## PHP開発環境をローカルマシンに構築する方法

開発チームを異動になった時や、個人開発を新しく始める際、環境構築が必須になります。**本記事では、PHP開発環境をローカルマシンに構築する方法「XAMPP」「MAMP」「Docker」について紹介した後、特にDockerによる構築方法を詳しく紹介します。**

またXAMPPを用いた方法と比べた際の、Dockerを用いた方法のメリット・デメリットについても解説します。

**XAMPP（ザンプ）とは、PHP開発によく用いられるソフトウェア一式をまとめ、一括インストールできるようにしたパッケージです。**オープンソースであり、無償で利用できます。

「XAMPP」はそれぞれ下記の頭文字となっており、クロスプラットフォームであることと、揃えられる環境一覧を示しています。

*X…クロスプラットフォーム（Windows、Mac両対応）*

*P…PHP（プログラミング言語）*

*P…Perl（プログラミング言語）*

【参考】:[XAMPP](https://www.apachefriends.org/jp/index.html)

Web業界で使われるXAMPPとは？特徴やメリット、注意点を解説

**MAMP（マンプ）もXAMPPと同じく、PHP開発に関連するソフトウェア一式をまとめたパッケージです。有償版と無償版があります。**

元々Mac端末向けに製作されたため、”Macintosh”の頭文字が入っていますが、Windowsにも適用可能な環境です。

【参考】:[MAMP & MAMP PRO（Mac） ](https://www.mamp.info/en/mac/)

【参考】:[MAMP & MAMP PRO（Windows） ](https://www.mamp.info/en/windows/)

**Dockerとは、Docker社が提供しているコンテナ仮想環境を作成・配布・実行するためのプラットフォームです。**本記事ではPHP環境構築方法として紹介しますが、PHP以外にも様々な環境を仮想環境として作ることができます。

【参考】:[Docker](https://www.docker.com/)

Dockerとは？使いどころやメリット・デメリットについて解説！

## Dockerを用いたPHP開発環境の構築手順

以下では、Dockerを用いてPHP開発環境をローカルに作成する方法を紹介します。構成は1つの例なので、Dockerに慣れてきたら自分が開発しやすいような構成を考えてみてください。

今回作成する環境は以下の通りで、PHP開発時にはよくある構成であり、頭文字をとって「LAMP環境」とも呼ばれます。

上記に加え、DBのGUI操作を可能にするミドルウェア「phpMyAdmin」も導入します。

まず、ローカルマシンにDockerをインストールします。*「Docker Desktop」と呼ばれるインストーラを下記リンクからダウンロードし、インストールしてください。*

Mac・Windows共にインストーラが提供されています。Macの場合CPUがIntel製かApple製かでインストーラが変わるので、注意してください。

【参考】: [Docker Desktop](https://www.docker.com/get-started)

*インストールが完了したら、Macの方はターミナル、Windowsの方はコマンドプロンプト（またはPowershell）を開き下記コマンドを実行しましょう。*Dockerのバージョンが出力されたらインストールOKです。

Docker Desktop 4.2の新機能とインストール方法

ご自分のマシンに、環境構築用のフォルダを1つ作成してください。例として、今回は「lamp-docker」フォルダとします。lamp-dockerフォルダ配下に、以下のようにフォルダ及びファイルを作成します。

├── docker-compose.yml //ファイル

    └── index.php //ファイル

    ├── Dockerfile //ファイル

phpフォルダ配下のDockerfileに以下を入力します。

RUN apt-get update && apt-get install -y libonig-dev && \

  docker-php-ext-install pdo_mysql mysqli mbstring

*1行目でDockerのイメージを指定し、2~3行目でPHP開発に必要なライブラリをインストールしています。*

docker-compose.ymlファイルに下記の設定を記載していきます。MySQL用・phpMyAdmin用・PHPをそれぞれ動かすコンテナを作成する設定となっています。

PHPの開発環境構築の手法は、大きく分けてDockerで行う方法と、XAMPPまたはMAMPで行う方法の2つがあります。本記事ではDockerでの構築方法を紹介し、XAMPP/MAMPと比較した時のメリット/デメリットについて解説します。

PHP開発環境構築方法には、XAMPP/MAMPを使ったものとDockerを使ったものがある

XAMPPを使った方法は簡単なものの、1つの端末に複数環境を作るには適していない

Dockerを使った方法は1度書き方を覚える必要があるが、環境を複製しやすく汎用性が高い

XAMPPとは違う？DockerでのPHP環境構築方法を解説

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WSLとは「Windows Subsystem for Linux」の略で、Windows上で**Linuxのコマンド・ツール・アプリケーション等を直接実行するサブシステム**を指します。マイクロソフト社によって提供されています。
【参考】：[Windows Subsystem for Linuxに関するドキュメント](https://docs.microsoft.com/ja-jp/windows/wsl/)

