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*AWS*の特徴は、**膨大な提供サービスの数**にあります。各サービスは、AWSマネジメントコンソールと呼ばれる管理メニューから簡単にサービスを利用できます。

AWSでは、*コンピューティング・ストレージ・データベース・分析・ネットワーキング・モバイル・デベロッパー用ツール・管理ツール・IoT・セキュリティ・エンタープライズアプリケーション*などに分類しています。これらの分類に応じた*AWSのサービスを利用することが可能*です。
参考：[AWS クラウド製品](https://aws.amazon.com/jp/products/)

通常アプリケーションを実行するためには、*アプリケーション実行コード*が必要です。加えて、アプリケーションが実行する*ランタイムライブラリー*や、内部で使用する*依存ライブラリー*等を用意します。そして、アプリケーションの*設定ファイル*も必要です。

これらのファイル群は、サーバーの数が少ない場合はあまり気にする必要はありません。しかし、大量のサーバーを用いてアプリケーションを分散し起動したり、あるいは開発環境の様に設定を差し換えて起動したりとなると色々と問題が出てきます。まず、環境や設定が不統一の場合はサーバーを立ち上げるのに一苦労です。

それを解消するのが、*コンテナ*です。アプリケーションに必要とされる*アプリケーション実行コード*と*ランタイムライブラリー*および*依存ライブラリー*をコンテナ化し、まとめることでデプロイが簡単になります。*実行環境に合わせてコンテナの設定をカスタマイズ*するだけで**準備が完了**です。

### 仮想サーバーとコンテナの違いは？

一方の*仮想サーバー*とは、*ハイパーバイザーや仮想化ソフトウエア*を用いて実装したサーバーです。アプリケーション実行は、*ハイパーバイザー*によって構成させた*仮想マシン上のゲストOS*上で稼働させます。

他方コンテナの場合は、*ホストOS上のコンテナエンジン*で*コンテナ化したアプリケーション*を実行するだけです。そのため、ゲストOSのオーバーヘッドの影響を受けません。さらに、ゲストOSが起動しないため*起動時間が短縮*され、*メモリー消費量も節約*できます。

システム運用者のメリットとしては、運用の分担がしやすいことが挙げられます。具体的には、*仮想サーバー*の場合は*ホストOSとゲストOS*は*システム運用担当者が分担*するために、アプリケーション変更に伴い作業を*システム運用担当者と調整する必要*があります。*コンテナ*の場合は新たに*ゲストOSを仲介しない*ため、**開発者がコンテナ化したアプリケーションを実行するだけ**です。*DevOps*と呼ばれる開発と運用を連携させる開発手法においては**コンテナの採用率が非常に高まっています**。

### 代表的なコンテナソフトウエアは？

コンテナエンジンとしては、*Docker*が有名です。必要なコンテナソフトウエア機能が含まれますので、シングルノード環境でよく活用されています。しかし、利用が拡大してくると*コンテナ間で処理を連携するオーケストレーション*のニーズが高まってきました。

*Kubernetes*は*仮想サーバー間にまたがるコンテナを管理*し、*大規模システムに適したクラスターを構成可能*です。そのため、*コンテナオーケストレーション*を重視する場合は**Kubernetes利用者が多数を占めています**。

## AWSのコンテナサービスとは？

AWSでは、以下の**コンテナサービスを提供**しています。

・*Amazon Elastic Container Registry（Amazon ECR）*
　コンテナイメージの圧縮保存・管理・デプロイ
・*Amazon Elastic Container Service（Amazon ECS）*
　完全マネージド型のコンテナオーケストレーションサービス
・*Amazon Elastic Kubernetes Service（Amazon EKS）*
　完全マネージド型のKubernetesサービス
・*AWS Fargate*
　Amazon ECSとAmazon EKSで動作する、コンテナ向けサーバーレスコンピューティング

コンテナサービスの実際の利用方法については、以降で説明します。

### AWSのコンテナサービスの役割は？

AWSのコンテナサービスの役割は大きく、3つに分類されています。

（1）*レジストリ*
　各サーバーで実行するコンテナイメージを蓄積し、一元管理します。
（2）*コントロールプレーン*
　デプロイ・スケジューリング・スケーリングのオーケストレーション・アプリケーション管理を行います。
（3）*データプレーン*
　コンテナの実行環境、実行サーバーを指します。

コンテナではこの役割に応じて**処理を分担し連携動作させています**。

### AWSのコンテナサービスの区分は？

AWSの**コンテナサービスの役割区分に応じて**、以下のサービスを選択していきます。

・*レジストリ*
　Amazon ECRまたはDocker Hub等を利用して、コンテナイメージを蓄積します。通常AWSサービス連携性の高いAmazon ECRを選択するのが良いでしょう。

・*コントロールプレーン*
　Docker向けのAmazon ECS、またはKubernetes向けAmazon EKSを必要に応じ選択します。小規模なコンテナではAmazon ECS、大規模システムあるいはKubernetes愛好者はAmazon EKSを選択するのが良いでしょう。

・*データプレーン*
　Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）を利用するか、サーバーレスであるAWS Fargateを選択します。お試しの場合はAWS Fargateを検討し、商用サービスで実行時間がそれなりに見込まれる場合はAmazon EC2を選択しましょう。

