクリックしインストールを行います（インストール済みの場合はスキップします）。

・*使い方*
（1）Jupyter Notebookインストールが完了すると”Launch”ボタンが表示されますのでクリックします。

（2）Jupyter Notebook起動後、Notebookの新規作成で必要に応じて名前を変更します。

（3）Notebookに試しにprint(“Hello World”)等を入力します。

（4）「File」・「Save As」でNotebookを保存します。

AnacondaはPythonの実行環境で、データサイエンスに必要とされる各種ツールやライブラリのインストール管理から起動まで統合管理できます。ここでは各OSでの使い方をAnacondaのNavigatorやcondaを用いて説明していきます。

Anacondaとはプログラム記述がシンプルで人気があるPythonの実行環境

AnacondaはWindows・macOS・Linuxで利用可能

AnacondaにはGUIのNavigator、CUIのcondaが用意されている

Anacondaの使い方は？Python環境の利用方法を解説！

AWSは世界に均一なサービスを提供するために、地域を物理的なロケーションに分割してサービスを提供しています。AWSは世界で最大のユーザー数を抱えるクラウドサービス事業者のため、サービス提供範囲が広いです。そのため、**継続的にサービスが必要とされる地域をカバーするリージョンを開設しています。**

【参考】[AWS グローバルインフラストラクチャ | AWS](https://aws.amazon.com/jp/about-aws/global-infrastructure/)

AWSのリージョンとは？提供サービスをリージョン一覧から解説！

### AWSのアベイラビリティゾーンとは？

**AWSのアベイラビリティゾーン（AZ）とは、冗長性・信頼性・可用性を確保した1つ以上のデータセンターで構成する単位を指し、1つのリージョンは複数のAZで構成されています。**また、冗長的な電力源・ネットワーク・接続機能によって個々のアベイラビリティゾーンが相互に接続して運用されています。

【参考】[グローバルインフラストラクチャリージョンと AZ](https://aws.amazon.com/jp/about-aws/global-infrastructure/regions_az/?p=ngi&loc=2)

### AWSのエッジロケーションとは

**エッジロケーションとは、コンテンツ配信を高速・広帯域なネットワークを介して行うものです。**コンテンツ配信は、Amazon CloudFrontがエンドユーザーに配信します。Amazon CloudFrontは、AWSリージョンとTier 1/2/3のテレコムキャリアを接続し、低レイテンシーなコンテンツ配信を実現しています。

**AWSのローカルゾーンは、ミリ秒単位のレイテンシーが求められるアプリケーション向けに提供されています。**主に、メディアエンターテイメントのコンテンツ作成・リアルタイムゲーム・ライブビデオストリーミング等のアプリケーションが対象です。AWSローカルゾーンはAWSのリージョンを拡張し、レイテンシーの影響を受けやすいアプリケーションをエンドユーザー近接の地域で実行させます。

2022年2月現在では米国全体で17のローカルゾーンがあり、今後も各地域で追加される予定です。

### AWSの日本でのリージョンは？

日本では、2011年に開設したアジアパシフィック（東京）リージョンに加えて、2021年3月にアジアパシフィック（大阪）リージョンが開設されました。東京・大阪ともにAWSアジアパシフィックリージョンに属しており、**日本だけでなくアジア全域へのサービス提供が期待されています。**

ここでは、AWSのリージョンの特長やリージョンを選ぶ際の注意点などを説明します。AWSを利用する際、リージョンの仕組みを理解して効率良く運用できるようにしましょう。

### リージョンごとに利用できるサービスが異なる

**世界中にあるリージョンごとに、利用できるAWSのサービスが異なります。**同じ国内のリージョンでも利用できるサービスが異なるため、利用したいサービスが決まっている場合は、該当のサービスが利用できるリージョンを選びましょう。

### 障害発生時のリスク分散になる

**世界各国に複数のリージョンが設けられている理由の1つに、障害発生時にリスクを分散する**という点があります。リージョンに障害が発生した場合、障害発生場所のリージョン以外には影響がありません。そのため、AWSのサービスを安定して受けられることがメリットです。

