AWSのEBSとは「Elastic Block Store」の略で、AWSが提供するストレージサービスの1つです。Elasticは弾力性があるという意味であり、利用目的に応じてサービスを柔軟に利用できるストレージサービスのことだと理解できます。

**AWS EBSはEC2インスタンスで利用するために設計されており、EC2上の仮想マシンにEBSボリュームを割り当てることで、仮想マシンのストレージの管理が柔軟に行えるようになります。**

この記事では、AWS EBSをテーマに特徴や他のサービスとの違い、利用料金や使い方などについて解説します。

【参考】：[Amazon EBS（EC2 ブロックストレージボリューム）| AWS](https://aws.amazon.com/jp/ebs/)

ブロックストレージは「ブロック」という単位でデータを保存し、管理するストレージのことです。*普段私たちが利用しているPCやサーバに搭載されるハードディスクやUSBメモリがブロックストレージに該当します。*

ブロックストレージは階層構造を必要とせず、メタデータが付加されず、読み込みデータへのパスが複数指定できることなどから、高速なアクセスを実現します。ストレージには他に、ファイルストレージやオブジェクトストレージがあります。

AWSにはよく知られた仮想サーバサービスEC2（Elastic Compute Cloud）がありますが、EBSとEC2はどのような関係にあるのでしょうか。*EBSはEC2インスタンス（仮想サーバ）用に準備されたストレージであり、EC2のデータはすべてEBSに保存されます。*

AWSのサーバー提供サービスであるAmazon EC2とは？活用方法や料金体系等を解説！

AWS S3（Simple Storage Service）はEBSと並んで、AWSの代表的なストレージサービスです。

EBSがEC2インスタンスにアタッチして利用するのに対し、*オブジェクトストレージであるS3はデータのバックアップ、災害対策用、アーカイブ、ビッグデータ分析用のデータレイクなど、主としてデータを保管場所として利用します。*

AWSについて改めて確認しておきましょう。AWSは『Amazon Web Service』の略称で、*GAFAとして知られる米国巨大IT企業4社の1つ、Amazon社が提供する100以上のクラウドコンピューティングサービスの総称です。*

AWSの利用者はインターネット経由で仮想サーバやストレージ、データベースなどのサービスを利用することができます。日本では政府が行政サービスDX化のプラットフォームとしてAWSを採用したこともあり、AWSは日本国内でも注目を集めています。　

【参考】：[アマゾン ウェブ サービス（AWS クラウド）](https://aws.amazon.com/jp/)
【参考】：[日本の行政機関のデジタルイノベーションを支援 | Amazon Web Services ブログ](https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/accelerating-goverment-innovation-in-japan/)


AWS EBSは、主にEC2インスタンスのデータ保管という役割を担っていますが、ここではAWS EBSの主な特徴について紹介していきます。

**AWS EBSには、SSDとHDDの2種類のディスクタイプがあります。**読み書きの速度が速いSSDタイプは更新頻度の高いデータの保存に適しています。一方、HDDタイプは大量のデータ転送を伴う処理に適しています。

**AWS EBSは障害の発生が起こりにくい高可用性を特徴としています。**具体的には、AWSは99.99９%の可用性を確保しており、1年間の内でダウンタイムはわずか数分程度の計算になります。この可用性の高さがEBSの特徴の1つです。

高可用性・耐久性を誇るEBSですが、**万が一の備えとしてSnapshotと呼ばれるデータの差分バックアップ機能が用意されています。**

Snapshotは直近のスナップショットから変更分のブロックだけを対象にし、完全なデータを保存しながらも、必要なストレージの量が最小限に抑えられるメリットがあります。この差分データは低料金のAWS S3に保存されるため、バックアップに掛かる費用を低く抑えられます。

**AWS EBSは利用目的によって、4種類のボリュームタイプから選択することができます。**EBSで選択できる4つのボリュームタイプについて、それぞれの特徴や用途を紹介します。

*■ EBS 汎用 SSD （gp2）*
Amazon EC2インスタンスでデフォルトのEBSボリュームがgp2です。gp2はコストパフォーマンスが高く、開発環境やテスト環境を構築する際によく利用されています。gp2は3IOPS/GBの性能保証があり、利用状況に合わせて最大3000IOPSまでのバーストが可能です。

ただしバーストの持続時間に制限があり、高いディスクI/Oが必要な用途では注意が必要です。

*■ Eプロビジョンド IOPS SSD（io1）*
最高レベルのパフォーマンスを誇るEBSストレージが、io1です。アプリケーションやデータベースなど、ディスクI/Oが多く、ミッションクリティカルな処理に適しています。ストレージ容量のプロビジョニング費用に加え、IOPS毎の費用が加算されるため、他のボリュームに比較して費用は割高になります。

