AWSはクラウドサービスのシェアNo.1ですが、その各種サービスに対する高い評価も特徴です。今回はそのサービスの中から、ロードバランサのサービス、EBLについて解説します。Webサービスの停止や遅延はユーザーへのサービス提供に大きな支障をきたすばかりか、ブランドイメージを大きく損ないます。そのため、Webサービスにおいては*Webサーバーに対する負荷分散は必要不可欠*になっています。

この負荷分散をロードバランシグと呼び、ロードバランシングを行うシステムをロードバランサと称します。このロードバランサについては後ほど詳しく触れますので、まず最初に**AWSが提供するロードバランサ（ELB）について解説**します。

ELBは正式名称「Amazon Elastic Load Balancing」の通称で、AWS が提供する**「負荷分散」に加え、「ヘルスチェック機能」を備えたロードバランササービス**です。ELBには多くの特徴（強み）がありますが、最初にELBの3つのロードバランサを紹介しましょう。

**AWSが提供するロードバランサには3種類があり、Network Load Balancer（略称NLB）・Application Load Balancer（略称ALB）・Classic Load Balancer（略称CLB）**です。
AWSでは、この3種類の中から、利用するシステムの適性に合わせて選択することができます。以下で、それぞれの特徴について説明します。

*1.Network Load Balancer（NLB）*
**NLBは、秒間数百万のリクエストを捌けるように設計されたロードバランサ**です。*TCPプロトコルの標準的なL4でロードバランシング*が行え、大量のアクセスが想定されるシステムに推奨されています。NLBは宛先IPをターゲットIPに変換して転送するため、帰路はロードバランサを介することなく、ターゲットからクライアントに通信できます。このように、NLBではロードバランサとしての処理が最小限であるため、*遅延防止に重きを置いた仕組み*となっています。

*2.Application Load Balancer（ALB）*
**ALBは、HTTP・HTTPSプロトコルのL7（アプリケーション層）への対応**が強化された単一ロードバランサです。異なるURLごとにサーバーに対するリクエストを振り分けることができ、CLB 比較してより細かい設定が可能です。

ALBは複数のアベイラビリティゾーン（データセンター）にまたがって対応することができ、高レベルの耐障害性を実現しています。また、ALB自体に自動的にキャパシティを増減する機能が備わっており、可用性においても非常に優れています。WEBアプリケーション用には、*ALBが最も多く利用されています*。

*3.Classic Load Balancer（CLB）*
**CLBは、AWSで初期から提供されているELBの1つ**です。複雑な設定はできず、*シンプル*なロードバランサです。利用中のユーザーがいるためサービスとしては提供中ですが、**AWS側からは推奨されていない旧タイプ**です。

## ロードバランサについてもっと知ろう

ITエンジニアなら、ロードバランサをご存知の方が多いでしょうが、**ロードバランサには負荷分散以外にもさまざまな役割がある**ことをご存知でしょうか？ここでは、ロードバランサについて知っておくべき基本知識について述べますので、ぜひ読み進めてください。

改めて説明するまでもないかもしれませんが、ロードバランサとは、サーバーへのアクセス集中を防ぎ、*サーバーの安定稼働をサポート*するための装置や仕組みのことです。**Load（負荷）Balancer（平衡を保つ）の言葉通りで、日本語では負荷分散装置とも呼ばれています**。ロードバランサのおかげでWebサーバーへのアクセスが集中している時にも、利用者は安定したサービスを受けることができるのです。

### ロードバランサが必要な理由

公開Webサイトは、膨大な数の利用者を対象にサービスを提供しており、サービスに対するアクセスには時として大きな変動があります。想定以上のアクセスが集中すると、サーバーの処理能力を超え、ネットワークが混雑してサイトへの接続がしにくくなりサービスの低下を招きます。高速道路の料金所の混雑状態をイメージするとよく分かると思います。

こうした状態が頻繁に起きると**利用者離れを招き、企業ブランドのイメージ低下や売上減少などの弊害に繋がります。**そうした*事態を防ぐために、ロードバランサが必要*です。まず、サーバーダウンに備えるためにWebサーバーの冗長化（多重化）があります。この場合、アクセスをバランスよく複数のサーバーに振り分けを行う必要があります。

冗長化にはアクセス集中の回避以外に、片方のサーバーがダウンしても、もう片方のサーバーでサービスを継続することができるというメリットがあります。この*複数のサーバーにアクセスを分散させる役目を持つのがロードバランサ*です。

ロードバランサの機能について確認しておきましょう。

*■アクセスの負荷分散*
ロードバランサの基本機能で、**アクセスを複数のWebサーバーに分散して振り分けを行います**。急激なアクセスの増加に対して、レスポンスの低下を防ぐことができます。

負荷分散の方式は、以下の2種類があります。
*・ラウンドロビン*：*Round Robinは非常にシンプルな負荷分散方式*で、アクセスを各サーバーに均等に振り分けます。
*・最小コネクション*：サーバーの処理状況に合わせ、アクセスを*処理の少ないサーバーに振り分け*をします。

*■セッション維持*
利用者ごとのアクセスを同一のサーバーに振り分けます。例えば、ECサイトの利用では、買物から決済まで一連の流れを同一のサーバーに接続しておく必要があります。このため、*同じ利用者からのアクセスは利用者（IPアドレス）単位で同一サーバーに振り分け*ます。

*■故障監視*
ロードバランサは*Webサーバーの状態を定期的にモニタリング*し、サーバーの故障を検出するとそのサーバーへのアクセスの振り分けを停止し、負荷分散対象から切り離します。このため1つのサーバーで障害が発生しても、サービス提供を継続することができます。

