AWS Kinesisは、*AWSが提供するリアルタイムでストリーミングデータを収集、処理、分析できるフルマネージド型のデータ分析サービスです。*動画、音声、アプリケーションログ、IoTデバイスからのセンサーデータなど、さまざまな種類のストリーミングデータを扱うことができます。

この記事では、AWS Kinesisの概要や、料金、メリットなどについてわかりやすく解説します。

【参考】：[AmazonKinesis（ストリーミングデータをリアルタイムで収集、処理、分析）｜AWS](https://aws.amazon.com/jp/kinesis/)

AWS Kinesisの読み方は「キネシス」で、意味はギリシア語の「動き」です。その名の通り、ストリーミングデータの収集、処理、分析などに利用しますが、ストリーミングデータとは何を指すのか確認しておきましょう。

**ストリーミングデータは、リアルタイムで生成され、連続的に送信されるデータのことです。**従来のデータとは異なり、最初から終わりまでが明確に分かれているわけではなく、データの発生と同時に処理や分析が行われます。

ストリーミングデータは、従来のデータベースシステムでは処理することが困難です。そのため、ストリーミングデータ処理と呼ばれる専用の技術が必要です。ストリーミングデータは、さまざまな分野で活用されており、主な活用例は以下の通りです。

▪金融：リアルタイムの株価分析、不正検知
▪小売：顧客行動分析、在庫管理
▪製造：機械の稼働状況監視、予知保全
▪通信：ネットワークトラフィック分析、音声認識
▪メディア：ライブ配信、コンテンツ分析

【参考】：[ストリーミングデータとは｜AWS](https://aws.amazon.com/jp/what-is/streaming-data/)


ここでは、AWS Kinesisの特徴やコンポーネント、料金などの概要について紹介します。

AWS Kinesisは、リアルタイムでストリーミングデータを収集、処理、分析するためのプラットフォームです。ストリーミングデータは、センサーデータ、ログデータ、トランザクションデータ、アプリケーションのメトリクスなど、継続的に生成されるデータを指します。

**Kinesisは、ストリーミングデータをリアルタイムで取り込み、さまざまな目的で活用できるようにします。**

AWS Kinesisの主な特徴について見ていきましょう。大変優れたサービスであることが分かります。

*1.リアルタイムデータストリーミング*
標準的なSQLクエリでリアルタイムにストリームデータを分析できます。データのスループットに応じて処理能力を伸縮するため、オペレーションの介入は不要です。またデータ収集されるデータを保存前に分析し、リアルタイムでストリーミングデータの分析結果を次のサービスに渡すことができます。

*2.スケーラビリティ*
Kinesisはフルマネージドで、必要なキャパシティを設定してストリームを作成するだけで利用できます。スループットやデータ量の変化に応じて自動的にスケールします。

*3.サーバーレス*
Kinesisはサーバーレスアーキテクチャを採用しているため、インフラストラクチャのプロビジョニングや管理は不要で、コードの実行に集中できます。またデータストリームの作成やスケーリングは自動的に行われます。

*4.セキュリティ*
Kinesisはデータの転送時にSSL/TLS（HTTPS）を使用して暗号化します。また、保存されているデータはAWS Key Management Service（KMS）キーを使用して暗号化ができますので、セキュリティは確保されています。

*5.多様なデータソースに対応* 
Kinesisは動画、音声、アプリケーションログ、IoTデバイスからのデータなど、さまざまなデータソースに対応しています。

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### Kinesisの4つのコンポーネント

AWS Kinesisは、**以下の4つの主要なコンポーネントで構成されており、それぞれが重要な役割を担っています。**コンポーネントについて1つずつ見ていきましょう。

*▪Kinesis Data Streams*
データの取り込みとバッファリングを行います。ストリームデータを処理するためのアプリケーションを独自に構築できます。

【参考】：[AmazonKinesis Data Streams（リアルタイム分析向け大規模データを収集）| AWS](https://aws.amazon.com/jp/kinesis/data-streams/)

*▪Kinesis Data Firehose*
データをKinesis Data Streamsにストリーミング配信します。ストリームデータをAmazon S3、Amazon Redshift、Amazon OpenSearch Serviceなどに簡単に配信できます。

