ビジネスのデジタル化が進み、多くのサービスやデバイスから膨大なデジタルデータが日々生成されています。

また、多くの企業が保有するデータを自社の事業活動に活用する「データ駆動型経営」を目指すようになりました。そうした状況では、新たな洞察を得られるデータ分析基盤を構築することがますます重要になっています。

そのため近年では、データ分析に必要な技術的スキルを身に着けているエンジニアが組織内で高く評価され始めています。ビジネスにとって戦略的で重要な役割を果たすエンジニアになるためには、データ分析スキルが強く求められるようになったのです。

**データ分析スキルの向上に役立つサービスとして、現在注目されているのが「AWS Athena」です。**今回は、AWS Athenaの特徴や使い方、メリット・デメリットなどを解説していきます。

### AWS Athenaはデータ分析に利用できるフルマネージドサービス

*AWS Athenaは、AWS（Amazon Web Services）から提供される「データ分析」に利用できるフルマネージドサービスの1つです。*一般的なデータ分析の流れとしては「データ蓄積」「データ加工」「データ分析」「データ可視化」などがあります。

AWSでは、この流れの各フェーズで活用できるサービス群を提供しています。「データ分析」フェーズでは、Amazon Athenaの他にも「Amazon EMR」「Amazon Redshift」などのサービスがあります。

AWS Athenaは2016年11月30日に公表され、同日から一般提供が開始されました。AWSは、クエリエンジンのバグ修正や機能追加・パフォーマンス向上などのアップデートを実施していて、2022年10月にリリースされた「Version 3」が最新のバージョンです（2023年4月時点）。

【参考】：[AWS Athena公式サイト](https://aws.amazon.com/jp/athena/)

*AWS Athenaを使うことで、AWS上で利用可能なクラウド型ストレージサービス「Amazon S3」内のデータに対して、標準データフォーマットを使用した簡単な操作で高速に大量のデータを分析できます*。

具体的な分析方法としては、Amazon S3などに対して標準SQLのクエリを実行します。その実行結果を参照しながら、データ分析を進めることが可能です。たとえば、レポート作成、ビジネスインテリジェンスなど大量のデータを扱う必要がある場合に役立ちます。

また、エンジニアが利用する際は、クエリパフォーマンスのチューニングやセキュリティの管理、クエリ結果の可視化、機械学習や人工知能のアプリケーションへの応用など、様々なビジネスニーズに対応することにも活用可能です。

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AWS Athenaは、ペタバイト規模のような大量のデータの保管ストレージを分析するための優れた機能を備えています。

具体的にはどのような機能を持っているのでしょうか。まずは、AWS Athenaの特徴を解説していきます。

【参考】：[AWS Athena公式サイト「AWS Athenaの特徴」](https://aws.amazon.com/jp/athena/features/)

### 大規模データでも高速なデータ分析

一般的には膨大なデータに対する分析では、サーバなどシステムリソースに大きな処理負荷がかかるため、分析結果を取得するまで時間を要することがあります。

AWS Athenaでは、データの抽出や変換、ロードなどの手順を踏む必要がありません。AWSマネジメントコンソールを数回クリックすることでストレージに格納されたデータにアクセスして、インタラクティブなクエリを実行できます。

多くの場合、その分析や抽出結果は数秒で表示されます。対象となるデータ形式は、CSV・JSON・ORC・Avro・Parquetなどです。

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### ログ解析を高速化するクエリエンジン「Presto」

*AWS Athenaが迅速に大量のデータを分析できる理由の1つが、データ分析用に最適化されたオープンソースの分散型SQLクエリエンジン「Presto」を活用している点です。*クエリを並列実行することで、膨大な量のデータを効率的に処理できます。

Prestoでは、大規模な結合やWindow関数、配列をサポートするANSI SQLを使用します。ANSI SQLは「American National Standards Institute（ANSI）」が定義したSQLの標準規格です。標準化されたクエリ言語として、SQLを使用する多くのデータベース管理システム（DBMS）で同じクエリを実行できます。

ANSI SQLは、多くの商用、またはオープンソースのデータ分析ツールでサポートされています。DBMSごとに固有の機能を使用することなく、標準的なSQLクエリで多様な分析を可能にしています。ただ、CSVやJSONといった「整形済みのデータが前提となる」ことが注意点です。

