現在、多くのインターネットサービスや人々が所有する様々なデバイスから、日々膨大なデジタルデータが生成されています。多くの企業では、そうした「ビッグデータ」から新たな価値を見出し、活用することに注力するようになりました。

*ビッグデータを活用する上では、より素早く大量のデータを解析する必要があります。*

こうしたビジネスに貢献できる重要な役割を果たすエンジニアになるためには、ビッグデータを分析するスキルも求められるようになってきました。

ビッグデータ解析サービスとしては、Amazon Web Services（AWS）社が提供する「Amazon EMR」（AWS EMR）が有名です。「Apache Hadoop」や「Apache Spark」などのオープンソースツールを利用した、ビッグデータの分析が可能なAWSのサービス群の1つです。

今回は、Amazon EMRの特徴や使い方、メリット・デメリット、活用事例などを解説していきます。

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**Amazon EMRは、AWSが提供するビッグデータ環境とアプリケーションの構築、運用を簡略化できるクラウドサービスです。**Apache Spark、Apache Hive、Prestoなどのオープンソースフレームワークを使用したデータ処理やインタラクティブ分析、機械学習などを実行できるビッグデータ基盤サービスです。

Amazon EMRは一言で表すと「マネージドHadoopフレームワーク」とも言われています。Hadoopとは、膨大なデータを処理するアプリケーションの実行をハードウェアのクラスタ上で実施するオープンソースのソフトウェアです。

Hadoopのコンピューティングモデルは、データを最大数千台のコンピューターで分散並列処理することで、必要に応じてノード（コンピューター）を追加して順次処理能力を拡大（スケールアウト）させることができます。

また、EMRとは「Elastic MapReduce」の略です。2009年4月に発表されたAmazon EMRは、Googleのフレームワークである「MapReduce」をベースに実装されています。

MapReduceは、Googleが開発した、大規模なデータを効率的に分散処理するためのフレームワークとして、処理の計算工程を必要な計算内容を実装した「Map」と「Reduce」の2ステップで構成されています。

【参考】：[Amazon EMR公式サイト](https://aws.amazon.com/jp/emr/)

**Amazon EMRの主な利用用途としては、「機械学習ツール」「大規模なデータ変換」「リアルタイムストリーミング」の活用が挙げられます。**

Amazon EMRには「Apache Spark MLlib」や「Apache MXNet」などの機械学習ツールが組み込まれているため、それらのツールを簡単な設定で利用することが可能です。また、分散処理基盤を活用したビッグデータの高速分析ができるため、スケーラブルな機械学習のアルゴリズムを実行することも可能です。

さらに、AWSの統合開発環境である「Amazon SageMaker Studio」に接続すると、分析やレポート作成、モデルトレーニングなどに活用できます。

また、Amazon EMRではビッグデータに対するデータ抽出や変換・読み込みなどのワークロードを分散処理基盤を活用して効率的に実施できます。

さらに、リアルタイムストリーミングという観点では、Amazon EMRと「Apache Flink」「Apache Spark Streaming」などを組み合わせると、様々なデータソースからストリーミングされるイベントをリアルタイムに分析できます。

高い可用性と耐障害性を備えた長期間の実行に対応するストリーミングデータのパイプラインをAmazon EMRに構築できます。

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Amazon EMRを使うことで、労力や時間をかけることなく、多大な量のデータを処理できるため、企業や開発者、研究者などに活用されています。

**Amazon EMRの特徴としては、「分散アプリケーション」「分散処理基盤」である点が挙げられます。**

### 仕組み（1）：分散アプリケーション

まず、Amazon EMRでは膨大な量のデータの分散処理を効率的に実施するHadoopクラスター上で「分散アプリケーション機能」を利用できます。この機能を活用すると、対話的に利用したり、登録した手順通りに連続的に実行するバッチジョブを利用したりすることも可能です。