AWSのリージョンとは？リージョン選択のおすすめポイントを解説

**AWSは世界の26の地域に対してリージョンを開設**し、サービスを展開しています。アベイラビリティゾーンは84展開されており、今後も8つのリージョンと24のアベイラビリティゾーンの開設が計画されています。ここでは、2022年2月現在の各リージョン一覧を紹介します。

**北米地域では以下の7つのリージョンが開設されています。**

・米国東部（バージニア北部）リージョン 　 （6つのアベイラビリティーゾーン）
・米国東部（オハイオ）リージョン 　　　　 （3つのアベイラビリティーゾーン）
・米国西部（オレゴン）リージョン 　　　　 （4つのアベイラビリティーゾーン）
・米国西部（北カリフォルニア）リージョン  （3つのアベイラビリティーゾーン）
・GovCloud（米国西部）リージョン　　　　（3つのアベイラビリティーゾーン）
・GovCloud（米国東部）リージョン　　　　（3つのアベイラビリティーゾーン）
・カナダ（中部）リージョン 　　　　　　　  （3つのアベイラビリティーゾーン）

**南米地域では以下のリージョンが開設されています。

・南米（サンパウロ）リージョン　　　　（3つのアベイラビリティーゾーン）

### 欧州/中東/アフリカ地域のリージョンは？

**欧州/中東/アフリカ地域では以下の8つのリージョンが開設されています。**

・欧州（フランクフルト）リージョン　　　　（3つのアベイラビリティーゾーン）
・欧州（ロンドン）リージョン　　　　　　　（3つのアベイラビリティーゾーン）
・欧州（パリ）リージョン　　　　　　　　　（3つのアベイラビリティーゾーン）
・欧州（アイルランド）リージョン　　　　　（3つのアベイラビリティーゾーン）
・欧州（ミラノ）リージョン　　　　　　　　（3つのアベイラビリティーゾーン）
・欧州（ストックホルム）リージョン　　　   （3つのアベイラビリティーゾーン）
・中東（バーレーン）リージョン　　　　　　（3つのアベイラビリティーゾーン）
・AWS アフリカ（ケープタウン）リージョン  （3つのアベイラビリティーゾーン）

### アジアパシフィック地域のリージョンは？

**アジアパシフィック地域では以下の10のリージョンが開設されています。**

・中国本土（北京）リージョン　　　　　　　　（2つのアベイラビリティーゾーン）
・中国本土（寧夏）リージョン　　　　　　　　（3つのアベイラビリティーゾーン）
・アジアパシフィック（シンガポール）リージョン（3つのアベイラビリティーゾーン）
・アジアパシフィック（シドニー）リージョン　（3つのアベイラビリティーゾーン）
・アジアパシフィック（大阪）リージョン　　　（3つのアベイラビリティーゾーン）
・アジアパシフィック（東京）リージョン　　　（4つのアベイラビリティーゾーン）
・アジアパシフィック（ムンバイ）リージョン　（3つのアベイラビリティーゾーン）
・アジアパシフィック（ソウル）リージョン　　（4つのアベイラビリティーゾーン）
・アジアパシフィック（香港）リージョン　　　（3つのアベイラビリティーゾーン）
・アジアパシフィック（ジャカルタ）リージョン（3つのアベイラビリティーゾーン）

## AWSリージョン別のサービスは？

**AWSのリージョンで提供されるサービスは、リージョン毎に異なります。**ここでは、日本に直接関係する東京・大阪の2つのリージョンで提供されるサービスを紹介します。

【参考】[リージョン - グローバルインフラストラクチャ | AWS](https://aws.amazon.com/jp/about-aws/global-infrastructure/regional-product-services/?p=ngi&loc=4)

### 日本のリージョンでの提供サービスは？

日本では、東京と大阪にリージョンを開設しています。アジアパシフィック（東京）リージョンでは2022年2月現在、182のサービスを提供しています。一方、アジアパシフィック（大阪）リージョンでの提供サービス数は94です。**アジアパシフィック（大阪）リージョンは開設してから日が浅いため、今後サービスが拡大される見込みです。**