### AWSでのコンテナ活用方法は？

ここでは、**コンテナの代表的な活用例**について解説していきます。

・*アプリケーションの開発と運用*
　DevOpsのように開発と運用を協調して進める場合は、動作環境の調整や切り替えを円滑にする必要があります。この場合、コンテナを活用することにより開発と運用の効率性を高めることができます。

・*アプリケーションのクラウドへの移行*
　既存アプリケーションを異なる環境で動作させるには、アプリケーションのみならずランタイムや依存ライブラリーを準備する必要があります。これらのモジュールをパッケージ化することで、移行作業が大幅に簡素化できます。そのため、コンテナ活用によりクラウドへの移行性が向上するでしょう。

・*アプリケーション連携性の向上*
　コンテナのデプロイを用途に応じてオンプレミス環境とクラウドを使い分けし、コンテナのオーケストレーションにより処理に応じてスケールさせることが可能です。これにより、ワークフロー管理が効率的に実施できるでしょう。

・*アプリケーションのマイクロサービス化促進*
　従来のモノリシックアプリケーションをマイクロサービス化することで、よりコンテナオーケストレーションに適したモジュール構成をとることができます。将来に向けてアプリケーションの見直しを予定している場合は、コンテナの活用がより効果的でしょう。

AWSでは利用者のニーズに応じて、*豊富なサービス提供*を特徴としています。そのため、AWSでは初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。また、*スキルレベルに応じた学習コンテンツ*が用意されているので、*経験者*においても**チュートリアルが有効な学習方法**です。
参考：[AWS ご利用開始のためのリソースセンター](https://aws.amazon.com/jp/getting-started/)

この「*ご利用開始のためのリソースセンター*」の「*カテゴリ別のサービス学習*」に、「*コンテナ*」の情報が用意されています。このページでは、初心者からより深く学習する方を含めて「はじめに」「基礎」「学習リソース」「その他のリソース」と学習情報が整理されています。**これから学習を始める方はご一読をお勧めします**。
参考：[AWS カテゴリ別のサービス学習 コンテナ](https://aws.amazon.com/jp/getting-started/deep-dive-containers/)

さらに、*ハンズオンや動画*を*チュートリアル*として提供しています。内容は*10分程度から2時間以上*までの幅があり、*難易度に分けて学習コンテンツを提供*しています。
*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。

「*コンテナ*」カテゴリでは、*クラウドレベル100（初心者）*向けコンテンツとして「*最新のアプリケーションを構築*」が用意されており、所要時間は2.5時間程度です。さらに、*クラウドレベル200（中級者）*向けコンテンツとして「*Kubernetes アプリケーションをデプロイ*」が用意されており、所要時間は30分程度です。*AWSにサインアップ*することで学習コンテンツが利用可能となります。その他に「*コンピューティング*」カテゴリも**コンテナ構築では必要**となりますので、このチュートリアルをぜひご活用ください。
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/)

## AWSのコンテナサービスを活用し更なる生産性向上を図ろう

AWSでは、*Amazon EC2*が主要なコンピューティングサービスです。ニーズの広がりに応じて、サーバーレスサービスとして*AWS Lambda*が用意されています。同様に、コンテナの利用者に対して*Amazon ECSやAmazon EKS*を提供、さらにサーバーレスコンテナの*Amazon Fargate*を用意しています。この*製品群は非常に多岐に渡ります*ので、*コンテナの活用*により**AWSのサービス利用が最適なものになる**でしょう。

AWSは豊富なサービス数が特徴で、ニーズに応じてさらにサービスを拡大しています。この記事では、コンテナの利用者ニーズを満たすAWSのコンテナサービスについてまとめました。また、初心者向けの学習手順やハンズオンについても解説しているので、ぜひ参考にしてください。

AWSは豊富なサービスが特徴で、Amazon EC2が主要なコンピューティングサービスです

コンテナサービスとして、AWSではDockerとKubernetes向けサービスを提供しています

コンテナ初心者から経験者を対象に、学習コンテンツ用チュートリアルが活用できます

AWSのコンテナについて初心者にも分かりやすく解説！

## 2023年3月31日にAWS簡易見積もりツールが廃止に

AWSは、AWSの料金計算ツールの1つである「簡易見積もりツール」（Simple Monthly Calculator）を廃止する予定であることを発表しています。**2023年3月31日金曜日の午後11時59分（太平洋標準時）以降、簡易見積もりツールに新しい見積もりを保存することができなくなります。**

【参考】：[Amazon Web Services Simple Monthly Calculator](https://calculator.s3.amazonaws.com/index.html?lng=ja_JP)

これまで簡易見積もりツールを利用していた場合、*代替の料金計算ツールとして「AWS料金計算ツール」（AWS Pricing Calculator）の利用が推奨されています。*

【参考】：[AWS Pricing Calculator](https://calculator.aws/#/)

AWSとは？メリットや何がすごいのか、初心者にもわかりやすく解説

AWS簡易見積もりツールが廃止になる関係から、これまでに簡易見積もりツールで作成した既存の見積もりがなければ、次回から新しい見積もりを作成する際にはAWS料金計算ツールを利用しましょう。

もしも、**簡易見積もりツールによる既存の見積もりがある場合は、変換機能を利用してAWS料金計算ツールに移行することが可能です。**変換機能は2023年4月30日午後11時59分（太平洋標準時）まで利用可能の予定とされていますので、早めに移行を行いましょう。

