## BigLakeプレビュー版のリリース

Google Cloudは2022年4月7日、Google Data Cloud Summit開催に合わせてBigLakeプレビュー版を発表しました。BigLakeとは、データレイクとデータウェアハウスを統合したストレージエンジンです。*ストレージ形式やシステムを意識せずにデータ分析を行うことで、増大するデータ分析や管理の障壁を取り除きます*。
【参考】：[BigLake: データレイクとデータ ウェアハウスを複数のクラウド間で統合](https://cloud.google.com/blog/ja/products/data-analytics/unifying-data-lakes-and-data-warehouses-across-clouds-with-biglake)
【参考】：[Google Data Cloud Summit](https://cloudonair.withgoogle.com/events/summit-data-cloud-2022)
【参考】：[Top 5 Takeaways from Data Cloud Summit ‘22](https://cloud.google.com/blog/products/data-analytics/top-5-things-to-catch-up-on-from-data-cloud-summit-2022)

*Google Cloudは、Googleが展開するクラウドサービスで3大クラウド事業者の1つです*。150以上に及ぶ製品をサービス提供しています。コンピューティング・ストレージ・データベース・データ分析や、AIと機械学習・ネットワーキング等の多様なサービスからなります。
【参考】：[Google Cloud](https://cloud.google.com/?hl=ja)

プレビュー版では、製品およびその機能をお客様が評価するためにサービスが提供されます。*機能はまだ完全に実装されていないので、サポートやサービスレベルの保証はありません*。および6カ月程度のプレビュー期間を経て正式リリース（GA）に移行します。

BigLakeは、*統合ストレージ エンジンとしてデータウェアハウスとデータレイクのデータアクセスを簡素化するソリューションです*。Google Cloudのみならず、マルチクラウドストレージに対応します。Google Cloud Storageのほか、Amazon S3・Azure Data Lake Storage Gen2のオブジェクトストアがサポートされています。
【参考】：[Google Cloud BigLake プレビュー](https://cloud.google.com/biglake)

クエリアクセスにはBigLakeテーブルを用います。このテーブルは、マルチクラウド・オープンデータ形式へのアクセスを行うために提供されます。
【参考】：[Google Cloud BigLake テーブルの概要](https://cloud.google.com/bigquery/docs/biglake-intro)

BigLakeはBigQueryを拡張し、既存のインフラストラクチャを有効活用するものです。*マルチクラウドデータレイクや CSV・JSONのほか、ビッグデータで用いる列指向オープンデータ形式のParquet・ORCなどに対応し、行レベル・列レベルセキュリティのようなきめ細かいセキュリティ制御を行うことができます*。

BigLakeコネクタによりGoogle CloudをはじめとしてSpark・Presto・Trino・Tensorflowなどに接続できます。任意の分析エンジンを用い、ポリシーを制御することでアクセス一貫性を維持します。

データレイクとは、データのリポジトリ（貯蔵庫）を指します。リレーショナルデータベース（RDB）で用いる構造化データのほか、CSVやXMLファイル等が保存管理されます。さらに日常的に用いるメールやPDF等の非構造データを含めて一元管理します。増大するデータの可視化・分析を集約し、データ活用を促進するものです。

*データレイクはデータ形式に依存しないため、非定型の分析においても活用が可能です*。

データウェアハウスとは、データの倉庫を意味し、時系列に発生する膨大なデータを蓄積するために利用されます。この蓄積データを分析し、企業の意思決定に活用します。ビジネスインテリジェンス（BI）や意思決定システム（DSS）に利用されるデータを蓄積します。

*主に構造化データが蓄積されているため、決められた手順で高速にデータ分析を行います*。

BigQueryとは、*Google Cloudが提供するフルマネージドのサーバーレスのデータウェアハウスです*。スケーラブルな分散型分析エンジンにより、数ペタバイトのデータであっても高速にクエリを完了できます。機械学習・地理空間分析・ビジネスインテリジェンスなどの組み込み機能が搭載されています。データ分析や意思決定に利用されます。
【参考】：[Google Cloud BigQuery とは](https://cloud.google.com/bigquery/docs/introduction)