### 日本のリージョンでの提供サービスの違いは？

東京と大阪のリージョンの提供サービスの違いは、大阪でまだ提供が受けられないサービスがあるからです。**2022年2月時点では、88のサービスが東京のみで提供されています。**東京のみで提供されているサービス一覧は、以下の通りです。

・AWS IoT Events
・AWS Amplify
・AWS App Mesh
・AWS Application Discovery Service
・AWS Audit Manager
・AWS Budgets
・AWS Cloud Map
・AWS CloudShell
・AWS CodeArtifact
・AWS CodePipeline
・AWS CodeStar
・AWS Compute Optimizer
・AWS Control Tower
・AWS Data Exchange
・AWS Data Pipeline
・AWS DeepLens
・AWS Elastic Disaster Recovery (DRS)
・AWS Elemental MediaConnect
・AWS Elemental MediaConvert
・AWS Elemental MediaLive
・AWS Elemental MediaPackage
・AWS Elemental MediaStore
・AWS Elemental MediaTailor
・AWS Fault Injection Simulator
・AWS IoT 1-Click
・AWS IoT Analytics
・AWS IoT Core
・AWS IoT Device Defender
・AWS IoT Device Management
・AWS IoT Events
・AWS IoT Greengrass
・AWS IoT SiteWise
・AWS IoT Things Graph
・AWS Managed Services
・AWS Migration Hub
・AWS OpsWorks Stacks
・AWS OpsWorks for Chef Automate
・AWS OpsWorks for Puppet Enterprise
・AWS Proton
・AWS Resilience Hub
・AWS RoboMaker
・AWS Server Migration Service (SMS)
・AWS Serverless Application Repository
・AWS Single Sign-On
・AWS Snowcone
・AWS Well-Architected Tool
・Amazon AppFlow
・Amazon AppStream 2.0
・Amazon Augmented AI (A2I)
・Amazon Chime
・Amazon CloudWatch
・Amazon CodeGuru
・Amazon Cognito
・Amazon Comprehend
・Amazon Connect
・Amazon Detective
・Amazon DevOps Guru
・Amazon DocumentDB (with MongoDB compatibility)
・Amazon Elastic Inference
・Amazon Elastic Transcoder
・Amazon FSx for NetApp ONTAP
・Amazon FSx for OpenZFS
・Amazon Forecast
・Amazon Inspector
・Amazon Keyspaces (for Apache Cassandra)
・Amazon Kinesis Video Streams
・Amazon Lex
・Amazon Lightsail
・Amazon Location Service
・Amazon Lookout for Metrics
・Amazon Lookout for Vision
・Amazon Lumberyard
・Amazon Managed Blockchain
・Amazon Managed Workflows for Apache Airflow
・Amazon Neptune
・Amazon Personalize
・Amazon Pinpoint
・Amazon Polly
・Amazon Quantum Ledger Database (QLDB)
・Amazon QuickSight
・Amazon Rekognition
・Amazon Sumerian
・Amazon Transcribe
・Amazon Transcribe Medical
・Amazon Translate
・Amazon WorkDocs
・Amazon WorkSpaces
・FreeRTOS

AWSのサービス一覧は？豊富なサービスを活用しよう！

## AWSのリージョンにより必要なサービスが各地域でカバーされている

AWSは世界の地域を26のリージョンでカバーしています。さらに、アベイラビリティゾーンに分割して冗長性・信頼性・可用性を確保しています。**世界をカバーするAWSの実装方法を理解して、クラウドサービスを利用したビジネスに役立てましょう。**

AWSは最大のユーザー数を抱えるクラウドサービス事業者です。AWSでは地域をリージョンに分割して管理しています。ここでは、サービスを支える世界26のリージョンと関連用語について解説します。また、リージョン一覧と日本のリージョンについても説明しますので、参考にしてください。