見積もりの移行は、簡単に行うことができます。簡易見積もりツールで固有の見積もりを表示させ、「保存して共有」ボタンを押すと、AWS料金計算ツールで生成された見積もりの​​URLが表示されますので、これをコピーします。

コピーしたURLをブラウザに貼り付けると、見積もり内容が移行先のAWS料金計算ツールの「自分の見積もり」（My Estimate）で表示されます。

ここでは、簡易見積もりツールに変わる計算ツールであるAWS料金計算ツールについて解説します。

AWS料金計算ツールは、*WebベースのコンソールからAWSユースケースの見積もりを作成することができる、AWS計画ツールです。*

見積もりの詳細な計算内容を確認できるため、**どの機能にどのくらいの費用がかかるかチェックしながら必要な機能を吟味することができます。**これにより、十分必要なだけの費用でAWSを活用することができ、支出の計画を立てやすくなります。

また、現在利用しているAWSサービスにおいても、詳しく利用状況を見直すことで、コスト削減できる余地を見つけられる可能性があります。

【参考】：[What is AWS Pricing Calculator? - AWS Pricing Calculator](https://docs.aws.amazon.com/pricing-calculator/latest/userguide/what-is-pricing-calculator.html)

### AWS料金計算ツール利用時の注意点

AWS料金計算ツールは、*無料で利用することができます。*そのため、AWSを利用している方だけでなく、AWSをこれから使用しようとする方にも役に立ちます。ただし、**利用にあたっては料金計算の前提を確認しておきましょう。**

【参考】：[Calculator の前提](https://aws.amazon.com/jp/calculator/calculator-assumptions/)

一例として、計算結果として表示される見積もりには、適用される可能性がある税金は含まれていないことに注意が必要です。

また、AWS料金計算ツールは、ツール上で入力した情報のみの料金の詳細を結果として表示します。この価格が、各AWSサービスのマーケティグページの価格と異なる場合、マーケティングページの価格が優先されます。

AWS料金計算ツールには、AWSの見積もりを詳細に行い、共有するための便利な機能が用意されています。

AWS料金計算ツールでは、*サービス設定料金の詳細な計算内容を確認することができます。*

例えば、AWSの主要なサービスである「Amazon EC2」の見積もりを行う場合、Amazon EC2インスタンスを実行するテナント属性タイプやOS、毎月必要なインスタント数を指定すると、その背後にある詳細な計算内容と、合計前払いコスト、合計月払いコストが表示されます。

選択項目のパラメータを変えたり、構成や数量を変化させて、その計算内容と費用を容易に確認することができるため、AWSに投じる最適な費用の計画を立てることが可能です。

AWSのサーバー提供サービスであるAmazon EC2とは？活用方法や料金体系等を解説！

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！

作成した見積もりは、*固有の公開リンクを作成して、後から見積もりを再確認したり、関係者に共有することができます。*共有されたリンクを一般的なユースケースのテンプレートとして保存し、これを元にさらに複雑な構成の見積もりを詳細に作成することもできます。

AWS料金計算ツールではグループを定義し、*AWSの見積もりをグループごとに整理することができます。*

例えば会社の部門やチームごとの見積もりを検討したり、リージョンごとにグループを作成し、2つの異なる場所（例えば米国東部とアジア太平洋エリア）でサーバを運用する場合のコストを比較することができます。

AWSのリージョンとは？リージョン選択のおすすめポイントを解説

*AWS料金計算ツールで作成した見積もりは、PDFまたはCSVファイルとしてエクスポートすることができます。*PDFには、見積もりへのリンクが含まれています。

エクスポートされたファイルには、見積もりの作成に使ったパラメータが保存されるため、コンソールでAWSサービスをセットアップするときに役立てることもできます。

AWSの良さは分かってはいるものの、料金がよく分からないという方は少なくないでしょう。ここでは、AWSの料金がどのように決まっているのかについて分かりやすく解説します。

AWSのメリットは何？そのメリットを最大限活用してみよう

**AWSの料金は水道や電気料金のように、使った分だけ支払う「従量制料金」です。**例えば、AWSの主要なサービスである「Amazon EC2」は、ユーザーが自由に仮想サーバーを構築できるサービスです。Amazon EC2は利用した時間で1秒単位に料金計算が行われます。

*サーバーのサービスを停止している時間帯や利用しない時間帯では、料金は発生しません。*水道や電気のように節約することが可能なので、AWSの課金制度については必ず理解しましょう。

### 契約サービスごとに料金が異なる

**AWSの料金は利用するサービスによって異なります。**AWSのサービスとしては、仮想サーバーの構築ができる「Amazon EC2」、オブジェクトストレージサービスの「Amazon S3」などが有名ですが、他にも200種類以上のサービスがあります。

例えば、「Amazon EC2」の料金は以下の要素で料金が決まります。

*▪インスタンス（サーバー）のタイプ（t2.nanoなど）*

*▪ EC2から転送されたデータ転送量（GB）*

AWSのサービスであるAmazon S3とは？その特徴と利用方法を解説！

*AWSには「Amazon EC2」「Amazon S3」を始め、120以上のサービスがあり、それぞれの料金は異なります。*すべての料金体系を把握することは困難ですが、基本的な料金体系を知っておくと個々の料金に対する理解を深めることが可能です。**AWSの課金要素としては「サーバー」「ストレージ」「データ転送」の3要素があります。**個別に説明します。

