データ蓄積用サーバとしてのクラウド

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しょうこてらわ
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1 総務省 ICT スキル総合習得教材 [ コース 2] データ蓄積知難易技 2-1: データ蓄積用サーバとしてのクラウド [ コース1] データ収集 [ コース2] データ蓄積 [ コース3] データ分析 [ コース4] データ利活用

座学本講座の学習内容 [2-1: データ蓄積用サーバとしてのクラウド ] 講座概要データベースとサーバの概要と役割を説明します

拡張性 ) の関係を説明しますクラウドの出自やアメリカの国立標準技術研究所が挙げた 5 つの特徴

サーバの概要 [4] サーバの仮想化 [5] クラウドの概念学習のゴールデータベースとサーバの概要を把握する

2 座学本講座の学習内容 [2-1: データ蓄積用サーバとしてのクラウド ] 講座概要データベースとサーバの概要と役割を説明しますリレーショナルデータベースを中心にデータベースマネージメントシステムの概要を紹介しますサーバーの仮想化とスケーラビリティー ( 拡張性 ) の関係を説明しますクラウドの出自やアメリカの国立標準技術研究所が挙げた 5 つの特徴クラウド以外のサーバ運用方法との関係を説明します講座構成 [1] データベースとサーバ [2] データベースの概要 [3] サーバの概要 [4] サーバの仮想化 [5] クラウドの概念学習のゴールデータベースとサーバの概要を把握するデータベースマネージメントシステムの概要とリレーショナルデータベースの形式を把握するサーバの仮想化とスケーラビリティー ( 拡張性 ) を理解するクラウドの出自と 5 つの特徴を紹介できる 2

インターネット上のデータベースサーバ 2-1[1] データベースとサーバ様々な IoT 機器から得られたデータはデータベースサーバに集約して蓄積できます IoT 機器等で収集したデータはインターネットに接続されたサーバ上のデータベース ( データベースサーバ ) に蓄積することで長期的な保存をすることが一般的ですデータをデータベースへ保存することでデータの整理や抽出が容易になります

3 インターネット上のデータベースサーバ 2-1[1] データベースとサーバ様々な IoT 機器から得られたデータはデータベースサーバに集約して蓄積できます IoT 機器等で収集したデータはインターネットに接続されたサーバ上のデータベース ( データベースサーバ ) に蓄積することで長期的な保存をすることが一般的ですデータをデータベースへ保存することでデータの整理や抽出が容易になりますデータの保存先としてサーバを利用することで複数台複数種の IoT 機器から得られたデータを集約して蓄積することができますサーバおよびデータベースに関しては続くスライドで説明しますデータ収集からサーバ蓄積までの流れ体調データデータを収集予定データ収集したデータを保存データベース販売データ IoT 機器サーバこの講座ではデータベースサーバを構成するサーバとデータベースをそれぞれ説明した後にサーバの運用形態の一つであるクラウドを説明します 3

4 データベースの意味検索が容易となるルールに従って整理されたデータの集まりをデータベースといいます検索が容易となるルールに従って整理されたデータの集まりをデータベースといいます著作権法 ( 十の三 ) においてデータベースは論文数値図形その他の情報の集合物であってそれらの情報を電子計算機を用いて検索することができるように体系的に構成したものをいうと記述されています検索が容易となるルールに従って整理された名簿電話帳データはデータベースです情報通信に関する資料においてデータベースは円柱または円柱が連なった形での表記が通例となっています 2-1[1] データベースとサーバデータベースの例 ( 従業員名簿 ) 氏名社員番号部門名所在地電話番号岡部翔 1234 営業部東京 **** 小倉大輔 5678 営業部名古屋 **** 黒川聡 9012 経理部東京 **** 高山亮 3456 人事部東京 **** 星野大介 7890 人事部大阪 **** 山岸直樹 9876 開発部沖縄 **** テキスト形式などで同じ情報量であったとしても検索が容易となるルールに従って整理がされていなければデータベースとは言えません 4

5 サーバの意味サーバは供給をするものという意味がありサーバコンピュータはデータを供給しますサーバ (server) には要求に応じて供給をするものという意味がありますインターネット上にあるサーバコンピュータはいったんデータを溜め込んで要求に応じてデータを供給するものですサーバコンピュータは略称としてサーバと呼ぶことが定着しています家庭や飲食店にあるウォーターサーバはいったん水を溜めて要求に応じて水を供給するものでありケーキショップにあるケーキサーバはいったんケーキを上に乗せてから要求に応じてケーキを供給するものですサーバという名称は要求に応じての供給に着目していますが供給する前には蓄積する必要がありますサーバコンピュータはデータを供給する前にデータを蓄積します 2-1[1] データベースとサーバサーバコンピュータウォーターサーバケーキサーバ 5