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### ディスク使用量を低減できる

従来のデータ分析では、まず分析対象となるデータをデータベースに格納して、そのデータベースに対してSQLクエリを実行する形式を取ります。元データとデータベースで同じ内容のデータを二重保存するため、ディスク容量を余分に消費することが課題でした。

Amazon Athenaでは、Amazon S3にSQLクエリを直接実行するため、二重のデータ保存が不要となり、コスト削減の効果も期待できます。

### インフラの設定や管理が不要

Amazon Athenaは、サーバレス型サービスである点も特徴の1つです。そのため、サービスを利用するために「Amazon Elastic Compute Cloud（EC2）」などのインフラを配備する必要はありません。

また、各種設定やソフトウェアの更新、セキュリティ監視や障害などをアウトソーシングできるフルマネージドサービスであり、ユーザー数増加に伴うインフラの拡張も含めて利用者側での対処は不要です。

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**Amazon Athenaの利用料金は、実行するクエリに対して発生します。前払い料金や基本料金は存在しません。**

たとえば、クエリ結果は選択したS3バケットに保存され、その際にS3の標準料金が請求されます。AWSによると、データの圧縮や分割、列形式への変換で、クエリに対するコストを30％から90％削減してパフォーマンスを向上できるとのことです。

Amazon Athenaのアジアパシフィック（東京）リージョンでは、SQLクエリ処理におけるスキャンされたデータは1テラバイト当たり「5.00 USD」となっています（2023年4月15日時点）。

【参考】：[AWS Athena公式サイト「Amazon Athenaの料金」](https://aws.amazon.com/jp/athena/pricing/)

### 他のデータリソースへの横串検索

Amazon Athenaでは、Amazon S3以外のデータも活用できます。たとえば、「Amazon DynamoDB」「Amazon Redshift」「MySQL」「PostgreSQL」「Redis」などが挙げられます。

また、その他の一般的なサードパーティーデータストア向けのコネクタが用意されています。これらのコネクタを使えば、Amazon Athenaで複数のデータベースをまたいだ横串検索を行えます。

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*Amazon Athenaは、単独で利用するよりも他のAWSサービスやツールと組み合わせる使い方が一般的です。*ここからは、Amazon Athenaの基本的な使用方法や具体的な利用例を説明していきます。

Amazon Athenaの基本的な使用方法や活用例などを見ていきましょう。

### ステップ1：分析対象のデータを「Amazon S3」に保存する

まず、分析対象のデータを「Amazon S3」に保存するためにデータを保存するフォルダ「S3バケット」を作成します。次にAWSのコンソール画面を操作して、S3バケットに分析対象のデータやファイルをアップロードします。

コンソール画面で操作する方法以外にも、S3バケットに一意に設定されるURLに対して「AWS Database Migration Service」といった他のAWSサービスが提供するAPIを利用してデータを保存する方法もあります。

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### ステップ2：テーブルを定義する

Amazon AthenaでSQLクエリを実行するためには、テーブル定義が必要です。デフォルト設定では「AWS Glue Data Catalog」上のテーブル定義を使用します。テーブル定義をするクエリを実行した後に「パーティション定義」「データ形式」「データの場所」「圧縮形式」などを指定していきます。

AWS Glue Data Catalogとは、メタデータを管理するオープンソースソフトウェアのデータベース「Apache Hive Metastore」と互換性のあるリポジトリです。

AWS Glue Data Catalogにテーブル定義を作成するには、「Athena DDL」「AWS Glue Catalog API」「AWS Glue Crawler」を活用する3つの方法が活用できます。

データの分析・抽出では、先ほど説明したANSI SQLに準拠したクエリを実行します。複雑なJOINやWindow関数、複雑なデータ型なども使うことができます。

SQLクエリの実行結果は、指定した「S3バケット」に自動的に保存されます。

具体的な利用例としては「BIツールとの連携」が考えられます。

Amazon Athenaは、Javaで開発したアプリケーションからデータベースを操作するためのAPIである「JDBC（Java Database Connectivity）」などを経由して、各種BIツールと連携可能です。また、AWSで提供しているBIツールには「Amazon QuickSight」があります。