*■連続サービス*
利用者への*サービスを停止せずに、Webサーバー増設・保守・修理などを可能*とします。このため、システムの柔軟な保守が行えるようになります。

ここからは、AWSのロードバランサELBの強みについて解説します。**AWS ELBの中でも、中心的なサービスであるALB**を軸にして強みを見ていきましょう。

AWS ELBはトラフィック（通行量）を自動的に分散してくれるため、トラフィックによるサーバーダウンを防ぐ役割を持っています。では、ELB自体が故障することはないのでしょうか？実は ELB 自体も負荷に対応してキャパシティを自動的に増減するため、ユーザー側で ELB の台数を増す必要はありません**。スペックも意識する必要はないのです。

AWS ELBの強みの1つは、**堅固なセキュリティ**にあります。ELB自体は、Amazon Visual Private Cloud の中に配置されており、、不必要なトラフックや安全性に問題がありそうなトラフィックはシャットアウトしてくれます。

また*ELBにはSSLの設定を行うことができ*、非常に強固なセキュリティ環境を実現できます。しかもSSLを利用しても特に追加料金は発生しないという点は注目に値します。

AWS ELBは、**コンテントベースのルーティングが可能**です。つまり、同一インスタンスでもアプリケーション毎にターゲットを柔軟に設定する事ができ、アプリケーション間の通信をシンプルにできるのです。

AWS ELBの最大の魅力は、その高い負荷分散能力です。ロードバランサであるELBが負荷分散を行うのは当然ですが、その負荷分散能力には並外れたものがあります。**ELBはAWSの他のアベイラビリティゾーンへの負荷分散も可能**であり、*災害対策の面からも万全の対応が可能*です。

AWS ELBは接続している**サーバーをモニタリングがし、サーバーの仕事が均一になるようコントロール**をしてくれます。EWSは、Amazon Cloud Watchメトリクスの機能やリクエスト追跡機能などを活用して、パフォーマンスやアプリケーションの動きをリアルタイムで把握できます。

また、サーバーに障害が発生した場合でも、他の正常なサーバーに自動的に負荷分散してくれるなど*障害の影響を最小限に抑え、迅速に問題解決に導いて*くれます。

### 複数のサーバーのアクセスログをまとめて取得

サーバーへのアクセスログの収集や解析はサーバー管理、Webの管理では重要な業務の1つですが、複数台あるサーバーのアクセスログを1つにまとめて解析するのはかなり面倒なことです。**ELBではこのアクセスログを一元的に確認することができ、アクセスログ管理に関する手間を省いてくれる**という副次効果があります。

ここまで読み、AWS ELBの概要やメリットなどについては理解されたかと思います。最後に、**ELBの利用料金・実際に利用する際の設定手順**などについて解説するのでぜひ参考にしてください。

### ELBの料金
AWS ELBは**従量制料金のサービスで、利用した分に対して支払いが発生**します。初期費用や最低料金などは発生しません。また*無料利用枠はありません*ので、テストサイトなどでも料金は発生します。料金は、利用するロードバランサやリージョンによって異なりますので、詳細はAWSのサイトで確認してください。

AWS ELBの料金は、次の2つの基準によって計算されます。
*▪ロードバランサの利用時間（1時間単位）*
*▪データ転送量（GB単位）*
料金シミュレーションは以下で行えますので、興味のある方は試してください。
[ざっくりAWS](https://aws-rough.cc/elb/)

*1. 準備*
AWS ELBを設定する前に、分散処理を前提とする複数台のサーバー構成を用意します。ただし、**ELBは1台構成のサーバーでも、メンテナンスやSSL証明書導入などでメリットがあります**ので、最初から導入しておくとよいでしょう。

*2.ロードバランサの作成*
続いて、ロードバランサを作成しますが、*CLI（AWS Command Line Interface）*、あるいは*AWSマネジメントコンソール*から作成をします。

*3.設定*
ロードバランサの設定では、*ロードバランサの名前・ネットワーク・ヘルスチェックのパスや動作などについて設定*をします。

*4.ターゲット登録*
ロードバランサの対象となる*ターゲット*を登録します。

*5.動作確認*
ヘルスチェックを利用してロードバランサが*正しく動作することを確認*をします。

AWS ELBの特徴や強みについて、解説してきました。ロードバランサの特質を最大限活かした**AWS ELBは、サーバーの台数や構成に関わらず利用することで、さまざまなメリットが得られます**。Webサーバー以外でも利用メリットが大きいため、*AWSを利用する際にはELBを必須*と考えてください。AWSのELBに強いエンジニアとして、皆さんの更なるご活躍を期待しています。

AWSのロードバランサELBは、多くのメリットがある優れたサービスです。特に、ロードバランサに関する知識はWebエンジニアに必須です。この機会に、ロードバランサとAWSのサービスELBについて理解を深め、ITエンジニアの仕事に活かしてください。

AWS ELBはAWSが提供するロードバランシングに関する優れたサービスで、3種類のサービスがある

ロードバランサは特にWebサービスの利用者に安定したサービスを提供するために必須である

AWS ELBには負荷分散以外にもさまざまなメリットがあり、冗長構成のサーバー以外でも利用する価値がある

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

*機械学習*は*人工知能の分野の1つ*で、学習方法を定義し機械的に学習させるために*過去の蓄積データから将来予測をするための技法*を指します。機械学習においては、*プログラム開発やアルゴリズム設計*が求められるために**専門知識が必要**とされます。

*AWS*では*専門知識を要する工程*を*サービス提供*することで、**利用者の工数削減が可能**となりました。そのためAWSの*機械学習サービス利用者*は*10万人*を超えています。

### AWSの機械学習サービスの特徴は？

通常*機械学習*では、*プログラム開発や学習アルゴリズムの設計の知識*が求められます。プログラム開発はPythonやC、C++が主な開発言語です。アルゴリズム設計にはプログラミング言語の理解の他、高度な数学や統計理論を多用します。さらに、*ハードウェアの知識*に基づいてシステムメモリーの利用や計算手法を最適化しますので、*OSとハードウェアの知識*が求められます。同様に収集したデータを格納するために、HadoopやSQL等の*データベースを理解している*必要があります。