データベースの種類データベースはリレーショナルデータベースと NoSQL データベースに大別できます 2017 年現在リレーショナルデータベース ( 関係データベース ) が主流のデータベース形式ですリレーショナルデータベースは Excel ファイルや CSV などの二次元の表型のデータの格納に適していますリレーショナルデータベースは情報通信用語として英語表記の

6 データベースの種類データベースはリレーショナルデータベースと NoSQL データベースに大別できます 2017 年現在リレーショナルデータベース ( 関係データベース ) が主流のデータベース形式ですリレーショナルデータベースは Excel ファイルや CSV などの二次元の表型のデータの格納に適していますリレーショナルデータベースは情報通信用語として英語表記の Relational DataBase から RDB と略すこともあります 2-1[2] データベースの概要 NoSQL データベースは Not only SQL の略とされリレーショナルデータベースの短所の補完ビッグデータの活用に関連して現れたデータベースの構造の総称で近年着目されているデータベースの形式です NoSQL の中にもキーバリュー型カラム指向型ドキュメント指向型などのデータベースの構造の分類があります NoSQL データベースには複数のコンピュータにまたがる保存に適したものや XML や JSON といった半構造化データの格納に適するものがあります XML や JSON は講座 1-5 に示した API による情報伝達で一般的なファイル形式でもありますリレーショナルデータベース型総称としての NoSQL データベース現在主流の二次元の表型のデータベース形式 Excel CSV などの構造化データ ( 二次元の表型 ) の格納に適しているキーバリュー型カラム指向型ドキュメントストア型 : 一般に XML や JSON といった半構造化データの格納に適している 6

構造化データ半構造化データ非構造化データデータはその構造によって 3 種類に分類できますデータはその構造によって構造化データ半構造化データ非構造化データに大別されます講座 3-1のビッグデータの特性においても構造化データ半構造化データ非構造化データを紹介します半構造化データの XML JSON に関しては講座 1-4のAPIで利用されるファイル形式として説明しました

7 構造化データ半構造化データ非構造化データデータはその構造によって 3 種類に分類できますデータはその構造によって構造化データ半構造化データ非構造化データに大別されます講座 3-1のビッグデータの特性においても構造化データ半構造化データ非構造化データを紹介します半構造化データの XML JSON に関しては講座 1-4のAPIで利用されるファイル形式として説明しました構造化データ半構造化データ非構造化データの説明データ種別説明データ形式の例構造化データ二次元の表形式になっているかデータの一部を見ただけで二次元の表形式への変換可能性変換方法が分かるデータ 2-1[2] データベースの概要 CSV 固定長 Excel ( リレーショナルデータベース型 ) 半構造化データデータ内に規則性に関する区切りはあるもののデータの一部を見ただけでは二次元の表形式への変換可能性変換方法が分からないデータ XML JSON 非構造化データデータ内に規則性に関する区切りがなくデータ ( の一部 ) を見ただけで二次元の表形式に変換できないことが分かるデータ規則性に関する区切りのないテキスト PDF 音声画像動画二次元の表形式の構造化データ XML 形式の半構造化データ画像形式の非構造化データ世帯名大人 1 大人 2 子供 1 山田家世帯主妻長女 < 世帯 > < 世帯名 > 山田家 </ 世帯名 > < 大人 > 世帯主 </ 大人 > < 大人 > 妻 </ 大人 > < 子供 > 長女 </ 子供 > </ 世帯 > 一般に構造化データはリレーショナルデータベースの形式半構造化データは NoSQL の形式が格納に向いています 7

データベース管理システム (DBMS) 2-1[2] データベースの概要データベース管理システム (DBMS) と呼ばれるデータベース管理のソフトウェアがありますデータベースを管理するためのソフトウェアをデータベース管理システム (DBMS: database management system) といいます DBMS を利用すると

の利用イメージデータテーブル B の閲覧と改訂が可能 D B M S データテーブル A データテーブル B データテーブル C DBMS が入ったサーバコンピュータ代表的な商用 DBMS として Oracle (Database) Microsoft SQL Server が挙げられ一定の条件下において無償利用ができる DBMS として

