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！

クラウドサービスで誰もが知るAWSには、高い評価を得る優れた様々なサービスがあります。今回はその中から、ロードバランシングサービスの「AWS ELB」について解説します。

一般のユーザが頻繁に利用するWebサービスでは、その停止や遅延がユーザに大きな支障を及ぼすだけではなく、サービスの信頼を損ね、ブランドイメージを毀損するリスクを伴います。そのため、特にWebサービスではWebサーバの負荷分散の対応は不可欠です。

この負荷分散はロードバランシグと呼ばれ、ロードバランシングの機能を持つ仕組みや機器をロードバランサと言います。*この記事では、AWSのロードバランシングサービスであるAWS ELBについて、概要やメリット、料金などについて解説します。*

【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/)

ロードバランサ（Load Balancer）は日本語では負荷分散装置とも呼ばれ、わかりやすく言えば、**サーバに対するアクセスの集中を防ぎ、サーバの安定稼働を支援することを目的とする装置や仕組みのことです。**

ロードバランサは外部からの通信を複数のサーバに振り分け、1つのサーバにアクセスが集中するのを防ぎます。Webサービスに対するアクセスが集中していても、ロードバランサのおかげでユーザは安定したサービスの提供を受けることができます。

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

ロードバランサの主な機能は負荷分散ですが、それ以外にも様々な機能があります。**ローザバランサの有効活用を行うには、負荷分散以外の機能についても理解しておくことが重要です。**

*■ 負荷分散*
ロードバランサの負荷分散には、Round Robin（ラウンドロビン）と最小コネクションの2種類の方式があります。

「Round Robin」は順繰りという意味があり、複数のサーバに対して順繰りにアクセスを振り分けていくというシンプルな方式です。「最小コネクション」は最小接続数コネクションの状況を見ながら、コネクション数が最も少ないサーバに対して振り分けていきます。 

*■ セッション維持*
同一利用者からのアクセスをIPアドレスで判断し、同一サーバに振り分ける機能です。例えば、ECサイトでは、買い物から決済処理までの一連の流れが途切れないように同じサーバに接続させておく必要がありますので、この機能が有効に働きます。

*■ 障害監視*
サーバの稼働状態を常にモニタリングし、サーバの障害を検知すると、当該サーバへのアクセスを止め、他のサーバにアクセスを切り替える機能です。これにより、1つのサーバで障害が発生してもサービスを継続させることができます。

*■ メンテナンス時の無停止*
サーバのメンテナンス時に、メンテナンスを行うサーバへのアクセスを遮断し、メンテナンスを行うことが可能です。メンテナンス中は他のサーバでサービスの提供を行いますので、ユーザへの影響はありません。

AWS ELBはAWSが提供するロードバランシングサービスの総称であり、*ELBには4つの種類があります。*利用する目的に応じたサービスの選択が求められます。

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

ALBは、アプリケーション層（レイヤ7のHTTPプロトコル）への対応を強化した単一のロードバランサです。**URLごとにサーバへの通信トラフィックをを振り分けることが可能で、旧来のCLBと 比較して、よりキメの細かい設定を行うことができます。**

ALBはアベイラビリティゾーンにまたがって対応することができ、高いレベルの耐障害性を担保しています。しかもALB自体のスケーラビリティは優れており、キャパシティを自動的に増減する機能が備わり、可用性の面においても優れています。WebサービスではALBが最も多く利用されています。

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

NLBはトランスポート層のレイヤ4で機能します。TCPやUDP、TLSなどのトラフィックを負荷分散し、高パフォーマンスでローレイテンシ（低遅延）の維持が可能です。**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。**

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

AWS ELBの比較的新しいサービスで、2021年にリリースされました。GLBはALBやNLBはサーバやアプリケーション用のロードバランシング機能ですが、GLBは機能が異なり、**AWS上のファイアウォールなど、仮想アプライアンス製品のデプロイやスケーリング、管理を行うサービスです。**

対象となるVPCにGLBエンドポイントを設置することで、GLBにトラフィックを経由させることが可能で、セキュリティアプライアンスを新たに導入する場合でも、高可用性と拡張性が確保されます。

【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/)

CLBはAWS ELBの前身となるサービスです。**CLBは複雑な設定は行えない、シンプルな旧式のロードバランサです。**まだ利用中のユーザのために、サービスとして残されていましたが、EC2-Classic ネットワークの廃止に伴い、EC2-Classic ネットワークの利用者はALBもしくはNLBへの移行が求められていました。

【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 ELBを利用することで、様々なメリットが期待できます。ここでは、AWS ELBのメリットについて挙げていきます。

### 負荷分散による可用性、信頼性向上

**AWS ELBにより自動的にトラフィックの負荷分散が行われ、システムの可用性や信頼性が向上します。**またELB自体のキャパシティも負荷によって自動的に増減するため、利用者側では ELBの増減やスペックを気にする必要はありません。

### 問題点の早期発見と早期対処

AWS ELBはリアルタイムでサーバやアプリケーションをモニタリングしています。これにより、処理状況やパフォーマンスを即時に把握でき、**問題点の早期発見と早期対処が行えます。**

AWS ELBではトラフィック量の増減に合わせて自動的にスケーリングが行われます。**シーズンや時間、イベントなどによるトラフィックの急増にも自動的に対処されるため、手動でのELB追加設定などは不要です。**さらにAWS Auto Scalingと組み合わせることで、サーバ自体の増減も可能です。

【参考】：[AWS Auto Scaling（需要に合わせて複数のリソースをスケール）| AWS](https://aws.amazon.com/jp/autoscaling/)