BIツールとの連携では、Amazon AthenaからSQLクエリを実行して取得したデータをBIツールに連携させてより分かりやすく「可視化」するというデータ分析が可能になります。

### 活用例2：AWSサービス上の各種ログのデータ分析

Amazon Athenaを活用すると、各種AWSサービスが出力するログをAmazon S3に集めることもできます。そうしたS3に集積したログに対して、Amazon AthenaからSQLクエリを実行してデータ分析が可能です。

ログを取得できるAWSサービスとしては、「Elastic Load Balancing（ELB）」「Amazon CloudFront」「AWS CloudTrail」などがあります。

### 活用例3：「AWS Glue」との併用

**AWSでは、Amazon Athenaの有効活用として「AWS Glue」との併用を推奨しています。**AWS Glueとは、AWSが提供する「データETL（抽出／変換／ロード）サービス」です。

先述したようにAmazon Athenaでは整形されたデータしか扱えません。そのため、AWS Glueでデータを整形してデータカタログ化することで、Amazon Athenaでも簡単に扱えるようになります。

AWS Glueにはその他にも、データソースの自動的スキャンでデータ形式を特定してスキーマを推論するクローラー、データストアに保存されているデータベースとテーブルに関するメタデータ情報を保存するデータカタログなどの機能を備えています。Amazon AthenaとAWS Glueの併用には数多くのメリットがあるのです。

## AWS Athenaのメリット・デメリットとは？

ここからは、より具体的な例を交えてAWS Athenaを利用するメリット、デメリットを見ていきましょう。AWS Athenaを利用する上で、ぜひ参考にしてください。

ここまで説明してきたように、AWS Athenaには「大規模データでも高速なデータ分析が可能」「サーバレス型でインフラ設定・管理が不要」「各種標準データフォーマットに対応」「クエリごとの料金体系」などの特徴があります。

**Amazon Athenaを利用すると、インフラ周りやコストを気にすることなく、エンジニアがデータ分析に集中できるというメリットがあります。**

多くの機能を備えて高速なデータ分析が可能なAmazon Athenaは、以下のような処理に向いています。

・新たに取得したデータをデータウェアハウスに保有するための検証
・利用頻度の低い過去のデータを活用した一時的な分析
・Webサーバの障害発生時におけるアクセスログによる原因追求
・データ量がそれほど多くない低頻度で実施するETL処理

また、概念実証（PoC）やプロトタイピングなどを実施する際、様々なパターンの分析を手早く試したい場合は、Amazon Athenaが適しています。

*一方で、AWS Athenaはデータを絞って高速にスキャンする手法を利用するため、一定量のデータを集めて一括処理するバッチ処理は苦手です。*また、大量のデータを長時間処理する作業には向いていません。

Amazon Athenaに向いていない処理としては、以下のようなものが挙げられます。

・大規模なデータに対する定期的なフルスキャン
・テンポラリテーブルを活用する多段階のETL処理
・サブクエリやJOINを駆使した複雑な集計処理
・高頻度なレポーティングのための大量のデータ分析

同一手順の分析を定期的に実施する場合は、Amazon RedshiftやAmazon EMRなどを活用した方が処理時間や料金などの点で優れている場合もあります。

## AWS Athenaはエンジニアとして活躍するための必須ツール

**AWS Athenaは、Amazon S3で高速なパフォーマンスが得られるように最適化されています。**インフラの構築や管理が不要なので、簡単に利用を開始することが可能です。

また、サーバ管理に関連する業務が不要なので、エンジニアはデータ分析のみに集中できます。さらに組織により貢献できる業務に多くの時間を割くことも考えられます。

データ分析のニーズは幅広く、そのスキルはあらゆる業種や職種にとっても重要な素養になると考えられます。これからエンジニアとして活躍していくためにも、ぜひAWS Athenaを使いこなせるようになることをおすすめします。

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AWS Athenaとは、AWSから提供される「データ分析」に利用できるフルマネージドサービスです。簡単な操作で高速に大量のデータを分析できる機能を備えています。この記事ではその特徴や使い方、メリット・デメリットなどを解説します。