実行中のクラスターの再設定も必要に応じて実装できることに加え、再起動をすることなく適切な処理を自動実行できる点も特徴の1つです。

### 仕組み（2）：分散処理基盤

次に、Amazon EMRの特徴として「1つのデータ処理を分散実行することで、処理を高速化できる「分散処理基盤」という点が挙げられます。

Amazon EMRでは、基盤となるサーバや通信に必要となる回線の運用、クラスターの設定や調整、構成などのタスクをAmazon EMRに一任できます。そうした作業を簡素化することで、膨大な量のデータを素早く処理できるようになります。

【参考】：[AWSのAmazon EMRの特徴](https://aws.amazon.com/jp/emr/features/)

続いて、Amazon EMRの使い方を解説していきます。

**Amazon EMRを初めて利用する場合、まずはAWSアカウントにサインアップします。**サインアップした後は、管理ユーザーを作成します。その後、安全なチャネル経由でクラスター内のノードを認証して接続するため、クラスターを起動する前にSSH用のAmazon EC2キーペアを作成します。

【参考】：[Amazon公式サイト「Amazon EMR のセットアップ」](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/emr/latest/ManagementGuide/emr-setting-up.html)

### ステップ1：アプリケーションを開発する

次に、実際の使い方の例を紹介します。*Amazon EMRを利用開始する際は、まず「データ処理アプリケーション」を開発する必要があります。*

Amazon EMRでは、Java、SQLに類似した言語「Hive」、データ処理言語「Pig」、Cascading、Ruby、Perl、Python、R、PHP、C++、Node.jsなどでアプリケーションを開発できます。Amazon EMRには、コードサンプルとチュートリアルが用意されているので、それらを活用するとすぐに使用が開始できます。

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### ステップ2：Amazon S3にアップロードする

続いて「アプリケーションとデータをAmazon S3にアップロード」します。

大量のデータをアップロードする場合は、物理ストレージデバイスを使用したデータのアップロードできる「AWS Import/Export Snowball」、または、データセンターから AWS への専用ネットワーク接続を確立する「AWS Direct Connect」などを利用することもできます。

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### ステップ3：Amazon S3にアップロードする

「AWS マネジメントコンソール」「AWS CLI」「SDK」、またはAPIを使用して、クラスターにプロビジョニングする「Amazon EC2 インスタンス」の数、使用する「インスタンスタイプ」、Apache Spark、Apache Hive、Apache HBase、Prestoなど「インストールするアプリケーション」、「アプリケーションとデータの場所」などを指定します。

起動したクラスタは、マネジメントコンソールやコマンドラインインターフェイス、SDK、またはAPIを使用して、クラスタの健全性と進行状況をモニタリングして確認できます。処理するデータの量に応じて、クラスタの能力の追加と削除をいつでも実施可能です。

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### ステップ4：出力結果を取得する

実行したクラスタの出力結果は、クラスタの Amazon S3、または「HDFS」から取得できます。また、「Amazon QuickSight」「Tableau」や「MicroStrategy」などのツールを使用してデータを視覚化することも可能です。

【参考】：[Amazon公式サイト「Amazon EMR の開始方法」](https://aws.amazon.com/jp/emr/getting-started/)

Amazon EMRの料金は、予測がしやすくシンプルです。*1秒ごとに課金され、最小課金時間は1分です。*たとえば、10ノードのクラスターを10時間稼働した場合と、100ノードのクラスターを1時間稼働した場合の料金は同じです。

また、Amazon EMRの料金は、EMRアプリケーションのデプロイ方法によって異なります。EMRアプリケーションは、Amazon EC2インスタンスを使用する「EMR クラスター」「AWS Outposts」、「EMR Serverless」を使用する「Amazon Elastic Kubernetes Service」で実行可能です。

EC2、または「AWS Fargate」のいずれかを使用して「Amazon EKS on AWS」を実行することも可能です。

【参考】：[Amazon公式サイト「Amazon EMR の料金」](https://aws.amazon.com/jp/emr/pricing/?nc=sn&loc=4)

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### Amazon EMRのオプションサービス「Amazon EMR Serverless」