AWSでは*機械学習利用者*へ**ビジネスニーズに合った機械学習サービス提供すること**、並びに*データサイエンティストや開発者*の**工数を削減すること**を特徴としています。
参考：[AWS Machine Learning AWS での機械学習](https://aws.amazon.com/jp/machine-learning/)

*AWS AIサービス*とは、*機械学習利用者向けのサービス*です。AWS AIサービスでは、事前に想定したアプリケーションやワークフロー向けのユースケースに応じた分析サービスを提供しますので、*機械学習*の**経験者以外でもサービスが利用可能**です。具体的には、以下のAWS AIサービスが提供されています。

・*Amazon Comprehend*
　非構造化テキストの分析
・*Amazon CodeGuru*
　コードレビューの自動化
・*Amazon Lex*
　Chatbotによる顧客サービス向上
・*Amazon Forecast*
　需要予測
・*Amazon Textract*
　テキストとデータ抽出分析
・*Amazon Kendra*
　アプリケーション検索機能
・*Amazon Fraud Detector*
　不正検出・防止
・*Amazon Rekognition*
　画像・動画分析によるワークフロー自動化
・*Amazon Personalize*
　リコメンデーションのパーソナライズ
・*Amazon Translate*
　リアルタイム翻訳
・*Amazon Polly*
　テキストの読み上げ
・*Amazon Transcribe*
　音声データのテキスト変換
参考：[AWS Machine Learning AIサービス](https://aws.amazon.com/jp/machine-learning/ai-services/)

*AWS MLサービス*では、*データサイエンティストや開発者*の*負担を軽減するサービス*を提供しています。機械学習を担当する専門家において*必要とされる作業*を、*AWS MLサービス*を活用することで**負担を軽減し生産性向上が期待できる**でしょう。具体的には、以下のAWS MLサービスが提供されています。

・*Amazon SageMaker*
　機械学習の一連のモデル準備・構築・トレーニング・デプロイの作業のワークフロー自動化
・*Amazon SageMaker Ground Truth*
　データラベル付け作用の自動化による生産性向上
・*Amazon SageMaker Neo*
　クラウドとエッジデバイスのML推論
・*Amazon Augmented AI (Amazon A2I)*
　モデル再トレーニングのレビュー用ワークフロー構築

### AWSの機械学習サービスの事例は？

機械学習の適応領域は*コンピュータ認識の領域*として、画像認識（顔認証や監視等）、音声認識（音声入力や応対等）、文章解析・文章認識（不正検知や検索等）、異常検知（故障や異常行動等）等が代表例となります。同様に*コンピュータ分析・予測の領域*として、数値の予測（売上や株価等）、イベント発生の予測（購買予測等）等が挙げられます。

さらに*コンピュータ対処応答の領域*として、行動の最適化（出店や在庫最適化等）、作業の最適化（自動運転や自動応答等）、表現の生成（翻訳や要約等）等に活用されています。

AWSの機械学習サービスはすでに多くの方が利用しており、その中で*153件の導入事例*を**一般公開**しています。代表的な導入事例として、*ディズニー社のアーカイブプロセス*が挙げられます。AWSでは、ディズニーの機械学習から深層学習への併用・移行例を機械学習のサイトで紹介しています。
参考：[AWS 機械学習 Disney は深層学習を利用して、コンテンツの世界を分類](https://aws.amazon.com/jp/machine-learning/customers/innovators/disney/)

同様に、導入事例サイトでは153件の事例をについてロケーション・顧客種別・産業でフィルターすることができます。ロケーションを日本でフィルターすると*NTTドコモ並びにアイシン・エィ・ダブリュ工業*の2件の事例が掲載されています。ご興味のある方はご確認ください。
参考：[AWS Machine Learning のお客様](https://aws.amazon.com/jp/machine-learning/customers/)

### AWSの機械学習サービスの料金体系は？

AWSの機械学習サービスにおいても、他のAWSサービス同様にサービス利用に応じた**従量制課金**の料金体系となります。以下のサービスでは*無料利用枠*が設定されていますのでご活用ください。

・*Amazon Polly*
　音声変換サービス：500万文字/月の無料枠
・*Amazon SageMaker*
　機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイ：無料枠として最初の2か月間、250時間/月 (t2.medium でのノートブックの利用)、50時間/月 (m4.xlarge でのトレーニング)、125時間/月 (m4.xlarge でのホスティング)
・*Amazon Rekognition*
　画像・動画分析：無料枠として5,000件/月の画像分析、最大1,000個/月の顔メタデータを保存
・*Amazon Comprehend*
　自然言語処理(NLP)サービス：無料枠として50,000単位/月のテキスト(500万文字)/各API、最初の12か月間5つのトピックモデリングジョブ/月(各最大1MBまで）
・*Amazon Transcribe*
 音声テキスト変換：60分/月の無料枠
・*Amazon Translate*
　機械翻訳：200万文字/月の無料枠
参考：[AWS Machine Learning AWS で無料](https://aws.amazon.com/jp/free/machine-learning/)

## AWSの機械学習サービスの学習方法は？

AWSでは機械学習サービスの利用者向けに*学習コンテンツ*や*認定資格制度*を用意しています。これらの学習システムにより、*技術力の向上*とともに**AWS機械学習サービスの有効活用**が期待できるでしょう。

### AWSの機械学習サービスのチュートリアルは？

AWSでは始めて利用される方のために概念や利用方法を整理し、学習コンテンツとして提供しています。その学習コンテンツを「*チュートリアル*」と言います。
*AWSチュートリアル一覧*は「*ご利用開始のためのリソースセンター* 」の「*ハンズオンチュートリアル*」で表示されます。
参考：[AWS ご利用開始のためのリソースセンター ハンズオンチュートリアル](https://aws.amazon.com/jp/getting-started/hands-on/)