AWS Athenaとは、AWS（Amazon Web Services）から提供される「データ分析」に利用できるフルマネージドサービスです

標準的なSQLクエリで実行できてサーバレス型でインフラ設定・管理が不要なため、データ分析に集中できるというメリットがあります

実行したクエリごとに料金が発生する仕組みなので、初期費用や維持費はかかりません

AWS Athenaとは？特徴や使い方、料金、メリットなどを解説！

Amazonが提供するクラウドサービスであるAWSでは様々な機能が提供されており、クラウドサービス業界の中でも非常に高いシェアを誇っています。**そんなAWSが提供するサービスの中に、「AWS SES」と呼ばれるメール配信プラットフォームがあります。**

このAWS SESとはどのようなサービスなのでしょうか。本記事ではAWS SESの概要や活用事例を説明するとともに、導入のメリットや高度な活用方法も解説します。

### メール配信プラットフォームについて

そもそもメール配信プラットフォームとは、どのようなサービスなのでしょうか。

インターネット上のWebサービスやショッピングサイト運営者にとって、大多数の利用者へのメール配信は必要不可欠と言ってもいいでしょう。広告配信や確認、定期配信など、多くの利用者に同時にかつ安全にメールを配信することは運営上欠かせないからです。

*こうした需要に応えて生まれたサービスがメール配信プラットフォームです。*Googleを始めとして様々な企業が上記サービスを提供しています。

AWSが提供するメール配信プラットフォームが「AWS SES」です。*SESは「Simple Email Service」の略であり、AWSのアカウントを所持していれば誰でも利用可能です。*

他のメール配信プラットフォームと同様に、ユーザが持つドメインとEメールアドレスを利用してメール送信を行えます。詳しくは後述しますが、SESではメールの受信も行うことができ、受信後の処理や振り分けもカスタマイズ可能です。

AWSのサービスの1つであるがゆえに、他のAWSサービスと連携できるところが大きな強みとも言えるでしょう。

【参考】：[AWSのSES](https://aws.amazon.com/jp/ses/)

AWS SESには様々な特徴がありますが、代表的なものとして以下が挙げられます。

- Amazon SES コンソール、Simple Mail Transfer Protocol (SMTP) など送信時の設定オプションを選択可能
- 送信先にスパムや迷惑メール扱いされないようVirtual Deliverability Manager (VDM) を通じて、配信可能性を簡単かつ自動で改善することができる
- インサイトダッシュボードにより、メールの送信や配信に関わるデータを一目で確認可能
- SESによるメールの受信では受信後の処理を自動化することができる

【参考】：[AWS SESの特徴](https://aws.amazon.com/jp/ses/details/)

上記のような特徴を備えたAWS SESは、具体的にどのような場面で活躍するのでしょうか。SESが使用するドメインやEメールアドレスに制限はなく、既にあるWebサイトで使用することができます。

例えば、運営しているECサイトにおいて、利用者への広告メール配信を行うことを例としましょう。SESは利用者の迷惑メールボックスに振り分けられることを避けるために必要な高い信頼性を維持しており、高い配信性能を誇ります。さらに、開封率やクリック率などの統計情報も収集可能です。

そのため、*運営するサイトに安価なメール配信機能を実装できるだけでなく、強力な分析機能も実装することができるでしょう。*

AWS SESの概要や特徴を説明してきましたが、他社のメール配信プラットフォームに比べると、SESを選ぶことにどのようなメリットがあるのでしょうか。

### 無料枠もあり運用コストが安い

AWS SESのメリットの1つはその運用コストの安さでしょう。*まずSESには無料枠があり、送信メッセージが1ヶ月で62,000件を超えない限りはコストが一切かかりません。*例え超えたとしても1,000件あたり0.1ドルというコストであるので、大きな負担にはならないでしょう。

受信メッセージの無料枠は1,000件と低めですが、超過した時のコストは送信メッセージと同じであるため、こちらも負担は大きくないと言えます。小規模から中規模のユーザにとっては、無料枠だけで十分活用できます。

### AWSの他のサービスと連携できる

AWS SESはAWSのサービスの一部であり、他のサービスと連携できる点が大きなメリットと言えます。例えば、クラウドコンピューティングサービスであるAmazon EC2と連携することもでき、同サービス上にEメール送受信機能をスムーズに実装することができるでしょう。

