## インフラエンジニアはついていけないほど大変？

近年、IT化が進んでインターネットの活用や職場環境のデジタル化などが活発になっています。インフラエンジニアはそのIT技術を支えるシステムやネットワークが滞りなく稼働するために活躍するエンジニアです。

しかし、IT技術を支えるやりがいがある仕事である一方、インフラエンジニアにはついていけないという声もあります。

*もちろんITエンジニアのどの職種でも働いていくうえで大変なことはあるものですが、インフラエンジニアの業務には他のITエンジニアとはまた少し違った苦労があるのは事実です。*

そのためにインフラエンジニアは他のITエンジニアと比べるとついていけない職種であると思われがちなのかもしれません。

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## インフラエンジニアの仕事についていけない理由

ここでは、インフラエンジニアの仕事についていけないと言われる理由を解説していきます。

特に夜勤や障害対応は多くのインフラエンジニアにとって「あるある」と言えるくらい共通の苦労でしょう。

### 夜勤や夜間のメンテナンス業務がきつい

インフラは24時間稼働を続けるため、それをメンテナンスするインフラエンジニアもそれに合わせた業務を求められます。*現場により様々ですが、シフト制で3交代制や2交代制での勤務が一般的で夜勤シフトに入ることも多いです。*

また、インフラの維持に不可欠なメンテナンス作業は機器の停止や再起動を伴うことがあります。

そのためクライアントが日中の業務を終了した後や利用者が少ない深夜の時間帯に行われることが多いことから、生活リズムが崩れがちで体調を崩し、辞めたいと考える人もいるようです。

しかし一方で、システム監視の自動化も進んでいることから夜勤の監視業務などはトラブルがなければ落ち着いて勤務ができると歓迎する人もいます。

インフラエンジニアはきつい？メリット・将来性・ホワイト企業の選び方を解説

### 緊急対応を求められることがある

サーバやネットワークに不具合が発生した場合には緊急対応を行うことになります。一刻も早く元通りにシステムを使えないとクライアントの業務に大きな支障が出るため、インフラエンジニアは全力をあげて復旧作業に当たります。

*ひとたび障害が発生すると問題が解決して復旧作業が完了するまで対応する必要があり、なかなか帰ることもままなりません。*場合によっては休日出勤での緊急対応を求められることもあり、プライベートを大切にしたいと考える人には向かないかもしれません。

### 仕事内容が難しくて理解できない

インフラエンジニアは幅広い知識を求められるため、仕事が難しくてついていけないという人もいます。*業務の性質上、OS、ミドルウェアからハードウェア、ネットワークなど関連して勉強しなければならない分野が多岐に渡るため常に勉強を続ける必要があります。*

新しいことを学ぶことが好きな人にとっては楽にクリアできる問題かもしれませんが、勉強嫌いな人にとってはつらい環境と言えます。

## インフラエンジニアの仕事についていけない時の対処法

インフラエンジニアの仕事についていけないと感じる時にはどうすればいいのでしょう。業務についていけるように勉強をする、転職を含めキャリアプランを考え直すなどの方法があります。

### 勉強して業務に必要な知識を身につける

インフラエンジニアの仕事が難しくてついていけない場合、とにかく勉強して業務に必要な知識を身につけていきましょう。*知識が増えて自分で対処できることが増えていくことでより前向きに仕事に取り組めるようになります。*

職場に用意された業務資料があれば、とにかくひたすら読んで、理解できない内容や知らない専門用語があれば自分で調べたり先輩や同僚に積極的に教えてもらいましょう。そうやって少しずつ理解を深めるということを繰り返します。

インフラエンジニアとしての勉強を体系的に行って基礎力を高めるために資格の取得を考えるのも良いでしょう。ITエンジニアの登竜門とされる基本情報技術者試験や、インフラエンジニアとしての専門分野によりデータベーススペシャリスト試験、ネットワークスペシャリスト試験などがおすすめです。