【参考】：[Amazon Data Firehose の特徴 - ストリーミングデータパイプライン ｜AWS](https://aws.amazon.com/jp/firehose/features/)

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！

*▪Managed Service for Apache Flink（旧Kinesis Data Analytics）*
ストリーミングデータのリアルタイム分析を行います。標準的なSQLクエリでリアルタイムにストリームデータを分析できます。

【参考】：[ストリーム処理 - Amazon Managed Service for Apache Flink ｜ AWS](https://aws.amazon.com/jp/managed-service-apache-flink/)

*▪Kinesis Video Streams*
ビデオデータをリアルタイムで収集、処理、分析するためのサービスです。

【参考】：[特徴 - AmazonKinesis Video Streams | AWS](https://aws.amazon.com/jp/kinesis/video-streams/features/)

### Kinesis Data StreamsとData Firehoseの違い

Kinesisのコンポーネントである Data StreamsとData Firehoseはいずれもデータストリーミングサービスですが、何が異なるのでしょうか？その違いについて簡潔に説明します。

*■ Kinesis Data Streams*
Kinesis Data Streamとは高度なカスタマイズとリアルタイムなデータストリーミングサービスで、レイテンシ（遅延）を1秒未満に抑えることができ、低レイテンシで複数の分析アプリと連携できます。 

シャード（スループット）を意識して設計する必要があります。高度なデータ加工や複数の利用者へのデータ配信に対応が求められる場合に適しています。

*■ Kinesis Data Firehose*
ストリームデータをAWA S3やAWS Redshiftなどに簡単に配信するサービスです。シャード（スループット）の作成や、パーティションキーの指定は不要です。特別な加工を必要とせず、単純な転送や、ある程度の遅延が許容される場合に適しています。

Amazon Kinesis Data Streamsは、フルマネージドでサーバーレスなストリーミングデータサービスです。リアルタイムでログ、イベント、クリックストリームなどのストリーミングデータを取り込み、保存することができます。**Kinesis Data Streamsは、シンプルな従量制料金体系を採用しています。**

Kinesis Data Streamsには、オンデマンドとプロビジョンドの2つの容量モードがあり、いずれも固有の請求オプションがあります。

【参考】：[Kinesis Data Streamsの料金体系 | AWS](https://aws.amazon.com/jp/kinesis/data-streams/pricing/)

*■ オンデマンドモード*
データストリームへの書き込みと読み取りごとにGB単位で料金が発生します。アプリケーションのスループットを事前に指定する必要はありません。Kinesis Data Streamsは自動的にワークロードに対応します。

データの取り込みと取り出しのボリュームに基づいて料金が計算されます。また、オプション機能には追加料金があります（拡張データ保持、長期データ保持、エンハンストファンアウト）。

オンデマンドモードは、新しいデータストリームのワークロードが不明確な場合や、予測できないアプリケーショントラフィックがある場合、または容量管理を避けたい場合に適しています。

*■ プロビジョニングモード*
予め指定したスループット容量でデータストリームを作成します。シャードの数とスループット容量に基づいて料金が発生します。予測可能なワークロードやスループットを必要とする場合に適しています。

## AWS Kinesisのメリットとデメリット

AWS Kinesisの特徴を理解したところで、利用するメリットとデメリットについて見てみましょう。

Amazon Kinesisの主なメリットについて、以下にまとめてみました。利用する際は、主にどのメリットを最大化させるのか想定し、**実際に動作させてみて想定通りの結果が得られているのかを検証してみるとよいでしょう。**

*1.リアルタイム分析* 
Kinesisはストリーミングデータをリアルタイムで分析することができるため、ビジネスプロセスにおける迅速な意思決定やアクションを支援できます。

*2.フルマネージドサービス* 
複雑なストリーム処理をフルマネージドで実行し、インフラの管理にかかる手間を大幅に省けます。

*3.スケーラビリティ* 
データ量に応じて自動的にスケーリングをしてくれるため、トラフィックの増加に対しても柔軟に対応できます。インフラを気にする必要がないため、エンジニアは開発やサービスに専念できます。

*4.コスト効率* 
初期コストや定額での料金が不要であり、使った分だけ料金が発生する従量課金制のため、全体コストを抑えられます。

デメリットに関しては、特定のケースにおいては他のAWSサービスと比較してコストが高くなる可能性があります。また、リアルタイム処理のための技術的な知識が必要になることもあります。ここでは3つのデメリットについて解説します。