8 データベース管理システム (DBMS) 2-1[2] データベースの概要データベース管理システム (DBMS) と呼ばれるデータベース管理のソフトウェアがありますデータベースを管理するためのソフトウェアをデータベース管理システム (DBMS: database management system) といいます DBMS を利用すると複数の利用者での利用する場合でもデータベース単位データテーブル単位データレコード単位で閲覧や改訂の権限を分けることができるなどデータの安全管理が容易になりますデータベースと Excel ファイルでの対応ではデータベースはファイル全体データテーブルは各シートデータレコードはシート内の各行のイメージです複数の利用者での DBMS の利用イメージデータテーブル B の閲覧と改訂が可能 D B M S データテーブル A データテーブル B データテーブル C DBMS が入ったサーバコンピュータ代表的な商用 DBMS として Oracle (Database) Microsoft SQL Server が挙げられ一定の条件下において無償利用ができる DBMS として MySQL PostgreSQL が挙げられますこれら 4 種の代表的なデータベース管理システムはいずれもリレーショナルデータベース型と呼ばれる構造化データの格納に適した現在主流の形式です Microsoft Office Professional を構成する一般の PC 用ソフトウェアの Microsoft Access もリレーショナルデータベース型の DBMS です 8

9 2-1[2] データベースの概要 DBMS( データベースマネジメントシステム ) の人気ランキング DBMS の人気ランキングサイトによると上位 3 つの DBMS に人気が集中しています DB-Engines Ranking では各 DBMS の人気を点数化して 2012 年からの推移を月単位で公開していますこのランキングにおいては関連ウェブサイトの数検索頻度ウェブ掲示板での言及数求職求人サイトで言及数 SNS での言及数によって世界規模で各 DBMS の人気度を測定していますこのランキングによると 2018 年 3 月時点において Oracle MySQL Microsoft SQL Server の3つの DBMSが他のDBMSを大きく離して人気が高いことが示されています下記グラフは 2018 年 3 月時点における人気上位 9 つの DBMS の推移を描いています MongoDB がドキュメントストア型 Cassandra がコラム指向型 Redis がキーバリュー型でありそれ以外の 6 つの DBMS はリレーショナルデータベース型です ( スコア ) DB-Engines Ranking におけるスコアの推移リレーショナルデータベース型である Oracle MySQL Microsoft SQL Server の人気度が 4 位以下を大きく離して高い Oracle MySQL Microsoft SQL Server PostgreSQL MongoDB DB2 Microsoft Access Cassandra Redis [ マーカーの形状とDBMSの種別 ] : リレーショナルデータベース型 : ドキュメントストア型 : コラム指向型 : キーバリュー型年 3 月 2013 年 9 月 2014 年 3 月 2014 年 9 月 2015 年 3 月 2015 年 9 月 2016 年 3 月 2016 年 9 月 2017 年 3 月 2017 年 9 月出所 DB-Engines Ranking[solid IT] の情報に基づき作成年 3 月 9

10 リレーショナルデータベースの構造リレーショナルデータベースでは 2 次元の表形式でデータを表しますリレーショナルデータベースでは 2 次元の表形式でデータセットを表しますリレーショナルデータベースでは表形式で表されたデータの集まりをそのまま表 (table) と呼びます 2-1[2] データベースの概要行列リレーショナルデータベースにおいては水平線側を行 (row) 垂直線側を列 (column) と呼びます漢数字の十の書き順で行列と覚えてください水平側の行には個別の人物事象の情報が記入され垂直側の列にはその人物事象の属性が記入されます名簿のデータベースでは行には個別の情報が記入され列には氏名社員番号部門名といった属性が記入されますリレーショナルデータベースでは社員番号のような重複する可能性のない項目を主キー (primary key) として設定しますリレーショナルデータベースでは部門番号で従業員リストと部門リストをつなぐように複数の表をつないで利用可能です従業員名簿でのリレーショナルデータベースの例従業員リスト 1 列目 2 列目 3 列目列名社員番号氏名部門番号 1 行目 1234 岡部翔 10 2 行目 2345 小倉大輔 10 3 行目 3456 黒川聡 20 4 行目 4568 高山亮 30 5 行目 5678 星野大介 30 部門リスト部門番号部門名所在地 10 首都圏営業部東京 20 首都圏経理部神奈川 30 関西人事部大阪 40 九州開発部福岡 6 行目 6789 山岸直樹 40 10

11 SQL(Structured Query Language) SQL はシンプルな英単語でリレーショナルデータベースを操作できるコンピュータ言語です SQL(Structured Query Language) はリレーショナルデータベースを操作するためのコンピュータ言語ですリレーショナルデータベース型以外の DBMS の NoSQL は一般に Not only SQL の略であるとされており SQL を使わないのではなく SQL だけではない SQL 言語を使わなくてもデータの操作ができるという解釈になっています SQL はシンプルな英単語による記述でデータベースを操作することができます例えば住所録 ( 表 ) から氏名 ( 列 ) が佐藤で始まる氏名リストを表示する場合は次のように SQL のコマンドを記述します氏名が佐藤で始まる氏名リストを表示する SQL コマンド 2-1[2] データベースの概要 select 氏名 from 住所録 where 氏名 like ' 佐藤 %'; SQL において %( パーセント ) は無記入を含む任意の文字列を表しこの記述で氏名が佐藤で始まる全ての氏名を表示します SQL を使うとトランザクションと呼ばれる一括したデータベースへの指示をすることもできますトランザクションを使って 19 時の予約をキャンセルして 20 時の予約をするとデータベースに指示すると 20 時に予約できない場合には 19 時の予約がキャンセルされません Microsoft Office Professional を構成するソフトウェアの Microsoft Access では SQL によるデータベースの操作が可能です Microsoft Excel においてもデータの整理方法に配慮すればリレーショナルデータベース形式のデータベースを作ることができます一方 Microsoft Access では数値を入れるべき列には数値しか入力できないなどリレーショナルデータベース型であることが強制されています 11