また、AWSは2022年6月、Amazon EMRのオプションサービスとして「Amazon EMR Serverless」を提供開始しています。

**Amazon EMR Serverlessは、Amazon EMRのサーバーレスオプションとして、クラスタやサーバを構成、管理、スケーリングすることなく、Apache SparkやHiveなどのオープンソースフレームワークを使用してビッグデータ分析アプリケーションを実行することが可能です。**

さらにAWSでは、Amazon EMRとアーキテクチャのコストの見積もりを算出できるツールを公開しています。	

【参考】：[Amazon EMRの料金概要](https://aws.amazon.com/jp/emr/pricing/?nc=sn&loc=4)

ここからは、より具体的にAmazon EMRを利用するメリット、類似したサービスとの違いを見ていきましょう。Amazon EMRを利用する上で、ぜひ参考にしてください。

まず、挙げられるのが「使いやすさ」です。Amazon EMRの便利な機能の1つに「Amazon EMR Notebook」があります。*Amazon EMR Notebookは、EMRクラスターでクエリとコードをリモートで実行できるサーバーレスのノートブックです。*

この機能を活用することで、チーム内で対話をしながらデータを可視化したり、分析したりすることができます。また、EMRクラスターのプロビジョニングや調整などはEMRが実施するため、ユーザはデータ分析に集中することが可能です。

次にメリットに挙げられるのが「低コスト」である点です。Amazon EMRは、先述したように1秒単位での従量課金制が採用されています。上限を設定しておくと、その設定金額を支払額が超えることはありません。

その結果、膨大な量のデータ処理にかかるコストを抑えられます。たとえば、スモールインスタンスを使用している場合、1時間当たり0.015米ドルから利用を始めることが可能です。

Amazon EMRの3つ目のメリットは「柔軟性がある」点です。**Amazon EMRはコンピューティングとストレージを分離しているため、柔軟性を確保できています。**

たとえば、「Auto Scaling」機能では、利用率に応じてクラスターサイズを自動的に調整できます。プロビジョニングの結果を基に、インスタンスの数を数百、数千など自動的に増減可能です。

4つ目のメリットは「安全性がある」という点です。Amazon EMRでは、送受信中の暗号化、ケルベロスを使用した認証など、様々な暗号化機能を簡単に利用できます。

また、ファイアウォールの設定もAmazon EMRが自動的に構成してくれるため、セキュアな環境を維持することも可能です。全てのインスタンスに対してルートアクセスを使うことで、包括的にクラスタを制御できます。

### Amazon EMRと「Amazon Athena」「Redshift」との違い

AWSでは、データレイクやデータウェアハウスなどで蓄積・加工されたデータを分析できるサービスが豊富に用意されています。

**その中でも、主に使われているサービスがAmazon EMRと「Amazon Athena」「Amazon Redshift」です。**

Amazon Athenaは、Amazon S3に保管されているデータを直接SQLクエリを使用してデータ分析をするデータウェアハウスです。単発のデータ抽出や簡易的な分析に向いており、膨大なデータや複雑なデータ分析には向いていません。

Amazon Redshiftは、様々なデータを集計、統合、分析のために保管しておく倉庫のようなものです。*大容量の構造データが対象となり、大容量かつ非構造データを処理できるAmazon EMRとは異なる用途で利用されることが多いです。*

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## Amazon EMRはビッグデータ分析を手軽に始められるツール

ビッグデータ分析というと、専門的なスキルや複雑な設定が必要だったり、時間やコストが高くなると感じてしまったりするかもしれません。ただ、Amazon EMRを利用したビッグデータ分析では、従来よりもかなり手軽に開始できるという利点があります。

**Amazon EMRを利用してビッグデータの分析を自動化・簡略化することで、これまで敷居の高かったビッグデータ分析が可能になり、業務効率化にも役立てられることでしょう。**ぜひ、Amazon EMRを使いこなせるようになることをおすすめします。

Amazon EMRとは、AWSが提供するデータ処理、相互分析、機械学習を実行できるクラウドサービスです。ビッグデータ分析を自動化・簡略化することが可能です。この記事ではその特徴や料金、メリット、他ツールとの違いなどを解説します。