2021年5月現在、機械学習のカテゴリでは初心者向けのレベル100のコンテンツが14件、上級者向けレベル300のコンテンツが1件用意されています。

・*機械学習カテゴリ 初心者向けレベル100*（14件）
「深層学習の紹介」、20分
「深層学習モデルをトレーニング」、10分
「顔を検出・分析・比較」、10分
「Amazon SageMaker Autopilotを使用して機械学習モデルを自動作成する」、10分
「WordPress で作成したウェブサイトに音声を追加」、10分
「テキストの感情を分析」、10分
「AWS DeepLensプロジェクトを作成」、10分
「AWS DeepLensプロジェクトを拡張」、10分
「動画分析とリッチメタデータ抽出」、10分
「言語間でテキストを翻訳」、10分
「AWS Deep Learning AMI を起動」、10分
「機械学習モデルを構築・トレーニング・デプロイ」、10分
「進化するボット」、1.5時間
「音声を文字起こしする」、10分

・*機械学習カテゴリ 上級者向けレベル300* (1件）
「機械学習トレーニングの最適化とスケーリング」、10-20分
この学習コンテンツはサインアップすることで利用可能となります。

### AWSの機械学習サービスのトレーニングは？

AWSでは機械学習の*デベロッパー、データサイエンティスト、データプラットフォームエンジニア、ビジネス上の意思決定者*を対象に*デジタルトレーニング*を提供しています。*AWSにサインアップ*することで**コンテンツが利用可能**となります。
参考：[AWS トレーニングと認定 機械学習](https://aws.amazon.com/jp/training/learn-about/machine-learning/)

2021年5月現在、以下のデジタルトレーニングが設定されています。
・*デベロッパー*向け
「Twitch Series: AWS Power Hour Machine Learning」、基礎、8時間
「AWS Foundations: Machine Learning Basics」、基礎、30分
「Exam Readiness: AWS Certified Machine Learning - Specialty」、中級、4.5時間

・*データサイエンティスト*向け
「ML ビルディングブロック: サービスと用語、基礎」、40分
「データサイエンスの要素」、中級、8時間
「Exam Readiness: AWS Certified Machine Learning - Specialty」、中級、4.5時間

・*データプラットフォームエンジニア*向け
「ML ビルディングブロック: サービスと用語」、基礎、40分
「Twitch Series: AWS Power Hour Machine Learning」、基礎、8時間

・*ビジネス上の意思決定者*向け
「AWS Foundations: Machine Learning Basics」、基礎、30分
「Machine Learning Essentials for Business and Technical Decision Makers」、基礎、90分
「ビジネス上の課題を克服するための機械学習」、基礎、60分
「AI/ML/DL をわかりやすく解説」、基礎、45分

*デジタルトレーニング*の他*クラスルーム*形式も開催されています。詳細は以下のリンクをご確認ください。
参考：[AWS トレーニングライブラリ 機械学習](https://www.aws.training/LearningLibrary?filters=Domain%3A30)

### AWSの機械学習サービスの認定資格は？

AWSでは機械学習の開発あるいはデータサイエンスの業務を行っている方向けに「*AWS 認定 機械学習 – 専門知識*」の認定資格を設定しています。

資格取得により機械学習を用いた*ビジネス課題解決の提案を実施*することや、*AWSのサービス選択および設計・実装能力*が証明されるでしょう。分類は*専門知識認定*のカテゴリですから資格取得により**高度な専門性**が証明されます。
参考：[AWS トレーニングと認定 AWS 認定 機械学習 – 専門知識](https://aws.amazon.com/jp/certification/certified-machine-learning-specialty/)

## AWSの機械学習サービスを活用しデータ分析の効率を高めましょう

*AWSの機械学習サービス*は*利用者向けのAWS AIサービス*並びに*開発者・分析者向けのAWS MLサービス*が用意されています。ともに*サービスの種類は豊富*ですので**日常の業務効率を改善する**ことが可能です。今後も増加を続けるデータを*分析・活用*し、*ビジネス決定の精度*を高めましょう。

ビッグデータによりデータ分析の重要性が高まっています。AWSでは機械学習の専門知識を要する工程に着目しサービス提供を進めています。ここではAWSの機械学習サービスの全体像並びに導入事例を紹介していきます。併せて学習方法についても触れていきます。

AWSはこれまでの機械学習の専門知識を要する工程をクラウドサービスとして提供しています

AWSの機械学習サービスは利用者向けAWS AIサービスと開発者向けAWS MLサービスがあります

AWSは機械学習の学習コンテンツの整備や認定資格にも注力しています

AWSは機械学習でも注目度が上昇中！活用例と学習方法を解説

AWSはアカウント作成をすると、**個人でも無料で1年間試用することができます**。そのため、多くの人が利用登録をしますが、*その後でさまざまな疑問や問題に直面*します。今回は、インスタンスの終了と削除方法、停止と削除の違いなどの疑問点について詳しく解説します。

### インスタンスの停止と終了の違い

インスタンスの停止とは、*インスタンスはそのままで停止状態にしておくこと*です。*停止をしてもデータは消えず*、再度立ち上げることで今まで通り利用ができます。*インスタンスは起動中は課金されますが、停止中は課金されません。*そのため、日中時間帯にしかインスタンスを利用しない場合は、夜間に停止しておきましょう。また、インスタンスのバックアップを作成してから停止しておくことも可能です。

一方、終了するとインスタンス自体の削除によってデータは消え、2度と立ち上げることはできなくなります。また、削除されたインスタンスからアドレスも消えてしまい、アクセスすることは不可能になります。つまり、**終了とは不要となったインスタンスを完全に削除した状態**を指すのです。

**インスタンスの削除とは、不要となったインスタンスを終了するため手段である**ことは理解されたと思います。ここでは、インスタンス削除の手順について簡単に解説します。

*1.削除したいインスタンスを「AWS Management Console」上で選択する*
「AWS Management Console」にアクセスして、EC2の設定画面を開きます。インスタンス一覧が表示されていますので、削除したいインスタンスを選択します。