【参考】：[ITパスポート試験 情報処理推進機構](https://www3.jitec.ipa.go.jp/JitesCbt/)

【参考】：[IPA 独立行政法人 情報処理推進機構：制度の概要：データベーススペシャリスト試験](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/db.html)

【参考】：[IPA 独立行政法人 情報処理推進機構：制度の概要：ネットワークスペシャリスト試験](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/nw.html)

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### 転職も視野に入れて将来のキャリアプランを考え直す

夜勤や緊急対応が多くてつらいと感じる場合、シフト管理や緊急対応の頻度などは勤めている職場にもよるため自分で改善するのはなかなか困難です。**体力的につらくなってきたりもっとプライベートの時間を持ちたいという希望があれば、思い切って転職も含めて今後のキャリアプランを考え直すことも1つの方法です。**

同じ分野で自分に合った勤務条件の企業を探して転職するのも良いですし、インフラエンジニアとしての経験を生かした他の職種のITエンジニアとしての道も見つかるかもしれません。

【参考】：[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)

## インフラエンジニアのメリットとは

インフラエンジニアの仕事には大変な面もありますが、一方でやりがいやメリットも多くある職種です。

**インフラエンジニアの仕事に充実感を得ている人や、仕事内容に魅力を感じてインフラエンジニアを目指す人もいます。**ここでは、インフラエンジニアとして働く魅力を紹介していきます。

### 安定した職種で将来性がある

近年はIoTや(モノのインターネット)やクラウド、AIなどといったIT技術が社会に浸透し始めており、インフラエンジニアはこれらの技術を動かすのに必要不可欠な存在です。そのため、IT技術が発展していくに従ってインフラエンジニアの需要はますます高まるものと考えられます。

また、インフラ構築に関する知識はどこに行っても使えるものです。**日本国内はもちろん世界で共通して使われるネットワーク機器やサーバも多いため、インフラエンジニアとして経験を積めば手に職が付いて安定して活躍を続けられるでしょう。**

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### 様々な機器を扱う仕事ができる

インフラエンジニアが他のITエンジニアと大きく異なる点は、サーバーやネットワーク機器を実際に触ることが多いという点です。*こういった機器に興味がある人にとっては、次々と新しい機器を扱うことができて楽しすぎる職種とも言えるかもしれません。*

中には多くのサーバや数百台のパソコンを設計・構築するような現場もあり、無事に運用を開始した時の達成感は他の職種ではなかなか感じることができないものでしょう。

### 社会に貢献するやりがいを感じられる

ITのインフラ構築や運用・保守は、便利なインターネットやIT系のサービスを世の中の人たちが当たり前に使えることを社会を裏で支える重要なものです。

高いスキルと専門知識を使って陰ながら企業の営業活動や人々の生活を支えるというインフラエンジニアは、社会に貢献していることを感じられる仕事でもあります。**大変な面もありますがそれを補って余りあるほどのやりがいを感じ、職業意識を高く持って取り組める職種がインフラエンジニアです。**

### 職種が多くキャリアプランも豊富

インフラエンジニアには前述の通りサーバーエンジニアやインフラエンジニアなどいくつもの職種があり、「プロジェクトマネージャー」や「ITアーキテクト」などといったキャリアパスも将来の選択肢として見えてきます。

*インフラエンジニアとして後悔しないために、将来の自分がどんな職種やポジションを目指し、そのためにはどんなスキルを身につけるべきなのかを把握して、明確な目標を持つことが大切です。*

自分のスキルや興味を活かしたキャリアプランを考え、場合によっては会社内で部署異動を願い出たり転職も視野に入れるなどして、どのように働いていきたいかを実現していきましょう。

## インフラエンジニアへの転職はキャリアパスを実現できる企業との出会いが重要

ここまでインフラエンジニアにはついていけないと言われる理由と、インフラエンジニアならではのやりがいやメリットを紹介してきました。インフラエンジニアという仕事が自分にとって大変そうか、それとも大変さを超える魅力があるかを考える材料になったのではないでしょうか。