BigQuery Omniとは、Google CloudによるAmazon S3・Azure Data Lake Storage Gen2オブジェクトストア向けBigQuery分析サービスを指します。*データを一か所に格納することなく、マルチクラウド上でデータ分析を行うことができます*。
【参考】：[Google Cloud BigQuery Omniとは](https://cloud.google.com/bigquery-omni/docs/introduction?hl=ja)

本サービスにおいてもBigQuery同様にサーバーレスで、AWS IAMのロールやAzure Active Directoryのプリンシパル権限を用いてアクセスします。データ転送を伴わずに実行できるので、高速・低コストのデータ分析が可能です。

BigLakeは、*BigLakeテーブルに対するクエリに基づき料金が発生します*。ベースの料金はBigQueryの料金で、自社Google Cloud Storageに定義されたテーブルへのクエリにより発生します。他のクラウド上にある、AWS S3あるいはAzure Data Lake Storage Gen2を用いたテーブルへのクエリは、BigQuery Omniの料金が発生します。

BigLakeコネクタ利用にあたっては、データ取り込み料金が発生します。
【参考】：[Google Cloud BigLake 料金](https://cloud.google.com/biglake#section-5)

BigLakeを利用するにあたり、要件にしたがってGoogle Cloudプロジェクトを作成し、BigLakeテーブルを定義します。*テーブル作成が完了したら、クエリ実行が可能となります*。ユーザへのアクセス制御のために、データレイク管理者・データウェアハウス管理者・データアナリストのロールに基づくIAM権限の付与が必要となります。

BigLakeの利用設定は、以下の項目を順次実施します。
【参考】：[Google Cloud BigLake テーブルを作成して管理する](https://cloud.google.com/bigquery/docs/biglake-quickstart)

・*接続リソースの作成*
最初にBigQuery Connection APIのページで、外部データソースを含むプロジェクトを選択し、有効化を行います。接続リソースを作成するには、Google Cloudのコンソールで「+ データを追加」「外部データソース」をクリック後、「接続タイプ」リストから「Cloud リソース（BigLake テーブル用）」を選択します。CLIにより、接続リソースを作成することも可能です。

・*Cloud Storageデータレイクへのアクセス設定*
BigQueryがCloud Storageファイルにアクセスできるよう、読み取り専用アクセス権を設定します。

Google Cloudのコンソールで「IAM と管理」から「+ Add」をクリックします。表示される「Add principals and roles」の「新しいプリンシパル」欄にサービス アカウント IDを入力し、「ロールを選択」「Cloud Storage」から「ストレージ オブジェクト閲覧者」を選択し「保存」します。

・*BigLakeテーブルの作成*
あらかじめ用意したデータセットを用い、Google Cloudのコンソールで「エクスプローラ」「テーブルを作成」から「ソース」「Google Cloud Storage」を選択します。

ここで「ソース」は「Google Cloud Storage」、「送信先」はテーブルタイプを 「外部テーブル」を設定します。ナビゲーションメニューより「+ データを追加」「外部データソース」を選択し、「接続タイプ」「Cloud リソース（BigLake テーブル用）」を選択します。

CLIからは、@connectionデコレータを用いて接続を指定します。SQLでは、CREATE EXTERNAL TABLEにWITH CONNECTION句を用いてテーブルを作成します。

・*既存のテーブルのアップグレード*
既存の外部テーブルをBigLakeテーブルにアップグレードすることもできます。”bq mkdef”コマンドで、新しく外部テーブル定義を定義し、”bq update”コマンドで、生成したテーブル定義を用いてテーブルをアップグレードします。

・*アクセス制御ポリシーの設定*
アクセス制御ポリシーは、Google Cloudのコンソールから「Data Catalog」より「ポリシータグの分類」を作成し、行レベルあるいは列レベルセキュリティに設定します。
【参考】：[BigQuery の列レベルのセキュリティでアクセスを制限する](https://cloud.google.com/bigquery/docs/column-level-security)
【参考】：[BigQuery 行レベルのセキュリティを使用する](https://cloud.google.com/bigquery/docs/managing-row-level-security)