*2.削除メニューを表示する*
選択したインスタンスを右クリックするとポップアップメニューが表示されますので、この中からメニューの[インスタンスの状態]をクリックし、さらに表示されたメニューから[削除]をクリックします。

*3.インスタンスを削除する*
続いて[インスタンスの削除]のダイアログボックスが表示されますので、ダイアログボックス右下にある[はい、削除する]のボタンをクリックします。

*4.シャットダウン*
インスタンスのシャットダウンが始まるので、インスタンスの状態が”terminated”(終了)になるのを確認します。


“terminated”(終了)されたインスタンスはインスタンスの一覧にしばらく残っているので、その間はインスタンスIDや、Logなどの確認ができます。しかし、インスタンスの一覧から完全に消えるは、1～2日程かかります。「インスタンスを削除したつもりができていない」と疑問に思うのはタイムラグがあるからです。*ステータスが”terminated”(終了)になっていれば削除は終了している*ので安心してください。

### インスタンスを削除したらどうなる?

AWS上でインスタンスを削除すると、タグやボリュームといったリソースはインスタンス上から関連付けが徐々に解除されていき、1日～2日ほどでこれらのリソースが表示されなくなります。**インスタンスが完全に終了すると、そのインスタンスに関連付けられていたすべてのデータが削除**されます。

AWSのインスタンス削除や停止、終了などの関係については理解されたと思いますが、そもそもインスタンスとは具体的に何を指すのでしょうか。*AWSのインスタンスと言えば、EC2と同義*ですが、**EC2とは何なのでしょうか**?ここではAWSのインスタンスについてITエンジニアとして知っておきたい事について解説します。

**EC2とは”Amazon Elastic Compute Cloud”の通称で(以下EC2)、AWS上に自ら利用する仮想サーバーを作成できるサービス**です。以下、EC2の特徴を挙げてみました。

*■短時間で簡単に作成*
EC2では、利用者は*僅か数分程度で仮想サーバーを作成*できます。また作成後にマシンスペックを変更したり、削除したりすることも簡単に行えます。たとえば、アプリケーションの負荷が高まり、サーバーのCPUやメモリの増強の必要性が生じた場合は、*インスタンスタイプの変更だけで、サーバースペックを増強*することが可能です。

他にデータ量の増大によってディスク容量の拡張が必要になった場合でも直ちに拡張することが可能です。オンプレミスのサーバーでは、到底実現できないような事がAWS EC2では可能です。

*■EC2は稼働中課金*
*EC2は従量課金制のため、サーバーが起動している時間だけ利用料金がカウント*されます。使用しない場合には停止することで利用料金のカウントを止められます。

実際に昼間は停止し、夜間のバッチ処理のために夜間時間帯にサーバーを稼働させる、あるいは、オンラインサービス中の昼間だけ稼働させ、夜は稼働を停止するといった利用方法が想定されます。

*■インスタンスタイプによる課金*
EC2の時間単価はインスタンスのタイプ(マシンスペックなど)によって異なりますので、*スペックが高いインスタンスタイプほど高料金*です。


高スペックなサーバーの必要性が低いテスト稼働期間中は、低スペックのインスタンスタイプにしておき、本格稼働時からインスタンスタイプを変更するといった方法で、利用料の増大を防ぐことが可能です。

*■ストレージサービスのEBSは常時課金*
サーバーを停止中はインスタンスに対する課金は止まりますが、データを保存している*ストレージサービスのEBS(Amazon Elastic Block Store)では、データ保管料金が発生*します。

インスタンスInstanceとは実体のことですが、**AWSのインスタンスはAWSクラウドにおける仮想サーバー**を指します。インスタンスは*AMI(Amazon Machine Image)*から起動をします。*AMIはインスタンスの作成に必要なOS情報、ディレクトリ、ファイルなどをまとめたもので、インスタンスはAMIのコピー*なのです。

AWSで利用できるOSは、*Linux、Windows*などのメジャーなOSです。この何れかを選択できる環境であれば、システムを動かす上で特に困ることはありません。これらの**OSは利用者側がインストールする必要はなく、Amazon EC2上で選択するだけでインストールを自動的に行ってくれます**。

AWSの**インスタンスタイプとはAWS上で選択可能な仮想サーバーのタイプのこと**です。インスタンスタイプは大きく分けて12種類あり、その中でCPU数、メモリー、ストレージ、ネットワークパフォーマンスなどから必要な環境が選択できます。詳細は[Amazon EC2 インスタンスタイプ](https://aws.amazon.com/jp/ec2/instance-types/)にてご確認ください。

インスタンスはAmazon EC2で作成しますが、ここで改めて**EC2のメリットについて紹介します。

*1.システム構築の時間短縮*
EC2の大きな利用メリットは、*システム構築に要する時間を短縮*できる点です。自前でサーバーを購入する場合は、まず注文してから納品されるまでの時間が必要です。

設置までを考えると、ハードの調達や設置エンジニアの手配などもあり、1カ月程度を要することもザラにあります。AWSのEC2上ではインスタンス(仮想サーバー)の立ち上げには、僅か数分程度で十分です。

*2.冗長化が容易*
障害対策、災害対策でサーバーの冗長化が当たり前になっていますが、EC2では冗長化の手間を必要としません。しかも、仮想ネットワークを構築するサービスまで提供されており、インスタンスとの組合わせてで、**簡単かつ短時間でサーバーの冗長化が可能*です。さらに冗長化したサーバーに*ELB(ロードバランサ)を追加するのも非常に簡単**です。

*3.柔軟なスペック変更が可能*
オンプレミスでサーバーを構築すると、データー量の増加などでハードディスクやメモリ追加の対応を迫られますが、その際に冗長化していないサーバーでは、システム停止を余儀なくされ、夜間作業などで増設作業を行うことになります。一方、*AWS EC2では、スペック追加や変更の作業は画面上で設定を変更するだけ*で簡単に行えます。