インターネット上のサーバの種類インターネット上には様々な種類のサーバがあり要求に応じて各データを提供しますサーバコンピュータは利用権限のある様々な機器からの要求に応じてデータを蓄積供給します PC とスマートフォンの異なる機器からでも同一のサーバコンピュータが利用でき

ウェブブラウザを搭載した PC やスマートフォンはウェブサーバに対するクライアントですクライアントは依頼者要求をするものの意味し情報通信の用語においてサーバ供給するものの対義語となっていますクライアントの要求に応じたサーバの仕組みメールソフトウェア

12 インターネット上のサーバの種類インターネット上には様々な種類のサーバがあり要求に応じて各データを提供しますサーバコンピュータは利用権限のある様々な機器からの要求に応じてデータを蓄積供給します PC とスマートフォンの異なる機器からでも同一のサーバコンピュータが利用でき複数のユーザーで同一のサーバを利用することもできます 2-1[3] サーバの概要インターネット上のウェブサーバは PC やスマートフォンのウェブブラウザからの要求に応じて HTML をはじめとするウェブサイトのデータを提供しますサーバに要求を出す機器はクライアントと呼ばれウェブブラウザを搭載した PC やスマートフォンはウェブサーバに対するクライアントですクライアントは依頼者要求をするものの意味し情報通信の用語においてサーバ供給するものの対義語となっていますクライアントの要求に応じたサーバの仕組みメールソフトウェア対応するサーバが供給データが欲しい新着メールメールサーバクライアント [PC やスマートフォン ] メールの確認や作成ウェブでの調べ物ウェブブラウザ対応するサーバが供給ウェブサイトウェブサーバインターネット上にあるメールサーバウェブサーバは世界のどこからでもアクセス可能です 12

インターネットからアクセスできるデータベースサーバ DBMS をインターネットからアクセス可能とすることで世界中からデータを利用できます DBMS( データベースマネージメントシステム ) が搭載されたサーバをデータベースサーバと呼びインターネットを経由したアクセスを可能とするケースがありますデータベースサーバがインターネット上からアクセスできれば

13 インターネットからアクセスできるデータベースサーバ DBMS をインターネットからアクセス可能とすることで世界中からデータを利用できます DBMS( データベースマネージメントシステム ) が搭載されたサーバをデータベースサーバと呼びインターネットを経由したアクセスを可能とするケースがありますデータベースサーバがインターネット上からアクセスできればメールサーバやウェブサーバと同様に利用権限のある世界中の利用者機器から利用できます複数の IoT 機器から得られた情報を集約して蓄積でき複数のユーザーがデータを閲覧更新することが可能です世界中からアクセスできるインターネット上のデータベースサーバのイメージ 2-1[3] サーバの概要データベースサーバではファイルの保存場所を記録することでネットワーク上でのファイル管理にも利用されていますデータベースサーバとファイルの保存場所 ( ファイルサーバオンラインストレージ ) は一般に異なりますがデータベースサーバには検索しやすくファイルの保存場所利用権限を記録しておくことでネットワーク上での円滑なファイル管理ファイル利用にも貢献しています 13

ウェブサービスの背後にあるデータベースサーバ様々なウェブサービスは背後でデータベースサーバが稼働することによって成り立っていますウェブサービスにおけるデータベースサーバはウェブサーバやアプリケーションサーバの背後にありウェブ 3 層と呼ばれる構造をとっていることが一般的ですウェブ 3 層と言われるウェブサービスの構造ではウェブサーバはウェブサイトの表示受付を担い