AWSは世界各国のサービス提供をするために地域を分割しています

AWSで分割している地域をリージョンと呼びます

日本でも東京と大阪にリージョンを開設し事業を推進しています

AWSのリージョンとは？リージョン一覧と日本のリージョンを解説！

AWSの良さは分かってはいるものの、料金がよく分からないという方は少なくないでしょう。ここでは、**AWSの料金がどのように決まっているのか**について分かりやすく解説します。

AWSのメリットは何？そのメリットを最大限活用してみよう

**AWSの料金は水道や電気料金のように、使った分だけ支払う「従量制料金」です。**例えば、AWSの主要なサービスである「Amazon EC2」は、ユーザーが自由に仮想サーバーを構築できるサービスです。Amazon EC2は利用した時間で1秒単位に料金計算が行われます。

*サーバーのサービスを停止している時間帯や利用しない時間帯では、料金は発生しません。*水道や電気のように節約することが可能なので、AWSの課金制度については必ず理解しましょう。

### 契約サービスごとに料金が異なる

**AWSの料金は利用するサービスによって異なります**。AWSのサービスとしては、仮想サーバーの構築ができる「Amazon EC2」、オブジェクトストレージサービスの「Amazon S3」などが有名ですが、他にも200種類以上のサービスがあります。

例えば、「Amazon EC2」の料金は以下の要素で料金が決まります。

*▪インスタンス（サーバー）のタイプ（t2.nanoなど）*

*▪ EC2から転送されたデータ転送量（GB）*

*AWSには「Amazon EC2」「Amazon S3」を始め、120以上のサービスがあり、それぞれの料金は異なります。*すべての料金体系を把握することは困難ですが、基本的な料金体系を知っておくと個々の料金に対する理解を深めることが可能です。**AWSの課金要素としては「サーバー」「ストレージ」「データ転送」の3要素があります。**個別に説明します。

利用者がAWS上で構築する仮想サーバーは、**起動してから停止までの実稼働時間をカウントし、時間単価で計算する料金体系**です。サーバーOS・コア数・メモリの容量に応じ、時間単価は異なりますが、時間あたり約2円程度で課金されます。サービスを停止している時間は課金対象外ですので、*必要なサービスレベルに応じて稼働時間をコントロールすると料金を抑えることができます。*

**ストレージの容量に応じ、1GB単位で課金されます。**ストレージをローカルで使うのか、オンラインストレージで利用するのかといった*利用形態によって単価が異なります*が、1GBあたりの月間契約の場合は10円程度が目安です。ざっくりですが、100GBのストレージでは1,000円/月ほどかかるでしょう。

**AWSを利用することで発生するデータ転送に対しても料金が発生します。**同一データセンター内のストレージ間のデータ転送や、外からAWSに向かうデータ転送に対しては課金されません。*あくまでもAWSからインターネット側に対するデータ転送が課金の対象です。*データ転送料金は概算で約20円/GBです。

AWSからインターネット側へのデータ転送の内訳と転送量は、予めシミュレーションしておきましょう。

## AWSの「簡易見積もりツール」の概要

AWSではAmazonから料金計算ツールである**「簡易見積もりツール」が提供されており、簡単にAWS利用料金の見積もりができます。**マニュアルも用意されており、マニュアルで確認しながら項目を入力すれば見積もり金額が分かります。

「簡易見積もりツール」を実際に開くと、画面の左側にサービス名が多く並んでいるので難易度が高そうですが、項目を絞っていけばそれほど難しくはありません。必要最低限のところからスタートしましょう。最初は「コンピューティング」「ストレージ」「データ転送料」の3つを押さえてください。

【参考】[AWS簡易見積もりツール](https://calculator.s3.amazonaws.com/index.html?lng=ja_JP)

**コンピューティングとは利用するサーバースペックのこと**で、AWS利用のベースとなる「Amazon EC2」の利用料金です。利用料はEC2の「インスタンスタイプ」ごとに設定され、サーバー性能によって料金が異なります。*料金は実際に使用した時間によって課金されます。*