*1.データの保存期間が短い*
Kinesis Data Streamsで保存できるデータの期間は最大24時間です。長期的なデータ保存には、Kinesis Data Streamsと連携してS3などのストレージサービスを利用する必要があります。

*2.データ処理コストが高くなる可能性がある*
Kinesisは処理するデータ量に応じて課金されますので、大量のデータを処理する場合にはコストが高くなる可能性があります。コスト圧縮のためには、処理するデータ量を絞り込むか、Kinesis Data Firehoseなどの圧縮機能の利用を検討しましょう。

*3.リアルタイム処理に関するスキルが必要*
Kinesisは、他のAWSサービスと比較して技術的にはやや複雑なサービスであるため、活用するにはある程度の知識と経験が必要です。あらかじめ、AWSのセミナーを受講したり、マニュアルを読み込んだりといった予習をしておくとよいでしょう。

## Kinesisを利用してストリーミングデータを有効活用しよう

ここまで、この記事では、AWS Kinesisの概要や、料金、メリットなどについて解説しました。**Kinesisはリアルタイムでストリーミングデータやログデータなどの取得、分析で威力を発揮してくれます。**さらに複雑なストリーミング処理も対応が可能です。

初期費用や月額料金が不要で、利用したデータ量に応じた料金体系のため、コストパフォーマンスが優れています。他にEC2、S3やDynamoDB、Lambdaといったサービスと連携できます。ストリーミングダータのさまざまな活用ができるAWS Kinesis、ぜひ試してみてはいかがでしょうか。

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AWS Kinesisは、リアルタイムでストリーミングデータの収集、処理、分析ができるフルマネージド型のデータ分析サービスです。リアルタイムの株価分析や顧客の購買分析など、活用用途は多数あります。この記事ではAWS Kinesisの概要やメリットなどを解説します。

AWS Kinesisはストリーミングデータの収集、処理、分析などに利用するAWSのサービス

ストリーミングデータとはリアルタイムで生成され、連続的に送信されるデータのこと

Kinesisはリアルタイムでストリーミングデータやログデータなどの分析で威力を発揮する

AWS Kinesisとは？メッセージキューサービスの概要や特徴を解説

AWSが提供するAmazon SQSは「Amazon Simple Queue Service」の略称で、メッセージキューサービスです。ソフトウェアコンポーネント間で任意の量のメッセージを送信、保存、受信することができ、メッセージを失ったり他のサービスを利用したりする必要がありません。

*この記事では、Amazon SQSの概要や特徴、使いどころや使い方、メリットなどについてわかりやすく解説します。*

【参考】：[Amazon SQS（サーバレスアプリのためのメッセージキューサービス）| AWS](https://aws.amazon.com/jp/sqs/)

### メッセージキューサービスとは

Amazon SQSの概要を解説する前に、メッセージキューイングについて確認しておきましょう。

**メッセージキューイング（MQ）は、異なるソフトウェア間でデータを送受信する手法の1つです。**直接データを渡すのではなく、一旦第3者のソフトウェアに預けることで、送信側も受信側も好きなタイミングで送受信処理を行えるようにする方式です。

通常、実行中のプログラム間でのデータの受け渡しは、データの送受信のタイミングを合わせて同時に行う必要がありますが、メッセージキューイングでは担当ソフトウェアが「メッセージキュー」と呼ばれるデータ保管領域を管理し、送信側と受信側は好きなタイミングでキューに接続して一気にメッセージ交換を行えます。

メッセージキューイングは、システム間の非同期化や分散アプリケーションの通信に利用され、大規模なものやネットワーク対応のものは専用のソフトウェアを導入することが一般的です。

よく知られたミドルウェアとして、Windows OSに標準搭載されたMSMQ（Microsoft Message Queue Server）やIBM MQなどがあります。

【参考】：[メッセージ キュー サービスアーキテクチャの概要 - Win32 apps | Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/ja-jp/windows/win32/rpc/overview-of-message-queuing-services-architecture)
【参考】：[IBM MQ | IBM](https://www.ibm.com/jp-ja/products/mq)

