こんにちは。22年度入社の中島です。
今回は、4月10日に行われたAWSのオンラインセミナー（AWSome Day Online Conference）に参加しました。AWSの資格取得を考えていた私にとって、AWS の基礎やクラウドの全体像を学べる非常に貴重な機会となりました。今回は、セミナーがどのような内容だったか紹介したいと思います。
AWSの概要
セミナーの冒頭では、AWSとは何かという基礎的な部分から始まりました。
AWSは、Amazonが提供するクラウドサービスで、世界中で数百万以上のユーザーに利用されているとのこと。サービスの種類は200以上あり、Webアプリケーションのホスティングから機械学習、ビッグデータ分析まで、あらゆるニーズに対応しています。
クラウドの大きなメリットは、従来のように物理サーバーを購入・構築する必要がなく、必要なときに必要なリソースをすぐに使い始められるという「オンデマンド性」と「スケーラビリティ」です。導入コストや運用コストを抑えつつ、ビジネスのスピード感にも対応できる点が、クラウドが選ばれる理由だと感じました。
セミナーでは、続いて各サービスについての説明がありました。
ストレージ
AWSには多様なストレージサービスがありますが、主なものは、以下の3つ。
- Amazon S3（Simple Storage Service）：
オブジェクトストレージの代表格で、耐久性99.999999999%（イレブンナイン ）を誇ります。ログの保存、画像・動画の保存、バックアップ用途など、多様な使い方が可能です。
- Amazon EBS（Elastic Block Store）：
EC2のインスタンスに接続して使うブロックストレージ。高性能なI/Oが必要なワークロードに最適です。
- Amazon EFS（Elastic File System）：
複数のインスタンスで共有できるネットワークファイルシステム。Linuxベースのアプリケーションでよく使われます。
データベース
マネージドサービスとして提供されるAmazon RDSでは、MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQL Serverなど複数のDBエンジンがサポートされています。バックアップやパッチ適用などの運用作業を自動化することができ、便利な機能がたくさんありました。
また、NoSQL型のAmazon DynamoDBも紹介され、レスポンスタイムが非常に高速で、柔軟なスケーリングが可能な点が魅力だと感じました。リアルタイムに大量なデータを扱わないといけない場合に活用したいと思いました。
ネットワークとセキュリティ
AWS上のネットワーク設計には、VPC（Virtual Private Cloud）という概念があります。これは自分専用の仮想ネットワークを構築するようなもので、プライベート／パブリックサブネットの設計や、ルーティング、NATゲートウェイなど、細かなネットワーク設計が可能です。
セキュリティ面では、IAM（Identity and Access Management）が重要な役割を担っており、ユーザーやロールごとに細かな権限設定が行えます。また、ファイアウォールのような役割を持つセキュリティグループや、アクセスを制限するネットワークACLの存在も紹介されました。
特に印象に残ったのが、「セキュリティはAWSとユーザーで責任を分担する」という責任共有モデルです。AWSはインフラのセキュリティを提供し、ユーザーはOS・ミドルウェア・アプリケーションレベルでのセキュリティ対策を行う必要がある、という考え方は、今後のクラウド設計において必須の知識だと感じました。
AWSのAIサービスについて
セミナーでは、AWSが提供するAIサービス群についても紹介されましたが、ここではその中でも特に注目したいサービスをいくつか掘り下げてご紹介します。
Amazon Rekognition（画像・動画解析）
Amazon Rekognition は、画像や動画の中に含まれる情報を高精度で分析できるサービスです。使い方はとてもシンプルで、画像や動画をアップロードし、API経由で解析を依頼するだけで行うことができます。セミナーでは、以下のような機能の紹介がありました。
- オブジェクトとシーンの検出：
画像内に写っている「人」「自動車」「建物」「屋内」「屋外」など、さまざまなオブジェクトやシーンを自動で検出できます。
例えば、防犯カメラの映像から不審な動きを検知したり、メディア業界でタグ付けを自動化したりといった使い方が可能です。