サーバーの使用にはストレージが必要になりますが、**ストレージ料金は別途課金対象となります。**例えば、「Amazon EC2」のディスク領域サービスの「Amazon EBS」や、ストレージサービスである「Amazon S3」などです。

上記のサービスは利用する容量単位で課金されます。*1GB単位での料金設定になっており、1ヶ月間にプロビジョン（確保）した容量によって費用がカウント*されます。必要なボリュームを作成して容量確保を行うと、解放されるまで費用がかかります。

コンピューティングとストレージ以外に必ず発生するのが、「データ転送」に掛かる料金です。AWSでは外部環境（オフィスの端末等）からAWSに対してアップロード「上り」のデータ転送は無料です。

しかし、**AWSからインターネットといった外へ出るダウンロード「下り」のデータ転送は有料です。**例えば、AWSにファイルサーバーを移行し、*容量の大きなファイルを頻繁にダウンロードするとデータ転送料金が高額になります。*事前に利用形態について十分検討してください。

AWSの無料利用枠とは？利用方法と対象AWSサービスを解説！

AWSの料金体系や課金方法について、**実際にどれくらいの料金になるのか知りたいという方もいるでしょう。**実は、*AWSのサイトにはケースごとに料金試算例が載っています。*以下でいくつか紹介します。

恒常的にトラフィックの増加が見込まれるような**動的Webサイトを構築する場合は、月額料金は約760ドル**です。以下に構成内容・単価・料金の明細が載っています。

【参考】[動的 Web サイトのためのクラウド構成と料金試算例](https://aws.amazon.com/jp/cdp/midscale-webservice/)

AWS上にオンプレミスの**Windowsファイルサーバーを可用性を高めて移設する場合は、月額料金は約925ドル**です。以下に構成例・単価・料金の明細が載っています。

【参考】[FSx for Windows File Server によるWindows ファイルサーバ構成と料金試算例](https://aws.amazon.com/jp/cdp/fileserver-fsx/)

Amazonの公式ホームページには、料金の一覧表が公開されています。利用する国籍・OSの種類・インスタンスタイプなどを選択すると各種料金が表示されます。**細かい設定ができるため、正確な料金を知りたい方におすすめです。**

【参考】[Amazon EC2 オンデマンド料金](https://aws.amazon.com/jp/ec2/pricing/on-demand/?nc1=h_ls)

AWSの料金は高いという噂があります。料金体系を理解せずに契約した結果、思ったほど安くはなかったという人が多いのかもしれません。**AWSは使い方次第で料金が変わりますので、無駄を減らせば料金を抑えることができます。**

**AWSの料金は従量課金のため、水道や電気と同じように使った時間分が課金されます。**「使った時間」とはインスタンスが起動している時間を意味し、インスタンスがアイドル状態でシステムを稼働させていない状態でも課金されます。そのため、*システムを利用しない時間帯はインスタンス自体を停止させることで、料金を下げることができます。*

例えば、外部に向けたWebサービスは顧客からのアクセスをいつでも受け付けるようにしているため、インスタンスを停止することはできません。しかし、社内向けのシステムは夜間や休日は停止することも可能です。

深夜勤務の方がいる会社の場合は十分な検討が必要ですが、そうでない企業では極力インスタンスの停止時間を設ける運用にすると無駄なコストが発生せずに済みます。

また、業務のピーク時と通常時の利用に大きな差が出るような経費システムは、利用のピークとなる月末だけインスタンスタイプのスペックを上げ、通常時は低スペックのインスタンスタイプに変更するといった運用も可能です。*状況に合わせてスペックを変更するとコストを削減できます。*

### リザーブドインスタンスを使う

使いたいときに使える「オンデマンド」とは異なり、**「リザーブドインスタンス」では事前に利用期間を決めて“予約”すると大幅な割引を受けることができます**。「リザーブドインスタンス」は電車やバスの定期券と同じように、あらかじめ期間分の利用を前提として割引を受けられる制度と同じです。