ストレージサービスであるAWS S3と連携し、受信したメールをクラウド上に保存することもできます。また、AWS自体が非常にメジャーなクラウドサービスであるため、既にアカウントを所持している方も多いでしょう。*使い慣れたサービスの中の追加機能として使用できることもメリットです。*

AWS SESの特徴でありメリットでもあることが、配信性能の高さです。SESを使ってメールを送信するユーザが求めていることは、送信したメールが配信先に読んでもらえるかです。どんなにメールの内容を工夫し、大勢に送信したとしても、配信先で迷惑メールやスパム扱いにされてしまっては意味がありません。

SESはそういったことにならないよう、SES自体が高い評価を維持するような工夫がなされています。例えば、配信前に自動でフィルタリングを実施し、迷惑メールと疑われるメールが配信されることを防止します。

*この積み重ねにより、SESを利用するユーザは信頼された評価のもとでメール配信を行うことができます。*

【参考】：[SESの配信性能](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/ses/latest/dg/send-email-concepts-deliverability.html?tag=mochaglobal10-20)

AWS SESがどのようなもので、どういったメリットがあるかを説明してきました。では、具体的にSESを使うにはどうすればよいでしょうか。ここでは、説明方法や料金プランを解説します。

まずはSESを実際にどのようにして使っていけばよいかを説明します。

*■AWSアカウントの作成*
まずはAWSのアカウントを取得しなければSESも使用できません。無料アカウントでもいいので作成しましょう。

*■リージョンの選択*
続いてAWSアカウントのマネジメントコンソールにログインし、SESのサービスを探します。SESのサービス画面を開くことができたら、リージョン設定を東京にします。

*■メールアドレス登録と認証*
次にメールアドレスの登録と認証を行います。同じくSESの設定画面からメールアドレスを登録します。ここで登録したメールアドレスが送信元のメールを配信する形です。その後、そのアドレスが存在するかどうかを認証するためにリクエストを送信し、受信したメールのリンクを押下すれば完了です。

*■メール送信テスト*
最後に送信テストを行います。先ほど認証に成功したメールアドレスを送信元と送信先に設定し、テストメールを送信します。この時点ではサンドボックスモードで認証済みのアドレス以外には送信できないので、同モードを解除することでSES本来の機能を使用することができます。

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 SESを利用するための料金はどの程度なのでしょうか。*SESにも無料利用枠があり、制限の範囲内で無料で利用することも可能です。*2023年4月時点では、

- 送信メッセージが1 か月あたり 62,000 件
- 受信メッセージが1 か月あたり 1,000 件

という制限です。この制限を超える範囲では料金が発生します。具体的には、

- 送信メッセージ1000件あたり0.1ドル、添付ファイル1GBにつき0.13ドルの追加料金
- 受信メッセージ1000件あたり0.1ドル、受信メールチャンク 1,000 件につき 0.09 USDの追加料金

です。このように有料枠であってもかなり安価に利用できることがわかります。

【参考】：[AWSの利用料金](https://aws.amazon.com/jp/ses/pricing/)

最後にSESならではの高度な私用方法についての一部を紹介します。こうした高度な機能を利用できることもSESのメリットと言えるでしょう。

AWSには様々なサービスがあり、その中にソフトウェア開発キットであるAWS SDKがあります。*あらゆるAWSのサービスを操作するプログラムを作成可能なこのSDKは、もちろんSESとも連携が可能です。*

例えば、AWS SDK for Javaとの連携により、Java言語でのメール送受信プログラムを作成することもできます。もしAWS SDKを既に使いこなしているのであれば、SESとの連携もスムーズにできるため、AWS SESを選ぶ理由にもなるでしょう。

SESと連携できるプログラミング言語は.NET・Java・PHP・Ruby・Pythonから選ぶことができるようです。

【参考】：[AWS SDK](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/ses/latest/dg/send-an-email-using-sdk-programmatically.html?tag=mochaglobal10-20)

Java入門！概要やメリット、基本事項について徹底解説！

SDKを使用する以外にもSESによるメール送受信プログラムを作成する方法があります。*AWS Lambdaと呼ばれるコンピューティングサービスを活用すれば、SDKを使用するよりも簡単にプログラムを設計することができます。*

設計したプログラムは容易にSESを含むAWSサービスと連携することができ、ユーザのリクエストや定期的なタイミングで実行することも可能です。SESと連携するにあたっては、メール送信の自動化や受信時の自動処理も実装することができるでしょう。