*もしもインフラエンジニアに魅力を感じて転職したいと思ったら、自分が働きたい職種やキャリアパスを実現できる企業があるかどうかを探す必要があります。*また、企業が求める人材とうまくマッチングするかも重要なポイントとなり、1人で転職活動を行うのは困難な場合が多いでしょう。

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インフラエンジニアはついていけないと言われることがあるほど大変な仕事です。しかしIT社会の基盤を担う重要な職種で、やりがいも十分にあります。この記事ではインフラエンジニアを目指す方のためについていけないと言われる理由、そしてやりがいやメリットについても解説します。

インフラエンジニアの仕事は分野や担当範囲で職種が異なる

インフラエンジニアはついていけないと言われる理由として仕事内容や夜勤などがある

インフラエンジニアだからこそのやりがいやメリットがわかる

インフラエンジニアの仕事についていけない？理由と改善策を解説！

## AIエンジニアに憧れる人は多い

人工知能や機械学習といった単語はあらゆる場所で聞かれるようになったこともあり、AIエンジニアに憧れる人は増えています。*しかしAIエンジニアは将来性があるのか、AIが流行っているのは今だけではないのか不安な方も多いでしょう。*

また、AIは流行っていると言われているものの、どこで実用化されているのかご存知ない方も多いため、AIの実用性を疑う方もいます。

しかしAIは、すでに私達の生活のいたるところで使われています。たとえばECサイトには「この商品を購入した人はこんな商品も購入しています」のようなレコメンド機能が表示されることが増えました。そのような機能はAIの技術を活用したシステムです。ほかにも、翻訳サービスにもAIが導入されており、翻訳の精度が昔よりも向上しています。

## AIエンジニアの将来性は高い

**経済産業省の「IT人材需給に関する調査」によると、AI人材の需要が2030年には24万人以上に拡大すると予想されています。**AIを導入することで、企業課題の解決や新商品の売上アップを図ろうとする企業が増えています。大学や研究機関だけでなく一般企業でもAIエンジニアの採用を始める企業が増えることが予想されるため、AIエンジニアの将来性は高いことがわかります。

【参考】：[IT人材需給に関する調査-経済産業省](https://www.meti.go.jp/policy/it_policy/jinzai/houkokusyo.pdf)

AIエンジニアとはそもそも何かについて解説します。AIエンジニアの仕事内容やAIエンジニアが活躍する環境についても説明します。

AIプログラマーとは？その年収や市場性について解説！

AI（人工知能）とはコンピュータ・サイエンスの1分野であり、コンピュータをまるで人間のように動作させるための研究分野を指します。AIが通常のシステムと異なる点は、コンピュータ自身が自分で自分の処理内容を状況に応じて変更できることです。たとえば将棋AIは対局を行う度に新しい知識を吸収して、自分でアルゴリズムを変更し強くなることができます。

*このようにコンピュータに自己学習させることができれば、人間の代わりにさまざまな仕事を任せることができると言われています。*

RPAとAIの違いを理解し、エンジニアとしてのスキルアップを図ろう

**AIエンジニアとは、AIを活用するエンジニアの総称です。**AI技術を活用してWebアプリやスマホアプリを開発するプログラマーや、AIにより膨大なデータから有意義な情報を見つけ出すデータアナリスト、大学や研究機関でAI関連の研究を行う研究者などがAIエンジニアに該当します。

一口にAIエンジニアといってもさまざまな種類がありますが、AIを活用して企業の課題や社会問題の解決を目指すという点は共通していると言えるでしょう。

### AIエンジニアが活躍する環境

多くの企業がAIエンジニアの採用を行っています。たとえば、自動車メーカーでは自動運転の車を開発するAIエンジニアが活躍しています。また、AIシステムの開発を他社から請け負うSier企業もあります。