Amazon EMRとは、Amazon Web Services社が提供するビッグデータの分析が可能なAWSサービス群の1つです

Apache Spark、Apache Hive、Prestoなどのオープンソースフレームワークを使用したデータ処理やインタラクティブ分析、機械学習などを実行できます

Amazon EMRの料金は、予測がしやすくシンプルで、1秒ごとに課金され、最小課金時間は1分です

AWSのAmazon EMRとは？特徴や使い方、料金などを解説！

AWSにはELB（Elastic Load Balancing）という優れたロードバランシング（負荷分散）サービスがありますが、そのELBの4つのサービスの中でも、最も利用されているのが「AWS ALB」です。

*AWS ALBは「Application Load Balancer」の略で、使い方としては主にWebサービスの負荷分散を目的に利用されていますが、負荷分散の機能以外にも様々な優れた機能を有しています。*

Webサービスはその多くが、一般ユーザが利用しますが、Webサービスの停止や遅延は一般ユーザのサービスへの信頼を損ね、ブランドイメージする壊しかねない大きなリスクがあります。そのため、Webサービスでは負荷分散のロードバランサの設置は必須とも言えます。

とはいえ、オンプレミス環境で、自前でロードバランサを導入、設置するのは大きな負担や負荷を伴います。そこで、様々なサービスが用意されているクラウドサービスを利用する企業や組織が増えているのです。

この記事では、AWSのロードバランシングサービス、ELBの中の主要サービスであるAWS ALBについて、その概要やメリット、料金などを解説していきます。

【参考】：[Elastic Load Balancing（複数のターゲットにわたる着信トラフィックの分配）| AWS](https://aws.amazon.com/jp/elasticloadbalancing/)

ITエンジニアとしてAWSのロードバランサを知り仕事に活かそう

今や私たちの生活にとってWebサービスはなくてはならないものになっています。ネットでのショッピング、SNSの閲覧や投稿など、旅行予約でのホテルや列車の予約など、サービスが停止すると日常生活に大きな影響があります。

そのため、Webサービスにおいてはサービスの安定提供のため、負荷分散装置の設置がもはや義務とも言えます。*AWSのクラウド環境において、そのWebサービスの安定稼働を支えるのがAWS ALBです。*ここでは、ALBの機能や概要について紹介します。

AWS ALBの機能紹介を行う前に、**ALBが属するAWS ELBが提供する4つのロードバランサについて紹介します。**それぞれの違いを理解しておきましょう。

*■ 1：ALB（Application Load Balancer ）*
ALBは、OSI参照モデル（コンピュータ通信の方式を層ごとにモデル化したもの）のアプリケーション層レベル（レイヤ7）で機能するロードバランサです。

Webサーバのロードバランシングに利用され、URLごとに通信をサーバに振り分けることができ、ベーシックなCLBと比較しても、非常に細かく設定を行えるのが特徴です。ALBのIPアドレスは可変ですので、DNSの利用が必要です。

【参考】：[Application Load Balancer とは？ ｜ Elastic Load Balancing](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/elasticloadbalancing/latest/application/introduction.html)

*■ 2：NLB（Network Load Balancer）*
NLBはOSI参照モデルのトランスポート層、レイヤー4でルーティングをコントロールするため、毎秒数百万件のリクエストにも対応する高パフォーマンスを発揮します。アクセス数が大きなサービスやアプリケーションではNLBの利用を推奨します。

高可用性、低レーテンシー（低遅延）、高スループットを特徴とします。NLBではIPアドレスは固定です。そのため、DNSとIPアドレスの両方を利用できます。

【参考】：[Network Load Balancer とは？｜ Elastic Load Balancing](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/elasticloadbalancing/latest/network/introduction.html)

2021年にリリースされたサービスです。GLBはクラウド上のセキュリティ機器（ファイアウォール）などの展開、スケーリング、管理などを行うためのフルマネージドサービスです。

【参考】：[AWS Gateway Load Balancer のご紹介 ｜パートナーアプライアンスの簡単なデプロイ、スケーラビリティ、高可用性 | Amazon Web Services ブログ](https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/introducing-aws-gateway-load-balancer-easy-deployment-scalability-and-high-availability-for-partner-appliances/)