*■ Eスループット最適化 HDD （st1）*
st1は高速HDDをベースとし、安定したスループットが要求されるシステムに適しています。データセットやI/Oのサイズが大きく、アクセス頻度の高いストリーミングやビッグデータ向けデータストアなどに最適です。

*■ Cold HDD （sc1）*
sc1は低コストなボリュームタイプです。SSDを利用したボリュームと比べてHDDは大容量かつ連続したデータの保存に適しており、低速でアクセス頻度が少ないバックアップなど、大容量データの格納などの用途に適しています。

ただし、sc1は、EC2インスタンスのブートボリュームとしては利用ができませんので注意が必要です。

AWS EBSを実際に利用する前に、料金と使い方について確認しておきましょう。

AWS EBSの特徴やメリットは理解できても、利用料金が心配だという人もいるでしょう。無料枠が気に入って契約したところ、想定以上に費用が掛かってしまうケースもあります。そのような事態に陥らないよう、**最初に料金見積もりを行い、納得した上で利用するようにしましょう。**

AWSには料金見積もりツールが用意されていますので、これを利用して料金見積もりを行ってください。

【参照】：[AWS 料金見積りツール](https://calculator.aws/#/)

*■ 無料利用枠 *
AWS EBSは以下の条件で12カ月間無料で利用が可能です。

▪30 GB の Amazon EBS: 汎用 （SSD） ストレージまたは磁気ストレージの任意の組み合わせ
▪200 万 I/O （EBS Magnetic の場合）
▪1 GB のスナップショットストレージ

*■ 有料部分の利用料金* 
AWS EBSの有料部分の利用料金例を紹介します。（東京リージョンの料金です。為替変動により単位料金は変動します。）おおよその費用感が分かるでしょう。

（例）汎用SSD（gp3）ボリューム：1カ月30日間に12時間、2,000GBのボリュームをプロビジョニング（準備）し、さらにボリュームに対し 10,000 IOPS と 500MB/秒をプロビジョニングしたと仮定。

▪Gp3 ボリュームチャージ：2.677ドル（GB/月につき 0.08 ドル ）
▪Gp3 IOPS 料金：0.583ドル（プロビジョンド IOPS あたり月 0.005ドル ）
▪Gp3 のベースラインパフォーマンスの料金：0.375ドル（1 か月におけるプロビジョンド MB/秒あたり 0.06 USD ）

以上を合計すると、約3.625ドル/月になります。

【参照】：[Amazon EBS の料金 ｜ Amazon Web Services](https://aws.amazon.com/jp/ebs/pricing/)

Amazon EBS はEC2インスタンスにアタッチする際には、同じアベイラビリティーゾーン（データセンター）に存在することが前提です。**ここではEBS ボリュームのEC2インスタンスへのアタッチからマウントして、利用できるようにするまでの手順について紹介します。**

*■ 1．EBS ボリュームを作成する*
AWS EBSを利用するには、まず最初にマネジメントコンソールから以下の手順で空のEBSボリュームを作成します。

▪AWS マネジメントコンソールよりAmazon EC2 コンソールを開きます。
▪ナビゲーションバーよりEBSボリュームを作成するリージョンを選択します。
▪ナビゲーションペインより、「Elastic Block Store」にある［ボリューム］を選択し、［ボリュームの作成］を選択します。
▪［ボリュームタイプ］を選択します。
▪［サイズ （GiB）］ボリュームサイズを入力します。（1GiB～16TiB）
▪［Availability Zone］でEBSボリュームを作成するアベイラビリティーゾーン（データセンター）を選択します。
▪EBSボリュームを暗号化する場合は [このボリュームを暗号化する] を選択します。
　※使用するアカウントで暗号化が有効になっている場合は自動的に暗号化されます。
▪最後に［ボリュームの作成］を選択します。

【参照】：[Amazon EBS ボリュームの作成 ｜ Amazon Elastic Compute Cloud](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/ebs-creating-volume.html)

*■ 2．EC2 インスタンスにアタッチする*
EBSボリュームが作成できたら、同じくAmazon EC2 コンソールからEC2インスタンスにEBSボリュームをアタッチします。アタッチとは、仮想マシンにボリュームを割り当てることです。