利用頻度やデータ量の増減に変化が少ないような社内システムでの利用では、あらかじめ決められたスペックと期間を予約すると料金が割引になります。*リザーブドインスタンスを利用する際は、事前にシミュレーションしてから決めましょう。*

一方、スモールスタートさせて、成長・拡大・利用の増減に合わせて柔軟に利用していくケースでは「オンデマンド」が適しているでしょう。

**AWSの料金を支払う際に、AWSリセールサービスを利用すると料金が割引になります。**AWSリセールサービスとは、AWSを利用している企業の代わりにAWSに料金を支払ってくれるサービスのことです。料金が割引になる仕組みとしては、AWSを利用する複数の企業から利用料をまとめてAWSに支払うことによって、AWSからボリュームディスカウントを受けているためです。

また、AWSリセールサービスを利用すると無料でAWSのサポートを受けることができたり、障害・サイバー攻撃・サイバーセキュリティ事故に対する損害保険（クラウド保険）が付帯されていたりと手厚いサービスを受けることができます。

ここではAWS料金の支払い方法について説明します。また、日本円での支払い方法についても説明しますので、AWS料金の支払い方法がわからない方は参考にしてください。

*AWSの利用料金の支払方法は、公式にはクレジットカード決済*となっています。しかし、法人の場合は請求書払いを前提にしている企業が多く、クレジット決済は経理部門が敬遠しがちです。実は、**AWSの料金を請求書払いに変更することもできます。**請求書払いにするには、いくつか条件や注意点があるため事前に確認してください。

▪請求書払いが可能なのは一定規模の取引があること（過去3カ月平均利用額が2,000＄/月以上）

▪請求書はPDFによる電子送付のみ（紙媒体の請求書発行はない）

▪銀行口座への振込は米ドルによる海外送金

このように日本の商慣習とは相容れない点はハードルが高く感じます。しかし、AWSパートナー企業提供の「AWSの請求代行　リセールサービス」を利用すれば、割引を受けながら日本円建てでの請求書払いも可能です。

AWSの価格表は、すべてUSドルで表記されています。日本円での支払いは可能ですが、変更しない限りはUSドル支払いになりますので**最初に管理画面で円払いに変更する必要があります。**

AWSは利用しやすいと評判が良いクラウドサービスですが、最初に戸惑うのが料金見積もりです。定額料金であれば直ちに料金が見積もれるため、予算設定・社内稟議などもスムーズに進められますが、サービスごとの従量料金の場合、料金見積もりに工数がかかります。

しかし、**AWSの料金算出の方式さえ理解できれば予算確保から最適なプランの設定までスムーズに行え、コスト削減も可能です。**

ITエンジニアの皆さんは、*クライアントに代わって料金見積もりやプランの最適化を依頼される可能性もあります。*AWSの活用にあたっては、まずは料金体系の仕組みに関する知識を身に付けるとエンジニアとしてさらに重宝される存在となるでしょう。

AWSのサポートとは？プランやサポート内容について詳しく解説

AWSの利用が決まっても、料金が分からなければ予算確保もできません。AWSのサービスは従量課金のため計算が難しいと考える方が少なくありませんが、実は簡単です。この機会にAWSの料金計算方法を覚え、頼りにされるITエンジニアを目指しましょう。

AWSの課金制度・料金体系・課金要素などに関する知識を得る

AWSの「簡易見積もりツール」の概要が分かり、自ら料金試算ができるようになる

ITエンジニアとしてAWSの料金に関する知識を得ることでスキルアップを図れる

AWSの料金計算法を覚えて頼られるITエンジニアになるために

DjangoについてPythonエンジニアの方ならよくご存知かと思いますが、**Djangoは「Flask」と並ぶPythonのWebアプリケーションフレームワークの1つです。**ここでは「Django入門編」として、Pythonエンジニア、フロントエンドエンジニアを目指す皆さんに必要な情報をわかりやすく説明していきます。

*Djangoとは、Python上で動くフルスタックWebアプリケーションフレームワークの名称です。*DjangoはPythonで実装され、オープンソースで無料公開されています。