*AIエンジニアの求人を探すなら、IT業界に特化した転職エージェントを活用した方が効果的です。*IT業界に特化した転職エージェントには一般の求人サイトには掲載されていない非公開求人も多くあり、その中にはAIエンジニアの求人が含まれることも多いからです。

【参考】：[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)

## AIエンジニアの将来性が高い理由

AIエンジニアの将来性が高い理由について具体的に解説します。将来性が高い理由を知ることで、安心してAIエンジニアを目指せるようになるでしょう。

**AIスキルを持った人材はまだ日本には少なく、人手が不足している傾向があります。**AIに興味を持つ人は多いものの、実際にスキルを身につけようとする人は少ないです。そのため、AIスキルを身につけることで企業の内定を獲得できる可能性があります。

### AIエンジニアの業務は企業の売上に直結しやすい

*AIエンジニアの業務は企業の売上に直結しやすいため、高年収を獲得できるのも将来性が高いと言える理由です。*たとえば、AIによって商品の将来的な売上が予測できれば、どの商品をどのタイミングで販売すべきか分かり、売上アップに繋がります。売上に直結する業務を行う従業員はそれだけ責任が重く、給料も上がりやすい傾向があります。

## AIエンジニアに必要なスキル

AIエンジニアはプログラマーやシステムエンジニアとは異なるスキルが求められます。AIエンジニアに必要なスキルを4つ紹介します。

**AIエンジニアにはPythonなどのプログラミング言語の知識が必要です。**Pythonは機械学習やディープラーニングで多く使われている言語であり、ライブラリが多くあるのが特徴です。ライブラリを使いこなすことで、AIを活用したデータ分析などを少ない工数で行うことができます。Pythonは比較的少ない学習時間で習得できるので、優先して勉強するのが良いでしょう。

PythonはAIに必須！AIエンジニアを目指すならPythonを学ぼう

AIエンジニアは大学レベルの数学知識が求められることが多いです。*具体的には統計・線形代数・微分積分といった分野です。*大学で数学を学ばなかった方は1から勉強してみると良いでしょう。

AIエンジニアには人工知能全般の知識も必要になります。**人工知能の開発手法には、教師あり学習や教師なし学習などさまざまな方法があり、AIエンジニアはそれらを状況に応じて使い分ける必要があります。**また、今後トレンドとなるAI分野を予測し、それに関連するスキルを先回りして勉強することも必要になるでしょう。

DXにAIは必要な要素であるが、AI導入はDX推進とイコールではない

*AIエンジニアはAIを通じて課題解決を行わなくてはいけないため、ある程度のビジネス知識も必要です。*ビジネス知識がないと、課題を解決するためにどのデータを人工知能に読み込ませるべきなのかも分かりません。数学やプログラミングと並行して、ビジネス知識も身につけるようにしましょう。

## AIエンジニアに向いている人の特徴

最後に、AIエンジニアに向いている人の特徴をまとめました。AIエンジニアを目指すなら、次の3つに近づけるように努力することがポイントと言えます。

AIエンジニアには論理的に物事を考えられる力が必要になります。*企業課題や社会問題を解決するためにはどのような人工知能を開発すべきか、道筋立てて考えなくてはいけません。*また、論理的に考える力があれば、プログラミングを行う際も処理効率を意識してより優れたプログラムを開発することが可能です。

### 新しいことを学ぶことが好き

**AIエンジニアは新しいことを学ぶことが好きな人の方が向いています。**AI分野は現状発展途上であり、今後新しい技術が次々と生まれることが予想されます。転職後も継続して勉強していかないと、AIエンジニアとして活躍できなくなってしまいます。AIエンジニアは日頃からAI関連のトレンドに目を向け、新しい技術を学んでいく姿勢が大切です。

*企業にもよりますが、AIエンジニアは社内に自分1人だけという場合も多いため、業務で分からないことがあっても自分で解決しなければいけないことが多いです。*分からないことがある際にどのような手順で解決するのが効率的か知っている人の方がAIエンジニアに適しているでしょう。