▪ナビゲーションペインより［Elastic Block Store］の［ボリューム］を選択します。
▪アタッチしたい EBS ボリュームにチェックを入れ、［アクション］の中 から［ボリュームのアタッチ］を選択します。
▪［インスタンス］にインスタンスの名称または ID を入力する、もしくはリストよりインスタンスを選択します。
▪［デバイス］でデバイス名の変更を行うことができます。

▪以上の操作を終えたら［アタッチ］を選択します。

【参照】：[インスタンスへの Amazon EBS ボリュームのアタッチ ｜ Amazon Elastic Compute Cloud](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/ebs-attaching-volume.html)

*■ 3．EBS ボリュームをマウントする*
EBSボリュームをEC2インスタンスにアタッチできたら、次にマウントを行います。マウントとは、アタッチしたボリュームをOSなどのソフトウェアに認識させて、操作や利用が可能な状態にすることです。詳細の操作手順は以下のAWSのガイダンスに従って行ってください。

【参照】：[Linux で Amazon EBS ボリュームを使用できるようにする｜ Amazon Elastic Compute Cloud](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuide/ebs-using-volumes.html)

AWS Amazon EC2のインスタンスとは？インスタンスの起動・確認方法を合わせて解説！

## AWS EBSサービスを実際に試してみよう

この記事では、AWSのサービスでよく利用されるEC2では必須となるAWS EBSについて、その概要や特徴、利用料金や利用方法などについて紹介しました。AWSのサービスは個人でもアカウントを取得するだけで無料で試すことができます。

しかも実際に利用できるようになるまで、僅かな時間で済みます。**まずは無料枠を有効に利用し、利用用途に応じてAWS EBSを上手に活用してみてはいかがでしょうか。**

一般提供開始のAmazon EC2 Hpc6aインスタンスを解説

AWSのクラウドサービスは数多くありますが、代表的な仮想サーバサービスのEC2にはストレージサービスのEBSが欠かせません。この記事ではAWS  EBSについて、その概要、特徴や料金、利用方法などを紹介しますので、AWSを検討中の方はぜひ参考にしてください。

AWS EBSは主にEC2インスタンス向けのデータストレージのサービス名称である

AWS EBSは高可用性、2種類のディスクタイプ、4つのボリュームタイプ、Snapshot機能を特徴とする

AWS EBSは利用目的を明確にし、無料枠を含めて最適な組み合わせを選択するとよい

AWS EBSはEC2向けのストレージ！特徴や使い方を解説

AWSのAurora（Amazon Aurora）とは、AWSが提供するデータベースサービスの1つです。リレーショナルデータベースのサービスであり、商用データベースの持つ可用性と性能、そしてオープンソースの持つシンプルで安価なメリットを併せ持ちます。

**Amazon AuroraはMySQLとPostgreSQLとの完全な互換性があり、クラウドへの移行を促進します。**

【参考】：[Amazon Aurora](https://aws.amazon.com/jp/rds/aurora/)
【参考】：[Amazon Aurora とは](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/CHAP_AuroraOverview.html)

MySQLとは？特徴から使い方・学習方法まで詳しく解説！

PostgreSQLとは？MySQL・Oracleとの違いを解説

Auroraの特徴は、いくつか挙げられます。

*1つ目は、高いパフォーマンスを発揮できることです。*AWSによると、同等レベルのハードウェアにおいて標準的なMySQLとの比較で最大5倍、標準的なPostgreSQLとの比較で最大3倍のスループットが得られると公表されています。

*2つ目は、高いスケーラビリティです。*サーバーレス設定やオートスケーリングにより、容量拡張やスケールダウンに対応可能です。

*3つ目は耐障害性です。*AWSの3つのアベイラビリティゾーンにわたり、レプリケートされます。ストレージの書き込みや読み込みに影響を与えずに、データコピーの損失を処理したり、自己修復したりします。負荷分散のため、更新用マスターと参照用リードレプリカを使い分けし、性能向上も行われます。

【参考】：[Amazon Aurora の特徴 優れたパフォーマンスとスケーラビリティ](https://aws.amazon.com/jp/rds/aurora/features/#High_Performance_and_Scalability)

RDBとは、リレーショナルデータベース（Relational DataBase）の頭文字をとったもので表形式のデータを扱うデータベースを表します。複数の表形式のデータから必要なデータを抽出したり、更新したりします。

*RDBはデータに一貫性があり、最も利用されているデータベースの種類です。*商用データベース、オープンソースともに多数のRDBが提供されます。

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RDBを管理するRDBMSは、すべての要素を1つのエンジンにまとめた構成をとっています。*Auroraはクラウド環境に最適化しており、スケーラビリティや可用性、耐久性の観点から全体をデザインしています。*コンピュート部分とストレージ部分を個別のエンジンとして分離する設計を行っています。

