AWSでは、WEBサイトの運用のようなIaaS的な使い方以外にも、様々なサービスを組み合わせることで多様なことが実現可能です。
この記事では、AWSの代表的なサービスで実現できることについてまとめていきます。
- Amazon EC2でWEBサイトの運用
- AWS Lambdaを使った、サーバレスな環境でのバッチ処理やAPI作成
- Amazon Connectを使ってクラウドコンタクトセンターの構築
- ビッグデータ分析
- IoTソリューションの構築
- AIの活用
目次
Amazon EC2でWEBサイトの運用
Amazon EC2を使うことでWEBサイトの運用が可能です。Amazon EC2は仮想サーバーのサービスです。OSインストール済みの仮想マシンの調達ができるので、必要なミドルウェアのインストールを行いWEBサイトを立ち上げることができます。
アクセスが多いサイトであれば、CDNサービスであるAmazon CloudFrontやロードバランサーのElastic Load Balancingなどを利用して負荷分散も可能です。もちろん、サーバースペックも自由に変更できるので、スペックアップでの対応もできます。
また、完全に静的なコンテンツであれば、Amazon S3へhtmlファイル一式を保存し、CloudFrontでhttps配信するサーバーレス構成をとることも可能です。
EC2インスタンスとAmazon RDSでWEBシステムの運用
ECサイトなどのWEBシステムを動かすためには、マネージドリレーショナルデータベースサービスである、Amazon RDSの利用がおすすめです。
EC2インスタンスでWEB/APサーバーを構築し、Amazon RDSを使いデータベースを分離させます。データベースの管理をAWSへオフロードできるので、バックアップやバージョンアップの運用コストを大幅に削減することが可能です。
もちろん、WEBサイトの例であげたような、負荷対策も取ることもできます。
Amazon S3を使ってデータのバックアップ
オブジェクトストレージサービスである、Amazon S3は99.999999999％（イレブンナイン）の耐久性を持つ、データの保存に適したサービスです。イレブンナインとは、1万個のオブジェクトを保存したとして、そのうち一つが失われる確率が平均すると1000万年かかる計算となります。
EC2インスタンスのスナップショットやAMIはAmazon S3へ自動的に保存されます。サーバーやローカルPCからマウントすることもできるので、バックアップ用途での利用もしやすくなっています。
AWS Lambdaを使った、サーバレスな環境でのバッチ処理やAPI作成
「AWS Lambda」は、サーバレスなプログラム実行環境を提供してくれます。
従来は、バッチ処理を実行するために、バッチサーバの用意をする必要がありました（または、DBサーバ等と兼用）。サーバーが増えるということは、管理対象が増えるということです。管理対象が増えると、セキュリティパッチの適用や監視など、様々な管理コストが発生します。
「AWS Lambda」を使うことで、サーバーの管理から解放されプログラム開発に専念することが可能です。バッチやAPIのみならず、システム全体を「AWS Lambda」を使って開発するようなケースも出てきています。
Amazon Connectを使ってクラウドコンタクトセンターの構築
Amazon Connectを使うことでクラウドコンタクトセンターの構築も可能です。
ディーネットでもコロナ禍の緊急事態宣言をきっかけにテレワーク勤務となりました。24時間365日で対応しているテクニカルサポートも例外ではなく、電話対応が大きな課題でした。
解決策として、Amazon Connectでクラウドコンタクトセンターを構築し、テレワーク中の電話対応が可能な環境を構築しました。
Amazon QuickSightを使ったBI環境の構築
「BI環境を作ってみたい」と考えたときに、「Amazon QuickSight」が役に立ちます。無料で試すことができ、アカウント単位の従量課金で使えるため、コストパフォーマンスに優れた方法です。
データ容量によって、構成は異なってきます。ディーネットでも、1GB程度の小規模データを対象に、データの保存先を「Amazon S3」、ETL処理を「Amazon Glue」、BIツールへのデータ抽出を「Amazon Athena」、BIツールとして「Amazon QuickSight」を組み合わせてBI環境の構築を行っています。
事例：Amazon QuickSightでBI基盤を構築
ビッグデータ分析
ビッグデータの分析に適したソリューションも多々あります。Amazon EMRを使いHadoopクラスタを構成しビッグデータの分析が可能です。
Amazon Machine Learningを使えば機械学習モデルの構築もできます。
ログデータなどリアルタイムで流れてくるデータの分析には、Amazon KinesisやElasticserch Serviceなどが役立ちます。
IoTソリューションの構築
モノとインターネットをつなげるIoTにも効果的なサービスがたくさんあります。
マイクロコントローラ向けリアルタイムオペレーティングシステムのFreeRTOSや、エッジデバイスで、ローカルコンピューティング、メッセージング、データ管理、同期、ML 推論機能を実現するAWS IoT Greengrass等を利用することでIoTデバイスを素早く構築することが可能です。
AIの活用
高度なテキスト分析が可能なAmazon Comprehendや、画像や動画の分析が可能なAmazon Rekognition、音声読み上げのAmazon Pollyなど様々なレイヤでAIの活用が可能です。
まとめ
AWSでは、様々なサービスを上手に活用することで、少ない工数で、目的の成果を上げることが可能です。
すべて1から作りこもうとするのではあなく、活用できるサービスはあるか？という視点で進めていくと良いでしょう。