## AWS インスタンスを実際に作成してみよう

AWSインスタンスの作成が非常に簡単であることは理解されたかと思います。しかも、基本的なインスタンスであれば、無料で1年間試用することも可能です。ITエンジニアなら、**AWSの体験を目的に一度試してみる**のもおすすめです。

### AWS インスタンスの作成方法

参考までにAmazon EC2 インスタンスの作成方法について、簡単に触れておきましょう。基本的には以下の**4ステップでインスタンスが作成できます**。詳細は以下の公式サイトを参照してください。

[Amazon Linux 2 EC2 インスタンスを作成して接続するにはどうすればよいですか?](https://aws.amazon.com/jp/premiumsupport/knowledge-center/create-linux-instance/)

EC2サービスページにて、【インスタンスの作成】ボタンをクリックすると、インスタンス作成がスタートします。

*Step1: AMI (Amazon マシンイメージ)を決める*
最初に**AMI(マシンイメージ)を決めます**。*「無料利用枠の対象」のアイコンが付いているもの*から選びます。LinuxOSのインスタンスを作成するなら、「Amazon Linux AMI / SSD Volume Type」を選択します。

*Step2: インスタンスタイプの選択*
次にインスタンスタイプの選択をします。*無料利用枠対象の「t2.micro」を選択*し、画面右下の【次の手順：インスタンスの詳細の設定】ボタンをクリックします。

*Step 3: インスタンスの詳細設定*
ここでは、*ネットワーク、ストレージ、セキュリティ、タグなどの細かな設定*を行います。必要項目の入力・選択が済んだら【次の手順：ストレージの追加】ボタンをクリックします。

*Step4: ストレージの追加*
次に、ストレージに関する設定を行います。ここでは、*「サイズ」と「ボリュームタイプ」を設定*しますが、基本的にデフォルトの値(無料利用枠では30GB)のままで構いません。ただし、無料期間が終了した後は、その分が課金対象になるので、1年経過以降は利用しないのであれば、それまでにインスタンスを削除して利用を終了しなければなりません。

### AWSは気軽に試用してから本格利用へ

**AWSインスタンスの削除方法に関連して、AWSインスタンスに関する知識、そのメリット、作成方法、削除方法まで解説しました**。お試し購入や無料体験をすると、なかなか解約ができず、無駄に料金を払うことになると不安に思う方もいます。

AWSは1年間もお試しが出来て、必要性を感じなければ*いつでも簡単に解約*ができます。無料で1年間も自分専用の仮想サーバーを利用できるとは、素晴らしいことですね。

この1年間を利用して、AWSについて無料で学習することができれば、クラウドエンジニアとしてスタートラインに立つことができます。*ぜひ、無料利用枠を活用してAWSについて知見を深めてください*。

世界No.1クラウドサービスのAWSは、個人でも1年間無料で利用できるという手軽さから、利用する人が後を絶ちません。一方でインスタンスは作成したが、削除や終了の方法が分からない人もいます。ここではAWSインスタンスの作成から削除までを探ってみました。

AWSインスタンスの削除は、インスタンス利用終了のために必須な手続きである

AWSインスタンスは仮想サーバー構築のサービスで、1年間無料で自分専用のサーバーを持てる

AWS EC2のメリットは簡便さと柔軟性なので、まずは無料でインスタンスの作成を体験しよう

AWSインスタンスの作成から削除までを無料で体験してみよう

## Webエンジニアの年収は高い？

最近脚光を浴びるWebエンジニアですが、ITエンジニアやWebプログラマーの皆さんの中にも、Webエンジニアを目指す方は少なくないと思います。**Webエンジニアは稼げるのか、システムエンジニアと比べて年収が下がることはないのか？**気になるところですよね。まずは、*Webエンジニアの年収*について触れていきましょう。

### Webエンジニアの平均年収は？

求人情報の[求人ボックス給与ナビ](https://xn--pckua2a7gp15o89zb.com/Web%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B8%E3%83%8B%E3%82%A2%E3%81%AE%E5%B9%B4%E5%8F%8E%E3%83%BB%E6%99%82%E7%B5%A6#:~:text=Web%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B8%E3%83%8B%E3%82%A2%E3%81%AE%E4%BB%95%E4%BA%8B%E3%81%AE%E5%B9%B3%E5%9D%87%E5%B9%B4%E5%8F%8E%E3%81%AF%E7%B4%84599,%E5%86%86%E3%81%A8%E3%81%AA%E3%81%A3%E3%81%A6%E3%81%84%E3%81%BE%E3%81%99%E3%80%82)によると、**Webエンジニアの平均年収は約599万円**です。かなり高めな感じがしませんか？ちなみに、*20代の平均年収は約339万円～445万円*です。

### システムエンジニアの平均年収は？

同じく[求人ボックス給与ナビ](https://xn--pckua2a7gp15o89zb.com/%E3%82%B7%E3%82%B9%E3%83%86%E3%83%A0%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B8%E3%83%8B%E3%82%A2%E3%81%AE%E5%B9%B4%E5%8F%8E%E3%83%BB%E6%99%82%E7%B5%A6)の集計によると、**システムエンジニアの平均年収は約496万円**です。Webエンジニアの平均年収はシステムエンジニアと比較して100万円も上回ります。他、[平成30年賃金構造基本統計調査](https://www.e-stat.go.jp/stat-search/files?page=1&toukei=00450091&tstat=000001011429)によると、*政府統計ではシステムエンジニアの平均年収は約556万円*と、求人ベースの年収を上回っています。

### Webエンジニアの年収が高い理由

IT産業は成長産業であり、また政府のDX推進施策もあってITエンジニア不足が問題となっています。さらに、スマホの普及が後押しをする形で**Webアプリケーション開発需要が一層高まっています**。こうしたことが*Webエンジニアの相対的不足*を招き、給与相場が上がっていると考えられます。