このことで、AuroraはMySQLとPostgreSQLとの完全互換インターフェースを提供することができるようになり、性能・可能性・耐障害性を向上しました。

RDSとは「Amazon Relational Database Service」の略で、AWSのデータベースサービスです。マネージド型のRDBをウェブサービスで提供しています。AuroraとRDSの違いですが、いくつか挙げられます。

*サービスの位置付けとしては、AuroraはRDSの一部として提供されます。*RDSでサポートされるDBエンジンは、多くの種類を利用可能です。Auroraの他、MySQL・PostgreSQL・MariaDB・Oracle・SQL Serverがサポートされます。

RDSはマネージド型でありユーザーの利用環境をサービス管理してくれます。機能・性能・耐障害性の面で見ると、AuroraはRDSで提供されるDBエンジンとして利用され、その特長が活かされた利用が可能です。

Auroraは、クラウド利用を想定してデザインされており、高いパフォーマンスとスケーラビリティが提供されます。耐障害性の点では、Auroraは6重化されたDBインスタンスにより障害に強く、ディスク故障もRDSよりも強化されています。

料金は、高性能で耐障害性が高いことで、Auroraの方が高い傾向があります。選べるインスタンスタイプに違いがあります。Auroraの場合も、移行コストや管理費用なども総合的に踏まえると、全体のコスト低減に貢献することができます。

【参考】：[Amazon RDS](https://aws.amazon.com/jp/rds/)
【参考】：[Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) とは](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AmazonRDS/latest/UserGuide/Welcome.html)
【参考】：[Amazon RDS の料金](https://aws.amazon.com/jp/rds/pricing/)

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Auroraのメリットとしては、Auroraの特徴がそのまま活用できることが挙げられます。*高いパフォーマンスとスケーラビリティ、耐障害性などです。*

さらにMySQLとPostgreSQLとの完全な互換性は大きなメリットとなります。安全性にも気を配っており、企業向けセキュリティ機能・サービスを活用することができます。

Auroraのデメリットですが、*RDSに比較するとメリットを享受できる分、すべてを活用すると支払い料金が高くなっててしまうことが挙げられます。*また、MySQLとPostgreSQLとの完全な互換性を持つために、バージョンの依存性が高く、対応バージョンを意識する必要もあります。

Amazon Auroraを使うには、事前の準備が必要です。**初めて使う場合にはAWSのアカウント作成から始めます。**最初にAWSのアカウントにサインアップし管理ユーザ―を作成しておきます。必要に応じて、ユーザーにアクセス権を付与します。

【参考】：[Amazon Aurora の開始方法](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/CHAP_GettingStartedAurora.html)

Auroraでは、DBクラスターを用いて利用します。*環境セットアップとして、DBクラスターには1つ以上のDBインスタンスが必要です。*

データベースへのアクセスは、公開されたクラスターエンドポイントに接続します。ここでは、必要となるメモリ、データベースエンジンとバージョン、ネットワーク設定、セキュリティなどの要件に基づいて、DBクラスターを作成します。

【参考】：[Amazon Aurora の環境をセットアップする](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/CHAP_SettingUp_Aurora.html)

### Amazon Aurora DBクラスターの構成要素

*AuroraのDBクラスターは、1つ以上のDBインスタンスと、DBインスタンスのデータを管理する1つのクラスターボリュームからなります。*

DBインスタンスは、読み書きを行うプライマリ DBインスタンスと、Auroraレプリカで構成されます。レプリカは読み取りのみに対応します。障害時にはフェイルオーバーし、処理を継続します。DBクラスターを作成する準備として、Amazon Virtual Private Cloud（VPC）を事前にセットアップしておきます。

【参考】：[Amazon Aurora DB クラスター](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/Aurora.Overview.html)
【参考】：[Amazon VPC](https://aws.amazon.com/jp/vpc/)

### Auroraでデータベースを作成する

*Auroraの操作は、Amazon RDS AWS マネジメントコンソールやCLIを用います。*Amazon RDS コンソールで、利用可能なリージョンを選択し、「データベース」「データベースの作成」で、「エンジンのタイプ」で「Amazon Aurora」を選択します。

続いて、「エディション」で使用するインターフェースを設定します。「Amazon Aurora with MySQL compatibility」でMySQL互換、「Amazon Aurora with PostgreSQL compatibility」はPostgreSQL互換に設定されます。