利用者がAWS上で構築する仮想サーバーは、**起動してから停止までの実稼働時間をカウントし、時間単価で計算する料金体系です。**サーバーOS・コア数・メモリの容量に応じ、時間単価は異なりますが、時間あたり約2円程度で課金されます。

サービスを停止している時間は課金対象外ですので、*必要なサービスレベルに応じて稼働時間をコントロールすると料金を抑えることができます。*

**ストレージの容量に応じ、1GB単位で課金されます。**ストレージをローカルで使うのか、オンラインストレージで利用するのかといった*利用形態によって単価が異なりますが、1GBあたりの月間契約の場合は10円程度が目安です。*ざっくりですが、100GBのストレージでは1,000円/月ほどかかるでしょう。

**AWSを利用することで発生するデータ転送に対しても料金が発生します。**同一データセンター内のストレージ間のデータ転送や、外からAWSに向かうデータ転送に対しては課金されません。*あくまでもAWSからインターネット側に対するデータ転送が課金の対象です。*データ転送料金は概算で約20円/GBです。

AWSからインターネット側へのデータ転送の内訳と転送量は、予めシミュレーションしておきましょう。

## AWSの「簡易見積もりツール」の概要

AWSでは、Amazonから料金計算ツールである**「簡易見積もりツール」が提供されており、簡単にAWS利用料金の見積もりができます。**マニュアルも用意されており、マニュアルで確認しながら項目を入力すれば見積もり金額が分かります。

「簡易見積もりツール」を実際に開くと、画面の左側にサービス名が多く並んでいるので難易度が高そうですが、項目を絞っていけばそれほど難しくはありません。必要最低限のところからスタートしましょう。*最初は「コンピューティング」「ストレージ」「データ転送料」の3つを押さえてください。*

【参考】[AWS簡易見積もりツール](https://calculator.s3.amazonaws.com/index.html?lng=ja_JP)

**コンピューティングとは利用するサーバースペックのことで、AWS利用のベースとなる「Amazon EC2」の利用料金です。**利用料はEC2の「インスタンスタイプ」ごとに設定され、サーバー性能によって料金が異なります。*料金は実際に使用した時間によって課金されます。*

サーバーの使用にはストレージが必要になりますが、**ストレージ料金は別途課金対象となります。**例えば、「Amazon EC2」のディスク領域サービスの「Amazon EBS」や、ストレージサービスである「Amazon S3」などです。

上記のサービスは利用する容量単位で課金されます。*1GB単位での料金設定になっており、1ヶ月間にプロビジョン（確保）した容量によって費用がカウントされます。*必要なボリュームを作成して容量確保を行うと、解放されるまで費用がかかります。

コンピューティングとストレージ以外に必ず発生するのが、「データ転送」に掛かる料金です。AWSでは外部環境（オフィスの端末等）からAWSに対してアップロード「上り」のデータ転送は無料です。

しかし、**AWSからインターネットといった外へ出るダウンロード「下り」のデータ転送は有料です。**例えば、AWSにファイルサーバーを移行し、*容量の大きなファイルを頻繁にダウンロードするとデータ転送料金が高額になります。*事前に利用形態について十分検討してください。

AWSの料金体系や課金方法について、実際にどれくらいの料金になるのか知りたいという方もいるでしょう。実は、*AWSのサイトにはケースごとに料金試算例が載っています。*以下でいくつか紹介します。

恒常的にトラフィックの増加が見込まれるような**動的Webサイトを構築する場合は、月額料金は約760ドルです。**以下に構成内容・単価・料金の明細が載っています。

【参考】[動的 Web サイトのためのクラウド構成と料金試算例](https://aws.amazon.com/jp/cdp/midscale-webservice/)

AWS上にオンプレミスの**Windowsファイルサーバーを可用性を高めて移設する場合は、月額料金は約925ドルです。**以下に構成例・単価・料金の明細が載っています。

【参考】[FSx for Windows File Server によるWindows ファイルサーバ構成と料金試算例](https://aws.amazon.com/jp/cdp/fileserver-fsx/)

Amazonの公式ホームページには、料金の一覧表が公開されています。利用する国籍・OSの種類・インスタンスタイプなどを選択すると各種料金が表示されます。**細かい設定ができるため、正確な料金を知りたい方におすすめです。**

【参考】[Amazon EC2 オンデマンド料金](https://aws.amazon.com/jp/ec2/pricing/on-demand/?nc1=h_ls)

AWSの料金は高いという噂があります。料金体系を理解せずに契約した結果、思ったほど安くはなかったという人が多いのかもしれません。**AWSは使い方次第で料金が変わりますので、無駄を減らせば料金を抑えることができます。**

AWSの利用が決まっても、料金が分からなければ予算確保もできません。AWSのサービスは従量課金のため計算が難しいと考える方が少なくありませんが、実は簡単です。この機会にAWSの料金計算方法を覚え、頼りにされるITエンジニアを目指しましょう。