WSL2はWSLの新バージョンで、ELF64 Linuxのバイナリ実行可能で*Linuxシステムコールの完全互換性を確保したリリース*です。WSLと操作性は変わらない上に、最新の仮想化テクノロジーを使用することでファイルシステム性能が向上しています。

WSL2は、Windows 10（バージョン 1903、ビルド 18362以降）でサポートされています。現バージョンのインストール要件は Windows 10（バージョン 2004以降 、ビルド 19041以降）およびWindows 11が実行環境として必要です。

*WSL2はWSL1を改良したリリースです*が、アーキテクチャ変更により以下の違いがあります。

・WSL1とWSL2共通
　Linux統合・高速起動・省スペースフットプリント・VMwareとVirtualBoxでの実行機能は共通です。


・WSL1のみ
　OSファイルシステム間の性能については、WSL1が上回ります。
　WSL2利用時の性能回避策が提示されています。


・WSL2のみ
　マネージドVM・Linuxカーネル完全実装・システムコール完全互換はWSL2のみの特長です。

Windows 10（バージョン 2004以降 、ビルド 19041以降）およびWindows 11が実行環境として準備できたら、WSLのインストール作業を進めます。*WSLのインストールはwsl.exeを用います*。
【参考】：[WSL のインストール](https://docs.microsoft.com/ja-jp/windows/wsl/install)

wsl.exeの使い方は以下の通りです。

・インストール
　wsl --install　、デフォルトのディストリビューションをインストール
　wsl --install --distribution, -d [引数]　、ディストリビューションを指定してインストール


例：wsl --install
・ディストリビューションを一覧表示
　wsl --list, -l　、ディストリビューションを一覧表示
　wsl --list --online, -o　、使用できるディストリビューションをオンライン取得し表示


・ヘルプ
　wsl --help　、使用方法の表示

操作例：インストール可能なディストリビューションを表示する例です。
```C:\Users\Foo>wsl --list --online```


実行結果：
　インストールできる有効なディストリビューションの一覧を次に示します。
　既定の分布は ' * ' で表されます。
　 'wsl --install -d <Distro>'を使用してインストールします。

 　 NAME            FRIENDLY NAME
　* Ubuntu          Ubuntu
　  Debian          Debian GNU/Linux
　  kali-linux      Kali Linux Rolling
　  openSUSE-42     openSUSE Leap 42
　  SLES-12         SUSE Linux Enterprise Server v12
　  Ubuntu-16.04    Ubuntu 16.04 LTS
　  Ubuntu-18.04    Ubuntu 18.04 LTS
　  Ubuntu-20.04    Ubuntu 20.04 LTS
　
　C:\Users\Foo>

操作例：デフォルトのディストリビューションをインストールする例です。
```C:\Users\Foo>wsl --install```
デフォルトのディストリビューションはUbuntuですので、”wsl – install -d Ubuntu”と明示しインストールすることもできます。

WSLのインストールが完了したら、ガイドに従い開発環境を設定します。最初にスタートメニューからインストールしたディストリビューションを開きます。デフォルトはUbuntuです。*初回ユーザ名とパスワードの作成が求められます*ので、指示に従い作成します。
【参考】：[WSL の開発環境を設定する](https://docs.microsoft.com/ja-jp/windows/wsl/setup/environment#set-up-your-linux-user-info)