その後「DB インスタンスサイズ」などを設定後、「データベースの作成」でデータベースが作成されます。

【参考】：[Amazon RDS コンソール](https://console.aws.amazon.com/rds/)
【参考】：[Aurora リージョンとアベイラビリティーゾーン](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/Concepts.RegionsAndAvailabilityZones.html#Aurora.Overview.Availability)
【参考】：[DB クラスターを作成して Aurora MySQL DB クラスターのデータベースに接続する](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/CHAP_GettingStartedAurora.CreatingConnecting.Aurora.html)
【参考】：[DB クラスターを作成して Aurora PostgreSQL DB クラスターのデータベースに接続する](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/CHAP_GettingStartedAurora.CreatingConnecting.AuroraPostgreSQL.html)

Auroraのバージョンについては、以下のドキュメントをご確認ください。

【参考】：[Amazon Aurora バージョン](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/Aurora.VersionPolicy.html)

AWSマネジメントコンソールとは？機能やCLIとの違いを解説

### Auroraのデータベースを操作する

*Auroraのデータベースを操作するには、それぞれのRDBMSの操作コマンドならびにSQLコマンドを用います。*Amazon RDS for MySQLやAmazon RDS for PostgreSQLから、スナップショットやレプリケーションを用いてデータを移行することができます。

移行のためのツールも用意されており、移行後はデータ型に基づいて格納データをそのまま利用することができます。

データベースエンジンは、定期的に更新版がリリースされます。使用するにはバージョンを選択したり、アップグレード時に指定したりします。

Amazon Aurora MySQLの参考情報（Auroraのユーザーガイド）は、以下の通りです。

【参考】：[Amazon Aurora MySQL の操作](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/Aurora.AuroraMySQL.html)
【参考】：[DB クラスターを作成して Aurora MySQL DB クラスターのデータベースに接続する](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/CHAP_GettingStartedAurora.CreatingConnecting.Aurora.html)
【参考】：[Amazon Aurora MySQL DB クラスターへのデータの移行](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/AuroraMySQL.Migrating.html)
【参考】：[Amazon Aurora MySQL のデータベースエンジンの更新](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/AuroraMySQL.Updates.html)

Amazon Aurora PostgreSQLの参考情報（Auroraのユーザーガイド）は、以下の通りです。

【参考】：[Amazon Aurora PostgreSQL の操作](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/Aurora.AuroraPostgreSQL.html)
【参考】：[DB クラスターを作成して Aurora PostgreSQL DB クラスターのデータベースに接続する](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/CHAP_GettingStartedAurora.CreatingConnecting.AuroraPostgreSQL.html)
【参考】：[PostgreSQL と互換性がある Amazon Aurora にデータを移行する](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/AuroraPostgreSQL.Migrating.html)
【参考】：[Amazon Aurora PostgreSQL の更新](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/AuroraPostgreSQL.Updates.html)

## AWSのAmazon Auroraは試してみる価値があります

クラウドサービスが浸透し、多くの業務がクラウド環境で稼働しています。クラウドで最適なデータベース環境を目指し設計されたAuroraは、高い性能・可用性・耐障害性が達成され、データベースの活用の幅が広がると考えられます。互換性が高いため作業工数を削減し、トータルのコスト低減も可能になります。

*Auroraはサーバーレスでの利用など、さらに工夫することも可能ですので、1度試してみることをおすすめします。*

AWSのAuroraは、リレーショナルデータベースのクラウドサービスです。MySQLとPostgreSQLとの完全な互換性があり、高い性能と可用性、耐障害性が特徴です。ここでは、Auroraの概要や他のRDBMSおよびRDSとの違い、使い方について解説します。

Amazon Auroraは、AWSが提供するデータベースサービスの1つです

AuroraはDBエンジンであり、RDSの一部として提供されます

クラウド環境で最適なDBとして設計され、高い性能と可用性、耐障害性を併せ持ちます

AWSが提供するAmazon Auroraとは？概要や他との違いを解説

**AWS Batchとは、バッチ処理を行うためのクラウドサービスです。**通常はバッチ用のソフトウェアやサーバークラスターが必要ですが、AWS Batchでは追加で管理することなしに、処理の計画からスケジュール・実行を行うことができます。

Amazon ECS・Amazon EKS・AWS Fargateなどのコンピューティングサービスで、必要なリソースを動的にプロビジョニングし利用します。

【参考】：[AWS Batch](https://aws.amazon.com/jp/batch/)
【参考】：[AWS Batch とは?](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/batch/latest/userguide/what-is-batch.html)