### BigLakeテーブルに対するクエリ実行

*BigLakeテーブルに対するクエリ実行は、BigQueryクライアントから行います*。CLIでは、”bg query”を用います。標準SQLあるいはレガシーSQLによりクエリを実行します。Apache Spark・Trino・Apache Hive等からのテーブルアクセスは、BigQuery 接続コネクタを使用しテーブルアクセスすることができます。

## データ活用に期待が高まります

2022年4月7日に開催された、Google Data Cloud Summitではデータ活用に関する多くの発表がありました。*企業のデータ活用が進み、より複雑な意思決定での利用が求められます*。同時期に発足したData Cloud Allianceでは、パートナーアライアンスによる強固な協力体制が期待できます。

クラウドの垣根を取り払うデータ活用は、今後も進むと予想されます。サービス利用のチャンスがありましたら先行して試してみることをおすすめします。

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2022年4月7日、Google CloudはBigLakeプレビュー版を発表しました。ストレージ形式やシステムを意識せずにデータ分析を行うことで、増大するデータ分析や管理を容易にします。ここではプレビュー版の概要とその利用方法を解説していきます。

Google Cloudは2022年4月7日、BigLakeプレビュー版を発表しました

データレイクとデータウェアハウスを統合し、データ分析や管理の容易性を高めます

マルチクラウドストレージに対応し、構造データ・非構造データの統合利用が可能です

BigLakeプレビュー版がリリース！概要と利用方法を解説

**phpMyAdminとは、ブラウザを通してMySQLやMariaDBに対して検索、登録、更新、削除といったデータベースへの操作を行うことができるツールです。**初心者から実務経験者、ベテランまで多くのエンジニアに利用されています。

*本記事ではphpMyAdminを用いるメリット及び、phpMyAdminのインストール方法/アンインストール方法を分かりやすく解説します。*

【参考】：[phpMyAdmin](https://www.phpmyadmin.net/)

### phpMyAdminでデータベース操作をするメリット

**phpMyAdminを用いてMySQL/MariaDBを操作することの最も大きなメリットは、コマンドラインからの操作に比べ、直感的な操作が可能になることです。**

また実際の開発現場において、データベース関連の作業にはテーブルの検索/登録/更新/削除以外にも数多くの業務があります。*例としてDBにアクセスできるユーザの管理やテーブルのバックアップ作成等がありますが、これもphpMyAdminを使ってWEB画面上から行うことができます。*

技術発信用のブログを自分で開発・運営している方などは、Wordpressの開発環境として「XAMPP」「MAMPP」という言葉を聞いたことがあるかもしれません。これらの統合環境を用意すると自動的にphpMyAdmin環境もセットアップされるので、あらかじめphpMyAdminに慣れておくことは効率的なブログ運用の助けにもなることでしょう。

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## phpMyAdminをインストールする方法

**以下では、ローカルのWindows10マシンで動作しているApacheサーバ上にphpMyAdminをインストールする手順について解説します。**

UbuntuやCentOS、MacなどのLinuxベース環境においても、以下に挙げるApacheサーバとPHP環境さえ整っていれば基本的な手順は一緒です。Windows10ユーザ以外の方も、是非ご一読ください。

phpMyAdminはPHPを使って動作しているため、phpMyAdminのインストールにはApache等のWEBサーバ及び、そのサーバにPHPがインストールされていることが条件です。

以下に、phpMyAdminをインストールするための前提条件をまとめておきます。

*動作確認環境：Windows10 Home 64bit*

*Apacheインストールフォルダ：C:/Apache24*

*PHPインストールフォルダ：C:/PHP*

また、今回インストールするphpMyAdminはバージョン5.1.1（2022/01/19時点で最新のもの）を使用します。

### phpMyAdminをダウンロードし、解凍する

*下記サイトからphpMyAdminの動作に必要なファイル「phpMyAdmin-5.1.1-all-languages.zip」をダウンロードしてください。*

【参考】：[phpMyAdmin - Downloads](https://www.phpmyadmin.net/downloads/)