初回作成したユーザアカウントがデフォルトのユーザとして登録されます。また、Linux管理者としてsudoコマンドを実行可能となります。パスワード変更は、Linuxの”passwd”コマンドにより変更可能です。Linux管理者が設定できたら、必要に応じてディストリビューションのパッケージマネージャでパッケージ更新を行います。


```sudo apt update && sudo apt upgrade```
このパッケージ更新は定期的な更新が求められる作業となります。

Linux管理はコマンドラインインターフェイスで実施します。そのため、WSLではWindows Terminalを用いたアプリケーション実行と管理が適しています。マイクロソフトストアからインストールする方法は、以下のドキュメントに記載されています。モジュールはGitHubでも公開されています。
【参考】：[Install and get started setting up Windows Terminal](https://docs.microsoft.com/en-us/windows/terminal/install)

### DockerコンテナをWSL2で利用するには

DockerとWSL2の関係は、WSL2はLinuxを稼働させる環境・DockerはLinuxで動作するソフトウェア、という関係です。2つのソフトウェアで機能が競合するのではなく、それぞれの役割に違いがあるだけです。

WSL1ではアーキテクチャの違いにより、Docker EngineをWSL内で実行することはできず、Hyper-V仮想マシンとLinuxKitが必要でした。WSL2はLinuxのシステムコール完全互換となり、**Docker LinuxコンテナをWSL2でそのまま利用することができます**。
【参考】：[WSL 2 での Docker リモート コンテナーの概要](https://docs.microsoft.com/ja-jp/windows/wsl/tutorials/wsl-containers)

### Docker Desktop for Windowsのインストール

Docker Desktop for Windowsのインストールは、インストーラ（Docker Desktop Installer.exe）をダウンロード・起動します。インストーラのConfiguration画面では*「 Install required Windows components for WSL 2」の選択を忘れずに行います*。

最初の起動時には**新しいライセンス条項**が表示されますので、「*Accept*」をクリックすることで利用可能になります。
参考：[Docker Desktop for Windows](https://hub.docker.com/editions/community/docker-ce-desktop-windows)
参考：[Install Docker Desktop on Windows](https://docs.docker.com/desktop/windows/install/)

Docker Desktop for WindowsのWSL2 バックエンドを利用することで、Visual Studio Codeを使用しコード開発を行い、Linuxコンテナをビルドすることができます。Docker Desktopのダウンロード・インストールが完了したら、Dockerアイコンを右クリックし「設定」「全般」から「Use the WSL 2 based engine」がチェックされていることを確認します。

続いて、「設定」「全般」から「WSL Integration」よりインストールされているディストリビューションからDockerのWSL Integration対象を選択します。動作確認するには、”docker run hello-world”を起動することで正常動作を確認します。
【参考】：[Docker Desktop WSL 2 backend](https://docs.docker.com/desktop/windows/wsl/)

WSL2でDockerを使用したアプリケーション開発を行う場合は、Visual Studio Codeのリモートコンテナ拡張機能をインストールします。対応するDockerもDocker拡張機能として*マイクロソフト社のマーケットプレイスからインストールすることができます*。
【参考】：[Remote - Containers](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-vscode-remote.remote-containers)
【参考】：[Docker for Visual Studio Code](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-azuretools.vscode-docker)

### Docker Desktopを使わないでWSL2のみ利用する方法

WSL2はLinuxの稼働環境ですので、Docker EngineとDocker CLIをインストールすることでDocker Linuxコンテナを利用することができます。具体的には、次のようにWSL2のLinuxからコマンドを実行します。
```sudo apt install docker-ce docker-ce-cli containerd.io```

サービス利用時に“sudo service docker start”と都度起動するか、.bashrc等に記入し自動的に起動させます。
【参考】：[Install Docker Engine on Ubuntu](https://docs.docker.com/engine/install/ubuntu/)

必要に応じてDocker Composeのインストールも、Linuxのインストール手順に従い進めていきます。
【参考】：[Install Docker Compose](https://docs.docker.com/compose/install/)

これで、Docker Desktopをインストール・起動しないでDocker Engineだけを利用することができます。Docker Personalは個人・小規模向けの無料プランですが、この方法で中大規模事業者においてもライセンス変更問題の影響を受けずに利用することができます。この方法は*Docker Pricing FAQに記載されている正規の方法です*ので、問題なく活用できます。
【参考】：[Docker is Updating and Extending Our Product Subscriptions](https://www.docker.com/blog/updating-product-subscriptions/)
【参考】：[Docker FAQs](https://www.docker.com/pricing/faq)

## WSL2を使ってDockerを活用しましょう

WSL2は、Linux実行環境でLinuxディストリビューションの完全互換性を実現するサブシステムです。WSL2を利用することで、Docker Desktop for WindowsでもDocker Engineでも動作可能です。

構成検討に際しWindowsコンテナかLinuxコンテナか悩んでいる方は、Docker Desktop for WindowsのWSL 2 バックエンド利用で、Visual Studio Codeを使用したLinuxコンテナのアプリケーション開発も可能です。**多様化するニーズをカバーするコンテナ利用方法の選択肢の1つ**として継続的に知識吸収しましょう。

WSLは、Windows上でLinuxのソフトウェアを直接実行するサブシステムです。Linuxシステムコール完全互換のため、Docker Linuxコンテナが作成できます。ここではWSL2のインストールとDockerの構成方法を合わせて解説していきます。