*■ 4：CLB（Classic Load Balancer）*
CLBはELBの前世代となるサービスで、シンプルなロードバランサです。初期から利用中のユーザ向けにサービスが残っていましたが、新規でCLBを選択することはできません。

【参考】：[Classic Load Balancer の移行 ｜ Elastic Load Balancing](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/elasticloadbalancing/latest/userguide/migrate-classic-load-balancer.html)

AWS ALBには主に次のような機能が備わっており、**負荷分散以外にも様々な機能を有しています。主な機能を見ていきましょう。**

*■ 負荷分散*
Webサイトでは1つのサーバにアクセスが集中すると、遅延が起きてサービスが停止することがあります。ALBは特定のWebサーバへのトラフィック集中を避けて複数サーバに振り分け、Webサービスの安定と可用性を高める働きをします。

また、異なるアベイラビリティゾーン（東京と大阪など）への負荷分散も行えるなど、耐障害性にも優れています。

*■ URLによるルーティング*
ALBではURLに従ってインスタンスのターゲットグループに対してルーティングができます。 ALB単独でAWS EC2やECS（Elastic Container Service）などに、パスで振り分けることが可能で、アプリケーション単位でロードバランサを設ける必要がありません。

【参考】：[Amazon EC2（安全でスケーラブルなクラウド上の仮想サーバ）| AWS](https://aws.amazon.com/jp/ec2/)
【参考】：[Amazon ECS（Docker コンテナを実行および管理）| AWS](https://aws.amazon.com/jp/ecs/)

*■ 多様なコントロール*
ALBではアプリケーションのターゲットを柔軟に設定できます。たとえば、パスベースやホストベース、HTTPやクエリ文字ベースなど、コンテンツ主体のルーティングが行え、ターゲットアプリを個別にグループ化することも可能です。

*■ セキュリティ機能の充実*
AWSクラウドを利用する際に、セキュリティグループごとに通過するトラフィックの制限が可能です。 他には、SSL/TLS証明書の管理、Amazon Cognitoとの連携によるユーザ認証、アクセスログ管理機能、AWS WAFなどセキュリティ機能が非常に充実しています。

またALBのリスナールール（振り分けルール）を活用して、IPアドレスによるホワイトリストを作成し、特定のIPのみ管理者機能が使えるようにすることも可能です。これにより成りすましによる不正アクセスも防げます。なおリスナールールの優先度はマネジメントコンソールで設定できます。

【参考】：[Amazon Cognito（ウェブ/モバイルアプリのユーザ管理）| AWS](https://aws.amazon.com/jp/cognito/)
【参考】：[Application Load Balancer のリスナールール ｜ Elastic Load Balancing](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/elasticloadbalancing/latest/application/listener-update-rules.html)

*■ モニタリング機能*
AWSのモニタリングサービス、「Amazon CloudWatch」を使用して、ロードバランサの統計情報を取得し、アプリケーションの実行状況をリアルタイムで監視することができます。 またアクセスログ取得やHTTPリクエストのトレースが可能で、きめ細かくトラフィック分析や、トラブルシューティングを行えます。

【参考】：[Amazon CloudWatch（リソースとアプリケーションの監視と管理）| AWS](https://aws.amazon.com/jp/cloudwatch/)

ここまでAWS ALBについて解説してきましたが、ではAWS ELBとは何が違うのでしょうか？最初はELBがAWSのロードバランシングサービスの名称でした。その後、ALBが追加のオプションサービスとして導入されると、ELBはCLBと名称変更され、ELBの中にCLBとALBの2つのサービスができました。

その後、NLBとGLBが追加され、**ELBは4つのロードバランシングサービスの総称となったのです。**

AWS ALBでは割り当てられたIPアドレスが変わるタイミングがあります。それはスケールアウト（サーバの拡張）のタイミング、もしくはALBが代替されるタイミングです。