Amazon SQSは、アプリケーション間でメッセージをやり取りする仕組みを提供するフルマネージドなメッセージキューイングサービスです。メッセージは一時的にキューと呼ばれる場所に格納され、アプリケーションはメッセージの送受信を簡単に行えます。

以下はAmazon SQSの主な特徴です。

AWSはサーバやネットワーク機器の管理、OSやミドルウェアの設定、監視設定、障害時の復旧対応など、システム管理業務を一括して行うフルマネージドなサービスです。そこから提供されているAmazon SQSは、**キューの作成から管理、スケーリングなどを自動的に行ってくれます。**

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

キューイングに関してエンジニアがタッチする必要はありません。負荷の増大や急増、メンテナンスなどはすべてAmazon SQSが解決してくれるため、**エンジニアは開発やサービスの充実に専念できます。**

Amazon SQSでは、**SSE（サーバサイド暗号化）とKMS（Key Management Service）による暗号化がサポートされており、アプリケーション間での機密情報の交換を行えます。**

KMSの利用により、AWS Cloud Trail（証跡管理の仕組み）にAPIの呼び出しが記録され、監査部門などのコンプライアンス要件を満たすことが可能です。

Amazon SQSは以下のように、2つの主要なタイプをサポートしています。Amazon SQSを効果的に活用するためには、適切なキューの種類を選択し、可視性タイムアウトを適切に設定するなどして、ベストプラクティスを守ることが重要です。

*1.Standard Queue（標準キュー）*
標準キューは、ほぼ無制限の数のAPI呼び出しをサポートします。メッセージは少なくとも1度は配信されますが、場合によっては複数回配信されることもあります。配信はベストエフォート方式で、 時にはメッセージは送信された順序とは異なる順序で配信されることがあります。

用途としては、スループットが重要な場合に使用します。例えば、ユーザのリクエストとバックグラウンドの処理を分離したり、複数のワーカーノードにタスクを割り当てたりする際に適しています。

*2. First-In-First-Out Queue（FIFOキュー）*
バッチ処理を使用する場合、FIFOキューはAPIメソッドごとに最大3,000メッセージ/秒をサポートします。バッチ処理を使用しない場合、FIFOキューはAPIメソッドごとに最大300メッセージ/秒をサポートします。

メッセージは1度だけ配信され、ユーザが処理して削除するまで利用可能です。重複はキューに導入されません。メッセージは先入れ先出しで、送信と受信の順序が厳密に保持されます。

用途としては、イベントの順序が重要な場合に使用します。例えば、ユーザが入力したコマンドを正しい順序で実行したり、価格変更を正しい順序で表示したりする際に適しています。

AWSにはSNSのサービスがあります。SQSと混同しないためにも、簡潔に違いを解説します。**SQSはデータのキューイングサービスですが、SNSはメッセージングサービスであり、ユーザに対するプッシュ型の通知機能です。**

【参考】：[Amazon SNS（サーバレスアプリのための pub/sub メッセージングサービス）| AWS](https://aws.amazon.com/jp/sns/)

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Amazon Simple Queue Service（SQS）の利用料金について簡単にまとめてみました。詳細は公式サイトで確認してください。

【参考】：[Amazon SQS の料金｜AWS](https://aws.amazon.com/jp/sqs/pricing/)

*1.無料利用枠*
毎月100万件までのAmazon SQSリクエストは無料です。100万件を超えると、標準キューは100件当たり、USD 0.40課金され、FIFOキューではUSD 0.50となります。

*2.リクエストの料金*
リクエストの月額料金は以下のとおりです。

・1件のリクエストには 1〜10個のメッセージを含めることができ、合計で最大256KBのペイロードを持つことができます。
・ペイロードは64KBごとにまとめて1件のリクエストとして請求されます。例えば、256KBペイロードのAPIアクションは、4件のリクエストとして請求されます。

*3.データ転送の料金*
受信と送信のデータ転送に基づいて料金が発生します。同一リージョン内の Amazon SQSと Amazon EC2またはAmazon SQSとAWS Lambda間のデータ転送は無料ですが、異なるリージョン間のデータ転送は、インターネットデータ転送料金が発生します。