WSLは、Windows上でLinuxのコマンド・ツール・アプリケーション等を直接実行するサブシステムです

WSL2は、Linuxシステムコールの完全互換性を確保しDocker Linuxコンテナが作成できます

Docker Desktop for Windowsを使わずにDocker Engineを起動することも可能です

Windows環境のDockerとWSLの活用方法・手順を解説

2021年12月1日、「AWS re:Invent」において「Amazon DevOps Guru for RDS」が発表されました。この新機能はAmazon Auroraの利用者が増加し、さらに多様化・複雑化するアプリケーションで発生している性能問題を迅速に解決するために提供するものです。
【参考】：[Amazon Aurora 内のパフォーマンスおよび運用に関する問題を自動的に検出して診断する、機械学習を利用した機能である Amazon DevOps Guru for RDS の発表](https://aws.amazon.com/jp/about-aws/whats-new/2021/12/amazon-devops-guru-rds-ml-powered-capability-amazon-aurora/)

Amazon DevOps Guru for RDSは機械学習ベースの機能として、データベースの問題の検出・診断を自動的に行います。**サービス利用により従来数日かけて実施した解析作業が、数分に短縮され解決可能にしたもの**です。

Amazon DevOps Guru for RDSは*Amazon DevOps Guruの追加機能として提供され、料金もAmazon DevOps Guru料金から追加されることなく利用できます*。

### Amazon DevOps Guru for RDSの提供リージョン

Amazon DevOps Guru for RDSサービスは、**米国東部（バージニア北部・オハイオ）、米国西部 （オレゴン）、欧州（フランクフルト・アイルランド・ストックホルム）、アジアパシフィック（東京・シンガポール・シドニー）の主要リージョンで開始しています**。近日中に他のリージョンからも提供されていく予定です。

Amazon Auroraとは、**AWSのクラウド向けリレーショナルデータベースです**。MySQL・PostgreSQLと互換性を持っており、Amazon Relational Database Service（RDS）によるフルマネージドサービスとして提供されています。

特徴としては、*性能と拡張性に優れていること・高可用性と耐久性が高いこと・安全性が高いこと*が挙げられます。結果として標準的なMySQL データベースと比較し最大5倍、PostgreSQL データベースと比較し最大3倍のスループットを実現していることが公表されています。
【参考】：[Amazon Aurora](https://aws.amazon.com/jp/rds/aurora/?aurora-whats-new.sort-by=item.additionalFields.postDateTime&aurora-whats-new.sort-order=desc)

Amazon RDSは「Amazon Relational Database Service」の略です。メモリ・パフォーマンス・I/Oのバランスや用途に応じてデータベースインスタンスを選択できます。具体的には、Amazon Aurora・PostgreSQL・MySQL・MariaDB・Oracle データベース・SQL Serverの6種類のデータベースエンジンから選択することができます。

最適なデータベースエンジンを選択することで、**必要な管理タスクを自動化し運用負担を低減しながらアプリケーション作業に注力することができます**。そのため既存データベースの移行を簡単に進めることができます。料金も低額に設定されており、利便性を高めています。
【参考】：[Amazon RDS](https://aws.amazon.com/jp/rds/)

SQL Serverとは？基礎情報から構築までの手順を解説！

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

Amazon DevOps Guruとは、*運用時の問題を解決するために機械学習を利用して問題点を自動検知するサービス*です。2020年のre:Inventで発表されました。

Amazon DevOps Guruでは蓄積データと運用時の動作の状況を指標と比較し、今後予測されるサービス停止や中断を未然に防ぎ運用時の可用性を向上させます。加えて、**問題の推奨解決方法を提示するため、専門知識を持たない場合でも効率的なサービス運用が可能です**。
【参考】：[Amazon DevOps Guru](https://aws.amazon.com/jp/devops-guru/?nc=sn&loc=0&refid=ha_jp_awssm-1785_2up_tmt_v2_b_jp_2up)

Amazon DevOps Guru for RDSは、**Amazon DevOps Guruをデータベースサービスに適応させたものです**。通常データベースの問題解決は幅広い専門知識が求められます。Amazon DevOps Guru for RDSは機械学習を用いてデータベースの性能問題や運用上の問題をモニターし、必要な解決策を提示します。
【参考】：[Amazon DevOps Guru for RDS](https://aws.amazon.com/jp/devops-guru/features/devops-guru-for-rds/)

Amazon DevOps Guru for RDSのサポートするデータベースサービスは、Amazon AuroraのMySQL互換エディション・PostgreSQL互換エディションとなります。今後Amazon RDSデータベースエンジンの追加サポートが予定されています。