【参考】：[AWS Lambda](https://aws.amazon.com/jp/lambda/?tag=mochaglobal10-20)

AWS Lambdaとは？できることを分かりやすく解説！

SESはメールを送信するだけでなく、受信する機能も持ち合わせています。例えば、メール配信先が誤って誤ってメールを返信してしまうというケースも場合によっては考えられるでしょう。

*そうしたときにSESで受信メール設定を行っておけば、自動処理でメール返信を行うこともフィルタリング処理を行うことも可能です。*前述したAWSのLambdaを活用することで上記のような柔軟な処理を自由に実装することができます。

## AWSのSESを使いこなして効率的なサイト運営を

本記事ではAWSのSESについて解説し、そのメリットや高度な活用方法も紹介しました。そもそもメール配信プラットフォームを知らない方も、SESがなぜ役に立つのかを理解できたのではないでしょうか。

AWSには様々なサービスがあり、SESはその中の1つにしか過ぎません。**SES導入をきっかけに他のサービスについても調べ、導入を検討していけば、自分が運営するサービスやWebサイトをより良くすることもできるでしょう。**

一般提供開始のAmazon EC2 Hpc6aインスタンスを解説

Amazon S3の使い方は？AWSのストレージサービスを解説！

クラウドサービスの中でもトップクラスのシェアを誇るAWSにメール配信プラットフォームのSESがあることをご存知でしょうか。本記事ではこのSESについて、概要や活用事例を説明するとともにメリットや高度な使い方も紹介していきます。

AWSのSESは大多数へのメール送信を可能にするメール配信プラットフォーム

AWSのSESは無料枠があり、コストが安いだけでなく配信性能も高いことがメリット

AWSのSDKやLambdaと連携すればメール送受信の自動プログラムを作成可能

AWSのSESとは？特徴や活用事例だけでなく高度な使い方も紹介

AWS（Amazon Web Service）はGAFAの一角、Amazon社が展開する世界最大のクラウドサービスです。クラウドサービスはセキュリティ対策も万全で、AWSを利用する上で利用者側は何も意識する必要がないと思われがちですが、それは大きな誤りです。

**AWSを利用する場合は、利用者側も障害などに対して一定の責任を負わなければならず、これがAWSの「責任共有モデル」と言われるものです。**その責任を理解した上で、必要な対策を講じ、ルールを順守して利用することが求められます。

この記事では、AWSの責任共有モデルとは何か、利用者側の責任範囲はどこまでか、利用に当たって注意すべきことは何かなどについて解説します。

【参考】：[アマゾン ウェブ サービス｜AWS クラウド｜ ホーム](https://aws.amazon.com/jp/)

AWSとは？メリットや何がすごいのか、初心者にもわかりやすく解説

AWSには独自の「責任共有モデル」（shared responsibility model）があり、わかりやすくいうと、「セキュリティとコンプライアンスはAWSと利用者の間で共有されるべき責任」という考え方に基づいています。

**AWSの責任共有モデルは、AWS提供のインフラやサービスの内、AWS責任範囲と、利用者責任範囲を明確に分けています。**具体的にはAWSの責任範囲はAWSが提供するハードウェア・ソフトウェア、ネットワークおよびAWSクラウドサービスを提供している施設です。

仮にAWSの責任範囲で事故があり、利用者側が損害を被った場合はAWSが損害賠償責任を負います。一方、AWSが提供するサービス以外の範囲が利用者責任ですが、その責任範囲は、利用者が選択したAWSクラウドサービスによって異なっています。

この責任共有モデルについては、「AWSホワイトペーパーとガイド」※でも詳しく解説されています。

【参考】：[責任共有モデル – アマゾン ウェブ サービス｜AWS](https://aws.amazon.com/jp/compliance/shared-responsibility-model/)

【参考】：※[AWSホワイトペーパーとガイド | AWS](https://aws.amazon.com/jp/whitepapers/?whitepapers-main.sort-by=item.additionalFields.sortDate&whitepapers-main.sort-order=desc&awsf.whitepapers-content-type=*all&awsf.whitepapers-tech-category=*all&awsf.whitepapers-industries=*all&awsf.whitepapers-business-category=*all&awsf.whitepapers-global-methodology=*all)