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## AWS SQSのメリットとデメリット

AWS SQSの特徴を理解したところで、利用するメリットとデメリットについて見てみましょう。

SQSの主な利用メリットとしては、以下の3点が挙げられます。1つずつ見ていきましょう。

*1.スケーラビリティと信頼性*
SQSはフルマネージドサービスで、キューの作成から管理、スケーリングまで自動的に行ってくれます。このメッセージキューを使用することで、アプリケーションのスケーリングと可用性を向上させることができます。

*2.セキュリティ確保*
メッセージの送信者と受信者を制御することができ、またメッセージの内容を暗号化することで、データの保護が可能です。

*3.ベストプラクティスの活用*
デッドレターキュー、ロングポーリング、バッチ処理、メッセージ属性、メッセージフィルタリングなどの機能を活用できるため、ベストプラクティスの活用と維持が可能になります。

また、SQSにLambda関数トリガーを設定することで、自動スケーリングやイベント駆動、アイドル状態のコストカットなどを実現できます。

【参考】：[AWS Lambda 関数をトリガーするためのキューの設定 ｜Amazon SQS](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSSimpleQueueService/latest/SQSDeveloperGuide/sqs-configure-lambda-function-trigger.html)

Amazon SQSには利用方法によってはデメリットとなるケースがあります。以下に記載した、**デメリットについて理解した上でSQSを活用することをおすすめします。**

*1.順序の保証が難しい*
標準キューを使用する場合は、メッセージの順序の保証がありません。Jitter（信号波形の揺らぎ）が許容できない場合にはFIFOキューを使用する必要があります。

*2.細かいリトライポリシーの制御が難しい*
Amazon SQSは自動的にリトライを行いますが、可視性タイムアウトの設定を細かく行わないと、処理遅延やメッセージの重複などが生じるため、リトライポリシーの適切な設定が必要になります。

*3.オーダリングが必要な場合は注意が必要*
オーダリング（受発注）処理などで、メッセージの順序が重要な場合にはFIFOキューを選択する必要があります。標準キューでは、処理順の保証がないため、後から来たオーダリングが先に処理される可能性があります。パフォーマンス重視か、順番を重視するかの判断を適切に行いましょう。

*Amazon SQSは分散システム、マイクロサービス、サーバレスアプリケーションのデカップリング※とスケーリングを容易にするために設計されています。*

以下はAmazon SQSの主な利用シナリオです。実際に利用する際には利用シナリオを明確にしてから利用しましょう。

※デカップリングとは疎結合とも訳される、アプリケーションの独立性を保ちながら、連携を図る技法のことです。

### アプリケーションの信頼性とスケーリングの向上

Amazon SQSは、**アプリケーションのコンポーネント（マイクロサービス）をキューを介して簡単にデカップリングし、接続信頼性の高い方法を提供します。**またメッセージキューを使用することで、アプリケーションのスケーリングや可用性の向上を可能にします。

### マイクロサービスの分離とイベント駆動型アプリケーションの処理

フロントエンドとバックエンドシステムを分離する際に使用します。例えば、**銀行アプリケーションなどでフロントエンドとバックエンドを別々に処理する場合などに活用できます。**

フロントエンドとは？バックエンドとの違いや使う言語について解説

イベント駆動型アプリケーションでのリアルタイム通知に使用されます。例えば、**ユーザに対してリアルタイムのアラートや通知を送信したい場合に活用できます。**

**マイクロサービスアーキテクチャでのコンポーネント間の通信を分離するために使用されます。**これにより、 システムのコンポーネントがそれぞれ独立してスケーリングができるようになります。

## Amazon SQSを使い分けて開発の生産性を上げよう

ここまで、Amazon SQSの入門者向けに、概要やメリット、利用シナリオなどについて解説しました。ECサイトやチャットなどの開発では、分散処理、サーバレス、マイクロサービスなどの技術が欠かせませんが、キューイングサービスは複数のアプリやサービスを結ぶために必要不可欠の機能です。

また開発や運用のコストを削減できる重要な要件ですので、**エンジニアを目指す方はぜひ習得しておきたい技術の1つです。**Amazon SQSは1カ月100万件までなら無料で利用できますので、AWSの無料枠を上手に使って、ぜひ試してください。

AWS SQSはメッセージキューサービスです。SQSを活用することで、アプリケーション間で非同期で任意の量のメッセージを安全に送信、保存、受信することができます。この記事では、複数のアプリやサービスを結ぶ上で必要不可欠のキューイングサービスについて解説します。