*ダウンロードしたファイルを解凍後、Apacheのドキュメントルートフォルダ（以下では「C:/Apache24/htdocs」）に解凍フォルダを配置します。*

分かりやすく、フォルダ名を「phpMyAdmin」に変更しています。

参考までに、phpMyAdminフォルダ配下は以下のようになっています。

*ここまでの設定を行うと、「http://localhost/phpMyAdmin/index.php 」がphpMyAdminログイン画面のURLになります。*

**このURLにアクセスすると、「Composer detected issues in your platform: Your Composer dependencies require the following PHP extensions to be installed: mysqli, openssl」というエラー文が出力され、ログイン画面が表示されない場合があります。**このエラー文が出力されない場合、この章はスルーしてもらって問題ありません。

このエラーは「PHPの拡張モジュール（=mysqli、openssl）が不足している」という内容のものです。

ですので、正しくphpMyAdminを起動するため、PHPの設定ファイルであるphp.iniのコメントアウト記号「;」を以下のように削除することで拡張モジュールを使用する設定を追加する必要があります。

変更前（php.ini 933行目、937行目）

```
;extension=mysqli

;extension=openssl

**設定ファイル変更/保存した後は、Apacheサーバの再起動が必要です。**忘れずに再起動するようにして下さい。

再度「http://localhost/phpMyAdmin/index.php 」にアクセスすると、以下のようにphpMyAdminのログイン画面にアクセスできます。

*ユーザ名、パスワードの欄にはログインしたいデータベースのユーザ名 /パスワードを入力し、「実行」ボタンを押下してください。*ほとんどの場合、MySQL/MaridDBのインストール時に「root」ユーザのパスワード設定を行っていると思います。初回接続時は「root/{初回設定したパスワード}」でアクセスするようにしてください。

正しい認証情報を入力できていれば、以下のようにログインに成功したことが確認できます。

### 日本語ドキュメントのリンク

*上記で触れた拡張モジュール不足エラー以外にも、phpMyAdminの環境構築中にエラーが出て困ることは十分考えられます。*また、phpMyAdminは今回のように簡単な設定でインストール出来る一方、たくさんの追加設定をすることができます。

**初見のエラーが出た場合や、追加設定をしたいユーザのために、phpMyAdminでは日本語ドキュメントが用意されています。**データベースの設定・運用に更に詳しくなりたい方はこちらを是非参照してみて下さい。

【参考】：[phpMyAdmin 日本語ドキュメント](https://docs.phpmyadmin.net/ja/latest/)

## phpMyAdminを既存の環境と競合させないためには？

本記事では、自分のPC環境に直接phpMyAdminをインストールしてログインする方法を紹介してきました。

**DockerやVagrant等の仮想環境を使わず、直接自分のPCに環境構築した場合、一度インストールした環境が別環境との間で競合し上手く動かないことがあります。**特に各製品のデフォルトポート番号（80,8080,3306等）が競合することはよくあります。

環境間での競合は、開発プロジェクト間の異動があったり、新しいプロダクトを個人開発したくなったりした際には頻発する現象です。

phpMyAdminは、WEB画面上から直感的にMySQL/MariaDBの操作が出来る便利なツールです。

Windows10マシン上で動いているApacheのドキュメントルート上に、解凍したphpMyAdminフォルダを配置することでインストールできます。

phpMyAdminを用いることで、Webブラウザから簡単にMySQL/MariaDBの操作が出来ます。

phpMyAdminのインストール方法を画像付きで解説しています。

phpMyAdminをローカルで扱う際には、他環境との競合に注意が必要です。

直感的なDB操作が出来るphpMyAdminのインストール方法を解説