### Amazon DevOps Guru for RDSの仕組み

Amazon DevOps Guru for RDSでは、データベース性能に影響を与えるパフォーマンス指標をモニターし、異常の有無を識別します。具体的には、Performance InsightsのキーメトリックであるDB Loadを秒単位で収集し、以下の指標を識別します。

・*平均アクティブセッション*
　DBエンジンにクエリ実行しているセッションの接続数を用います。

・*平均アクティブ実行*
　経過時間当たりのクエリ合計実行時間から算出します。

・*ディメンジョン*
　待機イベントや上位のSQLからボトルネックの要因を診断します。
【参考】：[新機能 – Amazon DevOps Guru for RDS が ML を使用して Amazon Aurora 関連の問題を検出、診断、解決](https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/new-amazon-devops-guru-for-rds-to-detect-diagnose-and-resolve-amazon-aurora-related-issues-using-ml/)

**異常の分析・診断結果はDevOps Guruコンソールに表示されるほか、必要に応じて通知機能によりすみやかに必要なアクションを実行することができます**。

### Amazon DevOps Guru for RDSの開始方法

開始方法は、**最初にAmazon RDSコンソールでAmazon RDS Performance Insightsを有効化します。続いてAmazon DevOps Guru コンソールでDevOps Guru を有効化します**。
【参考】：[Working with anomalies in DevOps Guru for Amazon RDS](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/devops-guru/latest/userguide/working-with-rds.html)

もしPerformance Insightsがデータベースインスタンスに設定されていない場合は、以下の方法で通知・設定変更ができます。

・*ダッシュボード*
Amazon RDSコンソールのリソース別Insightsのビューで、Performance Insightsが未設定であることが表示されます。

・*Insights*
RecommendationsのセクションでPerformance Insightsの設定変更が可能です。

・*Settings*
Amazon RDSセクションから、Amazon RDSコンソールを用いてPerformance Insightsの設定変更が可能です。
【参考】：[Enabling DevOps Guru for RDS](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/devops-guru/latest/userguide/working-with-rds.enabling.html)
【参考】：[Performance Insights の有効化と無効化](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AmazonRDS/latest/AuroraUserGuide/USER_PerfInsights.Enabling.html)

### Amazon DevOps Guru for RDSの作業の流れ

Amazon DevOps Guru for RDSではAmazon DevOps Guruの仕組みを用い、作業設定します。具体的には以下のような作業分類がされています。

・*分析カバレッジの選択*
AWSアカウント全体やAWS CloudFormationスタックを指定します。

・*データソース連携*
Amazon CloudWatch・AWS Config・AWS System Manager Ops Center・AWS CloudFormation・AWS X-Rayやパートナー監視ソリューションからデータを取り込み分析を開始します。

・*Amazon DevOps Guruによる分析*
機械学習モデルを用い、これまでの20年以上のAWS運用経験に基づいた運用データについて定常時・異常時の各種指標や関連イベントを分析します。そして今後発生し得る異常動作や障害を予測し運営者へ報告するとともに、想定解決策を提案します。

・*運用サービス連携*
AWS Systems Manager Ops Center・Amazon Simple Notification Service（SNS）や各種運用サービスと連携し、統合運用が可能です。

## 一層複雑化するデータベース性能問題を解決する有効な新機能です

近年クラウド利用は増加が顕著であり、アプリケーションの利用は高度化・複雑化がますます進んでいきます。特にデータベースは利用アクセスパターンが多岐に渡り、性能分析に時間を要する傾向が高まっています。

Amazon DevOps Guru for RDSは**数日かかる解析・分析作業を数分で検出し推奨解決策を提示してくれます**。クラウドの最適運用への一歩として新機能の情報収集を進めましょう。

Amazon DevOps Guru for RDSは機械学習を用いた問題解決手法で、データベースの性能問題を数分で解決するものです。ここでは、re:Invent 2021で発表されたばかりのAmazon DevOps Guruの新機能を解説していきます。

Amazon DevOps Guru for RDSは、Amazon DevOps Guruの追加機能です

データベースの性能問題を機械学習ベースの本機能を利用し、数分で解決します

解析・分析を自動実行し推奨解決策を提示するため、自動化運用が可能です

新機能Amazon DevOps Guru for RDSを解説！

2021年11月30日、AWSは「AWS re:Invent」において新サービスとなる「AWS Mainframe Modernization」を発表しました。**AWS Mainframe Modernizationはメインフレーム環境をAWSに移行促進するためのサービス**です。
【参考】：[Accelerate Your Mainframe-to-Cloud Journey with the AWS Mainframe Modernization Service and AWS Partners](https://aws.amazon.com/jp/blogs/apn/accelerate-your-mainframe-to-cloud-journey-with-the-aws-mainframe-modernization-service-and-aws-partners/)