AWS提供のSQSはメッセージキューサービスで、アプリ間の疎結合を実現する技法

メッセージキューイング（MQ）は、異なるソフトウェア間でデータを送受信する手法の1つ

キューには主に2種類あり、利用目的によってどちらを選択するか決めると良い

AWS SQSとは？メッセージキューサービスの概要や特徴をわかりやすく解説

Terraform（テラフォーム）は、HashiCorp社が提供するInfrastructure as Code（IaC）を実現するためのツールです。IaCとは、インフラストラクチャをコードで管理するアプローチで、Terraformはこの目的に特化しています。

具体的には、AWSやAzure、GCPなどのクラウドサービスにおいて、*コードで定義されたファイルをもとにインフラリソースの環境構築、変更、削除などの管理を行うことができます。*

この記事では、Terraform入門編として、概要やメリットとデメリット、AWSとの関係などについてわかりやすく解説していきます。

AWSなどのクラウドサービスの利用を検討している方、エンジニアを目指している方はぜひ参考にしてみてください。

【参考】：[Terraform by HashiCorp](https://www.terraform.io/)
【参考】：[Documentation | Terraform | HashiCorp Developer](https://developer.hashicorp.com/terraform/docs)

IaC（Infrastructure as Code） は、インフラストラクチャ、*すなわちシステムの動作基盤となるサーバ、ネットワーク、OS、ミドルウェアなどの設定をプログラムのようなコードとして管理する手法です。*

従来は手作業による設定やスクリプトを用いた自動化が行われていましたが、IaCでは、インフラストラクチャの構成をコードとして記述し、それを実行することで、インフラストラクチャの構築や運用を自動化します。

IaCの主なメリットを挙げると、以下の通りです。**インフラ構築や管理に掛けて手間や時間を開発に振り向けられるのが最大のメリットです。**

*1.インフラの再現性と信頼性向上*
IaCでは、インフラの構成をコードとして記述するため、同じコードを実行すれば、同じインフラを再現できるため、構成ミスや設定の変更による問題を防ぐことができます。またインフラの構成を変更する場合でも、コードを変更するだけで済み、間違いや漏れを防ぐことができます。

*2.インフラの運用管理の効率化*
IaCではインフラの構成をコードとして管理するため、コードのバージョン管理や自動化ツールの活用などにより、運用管理を効率化できます。コードのバージョン管理を利用することで、インフラの構成を変更した際に、どのバージョンのコードが使用されているかを把握できます。

また、自動化ツールを利用することで、インフラの構成の作成や変更、運用などの作業を自動化できます。

*3.インフラの変更の容易化*
IaCでは、インフラの構成をコードとして管理し、コードを変更することで、インフラの変更を容易に行え、環境の変化や要求の変化に迅速に対応できます。例えば、Webシステムのアクセスが急増してサーバの台数を増やす必要がある場合、IaCを導入していれば、コードを変更するだけで対応できます。

**IaCには宣言型と手続き型の2つの種類があります。**それぞれについて見ていきましょう。

*▪宣言型IaC：*
インフラの状態を記述します。コードを実行すると、記述した状態のインフラが作成されます。

*▪手続き型IaC：*
インフラの構成手順を記述します。コードを実行すると、記述した手順に従ってインフラが構成されます。

ここまで紹介したTerraform以外にも同様のIaCツールがあります。Terraformと併せて、それぞれの特徴を見てみましょう。

*▪Terraform：*
HashiCorp社が提供するオープンソースの宣言型IaCツールで、AWS、Azure、GCP、Alibaba Cloudなどに対応しています。

【参考】：[Amazon Terraform の機能｜AWS](https://aws.amazon.com/jp/solutions/partners/terraform-modules/?quickstart-all.sort-by=item.additionalFields.sortDate&quickstart-all.sort-order=desc)

*▪CloudFormation：*
AWSが提供する宣言型IaCツールで、AWSのサービスを対象にインフラの構成を記述できます。

【参考】：[AWS CloudFormation の概要 ｜AWS](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSCloudFormation/latest/UserGuide/Welcome.html)

*▪Ansible：*
 Red Hat社が提供するオープンソースの宣言型IaCツールで、リモートホストにエージェントをインストールせずに利用できます。

【参考】：[Homepage | Ansible Collaborative](https://www.ansible.com/)