AWSの公式ホワイトペーパーとは？日本語掲載情報はどこ？

AWSには「Lambda」というサーバレスのFaaS（Function as a Service）のサービスがあります。インスタンスを構築せず、いきなりコードを実行できるサービスですが、このLambdaにも責任共有モデルがあります。

**Lambdaでの利用者側の主な責任範囲は、Lambda内にデプロイしたアプリケーションとデータ、そしてインターネットからのアクセスです。**詳しくは「AWS Lambda のセキュリティの概要」に記されています。

【参考】：※[AWS Lambda のセキュリティの概要-Security Overview of AWS Lambda_JP.pdf｜AWS](https://d1.awsstatic.com/serverless-jp/Security%20Overview%20of%20AWS%20Lambda_JP.pdf)

### AWSの利用者によるセキュリティ事故

AWSをはじめとして、クラウドサービスは堅牢なセキュリティ対策を講じています。クラウド事業者側に起因する大規模な事故が起きれば、クラウドビジネスそのものが否定されかねないからです。

その結果、クラウドサービスにおけるセキユリティ事故の大半は、クラウド事業者側ではなく利用者側の人的なミスによって起きていると言われています。

主なものとしては、リモート操作で利用するSSH（Secure Shell）のポートの閉じ忘れによる不正ログイン、ストレージサービスのバケット開放による情報漏洩、IAM ユーザーやAWSアカウントルートユーザーのアクセスキー漏洩などが挙げられています。

個人情報の漏洩が起きると、その影響範囲は自社のみならず顧客全体に及び、その結果として企業の信用失墜・株価下落・売上低下・顧客への損害補償などで企業の経営自体が危うくなるケースもあります。

また、場合によってはAWS自体に被害を及ぼしたり、他のAWS利用者に迷惑を及ぼしたりする場合も想定され、被害者側から損害賠償請求を受ける可能性があります。

クラウド利用にはこうした**リスクがあることを踏まえて、利用者側もルールを守り、万全のセキュリティ対策を講じることが求められます。**

責任共有モデルはAWS認定資格にも試験問題として出題されています。AWS認定の受験者の方は、その覚え方に苦慮されている方もいるかと思いますが、賃貸マンションのオーナーと入居者の関係で考えると覚えやすいでしょう。

建物全体の管理責任はオーナーにありますが、部屋の鍵を掛けるなど、各部屋のセキュリティは入居者の責任です。このように考えてみると、責任共有モデルにおける各々の責任範囲は非常に合理的だと分かります。

責任共有モデルでは、AWS側の責任範囲はどこまでなのでしょうか？責任共有モデルにおける**AWS側の責任範囲は、AWSサービスのベースとなっているインフラストラクチャー部分です。**これからAWSの責任範囲を1つずつ見ていきましょう。主な責任範囲を以下に列挙していきます。

AWSの施設（データセンター）は、リージョン > アベイラリビリティゾーン > データセンターの階層で世界中に展開されています。日本では2つのリージョン（東京と大阪）があり、リージョン間で相互バックアップが可能です。

さらに、**データセンターは4つのレイヤー（施設・インフラストラクチャ・データ・環境）ごとに強固なセキュリティ対策が施されています。**

また、データセンター自体が災害などによって機能停止に陥ると、他のAWSのデータセンターで機能を継続できるような仕組みが講じられています。これをディザスタリカバリ （disaster recovery） DR）と言います。こうしたデータセンター施設の管理責任は、すべてAWS側にあります。

### 2：インフラストラクチャの管理

AWSのデータセンター内には、様々なインフラ設備があります。電源・空調・ネットワーク・サーバ・ストレージなどはすべて24時間の監視下にあり、冗長化などによって完全無停止を前提とした構成で稼働しています。**このインフラストラクチャ全体の管理はAWSの責任範囲となっています。**

### 3：ホストOS（ハイパーバイザー）の管理

**AWSは、ホストOSに不正アクセスが行われないようなセキュリティを保障しています。**これもAWSの責任範囲です。ホストOSに対するアクセスは多要素認証に基づく厳重な管理が行われ、外部からアクセスするのが非常に難しい仕様になっています。

またホストOSに対する操作が終了した後は、付与特権とアクセス権がその都度削除され、全てのアクセスのログが保管されています。

AWSの責任共有モデルでは、**AWSが提供するサービス以外はすべて利用者側の責任範囲です。**利用するサービスによって責任範囲が異なるので、ここではAWSの代表的なIaaSサービスであるAmazon EC2を利用する場合の責任範囲について1つずつ見ていきましょう。