14 ウェブサービスの背後にあるデータベースサーバ様々なウェブサービスは背後でデータベースサーバが稼働することによって成り立っていますウェブサービスにおけるデータベースサーバはウェブサーバやアプリケーションサーバの背後にありウェブ 3 層と呼ばれる構造をとっていることが一般的ですウェブ 3 層と言われるウェブサービスの構造ではウェブサーバはウェブサイトの表示受付を担いアプリケーションサーバはプログラムの稼働を担っています多くのウェブサービスの背後にはデータベースサーバが存在しクライアントからの要求に応じてデータベース内の検索や読込書込をすることでウェブサービスが機能していますウェブ掲示板や SNS 上の投稿が表示され新たな投稿を記入できるのもネットショッピングで過去の購入履歴が表示されるのもウェブサーバの背後でデータベースサーバが機能しているためですウェブ 3 層の仕組み ( ネットショッピングサイトにおける事例 ) 2-1[3] サーバの概要ウェブ 3 層においてはクライアントとなる PC やスマートフォンからの要求はウェブサーバアプリケーションサーバデータベースサーバの順で伝達されますクライアント [PC やスマートフォン ] ウェブサーバ ( ウェブの表示 ) 5 アプリケーションサーバ ( データ処理計算 ) 4 データベースサーバ ( データの読み書き ) ネットショッピングサイトにおける事例商品や購入結果の表示購入総額や送料の計算請求額データの読み書き一般のウェブサービスの利用者も気がつかないうちにデータベースサーバの恩恵を受けています 14

15 サーバの安定した継続稼働とサーバ構築運営費用の関係ウェブサービスの安定した継続稼働とサーバ運営費用の節約は両立が困難な問題ですウェブサービスにアクセスが増えてデータベースサーバに高負荷がかかるケースを想定してそれに耐えられる設計にする必要があります次第にサービス利用者が増えて行くケースもあればメディア等でウェブサービスが紹介されて一時的にサービス利用者が増えるケースもあります常時稼働しているウェブサービスではサーバの処理能力や記録容量が足りない場合でも一時的にサーバが関わるサービスを停止して高性能の機器へ交換したり機器を追加したりすることが困難です人気のあるウェブサイトウェブサービスは年中無休で 24 時間アクセスできることが当たり前になっています一方でサービス利用者が少ない時に十二分のサーバ機器で対応することは余分な費用をかけてしまいますサーバの安定した継続稼働の実現にはサーバの運営費用が増加するジレンマがあります 2-1[3] サーバの概要利用者数が少ないうちは 1 台の PC をサーバコンピュータとして利用するだけでも負荷に耐えられる利用者数が多くなると高負荷に耐えられるように複数のコンピュータで処理するなど 1 台あたりの負荷を軽減する必要がある機器の交換追加サーバの安定した継続稼働と構築運営費用の節約のジレンマ一時的にウェブサービスを停止して機器を交換追加することは避けたい負荷が小さい時に十二分なサーバ設備を構築運営するには追加的な費用がかかるこのジレンマを解決する一つの方法として仮想化技術の活用が挙げられますクラウドの基本技術でもある仮想化はサーバの安定した継続稼働とサーバの構築運営費用の節約に貢献します 15

仮想化技術仮想化技術は物理的なコンピュータの枠にとらわれない技術です 2-1[4] サーバの仮想化手元の PC やスマートフォンを操作する場合は各コンピュータで 1 つの OS が稼働していることが一般的です OS(Operating System) は Windows Linux といったコンピュータを動かすための基本ソフトウェアを指しています仮想化技術を使うと 1

16 仮想化技術仮想化技術は物理的なコンピュータの枠にとらわれない技術です 2-1[4] サーバの仮想化手元の PC やスマートフォンを操作する場合は各コンピュータで 1 つの OS が稼働していることが一般的です OS(Operating System) は Windows Linux といったコンピュータを動かすための基本ソフトウェアを指しています仮想化技術を使うと 1 台の物理的なコンピュータの中で複数の OS( 例えば Windows と Linux) を同時に動かすことが可能です代表的な仮想化技術の使い方として 1 台の物理的なコンピュータの中で複数の独立した環境を構築することが挙げられます仮想化技術は物理的に複数のコンピュータや機器を 1 台に見せる技術も含みますがここでは仮想サーバの代表的な用途を紹介しています仮想化技術を使うと 1 台のサーバコンピュータ ( 物理サーバ ) の中で独立した環境を分けて複数の機能を持つ仮想サーバを構築することができます物理的に 1 台 2 台と数えられるサーバコンピュータを物理サーバ仮想化技術で構築した独立したサーバ環境を仮想サーバといいます 1 台の物理サーバ内に複数の OS を稼働させることができ物理サーバ内の 1 つの OS を再起動する場合でも他の OS への影響はありません 1 台のサーバコンピュータ ( 物理サーバ ) の中の仮想化の事例イメージウェブ機能データベース機能アプリケーション機能メール機能 Windows Windows Linux 仮想サーバ仮想サーバ仮想サーバサーバコンピュータ ( 物理サーバ ) 16