バッチとは、手順に基づく処理をジョブとして定義し、連続した実行や決められた時間に実行するための処理形式を表します。バッチを使った処理を、バッチ処理と呼びます。

定義したジョブは、定期実行するためのスケジューリングや、複数の処理の多重起動防止や実行順を設定するシーケンスなどを行う仕組みを使って起動されます。この仕組みをジョブ管理と呼びます。

*バッチ処理は、一括した大量の処理を投入した場合に処理を分散化したり、指定した時間に起動したりすることで自動実行することができます。*これにより、リソースの使用率を高めながら、安定処理を行うことが可能であり、コスト削減のメリットがあります。

加えてジョブの優先順位を設定することで、緊急処理にも対応できます。

*AWS Batchは、AWSのコンピューティングサービス上で簡単にバッチ用のジョブコードを作成できる特徴があります。*標準で使用するAWSのコンソールやCLIからジョブを投入することが可能です。

ワークフロー管理用のPegasus WMSやLuigi、Nextflow・Metaflow・Apache Airflow・AWS Step Functionsなどの言語で使用することもできます。

【参考】：[AWS Batch の特徴](https://aws.amazon.com/jp/batch/features/)

### AWS Batchのメリットとデメリット

*AWS Batchのメリットとしては、AWSとのサービスに連携していることが挙げられます。*大量のバッチ処理に対応できます。また、バッチ処理の管理ソフトが不要となり、コンピュートのリソースを有効活用することでコスト削減のメリットがあります。

仕組みとしては、ジョブがジョブキューに格納後スケジュールされ、そしてクラウドサービスのコンピューティング環境を利用するまでに、いくつかの処理を経て実行されます。*デメリットは、実行されるまでの時間に多少のばらつきが生じてしまうことが挙げられます。*

*AWS Batchの料金ですが、AWS Batch自体の料金は発生しません。*使用するAWSのEC2インスタンスや、AWS Lambda・AWS Fargateなどに対して料金が発生します。

【参考】：[AWS Batch 料金](https://aws.amazon.com/jp/batch/pricing/)

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*AWSではAWS Batchがどのような場合に有効活用できるのか、メリットを交えて解説するベストプラクティス情報をまとめて公開しています。*

主な活用事例（ユースケース）としては、以下の3点を挙げています。「金融サービス」「ライフサイエンス」「デジタルメディア」です。詳細は以降で解説していきます。

【参考】：[AWS Batch ベストプラクティスまとめ](https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/aws-batch-best-practices/)
【参考】：[AWS Batch のユースケース](https://aws.amazon.com/jp/batch/use-cases/?nc=sn&loc=6)

金融の処理は、日次・週次・月次などで利用されます。特に、毎日の終わりに実行する日次のバッチでは取引の正確性や不正の有無など重要な役割を持ちます。*AWS Batchで自動実行することで、人為的なミスを減らし、大量の処理への対応と正確性の向上が可能です。*

同様に金融サービスで新たな需要であるデータ分析においては、需要予測や格付け・リスク分析などで大量のコンピューティングリソースが必要です。この場合も、AWS Batchでリソースの最適化とコスト削減が期待できます。

ライフサイエンスの分野では、医薬品設計やゲノム解析などにハイパフォーマンスコンピューティングのリソースを多用します。*コンピューティングリソースを有効活用可能なAWS Batchは、利用価値が高いです。*計算結果に裏付けられた科学的情報は、創薬やDNAの解析を最適化し作業の迅速化が期待できます。

デジタルメディアでは、視覚効果を高めるために大量のデータ処理が必要です。特に高解像度化が進んでおり、データ量が日々増加しています。*このようなコンテンツ作成などの領域においても、レンダリングの自動化やワークロードの自動化にAWS Batchが役立ちます。*

AWS Batchを使うには、他のAWSのサービス同様にAWSアカウントにサインアップしてセットアップを進めます。管理ユーザーを作成し、必要に応じてユーザーをセットアップします。

*AWS Batchでは、「コンピューティング環境」「ジョブキュー」「ジョブ定義」「ジョブ」の4つのコンポーネントを用います。*この各コンポーネントについては、以降で解説していきます。

【参考】：[AWS Batch の使用の開始](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/batch/latest/userguide/Batch_GetStarted.html)
【参考】：[AWS Batch のセットアップ](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/batch/latest/userguide/get-set-up-for-aws-batch.html)

### コンピューティング環境の作成

*実行するコンピューティング環境は、Amazon EC2（Amazon Elastic Compute Cloud）のインスタンスやAmazon EKS （Amazon Elastic Kubernetes Service ）、AWS Fargateのリソースを用います。*