Amazon EC2 インスタンスなどAWSのIaaSを利用する場、**「ゲストOSの更新やセキュリティパッチの適用、アプリケーションの管理、ファイアウォールの構成」などは利用者の責任範囲です。**すなわち、ゲストOSよりも上のレイヤーに関してはすべて利用者責任ということです。

Amazon EC2 のサービスはIaaSのため、**ネットワークの設定を含むセキュリティ構成や管理は利用者側の責任で行う必要があります。**すなわち、ネットワークを介して情報漏洩などが起きれば、利用者側の責任となります。

ネットワークの設定に問題はないか、利用しないポートは開けっ放しになっていないかなど、十分なチェックが求められます。

Amazon EC2においては、利用者が持ち込んだ**アプリケーションは100%利用者側の責任で管理し、運用しなければなりません。**アプリケーションの動作不具合などで、利用者側や、そのアプリケーションを利用する顧客が損害を負っても、AWS側には一切の責任がありません。

そのため、開発・導入したアプリケーションは十分なテスト、検証を行ってからリリースすることが求められます。

**AWSサービスの中で取り扱うデータに関して、データの暗号化責任は利用者側にあります。**取り扱うデータのオーナーはAWSサービスの利用者であり、その管理方法は利用者が決めることですので、AWSは一切関与できません。

データの暗号化の責任と同様、AWSサービスの利用者**アカウント、アカウントに紐づくアプリやシステム、データへのアクセス権の管理や運用はすべて利用者の責任範囲です。**アクセス権限管理漏れ、設定ミスがセキュリティ事故の多くを占めますので、利用者側は十二分に留意すべきでしょう。

ITエンジニアが知っておくべきAWSアカウントのセキュリティ管理

## AWSを利用する上で行うべきセキュリティ対策

ここまで、AWS側と利用者側の責任範囲について確認をしましたが、それでは利用者側は具体的にどのようなセキュリティ対策を講じる必要があるのかを、見ていきましょう。ここでは、*AWSを使用する際の代表的なセキュリティ対策をご紹介します。*

【参考】：[AWS アカウントのセキュリティを改善するための 10 個の項目｜AWS](https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/top-10-security-items-to-improve-in-your-aws-account/)

### セキュリティグループをしっかり設定する

利用に際して、まず初めにセキュリティグループの設定を行いましょう。**セキュリティグループは仮想ファイアウォールとも呼ばれ、EC2インスタンスのセキュリティを確保する上で重要な役目があります。**

セキュリティグループの設定では、EC2インスタンスに対してアクセス許可の範囲、トラフィックの制御を行うことができます。特に開発環境では関係者の出入りが多く、アクセス権限管理が難しくなり、セキュリティ被害を受けやすくなりがちです。

そのため、インバウンドルール（アクセス制限ルール）を厳しく設定して、必要がない人には公開しないようにすることが求められます。

【参考】：[セキュリティグループを使用してリソースへのトラフィックを制御する｜AWS](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/vpc/latest/userguide/VPC_SecurityGroups.html)

### 認証情報を定期的に確認し、無効化する

セキュリティ対策としてログの管理は重要な要素の1つですので、**定期的に認証情報を確認して、不審な認証がないかどうかを確認しましょう。**

未使用のIDが不正アクセスに利用されるケースがありますので、発行済IDで一定期間利用がないIDは、本人の確認を得て削除します。不要なIDを無くすことが不正アクセス防止に重要です。

他には、ソフトウェアのバージョン管理も重要です。セキュリティの脆弱性が見つかると、それが攻撃の標的になりがちです。常にセキュリティパッチの有無を定期的に確認し、ソフトウェアのバージョン管理に細心の注意を払いましょう。

【参考】：[CloudWatch でのログの検索および分析 - AWS の規範的ガイダンス ｜ AWS](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/implementing-logging-monitoring-cloudwatch/cloudwatch-search-analysis.html)

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