コンピューティング あらゆるワークロードに対応した VM により、構築、リリース、スケーリングを迅速に実行
アイレット、クラスメソッド、サーバーワークスの3社は米Amazon Web Services(アマゾン・ウェブ・サービス、AWS)の東京リージョン開設前からAWS事業を始めたことで知られ、AWSパートナーの「御三家」とも呼ばれる。 3社とも10年以上にわたって最上位の「プレミアティアパートナー」を維持しており、AWSのスペシャリストとして大きな存在感を放つ。しかし、ここ数年は変化が見られる。マルチクラウド戦略を取るユーザー企業の増加に伴い、AWS以外のクラウド事業にも力を入れ始めているのだ。 例えば、サーバーワークスは米Google(グーグル)のクラウドサービスであるGoogle Cloud専業のグループ会社「G-gen」を2021年に立ち上げた。2022年6月、同じくGoogle Cloud専業の「トップゲート」を買収し、2024年7月に同社をG-genに統合するなど、Google Cl
グローバルのクラウドインフラ市場シェア、AWSとAzureの差が9ポイントにまで縮まる。2023年第1四半期、Synergy ResearchとCanalysの調査結果 調査会社のSynergy Research GroupとCanalysは、2023年第1四半期時点のグローバルにおけるクラウドインフラのシェアをそれぞれ発表しました(Synergy Research Group、Canalys)。 クラウドインフラとは、IaaS、PaaS、ホステッドプライベートクラウドを合わせたもの。 両社の調査結果ではいずれも過去1年のクラウドインフラ市場の成長率を20%前後としており、これまで30%前後という高い成長率で推移してきたクラウド市場が、世界的な不景気の影響を受けて急速に減速していることが示されました。 AWSとAzureのシェアの差が2桁を切って9%に そうした中で、2023年第1四半期の
この記事は新野淳一氏のブログ「Publickey」に掲載された「2022年第2四半期のクラウドインフラ、シェア1位はAWS、2位はAzure、3位Google Cloud。上位3社の寡占がさらに高まる」(2022年8月4日掲載)を、ITmedia NEWS編集部で一部編集し、転載したものです。 2022年第2四半期時点のグローバルにおけるクラウドインフラのシェアをそれぞれ発表しました(Synergy Research Group、Canalys) シンガポールCanalysの発表によると、クラウドインフラのシェア1位はこれまでと変わらずAWSで31%、2位はMicrosoft Azureで24%、3位がGoogle Cloudで8%。
この動きを初めて見つけたのは、2017年に中国・北京で開催された映像機器展「BIRTV」を取材したときだっただろう。当時JVCの取材をしていた中で、カメラのライブ映像を直接クラウドにストリーミングで上げるというソリューションに出会った。その応用例として、奥点云というクラウドサービスプロバイダーが、ストリームされた複数の映像をクラウド上でスイッチングして配信していた。 つまり、どうせクラウド上に映像ストリームが集まるなら、そこに仮想スイッチャーを設定して、そこで映像切替をやって配信までやってしまおうということである。当時画質はQVGA程度しかなく、クオリティーはお世辞にもいいとはいえなかったが、その先進性に舌を巻いた。 いつかはそれが一般的になる時代が来るだろうとは予想したが、クオリティーや人の意識改革など、条件が整うまでにはまだまだ掛かるだろうと思っていた。 ところが11月17日から19日
「クラウドサービス提供における情報セキュリティ対策ガイドライン(第3版)」(案)に対する意見募集の結果及び「クラウドサービス提供における情報セキュリティ対策ガイドライン(第3版)」の公表 総務省では、「クラウドサービス提供における情報セキュリティ対策ガイドライン(第3版)」(案)について、令和3年7月17日(土)から同年8月15日(日)までの間、広く意見を募集しました。 意見募集の結果、12件の意見の提出がありましたので、提出された意見及び当該意見に対する総務省の考え方をとりまとめ、「クラウドサービス提供における情報セキュリティ対策ガイドライン(第3版)」と併せて公表します。 総務省では、安全・安心なクラウドサービスの利活用推進のため、平成26年4月に「クラウドサービス提供における情報セキュリティ対策ガイドライン」を公表し、その後IoTサービスを提供するクラウドサービスにおけるリスクへの対
Google Cloudは2020年7月14日(米国時間)、アナリティクスサービス「BigQuery」のマルチクラウド対応を発表した。Amazon Web Services(AWS)やMicrosoft Azure上のデータを動かすことなく、BigQueryによるマルチクラウドのデータ分析ができる。 Google Cloudは同日、AWSの「Amazon S3」に対応したプライベートα版の提供を開始した。Azureへの対応は近い将来(「soon」)に行うという。 BigQuery Omniでは、Google Cloudがマルチクラウド対応を進めるマネージドKubernetesサービス、「Anthos」を活用する。BigQuery OmniとしてAWSやAzureに展開するAnthosクラスタ上で、BigQueryのクエリエンジンである「Dremel」をマネージドサービスとして動かす。その上