## Terraformのメリット・デメリットや手順

Terraformは、インフラストラクチャの設定をコードで管理するためのツールで、クラウドプロバイダと連携して使用されるのが一般的です。ここでは、Terraformのメリットとデメリットについて見ていきましょう。

Terraformは、IoCツールの中では最もメジャーと言われています。Terraformのメリットは以下の通りです。

*1. 分かりやすい公式ドキュメント*
Terraformの公式ドキュメントは見やすく、構成がわかりやすいです。ユーザにとってありがたい特徴です。わかりやすいドキュメントは作業をスムーズに進めるのに役立ちます。

*2.記述量が少なく済む*
TerraformはWorkspaceという機能を利用して環境を切り替え、1度書いたリソースを再利用できます。そのため、少量の記述量で宣言が可能です。

Terraformを利用している企業が多いため、ググラビリティの高さが特徴です。インターネット上での検索がしやすく、問題解決に役立ちます。

*4.マルチクラウド対応*
**Terraformはマルチクラウド環境で同じコードを利用できるため、学習コストを削減できます。**マルチクラウドはさまざまなクラウドサービスを組み合わせて最適な環境を実現させる運用形態です。AWS向けにはTerrafoem-provider AWSも用意されています。

【参考】：[GitHub - hashicorp/terraform-provider-aws: The AWS Provider enables Terraform to manage AWS resources.](https://github.com/hashicorp/terraform-provider-aws)

Terraformは扱いやすく、多くの企業で導入された実績がありますが、次のようなデメリットもあります。デメリットを認識し、注意を払いながら有効活用しましょう。

*1.仕様変更の可能性*
Terraformは進化の段階にあり、今後もバージョン変更などによる大規模な変更が起こりうるため、仕様変更には注意が必要です。

*2.自由度の低さ*
Pulumiなどのアプリケーション言語で記述できるツールと比べると、Terraformはデプロイ前後の処理の自由度が低めです。

デプロイとは？ビルド・リリースとの違いについてもわかりやすく解説

**Terraformを使用してAWSでインフラストラクチャを構築する方法について説明します。**以下のステップを参考に試してみましょう。

*1.AWSアカウントの作成*
まず、AWSの公式ウェブサイトでアカウントを作成します。

*2.Terraformのインストール*
Terraformをインストールするには、以下の手順を実行します。

▪Mac、Linux、またはWindowsでバイナリをダウンロードするか、パッケージマネージャー（HomebrewやChocolatey）を使用します。
▪インストールが正常に完了したかを確認するために、クイックスタートチュートリアルに従ってローカルでDockerコンテナを作成します。

*3.インフラストラクチャの構築*
AWSに認証し、AWSの無料利用枠内でEC2インスタンスを作成します。Terraformの設定ファイルを作成し、検証してからインフラストラクチャをプロビジョニングします。

*4.インフラストラクチャの変更*
EC2インスタンスの設定を変更して、別のUbuntuバージョンを使用するようにします。これによりTerraformでインフラストラクチャの変更を管理する方法を学びます。

*5.インフラストラクチャの削除*
前のステップで作成したAWS EC2インスタンスを削除します。

*6. 入力変数の定義*
Terraformの設定ファイルでAWS EC2インスタンス名を変数として定義します。

*7.出力のクエリ*
EC2インスタンスのIDやパブリックIPアドレスなどの出力値を定義します。詳細の手順や使い方については、HashiCorpの公式チュートリアルを参照してください。

【参考】：[AWS | Terraform | HashiCorp Developer](https://developer.hashicorp.com/terraform/tutorials/aws-get-started)

## TerraformとAWS CloudFormationの選択

TerraformとAWS CloudFormationは、いずれもインフラストラクチャのコード化を実現するIaCツールですが、異なる特性を持っており、どちらを選択するかは、利用環境や両者の違いを理解した上で判断すべきでしょう。

ここでは、TerraformとAWS CloudFormationの違いや強みについて解説します。

TerraformはHashiCorp社提供の構成管理ツールで、**AWS以外のさまざまなクラウドサービスに対応しています。**インフラストラクチャの変更をコードで表現し、安全かつ予測可能にプロビジョニングできます。