Google Cloudでもパートナーと連携してメインフレームモダナイゼーションを展開していますが、ここでは*AWSの新サービスに注目して紹介していきます*。

### メインフレーム モダナイゼーション概要

まず最初に、一般的なメインフレーム モダナイゼーションの概要をお話しします。*メインフレームとは企業の基幹業務を支えてきたコンピュータシステム*です。汎用機や汎用コンピュータ、ホストコンピュータ等とも呼びます。

メインフレームは商用のコンピュータシステムとして登場し、長らく大手企業の業務システムとして利用されてきたものです。その後処理の分散化により、分散システムやダウンサイジングが進みましたが、それでも*重要データの保全に欠かせないシステムとして現在も業務活用されています*。

**モダナイゼーションとはITシステムの刷新を意味します**。既存のソフトウェアやデータの資産を有効に活用し、最新テクノロジーをベースとして製品や設計手法により置換を行うことを意味します。

### メインフレーム モダナイゼーション手法

システムの置き換えを既存の資産をベースに進めるために、いくつかの手法があります。以下が代表的な移行手法となります。

・*リビルド*
再設計・再構築となる全面的にシステム見直し（作り直し）する手法です。既存のしがらみがなければ良いのですが、実際は運用方法や操作方法を現行システムに合わせたり近づけたりしますので、なかなか簡単に行かず、初期工数・初期投資がかかる傾向があります。

・*リホスト*
同等のソフトウェアをオープンサーバで稼働させるものです。パッケージソフトウェアの場合によく活用されます。

・*リライト*
既存のソフトウェア資産を、最新のJava等に置き換えて保全性を高めるものです。

・*リプレース*
既存ソフトウェア資産を、同等の機能を有するパッケージ製品・ミドルウェア等への置き換えを進めます。

この他に、メインフレームを残しつつ最新システムからのアクセスを実現するラッピングや、外部インターフェイスをそのままに内部コードの単純化や最適化を進めるリファクタリング等の手法があります。

AWSのクラウドへ移行する手法は、前述のモダナイゼーション手法に相当するクラウド移行の考え方が6つ定義されています。直接関係するのは以下の4つです。
【参考】：[AWS への移行](https://aws.amazon.com/jp/cloud-migration/)

・*リロケート・リホスト*
アプリケーションやデータを変更せずにクラウド環境へ移設する手法です。

・*リプラットフォーム*
アプリケーションをコンテナ化しクラウドネイティブとして使用します。

・*リファクタ*
内部コードを修正し、クロスプラットフォーム対応させクラウドで使用します。

上記の他に再購入による環境入れ替えや、保持や廃止も移行オプションとして定義されています。
【参考】：[AWS規範的ガイダンスでアプリケーションをモダナイズするための戦略AWSCloud](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/strategy-modernizing-applications/strategy-modernizing-applications.pdf?did=pg_card-pdf&trk=pg_card-pdf)

AWS Mainframe Modernizationの概要情報として、以下のポイントがアナウンスされています。

・*移行性向上とコスト削減*
クラウド移行を促進しモダナイズすることで、従来の維持コストや運用コストを低減します。

・*リファクタのツール提供*
ソフトウェア・ツールを活用し、従来のアプリケーションをクラウドアプリケーションに転換します。

・*コストをかけずにメインフレームをモダナイズ*
メインフレームモダナイゼーションにより、必要なコンポーネントを選択し余分なコストをかけずにデプロイ・実行可能です。

なお**サイト情報は2021年12月現在プレビュー版ですので、今後記載内容に変更の可能性があります**。
【参考】：[AWS Mainframe Modernization](https://aws.amazon.com/jp/mainframe-modernization/)

### AWS Mainframe Modernizationの移行ステップ

AWSが提供するメインフレームモダナイゼーションの移行ステップは、次の4段階からなります。
・*ステップ1（Analyze）*
アセスメントを実施し、依存関係を確認します。その後移行の進め方をコード変更のインパクト分析とともに進めます。