IPアドレスはトラブルシューティングやパケットキャプチャの際に把握する必要がありますので、**IPアドレスが途中で変わるタイミングがあるという点をあらかじめ理解しておきましょう。**

AWS ALBを利用すると、どの程度の料金が掛かるのでしょうか？AWSにはサービス毎に料金を見積もる仕組みが用意されていますので、*利用する前にあらかじめ料金シミュレーションをしておきましょう。*

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

**AWS ALBはAWSの無料利用枠を利用できます。**ALBの場合、新規の AWSユーザは月間750時間、15LCU 分を無償で利用できますので、ロードバランサを試したい方は無料利用枠を使ってみてください。

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の料金計算法を覚えて頼られるITエンジニアになるために

ALBは、利用１時間（1時間未満は1時間としてカウント）あたり0.0243USD、LCU 時間（または1時間未満）あたり0.008USDです。※2023年6月1日時点

LCUとは（Load Balancer Capacity Units）とのことで、ALBの使用量の単位です。

**LCUは、以下の4つの要素のうち、1番使用量が多い要素にのみ費用がかかります。**

①　新しい接続またはフロー：1秒あたりの新たに確立された接続またはフローの数
②　アクティブな接続またはフロー：1分ごとにサンプリングされたピーク時の同時接続またはフローの数
③　帯域幅（処理バイト）：ロードバランサによって処理されたバイト数（GB 単位）
④　ルール評価：ロードバランサが処理したルールの数とリクエストレートの積　

【参考】：[料金 - Elastic Load Balancing | AWS](https://aws.amazon.com/jp/elasticloadbalancing/pricing/)


この記事では、AWS ALBの機能、ELBの他のサービスとの違い、料金などについて解説しました。AWS ALBはWebサービスの安定提供に重要なロードバランシングサービスです。

しかもALBは後発である分、高機能のロードバランサであり、セキュリティ対応や管理面で様々なコントロールが可能です。**Webサービス、Webアプリケーションの開発に携わっている方は、ぜひAWS ALBに強いエンジニアを目指し、Webサービスの品質、性能向上に役立てましょう。**

【AWS入門】ITエンジニアなら知っておくべきAWSの基礎知識

AWSのサービス一覧は？豊富なサービスを活用しよう！

AWS ALB（Application Load Balancer）はAWSが提供するロードバランシングサービス：ELBの1種で、アプリケーション層に対応した高機能なロードバランサです。この記事ではALBの機能概要、ELBとの違い、料金などについて解説します。

AWS ALBはロードバランシングサービスELBの1種で、他にELBには3種類のサービスがある

AWS ALBは特にWebサービスの負荷分散に適している

AWS ALBには負荷分散以外にセキュリティ面など様々なメリットがある

AWS ALBとは？ELBとの違いや機能・メリットや料金についても解説！

## CompTIA Security+は未経験では合格できない？

「CompTIA Security+」とは、CompTIAが提供している認知度の高い資格です。**この試験に合格するとサイバーセキュリティに関するスキルを証明できます。**しかし、出題範囲や合格ラインが高いことから、敷居を高く感じてしまい、受験を諦める人もいるのではないでしょうか。

本記事では、CompTIA Security+の試験の詳細や、勉強方法などを詳しく解説します。資格を取得して、ネットワークセキュリティの専門性を磨きたい方は是非参考にしてください。

## 対策を立てて勉強すればCompTIA Security+の試験は合格できる

CompTIA Security+は確かに難しい試験ですが、実務未経験者でも合格は可能です。**他のセキュリティ資格のように受験の要件などはないため、しっかり勉強をすることで合格を目指せます。**

CompTIA Security+の試験では、知識問題だけではなく、ネット上の仮想環境でトラブルシューティングをするなどの、実践的な技術が問われます。記事後半では、試験の形式や勉強方法を詳しくご紹介しますので参考にしてください。

<center>[エンジニア転職を成功させるため ぜひ*『マイナビIT エージェント』*をご活用ください！](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)</center>