PERT図は、「PERT」というレビュー手法に用いられるツールです。「PERT（Program Evaluation and Review Technique）」は、1950年代にアメリカの海軍によってはじめて導入された、**業務の流れや所要時間を図式化し、大規模なプロジェクトや複雑な業務のスケジュールを管理するための手法**です。

この「業務の流れや所要時間を図式化」したものがPERT図です。具体的には、プロジェクト案件の工程の所要時間や順序の関係をフローチャートといった形で図式化します。ここでは、PERT図の目的や作成方法などについて説明します。

**PERT図の目的は、プロジェクトの必要工程や必要日数を把握すること**です。複数の業務が同時に並行するようなプロジェクトでは、1つのタスクが遅れるとプロジェクト全体に影響が出る可能性があります。そのため、納期内にプロジェクトを成功させるためには、進捗管理が重要です。

PERT図を活用することで、プロジェクトでどれが最も重要な工程やタスクかを確認でき、優先事項を考慮したスケジュールを作成できます。また、各工程にかかる時間・日数を可視化できるため進捗状況を管理しやすくなります。

PERT図の目的や活用法に関して詳しく知りたい方は、「計画の科学」という本がおすすめです。1965年に発売された本書は、PERT図が生まれるまでの話や、ピカソ・織田信長・徳川家康・豊臣秀吉がPERT図の考え方をしていた話などPERT図を楽しく学べる一冊となっています。

【参考】[『計画の科学』（加藤　昭吉）：ブルーバックス｜講談社BOOK倶楽部](https://bookclub.kodansha.co.jp/product?item=0000128664)

**ガントチャートとは、各工程の進捗状況・プロジェクトを完了するためのタスクや所要時間などを棒グラフで確認できる表現図式です。**棒の長さで表されるため、PERT図と比較すると状況がひと目で把握できるのが特長です。しかし、ガンチャートは各工程の繋がりがわからないため、全ての作業の流れを把握したい場合はPERT図が適しています。

WBSとガンチャートの違いは？メリットや活用法、作成時のポイント

PERT図には以下の2種類があります。方法が異なるだけで、必要な構成要素は変わりません。

*・アローダイアグラム*：結合点を示す数字が入っている円を、タスクの順番を示す矢印で結びつける

*・フローダイアグラム*：各作業工程をボックスに記述し、各工程同士の順序や流れを矢印で結びつける

ここではPERT図の主な構成要素を4つ紹介します。

*最早開始時刻*
**最早開始時刻とは、最も早く作業を始めることができる時点のことです。**前工程の最早開始時刻に所要時間を足すことで計算できます。

*最遅完了時刻*
**最遅完了時刻とは、最も遅くても作業が完了しなくてはならない時刻のことです。**最遅完了時刻は、次の工程の最遅完了時刻から所要時間を引くことで計算できます。最遅完了時刻より作業の完了が遅れる場合、予定している納期に間に合わないということになります。

*余裕日数*
**余裕日数とは、各工程が持つ作業開始時点までの日程の余裕のことです。**例えば、余裕時間がゼロの工程で遅延が発生するとプロジェクト全体のスケジュールが遅れることを意味します。余裕日数は、最遅開始時刻から最早開始時刻を引くことで計算できます。

*クリティカルパス*
**クリティカルパスとは、プロジェクトの中で最も長い工程の経路のことを指します。**クリティカルパスの各工程にかかる所要時間の合計が、納期予定日と同じになります。つまり、余裕時間がゼロの工程を結んだものがクリティカルパスとなります。

スケジュールが遅れた場合はそのままプロジェクトの遅延となるため、クリティカルパスは納期までにプロジェクトを達成できるかどうか、プロジェクトの実行可能性を検討するために用いることが多いでしょう。

またクリティカルパスは、プロジェクトに対して1つだけではなく複数存在する場合もあります。クリティカルパスにスケジュール遅延が生じないように、リソース配分の検討や対策を練る必要があります。

これまでにPERT図の詳細について解説しました。ここでは、PERT図を作成する方法を順番に紹介します。今回は例として「アローダイアグラム」を作成する手順を説明します。

*1.PERT図を作成する対象を決める*
まずは、PERT図を作成する対象を決めます。プロジェクト単位なのか、さらに細かく分けた工程単位なのかを考えます。対象を決めないと次のステップに進むことができません。

*2.必要な業務を把握する*