- 顔分析と顔認識：
顔の位置、表情（喜び・怒り・驚きなど）、年齢の推定、性別などの顔の特徴を詳細に分析できます。また、顔認証のように同一人物かどうかの比較も可能です。
これにより、出入管理システムや顧客体験のパーソナライズにも活用が期待できます。
Amazon Comprehend（自然言語処理）
Amazon Comprehendは、自然言語処理（NLP）に特化したサービスで、テキストデータから感情分析やキーフレーズの抽出、言語の判定などを行うことができます。
- 例：カスタマーサポートのチャットログから、顧客が「満足している」「怒っている」といった感情を分析することができ、対応の改善につながります。
Amazon Polly（テキスト読み上げ）
Amazon Pollyは、テキストを自然な音声で読み上げるTTS（Text-to-Speech）サービスです。
- 文章を入力すると、40以上の言語・70以上の音声で発音してくれるため、ナレーションの自動生成や、読み上げ機能のあるアプリに最適です。
Amazon SageMaker（機械学習モデルの構築・運用）
Amazon SageMakerは、より本格的に機械学習モデルを開発したい人向けのフルマネージドサービスです。
- データの準備からトレーニング、デプロイまでを一括で行うことができ、Jupyter Notebookも統合されており、手軽に始められます。
これらのAIサービスの強みは、高度な技術をAPI一つで使える手軽さにあります。機械学習や画像処理といった分野に敷居の高さを感じていた人でも、AWSを使えばすぐに試せる環境が整っているのはとても心強いと感じました。
AWSの無料利用枠について
そして、何よりAWSには、初心者が気軽に始められるよう「無料利用枠（Free Tier）」が用意されています。これはAWSの多くのサービスを一定期間・一定の条件下で無料で試すことができる仕組みです。
【無料利用枠の種類】
- 12か月間無料
アカウント作成から12か月間、以下のような代表的なサービスを無料で使えます。
- Amazon EC2：Linux/Windowsインスタンスを月750時間（t2.microまたはt3.micro）まで無料
- Amazon S3：月5GBまでのストレージ使用が無料
- Amazon RDS：MySQL、PostgreSQLなどのデータベースが月750時間無料
- 常時無料（Always Free）
一部のサービスは期間に関係なく無料枠が継続して利用できます。
- AWS Lambda：月100万リクエスト、40万GB-秒まで無料
- Amazon DynamoDB：25GBのストレージ、毎月25ユニットの読み書きキャパシティが無料
- Amazon CloudWatch：基本的なモニタリング機能を無料で使用可能
- トライアルベースの無料枠
特定のサービスに限り、試用期間中に無料で利用できる枠が提供される場合があります。
【活用時の注意点】
・AWS公式の「コストエクスプローラー」や「料金アラート」を使えば、使いすぎを事前に防ぐことができます。
・料金発生を防ぐためにも、利用量のモニタリングや無料枠超過のアラート設定は忘れずに行うことが大切です。
これまでのインフラとこれからのインフラ
セミナーを通して一番印象に残ったのは、「インフラ基盤の在り方が根本から変わっている」ということ。
- これまでのインフラ：
物理サーバーを自社で購入・設置・運用。時間もコストもかかる。拡張も大変。
- これからのインフラ：
クラウド上で数クリックで構築。必要な分だけ使って、すぐスケール。グローバル展開も簡単。
例えるなら「家を建てる」のと「ホテルを借りる」くらいの違いがあります。自分のやりたいことにフォーカスし、インフラはAWSに任せるという発想が、これからのエンジニアには欠かせないと感じました。
おわりに
今回のAWSセミナーは、自分にとってまさに「クラウドの扉を開く」きっかけとなりました。難しそうに見えたクラウドも、しっかりと学べば確実に理解でき、資格取得や実践的なスキルアップにもつながります。
今後は無料利用枠を活用して実際に手を動かしながら、AWS認定資格（特にクラウドプラクティショナー）にもチャレンジしたいと思います。そして、ローカル環境だけでなく、クラウドでもインフラを設計・運用できるようになることで、エンジニアとしてのスキルの幅をもっと広げていきたいと思います。
今回はここまで
最後までご覧いただきありがとうございました！