AWSの課金制度・料金体系・課金要素などに関する知識を得る

AWSの「簡易見積もりツール」の概要が分かり、自ら料金試算ができるようになる

ITエンジニアとしてAWSの料金に関する知識を得ることでスキルアップを図れる

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

[【関連記事】【Pythonのライブラリ管理ツール】pipインストールを徹底解説！Windowsでも簡単？](https://and-engineer.com/articles/YcJyaRAAACMAl3BX)

[【関連記事】PythonのコードをEXE化するには? PyInstallerやその他ツールの特徴や使い方](https://and-engineer.com/articles/ZDZ41BEAAH-qRRlT)

[【関連記事】Pythonで自動化できること7選！面倒な作業を効率化してより便利に](https://and-engineer.com/articles/YRn2KRAAACIA6YPW)<br>

**Pythonでは、バージョン2と3との間に互換性はありません。ソースコードの記載方法に違いがあるため、2系では動作していたスクリプトが、3系では動作しない可能性も充分にあります。また、その逆の場合もあります。**ここでは、Python2系から3系へバージョンアップしたことによる注意点について詳しく紹介します。

**Python2系は2020年でサポートが終了しました。そのため、これからPyrhonの言語の勉強を始める方は、Python3系を選択してください。**変更点はいくつかあります。例えば、print文が「print()関数」に変わったことや、long型が廃止されて「int型」として扱われるようになったことなどが挙げられます。

*Python2系にあった多くの欠陥を修正するために、Python3系は生まれました。新しい言語の進化への道を開く一方で、互換性を失ったことは、Python3系を採用するのを著しく遅らせる原因となり、*エンジニアの多くがPython3系への移行に乗り気ではありませんでした。

その理由は3つあり、1つ目が初めてのリリースからバージョン3.3までの数年間は、Python2系よりパフォーマンスが劣っていたことです。2つ目はサードパーティ製のツールやPythonのライブラリが、Python3系をサポートしていなかったことです。そして3つ目が重点を置いた機能に対して、当初はエンジニアが興味・関心をもっていなかったことが挙げられます。

**2017年では、対応ライブラリの数はPython3系よりも2系の方が多いとされていました。**そのため3系を用いて開発を始めたのに、目的とする機能を実装するためのライブラリがPython2系にのみ対応しているというこうことも少なくありません。*Python2系を選んで実装する場合もありますが、標準ライブラリだけで開発できるプログラムの場合、Python3系を利用して開発するのがおすすめです。*

**標準ライブラリにある「urllib」「xmlrpclib」などのパッケージが再構成されています。**モジュール名が変わったり階層が変更されていたりする場合があるため、モジュールのインポートを実施する場合には再構成されたパッケージではないか注意する必要があります。

**Python3系から、printが関数化されました。**以下に、Python3系と2系の記載方法を比較しています。

下記が、Python2系のprint文における記載方法の一例です。

下記が、Python3系のprint文における記載方法の一例です。

Python2系と3系のソースコードの記載方法に相違はあるけれども、出力結果はどちらとも下記となります。

*Python3系からprint文が関数化されましたが、ソースコードの記載方法についてそこまで複雑ではありません。*

**文字列の型が「unicode」に統一されました。Python2系の場合、文字列の型は「unicode」「str」の2種類があります。一方、Python3系の場合、文字列の型は「unicode」のみです。**Python3系では文字列に「u」が付加されたとしても、エラーは出力されないようになりました。

例えば、Python3系を利用して下記のようにソースコードを記載したとします。

**Python2系のソースコードを3系へ変換するツールが整備されています。**例えば「2to3」という変換ツールがあります。変換した際の差分を出力したりファイルに出力したりすることもできるため、バージョン移行を行う際に活躍が期待できるでしょう。また、Python2系のソースコードが3系ではどのようになるのか確認も可能です。

Python2系と3系の違いについて理解できたでしょうか。ここからは、Pythonに関する基礎知識について詳しく紹介します。

**Pythonとは、1991年にオランダのグイド・ヴァンロッサムによって開発されたオープンソースのプログラミング言語の1つです。Pythonはシンプルでわかりやすいプログラミング言語**で、ソースコードを記述しやすく、解読しやすくするために誕生しました。*Pythonの特徴は、少ないソースコードで簡潔にプログラムを記述できること・ライブラリが充実していることで、*Google・DropBox・Facebookなどのさまざまな企業で扱われています。

**レバテックキャリアの調査によると、2019年におけるプログラミング言語別の求人割合ランキングでは、Pythonは3位になりました。**なお1位はJava、2位はPHPです。Javaは既存システムでの需要は高いですが、新規に開発する案件では縮小している傾向にあります。PHPはフリーランス向けなどの求人・案件も豊富にあり、今後も需要が伸びていくことが予想されます。そしてPythonは、*AIブロックチェーン技術などの需要が今後伸びていくことが推測されるため将来性があるといえるでしょう。*
（参考：https://career.levtech.jp/guide/knowhow/article/606/ ）

Pythonは多種多様なWebアプリ開発に利用されることが多く、Pythonを利用して開発されたWebアプリの代表として、*Instagram・YouTube・DropBox・Evernote*などが挙げられます。近年よく使用されるアプリが多いことが理解できるはずです。ここからは、Pythonを利用してできることについて詳しく紹介します。