PERT図を作成する対象に対する必要な業務を洗い出し、それぞれの業務に対して必要な時間を設定します。時間を設定する際は、作成者の視点ではなく一般的にかかる時間を設定しましょう。

なお、「Microsoft社」の「PowerPoint」や「Excel」、PERT図作成用のツールを利用すると、必要な業務を把握するのが簡単になるのでおすすめです。

*3.業務の流れを整理する*
必要な業務を把握できたら業務の流れを整理し、各工程を矢印で結び図式化します。矢印には、各工程にかかる所要時間を併せて書きましょう。

*4.最早開始時刻と最遅完了時刻を計算する*
業務の流れまで整理できたら、各工程にかかる時間を計算します。最早開始時刻を計算する場合は、一般的に左の工程から順番に足します。次に、各業務にかけることができる時間を計算します。最遅完了時刻を計算する場合は、右の工程から順番に引きます。ここまでできれば、PERT図はほぼ完成です。

*5.クリティカルパスの把握*
最後に、完成したPERT図からクリティカルパスを把握しましょう。前項でも説明しましたが、クリティカルパスとはプロジェクトで最も長い工程を指し、プロジェクト・工程の最短日数とも言えるでしょう。

クリティカルパスは時間的に余裕のない業務であり、遅延が生じるとプロジェクト全体が遅れます。プロジェクトマネージャーはクリティカルパスを正確に把握し、スケジュール管理に注意する必要があります。

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これまでにPERT図の詳細や作成方法について紹介しました。ここでは、PERT図を採用するメリットを3点解説します。

### 経験のみに頼らず必要な工程の依存関係や所要時間を確認できる

PERT図を活用すると、経験のみに頼らずプロジェクトの工程の依存関係・所要時間の管理を正確に把握できます。PERT図が普及するまではプロジェクトマネジャーの経験によって工程が管理されており、経験値が低いプロジェクトマネージャーが工程の管理に失敗することがありました。

例えば、目の前にあるタスク（プロジェクト全体から見ると優先度が低いタスク）に気を取られ、プロジェクトを完了できなかった事例があります。しかし、**PERT図を活用すれば各工程の進め方・所要時間・依存関係を整理でき、経験が浅いプロジェクトマネージャーでも適切にプロジェクトの工程管理ができるでしょう。**

### プロジェクト完了までの最短スケジュールがわかる

プロジェクトは納期予定日が決まっていることが多いため、効率的に作業を行い、納期に間に合わせることが大切です。**PERT図を活用すれば作業の優先順位や進め方を把握できるため、プロジェクト完了までの最短スケジュールを計画できます。**さらに、クリティカルパスを理解すれば各工程の作業時間を短縮することも可能です。

### メンバー間でスムーズに情報共有ができる

プロジェクトが大規模になると、規模の大きさに比例して関与する関係者も多くなります。多くの方と情報共有を行うのは時間や労力が必要です。しかし、**PERT図を活用すれば、プロジェクトの流れをわかりやすく関係者と共有できます。**そのため、作業や工程の進め方が明確となり業務を滞りなく進めることができるでしょう。

## PERT図を簡単に作成できるおすすめツール

ここでは、PERT図を簡単に作成できるツールを紹介します。エクセルやワードでも作成できますが、業務で頻繁にPERT図を作成する方や、わかりやすいPERT図を作成するのが苦手な方はツールを使うことをおすすめします。

DXとは？その意味と日本の現状、DX推進の障壁となる要因を分かりやすく解説！

## クラウド化の概要とメリット

クラウド化を進める前に、クラウド化の概要やメリットなどを正しく理解しておくことが大切です。クラウドにはいくつかの異なるサービス形態がありますので、その中から自社のニーズに合うサービスを選択することが大切です。

クラウド化とはわかりやすく言うと、**「自社のサーバーや機器、ソフトウェアをクラウド環境に移行させること」です。**クラウド化を行う理由としては「社内に特別な資産を持つ必要がない」「運用・保守を自社で行う必要がない」といったものが多くを占めています。

**インフラの利用形態としては、主に以下の3つがあります。**
自社内でコンピューターやシステムを管理・運用する「オンプレミス」に対して、クラウド事業者がインフラを提供する「クラウドサービス」があり、さらに両方を組み合わせた「ハイブリッドクラウド」があります。