## セキュリティエンジニアについて

CompTIA Security+の資格を取得したい方の中には、セキュリティエンジニアを目指している方も多いのではないでしょうか。

ここからは、セキュリティエンジニアの仕事内容や、年収について説明していきます。転職やスキルアップを目指している方は、こちらも参考にしてください。

### セキュリティエンジニアの仕事内容

セキュリティエンジニアの仕事内容をご紹介します。セキュリティエンジニアの仕事は、セキュリティに関わる部分なら幅広く対応することが多いですが、今回は特に代表的な仕事内容を3つご紹介します。

*■システム設計から構築*
システムを構築する際、外部から攻撃を受けてもシステムの情報が漏れることがないよう、セキュリティ面に考慮する必要があります。セキュリティエンジニアは、システム設計の段階で、脆弱な部分がないか確認しつつ設計、構築をしていきます。

*■セキュリティに関するテスト*
システムが構築された後、本当にセキュリティ面で問題がないか確認します。その他にもセキュリティの検査として、あえてシステムに攻撃をして問題が起きないかチェックしています。

*■事故やインシデントの対応*
ウイルスや攻撃を受けてしまった時の対応をするのがセキュリティエンジニアです。具体的には、被害を受けた範囲の調査を行い、対策を講じます。

セキュリティエンジニアはやめとけ？向いている人・将来性・年収を解説

### セキュリティエンジニアの年収

セキュリティエンジニアを目指している方は、収入面も気になるかと思います。ここからは、セキュリティエンジニアの年収を見てみましょう。

セキュリティエンジニアの年収は「マイナビエージェント職種図鑑」での平均年収は356万円（※2023年5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IT技術スペシャリスト（特定技術(DB・NW・セキュリティ等））を参考にすると、平均年収758万円と分かりました。

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、プログラマーは一般平均年収よりも、やや低めであることが分かります。

セキュリティエンジニアは、他の職種と比較すると年収に幅があり、他のIT分野の知識を併せて保有している技術者も多いです。そのため、**他のスキルも磨くことで年収を上昇させることができるでしょう。**

【参考】：[マイナビエージェント職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/09.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)

ここからは、CompTIA Security+の試験の特徴を紹介します。*CompTIA Security+はセキュリティのプロとして、ハードウェアからシステムまで、幅広いセキュリティについてのスキルを問われる試験です。*

したがって、出題範囲もセキュリティに関する幅広い分野が問われますので、体系的に学習を進める必要があります。

【参考】：[CompTIA公式 CompTIA Security+試験](https://www.comptia.jp/certif/core/comptia_security/)

CompTIA Security+の合格率は公表されていません。*しかし、100点から900点のスコア形式で合格ラインが750点に設定されているため、簡単な試験ではないことが分かります。*

ちなみに試験分野によって出題比率が変わりますので、その比重にあわせて学習計画を立てるのも良いでしょう。出題比率に関しては、後述で詳しく説明します。

【参考】：[CompTIA Security+認定資格試験出題範囲(試験番号：SY0-601)](https://www.comptia.jp/pdf/Security+_SY0-601_ExamObjectives_JA.pdf)

次に、CompTIA Security+の出題範囲を見てみましょう。CompTIA Security+の出題範囲は5分野に分かれています。また、出題範囲によって出題比率が変わりますので、ここからは出題範囲と比率を紹介します。

*■攻撃、 脅威、 脆弱性*
ここではスパムやフィッシングをはじめとする攻撃へのエンジニアリング手法や、ネットワーク攻撃、セキュリティへの懸念点を説明できるかなどが問われます。ここはセキュリティに関する非常に重要な分野ですので、比率も大きくなっています。

出題比率は24%で、5分野の中でも比較的大きな比率を占めますので、しっかり対策をするようにしましょう。

*■アーキテクチャと設計*
アーキテクチャと設計では、クラウドモデルや仮想化、セキュアなアプリケーション開発について要約できるかが問われます。出題比率は21%です。

*■実装*
実装では、シナリオに沿ってセキュアなプロトコルの実装について問われます。ネットワークや実装の出題比率は25%です。5分野の中で最も出題比率が高いので、しっかり勉強するようにしましょう。