17 仮想サーバにおけるスケーラビリティ ( 拡張性 ) 仮想サーバには利用するコンピューターリソースを増減できるスケーラビリティがあります仮想サーバにおいてはサーバに掛かる負荷に応じて 1 つの仮想サーバの性能を高めるスケールアップ対応する仮想サーバの台数を増やすスケールアウトが可能ですスケールアップではその仮想サーバが利用できる CPU やメモリの性能を高めることができますスケールアウトでは物理サーバの内外を問わずに対応する仮想サーバの台数を増やすことができますスケールアップ / スケールダウンまたはスケールアウト / スケールインができることを総じてスケーラビリティ ( 拡張性 ) があるといいます仮想サーバの中にはサーバにかかる負荷に応じて自動でスケールアップ / スケールダウンを行うオートスケールができるものもありますスケールアップスケールアウト 2-1[4] サーバの仮想化オートスケール負荷性能繁忙期に合わせて自動で調整 CPU 16 メモリ 32GB CPU 4 メモリ 8GB 仮想サーバ仮想サーバ 1 台目 2 台目 3 台目 CPU 2 メモリ 4GB CPU 2 メモリ 4GB CPU 2 メモリ 4GB CPU 2 メモリ 4GB 時間仮想サーバのスケーラビリティによってサーバの安定した継続稼働とサーバ構築運営費用の節約を両立できます 17

クラウドコンピューティングクラウドコンピューティングは仮想化技術を利用したネットワーク関連サービスです仮想化技術は近年着目されているクラウドコンピューティングにも利用されていますクラウドコンピューティングおよびそれを利用したクラウドサービスは雲を意味するクラウド (cloud) と略されることもあります ICT

クラウドの概念インターネット上のネットワークサーバストレージアプリケーションサービスなどを共有化してサービス提供事業者が利用者に容易に利用可能とするモデルのことですクラウドコンピューティングには主に仮想化技術が利用されています出所国民のための情報セキュリティサイト [ 総務省 ] http://www.soumu.go.

18 クラウドコンピューティングクラウドコンピューティングは仮想化技術を利用したネットワーク関連サービスです仮想化技術は近年着目されているクラウドコンピューティングにも利用されていますクラウドコンピューティングおよびそれを利用したクラウドサービスは雲を意味するクラウド (cloud) と略されることもあります ICT 関連用語を平易な文章で説明している総務省が運営する国民のための情報セキュリティサイトの用語説明ではクラウドコンピューティングを次のように記述していますクラウドコンピューティングに関する用語説明の引用内の青い太文字は本教材によって記したものです国民のための情報セキュリティサイトにおけるクラウドコンピューティングの用語説明 2-1[5] クラウドの概念インターネット上のネットワークサーバストレージアプリケーションサービスなどを共有化してサービス提供事業者が利用者に容易に利用可能とするモデルのことですクラウドコンピューティングには主に仮想化技術が利用されています出所国民のための情報セキュリティサイト [ 総務省 ] クラウドコンピューティングにおける仮想化の事例仮想技術を用いて物理的には 1 台のサーバコンピュータ ( 物理サーバ ) の中に様々な役割を持つ複数の仮想サーバが入っているケースもありますクラウドコンピューティングにとって仮想化 ( 技術 ) は重要なキーワードとなっています 18

19 クラウドコンピューティングの出自クラウドコンピューティングは Google の CEO の発言から広まりましたインターネットにおけるクラウド (cloud: 雲 ) という言葉は 2006 年の Google の CEO( 最高経営責任者 ) の Eric Schmidt( エリックシュミット ) 氏の発言から広がっていきました 2006 年 8 月の [Search Engine Strategies Conference] における Eric Schmidt 氏の発言 2-1[5] クラウドの概念 We call it cloud computing they should be in a "cloud" somewhere. And that if you have the right kind of browser or the right kind of access, it doesn't matter whether you have a PC or a Mac or a mobile phone or a BlackBerry or what have you or new devices still to be developed you can get access to the cloud. 簡潔な日本語訳正しい利用方法であれば OS や機器の種類は問わずにそのクラウド ( 雲 ) にアクセスできるといったものを我々はクラウドコンピューティングと呼んでいる出所 Search Engine Strategies Conference[Google] クラウドコンピューティングという言葉は脚光を浴びましたが専門家の間でも定義が異なる言葉定義や意味が不明確なまま使われている言葉として問題視されていました 2008 年 12 月には米国電気電子学会 [IEEE( アイトリプルイー )] の発表においても専門家の間でも様々な定義があることが示されました出所 Cloud Computing and Grid Computing 360-Degree Compared[IEEE Ian Foster et al. ] 問題解決のため米国国立標準技術研究所 [National Institute of Standards and Technology (NIST: ニスト )] はクラウドに必須の 5 つの特徴という資料の草稿を 2009 年に発表しました NISTによる草稿は専門家からの意見を受け付けた後 2011 年に最終化され ( 独 ) 情報処理推進機構によって日本語化がされています出所 NIST によるクラウドコンピューティングの定義 [ 情報処理推進機構 ] クラウドコンピューティングの意味が不明確な状況は世界においても日本においても現在でも継続しています 19