一口でクラウドサービスと称しても、**クラウドサービスには主にSaaS（サース）・PaaS（パース）・IaaS（イアース）の3種類があります。**目的に応じて使い分ける、或いは割り切ることが求められます。

SaaSは（Software as a Service）の略で、クラウド環境で提供されるソフトウェアのサービスを指します。利用者はパソコンやスマホなどからそのソフトウェアを利用する形です。SaaSの例としては、Microsoft365やGmailなどのWebメールサービス、Salesforceといったものがあります。

PaaSは（Platform as a Service）の略で、サーバー・ストレージ・ネットワークなどのプラットフォームをクラウドサービスとして提供します。

IaaSは（Infrastructure as a Service）の略です。クラウドサービスの中でも、インフラを提供する形態を指します。IaaSとPaaSは似ていますが、IaaSはハードウェア中心の提供サービスで、OSやミドルウェアなどを含めプラットフォームはユーザー側で構築しますが、PaaSよりは自由度は高まります。事例としては、AWS（Amazon Web Services）・Microsoft Azure・GCP（Google Cloud Platform）などがよく知られています。

PaaSとは？エンジニアに求められるクラウドの基本を知っておこう！

クラウドサービスはオンプレミスと比較して、さまざまなメリットを有しており、それらのメリットがクラウドの人気の理由となっています。ここでは**クラウド化のメリットについて確認しておきましょう。**

オンプレミスで必要となるサーバー・ストレージ・周辺機器などに掛かる初期費用がクラウドサービスでは不要でコスト抑制を図れます。他、サーバーなどの設置スペース確保、運用・監視要員の手配も抑えられ、結果として維持コストの低減にもつながります。また、クラウドサービスは基本的に使った分だけ支払う「従量課金制」のため、無駄が発生しません。

*2.運用管理に関わるコストの抑制*

クラウドサービスでは基本的に運用はサービス事業者が行うため、オンプレミス環境で行ってきた運用や保守は必要ありません。OSのバージョンアップやアップデート、バックアップなどの運用管理を全てサービス事業者側が行うため、利用者側の負担を軽減できます。

クラウドサービスではさまざまなサービスが冗長化されており、オンプレミスと比較してダウンタイムがほとんど発生しません。

オンプレミスでは、OSのバージョンアップなどはサーバーを停止して行うケースが多くありますが、クラウドサービスではそのような心配がほぼないため、システム利用者に対して安定したサービスを提供できます。

*4.規模やデータ量にフレキシブルに対応*

従来のオンプレミス環境では、システム規模の拡張やデータ量増加への対応として、ハード機器の増設などが必要でした。そのための工程は煩雑で、ダウンタイムも発生するなど、非常に負荷のかかるミッションでした。クラウドサービスではこうした拡張を最小のコストと時間で対応が可能です。

*5.データや情報共有による仕事の効率アップ*

クラウドサービスはネットワーク環境があれば、どこからでも利用することが可能です。時間や場所を問わず、必要な情報にアクセスできるため、在宅ワークや出張先からのアクセスも可能です。そのため、データ共有や共同作業でも利用が可能です。この結果、仕事の効率アップ、情報共有といった効果も期待できます。

オンプレミスではハード機器などの調達に数週間から場合によっては数カ月を要します。一方、クラウドではサービスを決めてアカウント登録をすれば、直ちに利用環境が整います。この時間短縮はクラウドサービスの大きなメリットです。

*7.BCP対策に適している場合もある*

BCPは（Business Continuity Planning）の略で、事業継続計画のことです。これは災害などが発生した場合に適用する計画のことで、被害を最小限に抑えて企業活動を停滞させない施策として近年重視されています。

クラウドサービスは災害などに強い堅牢なデータセンターを利用し、かつサービスの冗長化が図られています。このため、**クラウド化はBCP対策に適していると言われています。**

## クラウド化の課題とデメリット

DX化の推進、社内システムの見直し、BCP推進の観点などからクラウド化に取り組む企業が増える一方、思うような結果が出せずにクラウドからオンプレミスに切り替える企業も出ています。**思うような結果が出せないのは何故か、何が障壁=課題となっているのかを見極めることが重要です。**