AWS Batchコンソールから「コンピューティング環境」「作成」を行い、AWS Batch向けのロールの許可と必要なタグ付けを行います。

アクセスするには通常、Amazon Virtual Private Cloud（Amazon VPC）を使用します。未設定の場合は、あらかじめ設定しておくと良いでしょう。

【参考】：[AWS Batch コンピューティング環境](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/batch/latest/userguide/compute_environments.html)
【参考】：[AWS Batch コンピューティング環境の作成](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/batch/latest/userguide/create-compute-environment.html)
【参考】：[AWS Batch サービスにリンクされたロールの使用](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/batch/latest/userguide/using-service-linked-roles.html)
【参考】：[AWS Batch リソースのタグ付け](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/batch/latest/userguide/using-tags.html)

*AWS Batchでジョブを投入する際には、スケジューラが処理するまで「ジョブキュー」に蓄積されます。*「ジョブキュー」の作成は、AWS Batchコンソールから、「ジョブキュー」「作成」で行います。「名前」「優先度」「スケジューリングポリシー」を設定します。

*ジョブの設定では、「ジョブ定義」と呼ばれるスケジューリングに関する設定が必要です。*ここではジョブの実行方法を指定します。「ジョブ定義」の作成は、AWS Batchコンソールから、「ジョブ定義」「作成」で行います。

「名前」を設定し、必要に応じて時間制限のための「実行タイムアウト」や「スケジュールの優先度」を指定します。

【参考】：[AWS Batch ジョブ定義](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/batch/latest/userguide/job_definitions.html)

*実際にAWS Batchに送信する、作業の実行単位が「ジョブ」です。*実行するスクリプトや実行ファイル、あるいはDockerのコンテナイメージなどを指定します。「ジョブ」の作成は、AWS Batchコンソールから、「ジョブ」「新しいジョブを送信」で行います。

「名前」の他、あらかじめ作成しておいた「ジョブ定義」「ジョブキュー」を選択します。

ジョブの実行方法は、上記のコンポーネントの組み合わせで決まります。必要に応じて、ジョブの依存関係を定義することもできます。最後に「送信」をクリックすると、ジョブがジョブキューに格納されて順次実行されます。

【参考】：[AWS Batch ジョブ](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/batch/latest/userguide/jobs.html)

## AWS Batchを使用するとリソースを活用できる

AWS Batchは、大量のジョブを処理したり同じ処理が継続的に発生したりする場合に有効です。正確に同じ処理を行うとともに高速に大量のデータ処理を行うことが可能です。

集計処理を夜間に自動実行することで、ワークロードの平準化やコンピューティングなどのリソースをまんべんなく使用することができます。**ぜひともベストプラクティスや活用事例を参考にして、実際に試してみることをおすすめします。**

AWS Batchとは、AWSが提供するバッチ処理のサービスです。AWSのクラウドサービスと連携し、リソースの使用率を高めるとともに、大量の処理を効率的に実行することができます。ここでは、AWS Batchの概要から活用事例、そして使い方まで解説していきます。

AWS Batchとは、AWSのクラウドサービスで利用する標準バッチサービスを指します

AWSマネジメントコンソールやAWS Batchコンソール、CLIから標準的な方法でアクセスします

AWS Batchでは、リソースの使用効率を高められるためコスト削減が期待できます

AWS Batchとは？概要から活用事例・使い方まで解説！

プログラミングは今や現代社会に欠かせないものであり、現職のプログラマーでなくとも多くの人がプログラミングを習得しています。そんなプログラミングには同作業を効率化するツールが存在します。

プログラミング自体が未経験もしくは始めたばかりの方の中には、そのようなツールの存在を知らない方も多いでしょう。本記事では、**プログラミング自体やそれを使う職種の説明からスタートし、ツールの種類やメリットを解説するとともに、おすすめのツールも紹介します。**

プログラマになるには？プログラミング学習の心構え・学習方法を解説！

## コードエディタやソースコード管理ツールがその代表

プログラミングツールは、プログラミング業務全般を効率よく進めることを目的としています。

ツールには3種類あり、1つ目は自分の書いたソースコードを見やすくすることや、書き出すスピードを上げるコードエディタです。2つ目は、多人数で同じソースコードを編集する際、個人個人が編集した内容を上手く統合して管理できるソースコード管理ツールです。

そして3つ目は、プログラミングのための設計図である仕様書について、分かりやすさに必要なフローチャートなどの図を容易に作成できるドローツールです。

プログラミング業務を主体とするプログラマーを目指すためには、**このようなツールを使いこなすことが求められており、プログラミング技術だけを学べば良いわけではないことは覚えておきたいところです。**