## AIエンジニアへの転職を目指すなら

本記事ではAIエンジニアの将来性について解説しました。AIや機械学習は現在トレンドとなっており、今後さらに需要が高まっていくことが予想されます。AIに興味があるなら、AIエンジニアを目指すことはおすすめできます。

しかし、AIエンジニアに転職するには容易ではありません。数学やプログラミングなどAIエンジニアに必要なスキルを身につけても、面接でそれらのスキルを持っていることを効果的にアピールしないと、内定獲得は難しいでしょう。

特に未経験からAIエンジニアへの転職を目指す場合、面接で何を話せば良いのか分からない方がほとんどかと思います。

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人工知能や機械学習は現在話題になっているものの、AIエンジニアは本当に将来性が高いのか疑問を持つ方もいるのではないでしょうか。当記事では、AIエンジニアの将来性が高い理由や、AIエンジニアの年収・仕事内容について解説します。

AIエンジニアは人手が不足しているうえに人工知能や機械学習の需要は高いため将来性はある

AIエンジニアにはPythonなどのプログラミングスキルが必要

AIエンジニアに転職するならIT業界に特化した転職エージェントの活用がおすすめ

AIエンジニアの将来性が高い理由とは？仕事内容や転職のコツも解説

**コンテナはDockerの利用拡大により、多くの方にOSレベルの仮想化の技術として浸透してきています。**ここでは、コンテナ化のメリット・デメリットからコンテナ化の課題に焦点を拡大し、解説していきます。巻末にコンテナ化に関する用語解説を入れておきますので、ぜひご一読ください。

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*コンテナ利用により、これまでの開発生産性と運用効率性が高まります。*アプリケーション環境のコンテナ化はコンテナ利用メリットが直接的に受けられます。具体的なコンテナ化のメリットは、以下のポイントが挙げられます。

### 開発ライフサイクルの短縮と効率向上

コンテナは、**システム資源を仮想化・抽象化することで運用管理の効率向上が期待できます。**ハードウェアとの依存関係を最小化することで、システム移行性を向上します。

アプリケーション環境をコンテナ化することで、CI/CD（継続的インテグレーション／継続的デリバリー）のパイプラインに合わせて、迅速かつ継続的に実施することができます。

従来の仮想マシンで用いるハイパーバイザでは、ホストOSとゲストOSが必要でした。この違いにより、システム資源をハイパーバイザとゲストOSが使用し、アプリケーションで利用できるCPU割り当てやメモリ使用量等のシステム資源に無駄が発生しました。

コンテナはホストカーネルを利用しているため、単一OS上で複数のコンテナが実行できます。OSで用いるシステム資源は少なくメモリー効率性が高いので、CPUリソースをより多くコンテナアプリケーションに割り当て可能です。*システム資源の効率性が高まり、軽量で速いことがメリットです。*

コンテナでは、仮想マシンと異なりホストカーネルを利用し仮想化を実現します。そのため、ホストカーネルからはプロセスとして動作します。プロセスはホストカーネルから見ると、他のプロセスと独立して動作しますので、システムオーバーヘッドが少なく管理も簡単に行うことができます。

Dockerで利用するDockerイメージは、Dockerコンテナ用の動作環境テンプレートで、アプリケーション実行に必要な変数・コマンドやメタデータを含んだイメージファイルです。Dockerは、Dockerイメージを用いてコンテナ化されたアプリケーションを実行します。

このイメージを用いたコンテナ仮想化システムを構築することで、効率的にコンテナ化したアプリケーションをデプロイすることができます。環境をイメージとして登録できますので、複製が容易で配布がしやすいメリットもあります。

また、**開発ライフサイクルの効率性を高めることもできるためDevOps等で活用されており、システム障害時におけるシステムの移動も可能です。**

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コンテナ利用により、これまでの開発生産性と運用効率性が高まり、作業品質と業務自動化に近づきます。その半面、*これまで気にせずにリリースしていた環境構築を正しく定義する必要性もあります。*このようにコンテナ化に際しては、メリットに加えてデメリットに相当するポイントも検討が求められます。