AWS ELBは元々セキュリティ面で優れたAWS VPC（Visual Private Cloud）の中にあり、不要なトラフィックは排除されます。またELBではSSLの設定が行えます。無料のSSL証明書を利用することで、**より強固なセキュリティ環境の実現が行えます。**

AWS ELBは利用量に応じた従量制課金です。初期投資は不要、初期のトラフィックが少ない段階では課金は低く抑えられます。またハードウェアのロードバランサでは設置場所が必要で、維持管理に関わるコスト、減価償却費なども掛かりますが、ELBではこうしたコストが不要です。

また、EBSはオンプレミスを含めた範囲まで適用が可能なため、余分な投資が不要となる点も見逃せないポイントです。**このように全体としてコストパフォーマンスの高いサービスとなっています。**

AWS ELBは利用目的によって、利用するサービスは異なりますが、各サービスの基本は利用実績に応じた従量制課金です。無料利用枠を用いて試用することもできます。*料金シミュレーションもできますので、しっかりシミュレーションを行ってから利用するようにしましょう。*

AWS ELB はサービスの種類によっても利用料金が異なります。**ALB、NLB、GLBの料金体系を比較しておきます。**

【参考】：[料金 - Elastic Load Balancing | AWS](https://aws.amazon.com/jp/elasticloadbalancing/pricing/)
【参照】：[AWS 料金見積りツール](https://calculator.aws/#/)

*■ LCU（Load Balancer Capacity Units）とは*
AWS ALBでは最も多く使われるALBの使用量の単位のことです。NLBではNLCU、GLBではGLCUを課金単位として用います。

*■ AWS 無料利用枠*
AWS ELB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、15 LCUが無償で提供されます。

*■ 1：ALBの利用料金*
AWS ALBの利用料金は「実行時間」と「時間ごとのLCU（ロードバランサキャパシティ）によって課金されます。

▪実行時間：1時間単位、ただし1時間未満は1時間としてカウントされます。

『料金の計算例』（料金計算ツール）

・10 新しい接続数/秒 / 25 LCU あたりの新しい接続数/秒 = 0.40 新しい接続の LCU
・10 新しい接続数/秒 x 1 秒 = 10 アクティブ接続
・10 アクティブ接続 / 3000 LCU あたりの接続数 = 0.0033333333333333335 アクティブ接続の LCU
・Max (0 USD, 0 USD) = 0.00 1 リクエストあたりの有料ルール
・Max (0 処理されたバイト数の LCU, 0.4 新しい接続の LCU, 0.0033333333333333335 アクティブ接続の ・LCU, 0 ルール評価の LCU) = 0.40 最大 LCU
・1 ロードバランサー x 0.40 LCU x 0.008 LCU 料金/時間 x 730 時間/月 = 2.34 USD
・Application Load Balancer LCU の使用料金 (毎月): 2.34 USD
・Application Load Balancer の固定時間料金 (毎月): 17.74 USD
・月間合計：20.08 USD

*■ 2：NLBの利用料金*
▪AWS NLBの利用料金は「実行時間」と「時間ごとのNLCU（ネットワークロードバランサキャパシティ）によって課金されます。
▪実行時間：1時間単位、ただし1時間未満は1時間としてカウントされます。

*■ 3：GLBの利用料金*
▪AWS NLBの利用料金は「実行時間」と「時間ごとのGLCU（ゲートウェイロードバランサキャパシティ）によって課金されます。
▪実行時間：1時間単位、ただし1時間未満は1時間としてカウントされます。

AWSの無料利用枠とは？利用方法と対象AWSサービスを解説！

この記事では、ロードバランサの機能、AWS ELBの概要、メリットや料金について解説しました。AWS ELBはトラフィックの増大により処理遅延やサーバダウンを防ぎ、サービスの安定供給を行うためには必須の機能だと分かりました。

またELBの1サービスである、GLBを利用することで、セキュリティアプライアンスの導入を容易に行えることも理解できたと思います。**AWS ELBから自社に適したサービスを選択し、自社のシステムやサービスの品質向上にぜひ役立ててみましょう。**

AWSのサービス一覧は？豊富なサービスを活用しよう！

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

AWS ELBはロードバランシングのサービスです。ロードバランサはWebサービスの安定性を高める以外にセキュリティ機能、モニタリング機能などがあり大変有用なサービスです。この記事では、ロードバランサの概要、AWS ELBの種類やメリット、料金について解説します。

AWS ELBはAWS提供の優れたロードバランシング機能で4種類のサービスがある

AWS ELBで多く利用されるALBはWebサービスの負荷分散に適している

WS ELB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 ELBとは？機能の概要、メリット、料金について解説

## 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<br/>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。

<center>[あなたに合った企業選びをサポート致します。<br/>エンジニア転職のご相談はぜひ<br/>*『マイナビIT エージェント』*へ！](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)</center>

### 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。 

マイナビIT エージェントは、IT・Webエンジニア向け、無料の転職⽀援サービスです。

IT・Webエンジニアの転職事情に詳しいキャリアアドバイザーが、あなたのご経験やスキルをお伺いし、転職活動のプランをご提案します。

アドバイザーは企業側と直接連携を取れるので、求人票に載っていない情報も確認することができます。こちらで、働き方などをしっかり確認の上、応募企業を選んでいくのが良いでしょう。

未経験からのキャリアチェンジは心身ともに本当に大変だと思います。少しでもご自身の負担を減らすべく、エージェントサービスを活用して、失敗のない転職活動に臨んでいただければ幸いです。

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