**Pythonは、AIを搭載したソフトウェアなどの機械学習を用いたソフトウェアの開発分野で幅広く活用しています。**ソースコードが簡潔であることも含め、初めて機械学習を勉強する方にとって習得しやすい言語なため、機械学習をする際によく用いられるプログラミング言語です。またPythonは、統計処理や数値計算などに強みをもっています。*これらの特徴から、機械学習・ディープラーニング・データ解析などに利用されることも多いです。*例えば「TensorFlow」という機械学習におけるライブラリが、ディープラーニング・ニューラルネットワークの分野で活用されています。

### ゲーム・アプリケーションの開発ができる

**Pythonを利用することで、組み込みアプリケーション・デスクトップアプリケーションなどのさまざまなプログラムを作成することができます。また、ゲーム開発にも活用できることも特徴です。**Pythonでは豊富なライブラリが備わっているため、幅広い分野で開発が行われています。

**Pythonは、ブロックチェーンと呼ばれるフィンテック業界における基幹となる技術に活用されています。**主要なライブラリの1つである「hashib」というハッシュ関数が備わっている点・HTTPリクエストが操作可能な点・数値計算ライブラリが充実している点などの理由からPythonが利用されることが多いとされています。

*Pythonの特徴として、数値計算に強みをもっていることや連携できるシステムが多いことが挙げられます。*例えば、大量なデータが保存されているデータベースの内部を計算して読みやすいように計算したり、膨大なエクセルデータの中から目的とするデータのみを抽出したりするデータ処理が可能です。

また、数値計算を効率化が期待できる「NumPy」・データ解析をサポートする機能の「Pandas」・配列や行列の演算を行う「SciPy」など、豊富なライブラリが備わっています。*Pythonはデータ処理・分析・解析に利用されることも多いです。*

## Python2系と3系の違いを理解することが重要！

これまでに、Python2系と3系の違い・Pythonの基礎知識・Pythonを利用してできることについて詳しく解説しました。**Pythonはシンプルで理解しやすい言語で、最先端技術に活用しやすいことから近年では注目を集めています。**

*Pythonは「アプリ開発」「機械学習」「ゲーム開発」「ブロックチェーン開発」「データ処理・分析・解析」など幅広い分野で活用されています。*今後も需要は伸びていくことが予想されており、将来性も高いといえるでしょう。

*注意点として、Python2系は2020年でサポートが終了しました。*Python2系と3系の違いとして「print文の関数化」「パッケージの再構成」「文字列の型の変更」などが挙げられます。**入門者などこれからPyrhonを学習する方は、Python3系を選択しましょう。**

Python2系は2020年でサポートが終了しました。Python2系と3系の違いとして「print文」「文字列の型」などが挙げられます。当記事では、Python2系と3系の違いやPythonの基礎知識、Pythonを利用してできることを解説します。

Pythonはシンプルで理解しやすいプログラミング言語

Python2系は2020年でサポートが終了

Python2系のソースコードを3系へ変換するツールは存在

Pythonの2系と3系の違いとは？Pythonの特徴も解説！

*AWSのアクセスキー*とは*認証情報*のことで、*AWS Identity and Access Management（IAM）*の*ユーザまたはAWSアカウント*の*長期的認証情報*を指します。*AWSのアクセスキー認証*により、*外部からAWSのサービス*へ**プログラムアクセスが可能**です。
参考：[AWS Identity and Access Management ユーザーガイド IAM ユーザーのアクセスキーの管理](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/IAM/latest/UserGuide/id_credentials_access-keys.html)

### AWS アクセスキーのメリットは？

AWSの*アクセスキー*は、*アクセスキーIDとシークレットアクセスキー*から構成されています。AWS アクセスキーは、*ユーザ名とパスワードによる認証*と同様の処理をプログラムアクセス時に*アクセスキーIDとシークレットアクセスキー*を用いて行います。したがって、*メリット*としては「**ユーザ名とパスワード更新の影響を受けず**に*プログラムアクセスが可能*」ということが挙げられます。

### AWS アクセスキーのデメリットは？

AWSのアクセスキーの*デメリット*は、1つだけではなくいくつか挙げられます。理由は、*プログラムアクセスがユーザ名とパスワードなしに実行できる*ために、*重大なセキュリティリスク*が生じることが背景にあります。そのため、デメリットはAWSの**アクセスキー管理の徹底が必須**なので管理が難しくなることが挙げられます。

具体的には、AWSのアクセスキー管理が不十分の場合、以下の**セキュリティリスク**が生じます。
・*アクセスキーの漏洩*
　アクセスキーはアクセスキーIDとシークレットアクセスキーから構成される文字列のため、外部サイトに流出したり公開リポジトリ―に誤ってプッシュ登録したりすることで生じます。
・*AWSサービス内の情報漏洩*
　アクセスキーを利用して、サービス内に蓄積された業務データが持ち出しされるリスクがあります。
・*サービスの不正利用*
　1度外部にアクセスキー情報が漏洩してしまうと、AWSサービスを不正利用されたり、それによって高額なAWSサービス利用費の請求が発生したりすることが懸念されます。
・*セキュリティ攻撃に悪用*
AWSのサービスを経由した成りすましや、仲介者攻撃として第3者へのセキュリティ攻撃に悪用されるリスクがあります。

