【Cloud】第4章：応用技術の習得 ～実務応用力の向上と深掘り～

【Cloud】第4章：応用技術の習得 ～実務応用力を向上させる～

クラウド環境の設計・構築・運用の経験を積んできたあなたにとって、次の課題は 「クラウドの特性を活かした高度な技術の習得」 です。負荷分散、自動スケーリング、コンテナ技術、マネージドサービスの活用、トラブルシューティングといったスキルを習得することで、クラウドの利点を最大限に引き出し、実務で即戦力として活躍できるエンジニア になれます。

また、これらの技術を学ぶことで、クラウドの可用性・耐障害性・コスト最適化を意識した設計 が可能になります。本章では、これらの応用技術を詳しく解説し、すぐに実践できる方法とアクションプランを示します。

📖 4-1. 負荷分散と自動スケーリングを理解する

🔍 なぜ負荷分散が重要なのか？

システムの可用性を高め、パフォーマンスを最適化するためには 負荷分散（Load Balancing）と自動スケーリング（Auto Scaling） の概念を正しく理解し、活用できるようになることが重要です。

負荷分散の仕組み
🛠️ ロードバランサー（LB）の役割：複数のサーバーにトラフィックを分散
🔍 ターゲットグループとヘルスチェックの設定：異常なサーバーを除外し、正常なサーバーへルーティング
📈 トラフィック分散の最適化（セッション維持の設定など）

自動スケーリングの仕組み
🚀 スケーリングポリシーの種類（スケジュール型・動的スケーリング）
📊 メトリクスベースのスケーリング（CPU使用率、リクエスト数など）
💰 オートスケール時のコスト最適化（スケールイン/アウトのバランスを最適化）

💡 具体例：「AWS ELBとAuto Scaling Groupを組み合わせる」
・AWS Application Load Balancer（ALB）を設定し、複数のEC2インスタンスにリクエストを分散 させる。
・Auto Scaling Groupを作成し、CPU使用率が80%を超えた場合に新しいインスタンスを追加するように設定する。

▶ 今日からできるアクション
✔ AWSのELBを設定し、負荷分散を試す
✔ Auto Scaling Groupを作成し、CPU使用率に応じたスケールアウトを設定する
✔ GCPのLoad BalancerやAzureのApplication Gatewayの設定を調べ、違いを比較する

📖 4-2. コンテナとオーケストレーション技術を学ぶ

🔍 なぜコンテナ技術が求められるのか？

クラウド環境では、アプリケーションの可搬性を向上させ、運用を効率化するためにコンテナ技術（Docker）とオーケストレーション技術（Kubernetes）が重要 です。

コンテナ技術の基本
🛠️ Dockerとは？ 仮想マシンとの違い
📦 Dockerコンテナの作成・管理方法（Dockerfile、イメージ、ボリューム）
🔧 Docker Composeを活用した複数コンテナの管理

Kubernetesの基礎
🚀 Kubernetesクラスタの構成（Master Node、Worker Node）
📦 Pod、Service、Deploymentの基本概念
☁️ マネージドKubernetes（EKS、GKE、AKS）の活用

💡 具体例：「DockerでNginxコンテナを立ち上げる」
・ローカル環境にDockerをインストールし、Nginxのコンテナを起動する。
・Kubernetesの基本を学ぶために、GKEで簡単なPodをデプロイする。

▶ 今日からできるアクション
✔ Dockerをインストールし、Nginxコンテナを起動する
✔ Docker Composeを使い、Webサーバーとデータベースを連携させる
✔ Google Kubernetes Engine（GKE）で基本的なPodをデプロイする

📖 4-3. マネージドサービスを活用する

🔍 なぜマネージドサービスが重要なのか？

マネージドサービスを活用すると、運用の負担を軽減し、より柔軟なシステム構築が可能 になります。

代表的なマネージドサービス
📊 データベース（Amazon RDS、Azure SQL Database、Cloud SQL）
🔧 サーバーレス（AWS Lambda、Azure Functions、Cloud Functions）
📩 メッセージキュー（Amazon SQS、Azure Service Bus、Cloud Pub/Sub）

💡 具体例：「AWS Lambdaを使って画像処理を自動化する」
・S3に画像がアップロードされたら、Lambdaが自動でリサイズして保存するワークフローを作成する。

▶ 今日からできるアクション
✔ AWS Lambdaを使い、簡単なPython関数を作成して実行する
✔ Amazon RDSを立ち上げ、データベースを接続してみる
✔ GCPのCloud Pub/Subを使い、メッセージキューの動作を試す

📌 まとめ

✅ 負荷分散・オートスケールを適用し、安定運用を実現する
✅ コンテナとKubernetesを活用し、モダンなインフラを理解する
✅ マネージドサービスを利用し、運用負担を軽減する

🚀 次のステップ → 第5章では、高度な技術とリーダーシップを磨く方法を解説します！