・*ステップ2（Develop）*
必要とされるコード開発に着手します。さらに追加機能を合わせてコード開発のステップで進めます。

・*ステップ3（Deploy）*
実行環境と、それに合わせたアプリケーションを作成します。作成完了後環境に応じてデプロイを行います。

・*ステップ4（Operate）*
実際のアプリケーションを起動し動作上問題がないか、環境・アプリケーション両面でモニターを継続します。
【参考】：[Getting Started with AWS Mainframe Modernization](https://aws.amazon.com/jp/mainframe-modernization/getting-started/?nc=sn&loc=4&refid=ha_jp_awssm-1785_2up_tmt_v2_b_jp_2up)

### AWS Mainframe Modernizationの移行パターン

AWS Mainframe Modernizationサービスでは、2種類の移行パターンがサポートされています。
・*リファクタ*
COBOLのコードをJavaに置換するために、移行ツールで自動リファクタリングを進めます。初期リリースではBlu Ageのリファクタリングツールのみサポートされています。

・*リプラットフォーム*
メインフレーム互換のミドルウェアエミュレーションにより実行環境を置き換えます。この場合コード移行のリスクを最小化することができます。初期リリースではMicro Focus middleware emulatorのみサポートとなります。

どちらの方法で移行を進めたとしても将来的にマイクロサービス化を進めることに違いはありません。なお移行対象としてはCOBOL・PL/1・JCL・CICS等で、多くのメインフレーム資産が移行可能となります。

データベースはPostgreSQL互換のAmazon Auroraが推奨されています。移行するアプリケーションによってはAmazon RDS for PostgreSQLや自前で用意したデータベースでも構築可能です。
【参考】：[AWS Mainframe Modernization FAQs](https://aws.amazon.com/jp/mainframe-modernization/faqs/?nc=sn&loc=6&refid=ha_jp_awssm-1785_2up_tmt_v2_b_jp_2up)

### AWS Mainframe Modernizationのツールと料金体系

AWS Mainframe Modernizationで**オプション利用可能なツールはマイクロフォーカス社のツールです**。
・AWS Mainframe Modernization Micro Focus managed runtime
　アプリケーション実行ランタイムです。

・AWS Mainframe Modernization Micro Focus developer
 　移行を支援する開発環境が提供されます。

サービス料金体系は必要とされる上記コンポーネントのプラン選択に応じて課金されます。さらに使用インスタンスに応じて金額が設定されています。この他モダナイゼーションのステップに応じてAnalyzerやRefactoringを行いますが、*ビルドツールやAnalyzerは追加コストなしに利用可能です*。
【参考】：[AWS Mainframe Modernization Pricing](https://aws.amazon.com/jp/mainframe-modernization/pricing/?nc=sn&loc=3&refid=ha_jp_awssm-1785_2up_tmt_v2_b_jp_2up)

### メインフレームモダナイゼーションの求人

AWSでは*「Mainframe Modernization Architect」という職種を自社サイトで求人しています*。AWSではこの領域のニーズが高いと判断していると考えられます。
【参考】：[amazon jobs Mainframe Modernization Architect](https://www.amazon.jobs/jp/search?base_query=Mainframe+Modernization+Architect&loc_query=&latitude=&longitude=&loc_group_id=&invalid_location=false&country=&city=&region=&county=)

## メインフレームエンジニアの活躍の場が期待できます

基幹システムの場合はこれまでクラウドサービスとは無縁でしたが、今後モダナイゼーションのサービス利用により移行事例が増えていくと考えられます。*COBOL経験者は旧来のメインフレーム環境のみならずクラウドでも活躍の場が提供されます*。

AWSでも「Mainframe Modernization Architect」として採用が進められていますので、今後もシステム移行のニーズに応えられるよう準備をおすすめします。

新サービス「AWS Mainframe Modernization」が「AWS re:Invent」で発表されました。このサービスは、メインフレームモダナイゼーションを早期に実現するものです。ここでは、概要と利用方法についてプレビュー情報を用いて解説していきます。

AWS Mainframe Modernizationはメインフレームワークロードをクラウド移行するサービスです

移行手法はリファクタとリプラットフォームをサポートします

必要なサービスに応じて料金体系が設定されており、最低限のコストと期間でシステム移行可能です

新登場AWS Mainframe Modernizationとは

**Gravitonとは、クラウドプラットフォームを提供するAmazon Web Services（AWS）が開発したプロセッサ**で、読み方は「グラビトン」です。AWSが2015年に買収した半導体企業Annapurna Labsによって設計・製造されており、ARMアーキテクチャを採用しています。

この記事では、Gravitonとは何かを説明しつつ、先日新たに発表されたGraviton3とそれを採用したインスタンスについて、その特徴を徹底的に解説していきます。