フレームワークとは、アプリケーション開発で頻繁に使われる機能が集約されたソフトウェアです。フレームワークを導入することで、幅広いWebアプリケーションの開発に対応可能なため、効率よく開発を進められます。

DjangoではORM（互換性のない型のシステム間でデータを変換する手法）・管理画面・認証機能・データベース管理など、Webアプリ開発に必要なものが一通り揃っており、すぐに使えるのが大きな利点です。

Djangoとは何か？できることや習得するメリットを解説

DjangoとFlaskはどちらもPythonのWebアプリケーションフレームワークであり、Pythonエンジニアの間では人気を二分しています。フルスタックフレームワークと称されるだけあり、*Djangoは機能の豊富さが特徴で、Webアプリの開発に必要な機能はほぼ備わっています。*

その豊富な機能を覚えるには十分な学習時間が必要ですが、大規模Webアプリの開発では自作部分を大きく減らすことが可能で、開発の効率アップに大きく貢献するでしょう。

一方、**Flaskは軽量さとシンプルさが売りで、「マイクロフレームワーク」と称されるようにDjangoと比べて機能面で劣るものの、使いやすさでは上回っています。**簡単なWebアプリであれば数行のコーディングで作成が可能であり、小規模Webアプリの作成ならFlaskがあれば十分でしょう。

以上、DjangoとFlaskの特徴から違いを解説しましたが、それぞれの特徴を生かせるよう、開発するWebアプリや納期などの視点から、シーンに合ったフレームワークを選択しましょう。

Flaskとは何か？基本機能やDjangoとの違いについて解説

では、実際にDjangoはどんな場面で採用されることが多いのでしょうか。Djangoは多機能であることや、大規模Webアプリの開発に対応できる点が特徴ですが、それを生かして次のようなニーズから採用される傾向があります。

*1.本格的なWebアプリケーションを開発したい*
*2.管理機能や認証機能を設け、セキュリティを重視したWebアプリケーションを求められている*
*3.大規模Webアプリケーション開発で工期とコストを抑えたい*

Djangoは主にWebアプリの開発をサポートするフレームワークですが、具体的には何ができるのでしょうか。Djangoによって作れるアプリと、実際の活用例を見ていきましょう。

Django入門！できること・機能一覧・メリットについて解説！

DjangoはPythonで作られたWebアプリケーションフレームワークで、小規模なWebアプリから大規模WebアプリまであらゆるWebアプリを作れる機能を備えており、次のような画面やページを簡単に作れます。

*▪ユーザー認証*
*▪管理画面*
*▪サイトの案内ページ*
*▪RSSフィード*

これらの定番画面はDjangoで簡単に作れます。アプリの独自部分の開発に集中できるため、開発がスピーディに行えます。

### Djangoで作られたサイトやアプリ

Djangoを利用して作られたWebアプリケーションを見てみましょう

*▪[Pinterest](https://www.pinterest.jp/)（お洒落なインテリアやレシピなど、暮らしのヒントが見つかる画像探索アプリ）*

*▪[ワシントンポスト](https://www.washingtonpost.com/)（ワシントンポストのニュースメディアアプリ）*

*▪[NASA](https://www.nasa.gov/)（アメリカ航空宇宙局の公式アプリ）*

*▪[Prezi](https://prezi.com/ja/)（クラウド上のプレゼン作成サービス）*

それぞれ特徴のあるWebアプリですが、Djangoを利用することでここまでのWebアプリが作成できるのは驚きです。

Djangoがよく利用される理由はどういったことがあるのでしょうか。それは次のようなメリットによるものと考えられます。ここでは、Djangoを活用する上での主なメリットを3つ挙げていきます。

フレームワークの主なメリットは、**開発時における負荷軽減にあります。**フレームワークにはよく使う機能や処理があらかじめ用意されているため、それらを新たに実装しなくとも済みます。何も手を加えず、そのまま利用する場合もありますが、ユーザー側で手を入れる前提で汎用的な形で用意されているものもあり、柔軟な利用ができるようになっています。

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