*▪利用メリット*
AWS以外、GCPやAzureなどのクラウドサービスにも対応しており、マルチクラウド環境で利用することが可能です。また、モジュール分割や変数定義など、柔軟な記述ができます。

*▪利用時の注意点*
利用するコードは一般的なYAMLではなく独自のHCL（HashiCorp Configuration Language）のため、事前の学習や慣れが必要です。

CloudFormationはAWSが提供する構成管理ツールで、**AWSリソースのみが対象です。**

AWSの新機能に迅速に対応できる点、設定変更後に実行エラーがあると自動的にロールバックする点が特徴です。

*▪利用メリット*
AWS公式のツールであるため安心して利用できるだけでなく、Web UIが提供されていることで見やすさと操作性にも優れています。また、ログイン情報をコード上で管理する必要がないため、セキュリティ面でも優れています。

*▪利用時の注意点*
AWS以外のクラウドプロバイダーには対応しておらず、マルチクラウド環境では異なるツールを利用することになります。

それぞれ一長一短があり、選択に迷いますが、**基本的にはAWSクラウドのみの利用であればCloudFormationがおすすめです。**一方、マルチクラウド環境やAWS以外のクラウドサービスを利用する場合にはTerraformを検討してみるとよいでしょう。

Terraformは無料での利用も可能ですが、いくつか料金体系が設けられています。*利用環境や規模に合わせて最適なプランを選択しましょう。*

*1. Freeプラン*
月間500リソースまで無料で利用でき、インフラストラクチャのコード化に必要なすべての機能が提供されます。

*2.Standardプラン*
Freeプランの機能に加え、チーム管理機能をオプションで追加できます。リソースごとに1時間あたり0.00014ドルから利用できます。

*3. Plusプラン*
エンタープライズ向けのプランで、インフラストラクチャの自動化とライフサイクル管理を行います。Standardプランの機能に加え、ノーコードプロビジョニングやドリフト検出機能が含まれます。

## Terraformを使い分けて開発の生産性を上げよう

ここまで、Terraformの入門者向けに、概要やメリット、CloudFormationとの違いなどについて解説しました。**クラウドサービスとしてAWS一択の場合は CloudFormation、他のクラウドサービスを利用、併用するケースではTerraformを選択するとよいでしょう。**

クラウド利用ではできるだけインフラ構築や管理に手間をかけず、開発に専念したいものです。その手助けとなるTerraform、無料で利用が可能ですのでぜひ試してみましょう。

テラフォーム（Terraform）は、オープンソースのIaC（Infrastructure as Code）ツールで、 開発リソースの効率的な構築を実現します。AWSにはCloudFormationがあり選択に迷いますが、違いや選定方法についても解説します。

Terraformはクラウドで開発リソース効率的な構築をサポートするIaCツール

Iacとは、システムの動作基盤となるインフラの設定をコードで管理する手法

AWSを利用する場合はCloudFormation、マルチクラウドを利用する場合はTerraformがおすすめ

AWS テラフォームとは？概要やメリット、選択方法などを解説

ソフトウェア開発プラットフォームのGitHubには、バージョン管理システムとしてのGit以外にも様々な機能が提供されています。そんな数ある機能の1つに「GitHub Actions」があります。まずは、同機能の概要を説明します。

そもそもGitHubとはどういったサービスなのでしょうか。GitHubはGitHub,Incが提供するソフトウェア開発プラットフォームであり、2018年にマイクロソフト社によって同社の傘下に加わりました。

より古くから存在するバージョン管理システムのGitを活用したシステムが特徴です。このGitでは、*ソフトウェアのソースコードをリポジトリと呼ばれる格納場所に保管し、複数人で共有することで多人数でのソフトウェア開発をスムーズなものにしています。*

オンライン上のリポジトリに対して、各開発者はローカルにリポジトリを持っており、各人のローカルでの編集内容が上手くオンライン上に反映されるよう工夫がされています。

オンライン上へ自分の編集内容を反映するための要求手続きは「プッシュ」と呼ばれ、それを受け入れて反映する手続きを「プル」と呼びます。

また、オンライン上のリポジトリのあるタイミングでソースコードを分けたい時は、「ブランチ」と呼ばれるシステムを使ってソースコードを分けることもできます。

【参考】：[GitHub](https://github.co.jp/)

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