Gravitonは、AWSが提供する**Amazon EC2と呼ばれるクラウドコンピューティングサービスに特化したプロセッサ**となっています。2018年に初めて発表され、ARMアーキテクチャが採用された自社開発のプロセッサとして注目を集めていました。その後、2019年に*第2世代としてGraviton2が発表され、4倍のコア数、5倍のメモリアクセス速度を実現*し、さらに注目を集めました。

### Gravitonを使ったインスタンス

Amazon EC2ではAWS上に仮想サーバを構築し、様々なクラウドサービスを運用することができます。**EC2上で構築される仮想サーバを「インスタンス」と呼び**、ユーザの用途に応じてサーバのスペックを自由に変更できることを特徴としています。インスタンスはAWS上で様々な種類が提供されており、例えば、処理速度に特化したもの、大規模データの運用に向いたものなどがあります。

*GravitonはこのEC2における多くのインスタンスで採用*されており、AWSにおいて最良の料金とパフォーマンスを提供するものとされています。

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にGravitonを使うことでどのようなメリットがあるのでしょうか。**最も大きなメリットはコストパフォーマンスの高さ**でしょう。初期のGraviton発表時にAWSは、同プロセッサを使用したインスタンスでワークロードあたりのコストを低減することが可能としています。さらに、その後のGraviton2では、x86プロセッサと比較してコストパフォーマンスが40％も高いことが公表されています。

このようにGravitonが使われたEC2のインスタンスを利用することで、AWSの利用コストを下げることが可能です。

優れたコストパフォーマンスを持つGravitonですが*AWSにおいて様々な企業が同プロセッサを利用したインスタンスを採用*しています。

既存のx86ベースのEC2インスタンスからGraviton2ベースのインスタンスへ移行することで、同社は50~60％のコスト削減に成功したとのことです。

x86ベースのインスタンスで稼働していた4つのサービスをGraviton2ベースのインスタンスへ3カ月で移行し、スループットを15%改善し、20%のコスト削減を達成できたようです。

【参考】：[Graviton2を採用した企業](https://aws.amazon.com/jp/ec2/graviton/customers/)

そして2021年12月、Graviton2の後継となる**Graviton3がAWSから発表**されました。今まで同様ARMアーキテクチャを採用した本プロセッサはどのような進化を遂げたのでしょうか。

発表の中で**Graviton3の詳細な仕様は下記のように公表されています**。

- 550億個のトランジスタにより構成

Graviton2のクロック周波数が2.5GHzであることから、さらなる高速化が達成できていることがわかります。

Graviton3では、以下のような**Graviton2と比べた性能改善が公表されています**。

- ワークロード全般での計算速度が25%アップ

- 浮動小数点演算が最大2倍の速度アップ

- チップ自体の消費電力量が最大60%削減

- 機械学習のワークロードで3倍の速度アップ

- 新たなポインター認証機能に対応

全てにおいて進化している同プロセッサですが、特筆すべきは*これだけの性能向上にもかかわらず、消費電力が最大60%まで削減されていることでしょう*。今までGraviton2で恩恵を受けていた以上のコストパフォーマンスを受けられるようになるはずです。

Graviton3はどのようなワークロードでの使用を想定されているのでしょうか。現時点では同プロセッサを採用したインスタンスは、**後述するC7gインスタンスのみとなっています**。このインスタンスは、「ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）」「バッチ処理」「Electronic Design Automation （EDA）」「メディアエンコーディング」「科学モデリング」「広告配信」「分散型分析」「機械学習」に最適であると公表されています。

また、今後対応したインスタンスが増えることで、さらなるワークロードへの最適化も期待できるでしょう。

## 同時に発表された新たなインスタンス

Graviton3の発表と同時に**2種類の新たなインスタンスも発表されました**。1つは前述したGraviton3採用のC7gインスタンス、もう1つはTrainiumというプロセッサを採用したTrn1インスタンスです。それぞれどのようなものか詳しく見ていきましょう。

**C7gインスタンスはGraviton2を採用したC6gの後継となるインスタンスです**。C6gが元々高パフォーマンスを要求するワークロード向けなだけあって、このインスタンスも同様のワークロード向けとなっている形です。

C7gのインスタンスの特徴としては、まず*Graviton3を採用したことによる高いパフォーマンスとその性能に見合わない低消費電力が挙げられます*。加えて、同プロセッサがDDR5に対応していることに合わせてDDR5メモリが搭載されていることも特徴です。AWS公式によれば、DDR5メモリの採用はクラウド業界初となっているようです。

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