Webエンジニアとは、**ECサイトやWebサイトなどで利用されるWeb系システムの設計・開発・運用・保守などに関わるエンジニア**です。 Web技術は日進月歩で進化しており、Webエンジニアの仕事は技術と密接な関係にあり、常に最新の知識を求められる厳しい世界です。続いて、*Webエンジニアの仕事*について解説します。

Webエンジニアは、*Web系のシステム全般に関わるシステムエンジニア*です。Webディレクターの指示や、Webデザイナーが作成したデザインに従ってコーディングをしたり関係スタッフやユーザーと連携を取ったりしながらより良いサイトを構築する役割を担っています。**守備範囲は広く、要件定義から概要設計・詳細設計・プログラミング、さらにはテスト・バグ修正・保守点検まで行う**ことがあります。

以下ではWebエンジニアの主要な仕事を3つ紹介します。

Webエンジニアはクライアントの要求に基づいてWebシステムを構築します。その際、**WebディレクターやWebデザイナーと連携しながらクライアントの要求をシステム化案**としてまとめ、設計を行います。

要件定義を行い、仕様書やヒアリング内容に従ってWebサイトを制作していきますが、**Webエンジニアには「フロントエンドエンジニア」と「バックエンドエンジニア」の2つの役割分担**があり、仕事内容はそれぞれ異なります。

*■フロントエンドエンジニア*

ユーザーが直接目にするWebサイトの画面や入力画面など、*ユーザーと接する部分をフロントエンド*と呼び、このフロント部分を担当します。主に*HTML・CSS・JavaScriptなどの言語*を用いてサイトの構築を行いますが、ユーザーインターフェースのデザインや設計まで担うケースもあります。

*■バックエンドエンジニア（別名サーバーサイドエンジニア）*

Webのユーザーと接する部分をフロントと呼ぶのに対し、*裏側のシステム部分をバックエンド*と称します。Webサイトの画面などから入力されたデータを**データベースに格納する処理や、情報処理のシステムの開発や保守**などが主な役割です。バックエンドエンジニアにはサーバーOS・PHP・Perl・Pythonなどの言語知識が求められます。

Webエンジニアの担当範囲はWebサイト制作だけでなく、中にはWebサイトの保守やSEO対策なども担うエンジニアがいます。サーバーエンジニアやデジタルマーケティングの領域にまで担当することがあるため、幅広い知識が必要です。裏を返せば、**守備範囲の広いWebエンジニアはフルスタックエンジニアとも似ており**、あらゆるキャリアパスを描けることにも繋がります。

資格取得はスキルの証明となるだけではなく、実務力を高める上でも有効です。これからは、Webエンジニアを目指す方にとって役立つ資格を2つ紹介しましょう。

### 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、フロントエンドを主に担うWebエンジニアにおすすめの資格の1つです。この資格を取得することで、**Webサイト作成に必要な一定のスキル・サイトの構成力・レイアウト・デザイン力の証明**ができます。認定試験は*スタンダードとエキスパートの2種類*がありますが、これからWebエンジニアを目指す方はスタンダードを、Webエンジニアとしてとしてさらなるキャリアアップ、技術力のアップを図りたい方はエキスパートを取得するとよいでしょう。

参考サイト：[Webクリエイター能力認定試験](https://www.sikaku.gr.jp/web/wc/)

経済産業省主催の国家資格「基本情報処理技術者試験」は、ITエンジニアの皆さんの多くは既に取得済みかもしれませんが、これからWebエンジニアを目指す方も*システム開発の全般に関わる知識*を得られますので、仕事の幅を広げるためにもぜひ取得しておきましょう。

「情報処理技術者試験」は、レベル2の「基本情報処理技術者試験」からレベル4まであります。レベルが上がるとより専門領域に特化した内容になり、**高度なIT知識やスキルを有する証明**となります。

参考サイト：[基本情報技術者試験（FE）](https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/fe.html)

## Webエンジニアはやめとけ？のワケ

Webエンジニアは将来性がある職種であるのに「やめとけ」という声を聞きます。それは一体なぜなのでしょうか？ここでは、その「やめとけ」といった*否定的な声が上がる理由*について探ってみましょう。

### タイトな納期でハードワーク

*Web系は開発スピードが命*です。日々人の目に触れるWebは変化を求められるため、**更新頻度が高く、かつ納期がタイトな傾向**があります。そのため*アジャイル開発手法*を用いますが、アジャイル開発を知らないエンジニアは開発が思うように進まず、*残業や徹夜が増えます*。こうしたことも「やめとけ」と言われる一因でしょう。

WebエンジニアはWebの特性上、客先常駐し、客先のリクエストによって日々Webの更新を行うケースが少なくありません。**仕事が客先都合となるため勤務が不規則になり、また対人関係のストレスにさらされる**など自社での仕事よりも*ハード*になりがちです。

**Web技術は比較的新しい技術ですが、その進化のスピードは目を見張るものがあります**。苦労して身に着けたプログラミングスキルがたちまち陳腐化し、使えなくなってしまうことすらあります。また、新しい技術を常に身に着けないと仕事に支障をきたす世界です。*経験が生かせず、若い人たちに次々と仕事を奪われてしまう世界*に嫌気がさすというのも理解ができます。

Webエンジニアの年収・仕事・必要な資格・「やめとけ」と言われる理由などを探りましたが、これから**Webエンジニアの将来性**について見ていきましょう。

結論から言えば、*Webエンジニアの将来性はあります*。国民の9割がスマホを持ち、ほとんどの人が常にインターネットにアクセスしている今日、*Webは私たちの生活とは切っても切れない関係*にあります。今後もこの流れは変わらないでしょう。