企業におけるクラウドサービスの利用における課題について、総務省のレポート「クラウドサービスの効果と課題」※では、次の3点を課題例として挙げています。

*②改修コスト・通信コストの増加*

これらをベースに掘り下げていきましょう。

*【参考】： [クラウドサービスの効果と課題｜総務省](https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/h30/html/nd133220.html)*

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### クラウド化の課題の理由とその原因

クラウド化を円滑に進め、所期の目的を達成するためには、クラウド化の課題を認識した上で、有効な手立てや対策を講じることが重要です。以下、**課題の理由や原因について考察していきます。**

クラウドサービスはインターネットを介してサーバー環境を利用しますが、セキュアな情報を扱う顧客管理システムや、機密情報への公衆網からのアクセスには情報漏洩リスクが伴います。このリスクに対するセキュリティの担保が求められます。

*■ 改修コスト・通信コストの増加*

社内システムをクラウドサービスに移行した際に、オンプレミス環境との違い、互換性などの問題から思うようなパフォーマンスが得られない場合があります。この結果、ソフトウェアの改修やネットワーク構成の見直しなどが発生し、結果的に改修コストや通信コストの増加を招くことがあります。

クラウド環境はサービス事業者のポリシーの範囲で提供されています。OSや仮想環境なども決められたものしか提供されませんので、その環境内でクラウド化を図ることになります。そのためカスタマイズ可能な範囲は限られ、思うような効果を期待できないケースもあり得ます。

*■ クラウドに明るい人材の不足*

クラウド化は単にオンプレミス環境からクラウド環境に移行するだけではありません。綿密な移行計画の策定・ネットワーク課題・運用課題・セキュリティ課題の解決が行える人材が必要です。また、時にはクラウドシフト（クラウド環境に合わせた業務システムの再構築）の検討が必要です。

*■ 自社システムとの連携に制約*

特殊な環境で動いている自社システムでは、クラウド環境への移行や連携が困難になるケースがあります。例えば、メインフレーム（汎用機）で稼働しているシステムや、受発注システムなどで接続先が多いシステムは単純移行ができず、新たにシステム開発を行う必要が生じる場合があります。

## クラウド化の課題への対応策

先ほど、クラウド化の課題について挙げましたが、これらの**課題への適切な対策を講じる事で、クラウドサービスを安心して利用することができます。**これからその方法について述べていきます。

自社のセキュリティポリシーと照らし合わせ、**それと合致するクラウドサービスを利用することです**。またコストばかりにこだわり過ぎて、オプションサービスとして提供されているセキュリティサービスをスルーすることがないように留意します。

DXでの活用が進むAWSの特徴は？AWSのクラウド事例を解説！

### 改修コスト・通信コスト増加への対策

クラウド移行の設計が甘いと、結果的に後からシステムの改修やネットワーク構成の変更などが生じがちです。**各業務システムごとにクラウド移行方式をシミュレーションし、移行メリットが得られないものはオンプレミス環境に残す、あるいはパブリッククラウドを採用するなどの方法を検討します。**

### カスタマイズ性不足への対策

クラウド化でも、PaaSではプラットフォームが決められており、カスタマイズが困難なケースが起こり得ます。そこで、**IssSのようにOSやミドルウェアなどを自由に選択できるクラウドサービスの利用や、プライベートクラウドの採用など、業務システムごとにきめ細かく移行方式を検討します。**

### クラウドに明るい人材の確保対策

クラウド利用で失敗しないためには、利用計画の策定や運用設計が重要です。そのため**クラウド利用の問題点の把握や計画策定、設計を行えるクラウドに明るい人材の確保が必要です。**自社内で確保が難しければ、アウトソーシングの活用でも構わないので、検討段階から人材確保に努めましょう。

デジタルトランスフォーメーション（DX）とは？求められる人材を解説！

## クラウド移行の推進役として

サービス・ツールの記事（35ページ目）