20 NIST が示すクラウドの基本的な特徴 2-1[5] クラウドの概念 NIST はクラウド ( コンピューティング ) が満たすべき 5 つの基本的な特徴を示しています米国国立標準技術研究所 (NIST) が示したクラウドコンピューティングの 5 つの特徴は表のようにまとめられます NISTによるクラウドコンピューティングの5つの特徴 ( 本教材における補足説明付 ) 番号 NISTが示した基本的な特徴 NISTによる特徴の説明 ( 抜粋 ) 本教材による補足説明 [1] [2] [3] [4] オンデマンドセルフサービス (On-demand self-service) 幅広いネットワークアクセス (Broad network access) リソースの共用 (Resource pooling) スピーディな拡張性 (Rapid elasticity) [5] サービスが計測可能であること (Measured Service) 利用者はクラウド事業者とコミュニケーションの必要なくサービスを設定できるサービスはネットワークを通じて利用可能で標準的な仕組みで接続できるシステムリソースは集積され複数の利用者に提供され得るシステムリソースは需要に応じて即座に拡大縮小できるシステムリソースの利用状況はモニタされ利用者にもクラウド事業者にも明示できるサービスを開始設定する際に対面や電話での事業者とのやりとりが不要ですインターネット等を通じて PC やスマートフォンのブラウザ等の一般的な機器で利用できます同一の物理サーバを利用しているケースでも複数の利用者が同時に利用できます仮想化技術等を活用しごく短時間でのスケーラビリティ ( 拡張性 ) があります使用したシステムリソース ( 計算量や記録量 ) に応じて課金することが可能になります出所 The NIST Definition of Cloud Computing[NIST] に基づき作成 NISTが2011 年に最終化した本資料では 5つのクラウドの特徴を示したことに加え講座 2-2で示す Service Model( サービスモデル ) および Deployment Model( 実装モデル ) の分類も表しています NISTは2017 年に本資料の5つの特徴に対応するチェックシートを公表しパブリックコメントを募りました出所 NIST Cloud Computing Program[NIST] 表における [4] のスピーディーな拡張性がクラウドコンピューティングの際立った特徴となっています表における [1][2][3][5] の特徴に関してはクラウドコンピューティングが脚光を浴びる以前のホスティングサービス ( レンタルサーバ ) においても一般的に備わっていました 20

クラウドとオンプレミスクラウドと対照的に紹介されるサーバの運用方法としてオンプレミスが挙げられますクラウドを利用する場合インターネットを経由してサービスやデータにアクセスすることが一般的です前スライドの [2] 幅広いネットワークアクセスはインターネット接続を必須としていませんが大半のクラウドはインターネットに接続していますまた

と呼ばれる自組織の敷地内でサーバを運用する形態では情報の送受信でのインターネットの利用は不要でデータは自組織の敷地内のサーバに保存されます必ずしも建物としての自組織内とは限らずデータセンターの一部を間借り ( ハウジング ) してサーバの運営を行うケースもオンプレミスと呼ばれますクラウドのイメージクラウド事業者のデータセンター自組織の敷地

21 クラウドとオンプレミスクラウドと対照的に紹介されるサーバの運用方法としてオンプレミスが挙げられますクラウドを利用する場合インターネットを経由してサービスやデータにアクセスすることが一般的です前スライドの [2] 幅広いネットワークアクセスはインターネット接続を必須としていませんが大半のクラウドはインターネットに接続していますまたパブリッククラウドと呼ばれる形態ではインターネット接続が必須ですプライベートクラウドと呼ばれるクラウドの形態では自組織の敷地内に物理サーバを設置するケース ( オンプレミス ) もあり得ますパブリッククラウドプライベートクラウドは講座 2-2 で詳しく説明します 2-1[5] クラウドの概念オンプレミス (on-premise) と呼ばれる自組織の敷地内でサーバを運用する形態では情報の送受信でのインターネットの利用は不要でデータは自組織の敷地内のサーバに保存されます必ずしも建物としての自組織内とは限らずデータセンターの一部を間借り ( ハウジング ) してサーバの運営を行うケースもオンプレミスと呼ばれますクラウドのイメージクラウド事業者のデータセンター自組織の敷地オンプレミスのイメージ自社の敷地専用線専用線自組織内のサーバクライアントインターネットを経由した情報の送受信クライアント自組織内の情報の送受信自組織の敷地内に物理サーバを設置するオンプレミス型のクラウドもあり得るためクラウドとオンプレミスは対義語ではありませんがサーバの運用形態としてクラウドとオンプレミスは対照的に紹介されるケースがあります 21