### ホストカーネルとの依存性がある

コンテナはOSレベルの仮想化となるため、ホストカーネル上で実行可能である必要があります。Linuxカーネルにはいくつかのバージョンがあり、LinuxディストリビューションはLinuxカーネルを同梱します。

そのため、特定のLinuxディストリビューション用に開発したアプリケーションをコンテナ化した場合には、*稼働するホストカーネルのLinuxバージョンがミスマッチすることで正常動作しない場合があります。*

ハイパーバイザ型ではゲストOSにセキュリティ機能を追加することも可能ですが、コンテナ化したアプリケーションではセキュリティ対策がホストカーネルに依存しますので、**セキュリティレベルを高めるには工夫が必要です。**

## コンテナ化で解決できる課題

コンテナ化で解決できる課題は、これまで課題とされていた*開発・運用時の問題解決において、コンテナ化のメリットが享受できることです。*加えて運用自動化が期待できます。具体的には、以下のポイントが挙げられます。

### コンテナ化のメリットが享受できる

コンテナ化で解決できる課題としては、アプリケーション環境のコンテナ化によりシステム資源を効率的に利用することや、顧客ニーズに対応したアプリケーションを短期間で開発し、サービス化できることです。

従来型開発手法では、基本設計やリソース確保に時間を要しましたが、多様化する顧客ニーズに対応するというビジネス課題に対応します。CI/CDやDevOpsの近年の取り組みを加速させるための強力な武器となります。

アプリケーションのデプロイ・スケール・管理を実行できるため、全体の効率向上・品質向上・スピード向上が可能です。

特に、*専門家が対応するシステムやライブラリの更新、テスト作業やデプロイ作業を共通化できるのは、多様化する顧客ニーズに対応を悩ませていた多くの開発・運用者には最高の解決策となっています。*

オーケストレーションとの組み合わせで、さらなる課題に対応可能です。オーケストレーションには、Kubernetesが最適な組み合わせです。

Dockerでは単一ノードのみですが、Kubernetesではクラスタのノード間でコンテナ化したアプリケーションのデプロイとリリース、アプリケーションの実行と管理を行うことができます。状況に応じてデプロイ・スケーリング・実行の手順を自動化することができ、負荷分散に対応します。

クラスタの機能を維持しながら、インスタンスの障害復旧を行うことができます。
【参考】：[kubernetes](https://kubernetes.io/ja/)

*繁忙期や閑散期の負荷分散を自動調整し、障害発生時もインスタンス復旧が可能ですので、業務システムとしても望ましい運用形態が構築できます。*

## コンテナ化で克服すべき課題

コンテナ化で克服すべき課題は、コンテナ化のデメリットとして挙げたいくつかの制限を理解し、開発・運用体制に反映させる必要があることです。これらの課題は、*コンテナ導入メリットが上回り、個別に対応可能なレベルと判断できます。*具体的な課題のポイントは以下が挙げられます。

### 運用環境・開発環境を統一すること

克服すべき課題としては、ホストカーネルとの依存性を最小化することが挙げられます。「コンテナ化のデメリット」でお話ししましたが、コンテナ化したアプリケーションで発行するシステムコールは想定しているバージョンのLinuxカーネルが必要です。

いくら最新のアプリケーション環境でも、古いLinuxカーネルのホスト環境では実行時エラーや予期せぬ動作が生じるリスクがあります。そのため、**アプリケーション環境とコンテナ実行環境を統一させる運用的な統一性が求められます。**

### セキュリティ対策の検討を要すること

従来はゲストOSで保護できたセキュリティ対策は、コンテナ化アプリケーションでは無防備になりがちです。初期段階では、ホストOSのセキュリティ保護のみが砦です。

情報流出やセキュリティ攻撃のリスクに備えてネットワーク機器を確保するほか、アプリケーションセキュリティの堅牢化については、*セキュリティ対策指針を策定し開発と運用の設計に盛り込みます。*