主要なコードレビューツールを紹介！ツールがなぜ必要かについても解説

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## プログラミングツールについて

まずはプログラミング自体にあまり詳しくない方々のために、プログラミングやそのツールについての基礎知識から説明します。

### そもそもプログラミングとは

そもそもプログラミングとは何でしょうか。プログラミングとは、*コンピュータにやってもらいたい処理を実行するための一連の命令を作る作業のことです。*

この命令はプログラミング言語と呼ばれる特殊な言語で記述され、記述された命令群はソースコードと呼ばれています。ソースコードを作成する作業のことを、コード作成の意味で「コーディング」とも呼びます。

プログラミング言語を一覧でチェック！種類別・難易度別で紹介

### プログラミングツールの種類

このようなプログラミングを主体とする業務では、時に膨大な量のコーディング作業を行うことや大人数で同時にソースコードを編集することもあります。そのため、*その作業をサポートするツールの存在が欠かせません。*プログラミングツールには以下の種類があります。

*■コードエディタ*
ソースコードの作成を支援する強化されたテキストエディタと言えるものです。自動的にアノテーションを付けてコードを見やすくする、コード内で使用する関数や変数を簡単に検索できる、などコーディング作業自体の効率を上げる機能を持っています。

*■ソースコード管理ツール*
ネットワーク上にソースコードを格納し、多人数でのコーディングを容易にするツールです。このツールを使えば、同じタイミングで別の誰かがソースコードを編集してしまっても上手く自分のものと統合することができるようになります。

*■ドローツール*
プログラミング自体とは直接関係ありませんが、ソフトウェアの設計図と言える仕様書の作成をサポートするツールです。仕様書では誰が見てもわかりやすいようにフローチャートやシーケンス図などの図を併記することが求められています。

ドローツールはそういった図を簡単に作成できる機能を持っています。

NotionでMermaidを使える？簡単にフローチャートやシーケンス図を書こう！

前述したようなプログラミング作業を行う職種には、どういったものがあるのでしょうか。プログラミングを行う職種自体は数多くありますが、それを主体とする職種としてはプログラマーが代表的です。

プログラマーは、*主にシステムエンジニアなどの上流工程で設計された仕様をもとにプログラミングを行います。*実際にプログラミング作業を行う分、プログラミング言語の知識だけでなく、ツールの習熟度も問われます。

プログラマーとシステムエンジニアの違いは？年収はどっちが高い？

では、実際に世の中で働くプログラマーはどの程度の年収を得ているのでしょうか。

プログラマーの年収は「マイナビエージェント職種図鑑」での平均年収は344万円（※2023年3月執筆時点）、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近い職種のSE・プログラマ（ソフトウェア製品の開発・実装）を参考にすると、平均年収568万円と分かりました。

国税庁2020年発表の「民間給与実態統計調査」における民間企業平均年収は433万円なので、マイナビにおいてプログラマーは一般平均年収よりもやや低めでありますが、経済産業省のデータでは高めに出ています。調査媒体によって年収にはバラつきがあることが分かります。

年収にバラつきがあるということは、プログラマーとして従事する業種によって待遇が大きく変わることを表しています。**様々な言語やツールを使いこなせるようにして市場価値を高めていけば、高収入を狙うこともできるでしょう。**

【参考】：[マイナビエージェント職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/05.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)
※【平均年収 調査対象者】2020年1月～2020年12月末までの間にマイナビエージェントサービスにご登録頂いた方
【参考】：[IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf)

## プログラミングツールを使うメリット

プログラミングの概要やそのツールについて簡単に紹介しましたが、それらを使いこなすことでどのようなメリットがあるのでしょうか。ここでは代表的なメリットを紹介します。

コードエディタのようなツールを使いこなせば、*コーディング作業自体を効率化することができ、結果的にプログラミング業務にかかる時間を削減することができます。*

業務の種類によっては膨大なコーディング作業を行う必要があり、なおかつ請負単価やスキルが時間で測られるプログラマーにとって、いかに早く仕事をするかは死活問題です。こうしたツールを駆使することでコーディング作業を短縮し、本人の客観的な評価を上げることにもつながります。

### 多人数でのプログラミングが容易になる

ソースコード管理ツールを使うことで多人数でのソフトウェア開発を円滑に進められるようになります。

個人でプログラミングをする分には、こうしたツールはあまりメリットがないように思えるかもしれません、しかし、1つのソースコードを複数人が編集するとなると、全員がそれぞれ編集したものを最後に統合する必要があり、コードエディタだけでは非常に労力がかかります。

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