### AWSアクセスキーのセキュリティ考慮点は？

AWSの*アクセスキー利用*の*セキュリティ対策*として、以下の**考慮が必要**です。
・*極力使用しない*
　AWSのアクセスキーは、外部からのプログラムアクセスを用います。外部からのプログラムアクセスをしない場合はアクセスキーを使用せず、可能であれば不要なアクセスキーを削除します。
・*共有しない*
　不特定の方への情報共有を避け、必要最低限のメンバーのみ共有とするか、全く共有しない運用をします。
・*権限を絞る*
　アクセスキーを開示する場合は、専用の権限を絞ったアクセスキーを作成し提示します。
・*MFAを設定する*
　多要素認証（MFA）により、第3者の利用をブロックします。
・*IAM ユーザーのアクセスキー定期更新*
　IAM ユーザーは定期的にアクセスキーを更新し、意図しない流出影響を抑えます。
・*IAM ロールの使用*
　アクセスキーを用いず、処理するためにIAMロールをインスタンスに設定します。
参考：[AWS ドキュメント リファレンスガイド AWS アクセスキーを管理するためのベストプラクティス](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/general/latest/gr/aws-access-keys-best-practices.html)
参考：[AWS Identity and Access Management ユーザーガイド IAM でのセキュリティのベストプラクティス](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/IAM/latest/UserGuide/best-practices.html)

## AWS アクセスキーの管理方法は？

*AWS マネジメントコンソール*により、IAM ユーザーの**アクセスキーを管理する**ことができます。

（1）IAM コンソールにサインイン
（2）ナビゲーションペインでユーザー名を選択し、[セキュリティ認証情報]を選択
（3）[Access keys (access key ID and secret access key)] セクションを展開
（4）必要な処理の実施
・*アクセスキーの作成* = [新しいアクセスキーの作成]の選択
・*アクセスキーの表示* = [アクセスキーを表示]の選択
・*アクセスキーの保存* = [キーファイルのダウンロード]の選択
・*アクセスキーの無効化* = [無効化]の選択
・*非アクティブアクセスキーの有効化* = [有効化]の選択
・*アクセスキーの削除* = [削除]の選択

### IAM コンソール以外を用いたAWS アクセスキーの管理方法は？

*AWS CLI *からIAM ユーザーのアクセスキーを管理するには、以下の**コマンドを実行**します。
・*アクセスキーの作成* = “aws iam create-access-key”コマンドの実行
・*アクセスキーの表示* = “aws iam list-access-keys”コマンドの実行
・*アクセスキーの最終使用日時確認* = “aws iam get-access-key-last-used”コマンドの実行
・*アクセスキーの無効化* = “aws iam update-access-key”コマンドの実行
・*非アクティブアクセスキーの有効化* = “aws iam update-access-key”コマンドの実行
・*アクセスキーの削除* = “aws iam delete-access-key”コマンドの実行

*AWS API*からIAM ユーザーのアクセスキーを管理するには、以下の**APIオペレーションを呼び出します**。
・*アクセスキーの作成* = CreateAccessKey APIの使用
・*アクセスキーの表示* = ListAccessKeys APIの使用
・*アクセスキーの最終使用日時確認* = GetAccessKeyLastUsed APIの使用
・*アクセスキーの無効化* = UpdateAccessKey APIの使用
・*非アクティブアクセスキーの有効化* = UpdateAccessKey APIの使用
・*アクセスキーの削除* = DeleteAccessKey APIの使用

### AWS アクセスキーを用いないプログラムアクセスは？

すでにお話しした通り、*AWSのアクセスキー*は*情報漏洩のリスク*がありますので、**慎重な管理**が求められます。そのため、AWSのアクセスキーを*極力使用せずに運用する*ことが望まれます。AWSでは、*IAMを用いてロールを作成する*ことができるので、**AWS アクセスキーを用いず**に*プログラムアクセスを実行する*ことが可能です。これにより、慎重な管理を要するアクセスキーの**セキュリティリスクを低減する**ことが可能です。

ここでは、AWSの*コンピューティングサービス*である*Amazon Elastic Compute Cloud（EC2）*を用いた*ロールの設定*について説明します。Amazon EC2のロールは、**立ち上げ時に指定**します。ロールの作成は、以下の手順となります。

（1）IAM コンソールから[ロール]を選択し[ロールの作成]を選択
（2）[AWS サービス ロール]の[Amazon EC2]を選択
（3）[ポリシーテンプレートの選択]から[Power User Access]か[Read Only Access]等を選択
（4）[インスタンス詳細]から[IAM ロール]を設定
（5）インスタンスを起動
参考：[AWS Identity and Access Management ユーザーガイド AWS サービスへのアクセスの提供](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/IAM/latest/UserGuide/id_roles_common-scenarios_services.html)
参考：[AWS Identity and Access Management ユーザーガイド Amazon EC2インスタンスで実行されるアプリケーションにIAMロールを使用してアクセス許可を付与する](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/IAM/latest/UserGuide/id_roles_use_switch-role-ec2.html)

その他にも、IAMの*一次的なセキュリティ認証情報*（トークン）を*AWS Security Token Service（STS）*で発行し、*AssumeRole API*で**プログラムアクセス**する方法があります。
参考：[AWS Identity and Access Management ユーザーガイド 一時認証情報を使用するサンプルアプリケーション](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/IAM/latest/UserGuide/id_credentials_temp_sample-apps.html)