すでにコンテナ化の課題について説明を進めましたが、*コンテナあるいはコンテナ化に関係する用語をわかりやすく解説しておきます*。知識整理のためにご一読ください。

**コンピュータで言うコンテナとは、オブジェクトの集まりを指します。**オブジェクトとは、変数・関数・データ構造の集合体です。オブジェクト指向プログラミングでは、クラスのインスタンスを指します。

このように用いられるオブジェクトですが、物事を抽象化する際に用います。つまりプログラミングの依存性を抽象化する際に用います。さらに、物理的なコンピュータシステムを抽象化する際にも、オブジェクトとして定義することでハードウェアの依存性を緩和し、より柔軟な管理を行うことができます。

この発想の下、OSレベルの仮想化技術となるコンテナを用いたDocker仮想化ソリューションが登場しました。*この数年Dockerの利用が高まり、コンテナはDockerコンテナを表すことが増えています。*AWS等のクラウドサービスでも利用されています。
【参考】：[Docker](https://www.docker.com/)

AWSのコンテナについて初心者にも分かりやすく解説！

仮想化とは、システムや各コンポーネントを抽象化することで実装しやすいシステム基盤を構築する技術です。仮想化には階層があり、*システム資源・システムレベル・アプリケーション等の階層に分かれます。*

システム資源の仮想化は古くから用いられており、メモリアクセスのアドレス空間や仮想メモリ・ページ管理等に用いられています。システムレベル仮想化では、リソースのパーティショニングや仮想サーバーが該当します。アプリケーションレベル仮想化はJavaの仮想マシン等のアプリケーションソフトウェアで用いる技術です。

システムレベル仮想化ですが、ゲストOSを必要とするハイパーバイザ型が主流ですが、システムを隠蔽し専有化するコンテナがあります。コンテナはOSレベルの仮想化とも言います。

コンテナ化とは、コンテナリゼーションという輸送コンテナに貨物を詰め込むことから来ています。コンピュータの世界のコンテナ化は、コンピュータオブジェクトで、輸送コンテナの様に移動したり、管理したりすることができる状態を指します。

Dockerの利用が増加した現在では、**コンテナ化とはアプリケーション環境をDocker等のコンテナに対応させることを指します。**わかりやすく言うと、Dockerコンテナでアプリケーションを実行させることです。

## コンテナ化の課題を理解し運用効率化を進めましょう

代表的なOSレベルの仮想化ソリューションDockerの登場により、コンテナの認知度が向上しました。メリット多数のコンテナですが、*コンテナ化した際には運用ルール等を制定し、開発・運用の作法にしたがって実行することが求められます*。

このような取り組みは、統合運用や自動化運用を進める上で有益です。率先して運用効率化を進めましょう。

Docker登場により、コンテナ利用が浸透し、アプリケーションのコンテナ化が進んでいます。Dockerは、開発から運用まで効率的なサイクルを構築できます。ここではコンテナ化によって解決できる課題、対応すべき課題について整理し、わかりやすく解説していきます。

コンテナ化とは、アプリケーション環境をDocker等のコンテナ環境に対応させることを指します

利用者の抱える課題解決として、システム資源の有効活用や、運用管理の効率向上が期待できます

運用環境・開発環境の統一や、セキュリティ対策が導入時の課題となります

コンテナ化で解決できる課題とは？メリット・デメリットも解説！

## Webエンジニアに資格は必要？

Webエンジニアとして働くのに、特別な資格は必要ありません。Webエンジニアとしてのスキルがあれば問題はありませんが、**資格を取得することでさまざまなメリットがあります。**Webエンジニアの方に適した資格は数多くあり、自分のスキルや経験に合わせて選べます。