*■運用とインシデントレスポンス*
運用とインシデントレスポンスの分野では、インシデントに対して、ログファイルをはじめとするデータを使用して調査できるかなどが問われます。出題比率は16%です。

*■ガバナンス、 リスク、 コンプライアンス*
ガバナンス、 リスク、 コンプライアンスの分野は、組織のセキュリティポリシーの重要性を説明できるかなどが問われます。具体的には利用規約やサードパーティーへのリスク管理などが含まれます。出題比率は14%です。
【参考】：[CompTIA Security+認定資格試験出題範囲(試験番号：SY0-601)](https://www.comptia.jp/pdf/Security+_SY0-601_ExamObjectives_JA.pdf)

### CompTIA Security+の試験時間と出題形式

*CompTIA Security+の試験時間は90分で、最大90問の試験が出題されます。*出題形式は、選択方式ですが、複数選択する設問も用意されています。

また、パフォーマンスベーステストという試験形式を採用しており、画面上に表示されている趣味レーション環境で、トラブルシュートを実際に行う設問が用意されています。つまり、CompTIA Security+の試験に合格するには知識だけでなく、実践的なスキルも必要になってきます。

【参考】：[CompTIA パフォーマンスベーステストとは](https://www.comptia.jp/cert_about/testing/cat/)
【参考】：[CompTIA Security+認定資格試験出題範囲(試験番号：SY0-601)](https://www.comptia.jp/pdf/Security+_SY0-601_ExamObjectives_JA.pdf)

## CompTIA Security+に合格するのに必要な時間と勉強方法

**CompTIA Security+の試験の概要を説明してきましたが、ここからは試験合格に向けてどのくらいの時間が必要なのか紹介します。**

さらに、具体的な勉強方法もあわせて紹介しますので、CompTIA Security+の試験を受ける方は是非参考にしてください。

### 勉強時間はどのくらい必要？

理解度は個人差がありますので、一概には言えませんが、100時間程度は学習時間が必要な試験です。*受験を検討している方はテキストや、演習問題から大まかに所要時間を計算して、学習計画を立てましょう。*

また、未経験でセキュリティエンジニアとして転職を目指している方は、企業の用意している研修を受講しながら、知識を身に着けていく方法もおすすめです。

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### CompTIAが提供している学習ツールを受講する

*CompTIAでは、「CompTIA CertMaster Labs」という学習ツールが用意されています。*この学習ツールにはいくつか種類があり、Security+の試験に対応しているのは「CompTIA CertMaster Labs for Security+ (試験番号：SY0-601)」です。

「CompTIA CertMaster Labs」は有料ですが、オンラインかつ、バーチャル環境で学習ができるため、ご自身の空いた時間で学習を進めることが可能です。

【参考】：[CompTIA Security+トレーニング](https://www.comptia.jp/certif/core/comptia_security/#training)

### CompTIA Security+のテキストを読む

*CompTIAでは、CompTIA Security+の試験範囲をカバーしたテキストを販売しています。*日本語版のテキストも販売されていますので、英語が苦手という方も安心して勉強できます。

テキストには確認問題もついていますので、テキストで理解を深めた後に問題を解くことができます。

【参考】：[The Official CompTIA Security+ Self-Paced Study Guide (試験番号：SY0-601) eBook 日本語版](https://jp-store.comptia.org/p/SEC-601-JPDB-21-C)

## CompTIA Security+に合格して市場価値を高めよう

CompTIA Security+の試験は決して簡単な試験ではありません。しかし国際的にも認められている資格ですので、合格すればセキュリティに関する知識を保有していることが客観的に評価してもらえます。

本記事でご紹介した CompTIA Security+の公式テキストや学習ツールなどでしっかり勉強することで、合格を目指せます。

特にセキュリティエンジニアを目指している方は、**この資格と併せてスキルを磨き、スキルアップを図りましょう。**しかし、未経験から転職をする場合、ご自身にあった企業を見つけるのは困難かもしれません。

そこで利用を推奨するのが[マイナビIT エージェント](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)です。 

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