## AWS アクセスキーの管理を徹底し安全にクラウドサービスを利用しよう

インターネットの利用が一般的となったために、*セキュリティ障害や情報流出*が日々ニュースに流れてきます。*クラウドサービス*においても、*セキュリティ対策*は*重要なテーマ*です。AWSの*アクセスキーを慎重に管理*し、*AWSのクラウドサービス*をより**安全に活用する**ことを目指しましょう。

AWSのアクセスキーとは認証情報を指し、外部からAWSのサービスへプログラムアクセスする際に利用します。ここでは、その認証情報について説明していきます。さらに、アクセスキーの安全な管理方法を理解し、AWSサービスでの運用方法についても解説します。

AWSのアクセスキーとは認証情報のことで、AWSアカウントの長期的認証情報を指します

AWSのアクセスキー認証により外部からAWSのサービスへプログラムアクセスを提供します

AWSのアクセスキーの漏洩でセキュリティリスクが生じるため慎重な管理が求められます

AWSのアクセスキーとは？認証情報と安全な管理方法を解説！

*Python*の*インスタンス*とは、**抽象化されたクラスを具現化**したものです。Pythonは*オブジェクト指向プログラミング*ですので、その定義は*オブジェクト指向プログラミング*で用いているクラスとインスタンスと*同等*となります。

### オブジェクト指向プログラミングとは？

*オブジェクト指向プログラミング*とは、*相互に関係するデータとプログラムコード*を**抽象化し、プログラム開発を行う手法**を指します。ここで言う*データ*とは*変数や属性*を指し、*プログラムコード*とは*関数や属するサブルーチン*を指します。

### オブジェクト指向プログラミングのクラスとインスタンスとは？

*オブジェクト指向プログラミング*の*クラス*とは、抽象化するための元となる**モデル設計図やひな形**を指します。同様に、*インスタンス*とは*クラスに基づいて作成する実態*を指します。ちょうど*家の設計図*に基づいて*家が建てられる*のと同じイメージです。

### オブジェクト指向プログラミングのクラスに関連する他の用語は？

クラスについて説明しているドキュメントには関連用語がいくつか使われています。*カプセル化*とは**関連したデータと操作をまとめて抽象化**することを指し、*モジュール化*とも言います。同様に、*既存のクラスの機能や構造を共有する新しいクラス*は*親クラスを継承したクラス*と言います。

### オブジェクト指向プログラミングであるPythonの特徴は？

*オブジェクト指向プログラミング*は、あらかじめ*型を静的に決定するコンパイラー型*と、型を*動的に決定するインタープリター型*に大別されます。*コンパイラー型は、C++やJava・C#*等があります。*インタープリター型は、Python・JavaScript・Ruby*等があります。

**Pythonの特徴は、動的型付け**を行うことです。*メモリー使用効率を高める*ために*ガベージコレクションがサポート*されています。

Pythonはインタープリターですので、比較的*簡単にプログラミング*が行えます。*初心者から専門家*までの幅広い開発者に人気が高く、特に*人工知能（AI）*の分野では*GitHubのソースコード登録*が**Pythonが大多数を占めている**ため、一層活用の度合いが高まっています。

## Pythonでのクラスの宣言と利用方法は？

Pythonで用いる*オブジェクトやクラス・インスタンス等の用語*は、**オブジェクト指向プログラミングの考え方と同等**です。宣言方法はClassの後に任意のクラス名を設定し、最後は”:”で区切ります。

具体的なクラスの宣言は以下の様に行います。

*例：*
class Example(): # クラス名をExampleとする

*宣言したクラスを利用*するためには、**インスタンスを生成（インスタンス化）が必要**となります。詳細は以降で説明します。
参考：[Python 言語リファレンス 3. データモデル](https://docs.python.org/ja/3/reference/datamodel.html)

### Pythonでのインスタンスにメソッドを追加するには？

*メソッド*とは、必要な処理の手順を指します。この一連の処理はメソッド名を持ちますので、メソッドを定義することにより**一連の処理をまとめて実行することが可能**です。定義方法は、defの後に任意のメソッド名を記述します。

*例：*
class Example(): # クラス名をExampleとする
  def test\_method(self): # 任意のメソッド名を定義、ここではtest\_methodとする
     print('2 in test\_method')  # ここに必要な処理を記述する、例として文字列を表示
     return True     # 戻り値を指定、ここでは例としてTrueを返す

### インスタンスの\_\_new\_\_コンストラクタメソッド使用方法は？

*用法：*object.\_\_new\_\_(cls[, ...])

*\_\_new\_\_コンストラクタメソッド*は、クラス cls の**新しいインスタンス作成時に呼び出されます**。第一引数はインスタンス生成のクラスを指定します。残りの引数は、オブジェクトのコンストラクタに渡されます。
 \_\_new\_\_ の戻り値は、新しいオブジェクトのインスタンス（通常は cls のインスタンス）とします。

*例：*
class Example(): # クラス名をExampleとする
  def \_\_new\_\_(cls): 
     print('\_\_new\_\_')    #ここに必要な処理を記述する、例として文字列を表示
        : #ここに必要な処理を記述する
     return object.\_\_new\_\_(cls) 

### インスタンスの\_\_init\_\_コンストラクタメソッド使用方法は？

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