クラウドとホスティングホスティングサービスの中にも仮想化技術を利用したクラウドホスティングが登場しましたホスティングサービスと呼ばれるデータセンター内のサーバの利用権を貸し出す仕組みがあります 2-1[5] クラウドの概念ホスティングサービスはレンタルサーバとも呼ばれクラウドが脚光を浴びる以前から普及していたサービスでありウェブサイトの設置等に利用されます

22 クラウドとホスティングホスティングサービスの中にも仮想化技術を利用したクラウドホスティングが登場しましたホスティングサービスと呼ばれるデータセンター内のサーバの利用権を貸し出す仕組みがあります 2-1[5] クラウドの概念ホスティングサービスはレンタルサーバとも呼ばれクラウドが脚光を浴びる以前から普及していたサービスでありウェブサイトの設置等に利用されますクラウドサービスの中には仮想サーバの利用権を貸し出すケースもありホスティングサービス同様にウェブサイトの設置にも利用できます近年新たに登場したクラウドホスティングはクラウドのスケーラビリティ ( 拡張性 ) を活用して利用しているサーバの性能や保存可能な記憶量が可変となります一般的なホスティングサービスでは契約時にサーバの性能および月間または年間の利用料金が固定されている一方でクラウドホスティングは利用料金が利用している性能に応じて従量制になっているケースが一般的です従来型のホスティングサービス ( サーバの性能および料金は固定 ) 固定プランA 価格 100 円 / 月 CPU 2コア容量 10GB メモリ 4GB 固定プランB 価格 1,000 円 / 月 CPU 4コア容量 100GB メモリ 8GB 固定プラン C 価格 3,000 円 / 月 CPU 4 コア容量 400GB メモリ 16GB クラウドホスティング ( サーバの性能および料金が可変 ) 可変プラン ( 閑散期 ) 価格従量課金 CPU 2 仮想コア容量 10GB までメモリ 4GB スケーラビリティ ( 拡張性 ) 可変プラン ( 繁忙期 ) 価格従量課金 CPU 8 仮想コア容量 800GB までメモリ 32GB 22

データベースサーバのクラウド利用クラウドのスケーラビリティ ( 拡張性 ) はデータベースサーバへの恩恵が大きくなっています並列化後のウェブサービスへのアクセスはロードバランサーと呼ばれる機器によって各アクセスに対応するサーバが振り分けられますクラウドのスケーラビリティ ( 拡張性 ) は

同一のサーバの台数を増やす並列化による負荷分散が容易です一方でデータベースサーバは利用者による高頻度のデータ更新があるため並列化が困難ですクラウドによるスケーラビリティ ( 拡張性 ) クライアントロードバランサー並列化データベースサーバ更新頻度は低くサービス提供者側で更新時期を調整可能

23 データベースサーバのクラウド利用クラウドのスケーラビリティ ( 拡張性 ) はデータベースサーバへの恩恵が大きくなっています並列化後のウェブサービスへのアクセスはロードバランサーと呼ばれる機器によって各アクセスに対応するサーバが振り分けられますクラウドのスケーラビリティ ( 拡張性 ) は並列化が困難なデータベースサーバに特に大きな恩恵をもたらすものとなっていますウェブ 3 層における並列化とデータベースサーバのクラウド利用のイメージ 2-1[5] クラウドの概念ウェブ 3 層においてウェブサーバとアプリケーションサーバはウェブサービスの提供者が格納されているデータの更新時期を調整できるため同一のサーバの台数を増やす並列化による負荷分散が容易です一方でデータベースサーバは利用者による高頻度のデータ更新があるため並列化が困難ですクラウドによるスケーラビリティ ( 拡張性 ) クライアントロードバランサー並列化データベースサーバ更新頻度は低くサービス提供者側で更新時期を調整可能負荷増加は台数を増やす並列化で対応可能 ( 一部のサーバが停止してもサービス継続可能 ) ウェブサーバアプリケーションサーバ利用者から高頻度でデータが変更される可能性並列化は困難で 1 台の停止はサービス停止に直結クラウドのスケーラビリティ ( 拡張性 ) によってデータベースサーバを停止させずに性能や記憶容量を変更可能 23

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PowerPoint プレゼンテーション総務省 ICTスキル総合習得教材概要版 eラーニング用 [ コース2] データ蓄積 2-2: クラウドのサービスモデル実装モデル [ コース1] データ収集 [ コース2] データ蓄積 [ コース3] データ分析 [ コース4] データ利活用 1 2 3 4 5 座学本講座の学習内容 (2-2: クラウドのサービスモデル実装モデル ) 講座概要クラウドの利用には 2 種類の分類があることを紹介します