例えば、Webのシステムやサイトなどで使用されているJavaに関する資格や、HTMLに関する資格があります。JavaやHTMLを実務で使用している方にとっては、資格の勉強もスムーズに進むでしょう。また、*資格の勉強を通して日常業務への理解が深まることも期待*できます。

ITの基礎知識や応用知識を証明する資格もあり、Webエンジニアに限らずITエンジニアの方が幅広いITスキルを証明するのに役立ちます。資格取得を目指す際は、メリットや各資格の内容を考慮し、自分にはどの資格が適しているかを検討することが大切です。

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## Webエンジニアにおすすめの資格10選

ここでは、Webエンジニアの方におすすめの資格10選を紹介します。Webシステムやサイトのプログラミングに役立つ資格や、幅広いIT知識を証明する資格もあります。是非参考にしてください。

### Javaプログラミング能力認定試験

Javaプログラミング能力認定試験は、**Javaの基本知識、オブジェクト指向に基づくアプレット、アプリケーションプログラムを作成できるスキルなどを証明する資格**です。JavaはWebシステムやホームページ等で使用される言語のため、Webエンジニアの方におすすめの資格です。

試験は3つのレベルに分かれており、レベル1はプログラムの保守、レベル2は小規模なプログラムの作成能力やオブジェクト指向の理解、レベル3はJavaの基礎知識と簡単なプログラムを作成できるスキルが求められます。

【参考】：[Javaプログラミング能力認定試験-ビジネス能力検定サーティファイ](https://www.sikaku.gr.jp/js/cpjv/jv/introduction/)

### Webクリエイター能力認定試験

Webクリエイター能力認定試験は、**WebサイトのデザインスキルやWebページのコーディングスキルを認定するもの**です。CSSやHTMLに関する問題や、デザイン、配色、画像加工などに関する問題が出題されます。

スタンダードとエキスパートがあり、スタンダードはユーザビリティやアクセシビリティに配慮したコーディングスキルが問われます。エキスパートでは、HTML5やCSSを使ったWebページの制作スキル等が問われます。

【参考】：[Webクリエイター能力認定試験-ビジネス能力検定サーティファイ](https://www.sikaku.gr.jp/web/wc/contents/about/)

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### HTML5プロフェッショナル認定試験

HTML5プロフェッショナル認定試験は、**HTML5、CSS3、JavaScriptといったマークアップに関するスキルや知識を認定するもの**です。試験はレベル1とレベル2があります。レベル1では、マルチデバイスに対応したWebコンテンツ制作の基礎知識が問われます。

レベル2では応用的な知識が問われ、システム間連携や最新のマルチメディア技術に対応したWebアプリケーションや、動的Webコンテンツの開発・設計のスキルなどに関する問題が出題されます。

【参考】：[HTML5プロフェッショナル認定試験-LPI-Japan](https://html5exam.jp/outline/)

Oracle Certified Java Programmerは、Javaの正規ベンダーであるオラクル社が提供している認定資格です。Java全般に関する知識やスキルを証明することができ、**Webエンジニアにとっては実務でも役に立つ認定資格**と言えるでしょう。

レベルは3つに分かれており、Bronze、Silver、Goldがあります。BronzeではJavaの基礎知識が問われ、Silverでは実用的な知識が問われます。GoldはSilverに合格することが受験資格となっており、仕様設計や実装といったより専門性の高い問題が出題されます。

【参考】：[Oracle Certified Java Programmer-Oracle University](https://education.oracle.com/ja/oracle-certification-path/product_267)

**PHP技術者認定試験はPHPの知識やスキルを認定する試験**で、一般社団法人PHP技術者認定機構によって提供されています。レベルが初級、上級/準上級、認定ウィザードの3つに分かれており、初級ではPHPプログラミングの基本知識が問われます。

上級/準上級は、PHPの知識に加えて実用的なプログラミングスキルが問われます。認定ウィザードでは4,000文字以上の論文を作成し、基準を満たしていれば合格となります。論文といった特殊な試験となっているため、事前に十分な対策が必要です。

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