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3大クラウド(AWS、Azure、GCP)の比較解説

コグラフ株式会社 データアナリティクス事業部

こんにちは、コグラフ株式会社データアナリティクス事業部の木村です。
今回は大手クラウドサービスであるAmazon Web Services（AWS）、Google Cloud Platform（GCP）、Microsoft Azure（Azure）、それぞれの特徴や利点を紹介します。
業務でクラウド使ってるけど、他のサービスも気になるという方の参考になればと思います！


クラウドコンピューティングとは

ネットワークを通じてコンピューター上のリソース（サーバー、データベース、ストレージなど）を使うサービスのことです。

クラウドコンピューティングの主な利点

オンデマンド
必要なときに必要な分だけコンピュータリソースを利用できる
リソースの追加や解約が容易で、柔軟なスケーリングが可能

コスト削減
オンプレミス環境ではサーバーやハードウェアの購入・運用に多額の初期投資とランニングコストがかかるが、クラウドでは必要な分だけ課金されるためコストを最適化できる

マネージドサービス
クラウドプロバイダが多くのサービスを管理するため、セキュリティやアップデート、バックアップなどの運用管理が省力化される

グローバル展開の容易さ
クラウドは世界各地にサーバーやデータセンターを持っており、グローバル展開が容易である

柔軟なアクセス
インターネットを通じてリモートアクセスが可能で、場所やデバイスに依存せずに作業できる

ビッグデータとAI
クラウドはビッグデータの処理や機械学習、人工知能にも対応しており、高度なデータ分析が可能である

それでは大手クラウドサービスであるAWS、AZURE、GCP について、それぞれの特徴、サービスを紹介します。

AWS

AWSの特徴

幅広いサービスと高い信頼性
世界シェア No.1 のクラウドサービスであり、豊富なサービスと高い信頼性により多様な用途に適したクラウド環境を構築ができる

グローバルなインフラストラクチャ
世界各地にリージョンとアベイラビリティーゾーンを持ち、高い可用性とスケーラビリティを実現する
グローバル展開を行う企業にとって有利である

マンガもあって楽しい
AWSで開発するストーリーがマンガで描かれている

AWSのサービス

コンピューティングサービス
EC2（Elastic Compute Cloud）：
・仮想サーバー
・インスタンスのサイズ、タイプ、OSなどがカスタマイズ可能
Lambda：
・サーバーレスコンピューティング
・イベントに応じてコードが自動的に実行される

＊コンピューティングサービス：クラウドプロバイダが提供するコンピュータリソースを利用するためのサービス

データベースサービス
Amazon Redshift：
・カラム指向（列指向）のデータストレージにより、クエリの効率性とパフォーマンスが向上
・クラスターサイズの拡張や縮小などは手動で管理する

＊データベースサービス：クラウド上でデータを保存・管理・クエリ処理するためのサービス

BIツール
Amazon QuickSight：
・AWSのデータソースから直接データを抽出できるため、他のAWSのシステム（Redshift、S3など）との統合が強力
・ AWSのセキュリティ機能を活用し、データ保護とアクセス制御が強化できる

Azure

Azureの特徴

Microsoft製品との統合
Microsoftの製品と高い統合性を持つため、Windows・Officeなどと連携しやすい
セキュリティの高さ
エンタープライズ向けのサービスを多数提供しており、セキュリティやコンプライアンスに重点を置く企業に向いている

Azureのサービス

コンピューティングサービス
Virtual Machines：
・仮想サーバー
・WindowsやLinuxなどの多彩なOSをサポートする
Azure Functions：
・サーバーレスコンピューティング
・トリガーやスケジュールにより自動実行が可能である

データベースサービス
Azure Synapse Analytics：
・Python、Scala、Spark SQL、.Netなどの多数の言語が使用可能
・Office365といったサービスと容易にデータのシェアが可能

BIツール
Power BI：
・直感的なダッシュボードと豊富な視覚化オプションを提供
・データのアクセス権限や共有の制御、データ暗号化などセキュリティ機能が組み込まれている

GCP

GCPの特徴

AIやデータ分析のサービスの充実
ビッグデータ解析やAIに関するサービスが、GCPには多く用意されている（以下、サービスの一例）

  • BigQuery

  • Dataflow

  • AI Platform

  • Vision AI

  • Natural Language API

  • Video AI

  • AutoML

データアナリティクスとビッグデータ
ビッグデータ処理に優れたサービスを提供しており、大量のデータを高速かつ効率的に処理できる

GCPのサービス

コンピューティングサービス
Compute Engine：
・仮想サーバー
・高いパフォーマンスとカスタムマシンタイプのサポートが特徴である
Cloud Functions：
・サーバーレスコンピューティング
・イベント駆動型のコード実行が可能である

データベースサービス
BigQuery：
・完全にサーバーレスで、実行環境の設定が不要
・データ処理が高速で、膨大なデータに対応可能

BIツール
Looker：
・LookMLと呼ばれる独自の言語を使用して、柔軟なデータモデルを構築できる
・ファイルをGitで管理することができる

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