また、経済産業省主導の「*DX推進*」によって多くの企業内の基幹システムが刷新され、*Webベースの仕組み*へと置き換えられていきます。

そうした中で、**Webエンジニアの需要がさらに高まっていく**ことは容易に想像できるのです。

### Webエンジニアのキャリアパスは豊富

Webエンジニアが将来も有望な職種であることは理解できたと思いますが、では、「*Webエンジニアにキャリアパス*はあるのか」と不安に感じる方もいるでしょう。Web系では活躍できても、その先はどうなるのかイメージが湧かないかもしれません。

Webエンジニアは、*システムエンジニアの中でも特に職種の幅が広い*ということを説明しました。*Webエンジニアは要件定義から設計・開発・運用・保守まで担当し、しかもフロントエンドからバックエンドまで、さまざまな分野を経験*できます。さらにユーザーと直に接する機会が多く、エンジニアもセキュリティエンジニア・サーバーエンジニア・Webディレクター・Webデザイナー・プロジェクトマネージャーなどと関わり、*多くの経験と知識が身に着く職種*でもあります。

以上のことから、Webエンジニア無限の可能性を秘めたエンジニア職種であり、その**キャリアパスも潤沢にある**と言えるのです。

Webエンジニアを目指す方は、しっかりと自らのキャリアパスを描いた上で必要な資格を取得し、転職活動を成功させてください。

スマホやインターネットの浸透によって、Webエンジニアへの期待が一層高まっています。ここでは、Webエンジニアの年収・仕事内容・不評な理由・役立つ資格・将来性などについて探りました。Webエンジニアを目指す方は、ぜひ参考にしてみてください。

Webエンジニアの年収は比較的高い一方で、やめとけと言われるのはなぜか?その理由と対策など

Webエンジニアの仕事は範囲が広く、また技術革新が早い分野でもあり常に新しい技術を習得することが求められる

Webエンジニアの将来性は高いが、明確なキャリアパスを描き、必要な資格を取得しておくべき

Webエンジニアの年収は？仕事内容・資格・将来性についても解説

## クラウドサービスとAWSのメリット

AWSのメリットを知る前に、*クラウドコンピューティングとAWSの関係、AWSの特徴*について確認しておきましょう。

### クラウドコンピューティングとは

**「クラウド コンピューティング」はサーバー・ストレージ・データベース・ネットワーク・ソフトウェアなどをインターネット（クラウド）経由で提供するコンピューティングサービスのこと**です。提供形態としては、パブリック クラウド・プライベート クラウド・ハイブリッド クラウドの3つのパターンがあります。

企業や個人を問わず、*不特定多数のユーザー*に対して提供するクラウドサービスのことです。

企業などが*自社専用のクラウド環境*を構築して、社内やグループ会社にクラウド環境を提供する形態です。パブリッククラウドにもさらに2パターンあり、自社内でインフラの構築や運用を行う「オンプレミス型」と、クラウド事業者から自社専用のインフラをサービスとして提供を受ける「ホステッド型」があります。

*「パブリッククラウド」と「プライベートクラウド」を組み合わせて利用*するクラウドコンピューティングの形態で、それぞれが持つメリットを活かし、補完しあえるという特徴があります。

クラウドサービスには提供するサービスの範囲として、次の3パターンがあります。AWSの中心はIaaSです。

*1.Infrastructure as a Service（laaS）*

サーバーやストレージ、ネットワークなどの**インフラ部分のみを提供するクラウドサービス**です。インフラ以外のOSやミドルウェア、アプリケーションなどのソフトはユーザー側で用意し、インストールした上で利用します。

サーバーやネットワークなどの**プラットホームに加え、OSやミドルウェアまでを提供するサービス**の形態です。アプリケーション以外の環境が整っているため、ユーザーはソフトウェア開発に専念できます。

**プラットホームやミドルウェアに加えてアプリケーションまでを含むクラウドサービス**で、ユーザー側で用意するものは特にありません。代表例としてMicrosoft Office 365やSalesforceなどが挙げられます。

AWSは世界最大の通販サイト**Amazon社が提供する世界最大のクラウドサービス**で、「*Amazon Web Services*」の略称です。Amazon社が自社のサイト「Amazon.com」運営ノウハウを活用し、2006年7月に一般公開されました。

AWSは、*Amazonの利益の半分以上をAWSが稼いでいます*。2020年の第4四半期でシェア32％を獲得しており、売上も前年同期比で28％増加するなど依然好調をキープしています。AWSが独り勝ちの理由としては、他の企業に先駆けて2006年からサービスを提供していることが大きいでしょう。

AWSは*世界25 のリージョンに 80 のアベイラビリティーゾーン（データセンター）を展開*し、個人やスタートアップ企業から大企業・米国政府機関・日本政府まで100万以上のユーザーがAWSを利用しています。

AWSは約90のサービスが提供されています。その内の主要なサービスは、**AWSアカウントを取得すれば直ちに利用することができます。AWSアカウント自体は無料で作成が行え、個人でも取得できます**。AWSの主要サービスであるAmazon EC2やAmazon S3などには一定の条件で*無料利用枠*が設けられ、1年間（12カ月間）サービスの利用料金がかかりません。

例えば、仮想サーバーを利用したい方はAmazon EC2を月間750時間×12カ月間無料で利用できます。また、ストレージサービスであるAmazon S3はストレージを5GBまで12カ月、データベースサービスのAmazon RDSも12カ月無料で利用が可能です。

すなわち、*お試しの利用からシステム構築までの12カ月間、ほぼすべて無料で利用できるという点がAWSの人気の秘密*と言えるでしょう。 

AWSにはさまざまなメリットがありますが、ここでは代表的なメリット3つを挙げてみました。

### *1.初期コストを抑えられる*

サーバー構築を自前で行うオンプレミス環境の場合、必ず初期コストが掛かりますが、クラウドサービスの場合は**基本的に初期コストは最小限で済み、単期間でのスタート**ができます。

しかし、クラウドサービスの基本であるIaaS（Infrastructure as a Service）の場合、提供されるのは仮想サーバーやネットワークなどのインフラだけであり、OSやミドルウェアなどは別途ライセンス費用が発生します。

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