私自身は、一番最後のデータ分析基盤関係をメインで担当しており、必要に応じて2つ目のデータ抽出や分析を行っております。 現在、分析チームは3人おり、ある程度役割を分けながら活動しています。 今回は、すべてのデータ分析活動を支える、一番最後のデータ処理基盤について、以下の内容をご説明して紹介したいと思います。何か皆様の業務のご参考になることなどあれば、嬉しく思います。 1. 扱うデータについて まずは、主にどういったデータを扱うかをご紹介したいと思います。 最も主要なデータは、弊社が提供している「全国タクシー」アプリのデータです。 特に、タクシーの配車依頼の注文レコードを主に扱います。注文には、ユーザ情報や時間、乗車/降車指定位置、指定されたタクシー会社、配車できたか否か、など様々な情報が入っています。あとは、「JapanTaxi Wallet」という決済サービスを提供しており、このサービスの
Googleの画像認識APIを基に、好きな画像を学習させて認識機能を簡単にカスタマイズできる「Cloud AutoML Vision」発表 Googleは、Googleが提供する学習済み機械学習APIを基に、ユーザーが自分のデータを学習させることで認識機能をカスタマイズできる「Cloud AutoML」を発表しました。 「Cloud AutoML」に対応したAPIの第一弾として、ユーザーが独自の画像を学習させられる「Cloud AutoML Vision」を発表しました。 学習済みの機械学習APIに対して追加で学習可能 Googleは、機械学習を用いた画像認識APIとして「Cloud Vision API」を以前から提供しています。 Cloud Vision APIはあらかじめGoogleによって学習済みであるため、画像を読み込ませるだけで、人間の顔の検出や猫や犬といった動物、船や飛行機、
クラウドサービスでは、従来の常識が通用しない。誰でも、戸惑ったり、思わぬ失敗をしたりするもの。Amazon Web Services(AWS)とMicrosoft Azureに分けて、クラウド活用のつまずきポイントと対策を解説する。 [Auroraの落とし穴]読み込みエンドポイントで分散されない Amazon Web Servicesのリレーショナルデータベースサービス「Amazon Aurora」のデータベースクラスターは、プライマリーインスタンスとAuroraレプリカという2種類のインスタンスで構成される。 データベースクラスターへのアクセスには、クラスターエンドポイント、読み込みエン… 2017.04.28 [Auroraの落とし穴]フェイルオーバー時に接続先が切り替わらない Amazon Web Servicesのリレーショナルデータベースサービス「Amazon Aurora」のデ
IaaS/PaaS市場はAWSが40%超のシェアでトップを譲る気配はなし。マイクロソフト、Google、IBMの合計シェアも増加、2016年第4四半期。Synergy Research Group 調査会社のSynergy Research Groupは、2016年第4四半期のIaaS/PaaSのシェアについての調査結果を発表しました。 同社によると、IaaSとPaaSを合計したクラウド市場の大きさは70億ドル(約7700億円)を超過。年率約50%で成長しています。この市場ではAmazon Web Services(AWS)が市場シェアの40%超を確保する巨人として君臨しており、これは1年前とほぼ同じ状況です。 第2位グループを構成するマイクロソフト、Google、IBMの3社は合計で23%のシェアを獲得。これは1年前よりも5%伸びており、少しずつ市場での存在感を高めつつある一方、それ以下
Webサービスの開発では当たり前になったクラウドインフラの利用。AWSがいいのか、Azureがいいのか、それともGCPか…と悩むエンジニアのために、サービスの違いをまとめました。 ビジネス向けクラウドサービスを提供する主要3社から、オンライン上での作業に必要なことをすべてカバーする製品がたくさんリリースされていますが、価格設定、サービスの命名法、グループ化手法などがすべて異なっています。この記事では、各社のサービスを並べて比較し、どこが違うか説明します。 Amazon Web Services(AWS)、Google Cloud Platform(GCP)、マイクロソフトのAzureで提供されるサービスを中心に解説します。サービスのすべて、クラウドコンピューティングのインフラの詳細までは説明しません。しかし、利用可能なプロダクトをたくさん紹介しますので、おそらく3つのクラウドサービスのコン
職場や学校で大量に使用されるPCのセッティングや管理は非常に大変ですが、インターネットにアクセスする場合には、OSのアップデートやセキュリティ対策は避けては通れない問題です。そんな面倒なPC管理から解放してくれ、なおかつ月額払いで必要なときに必要な分だけデスクトップ環境をクラウドから利用できるサービスが「Amazon WorkSpaces」です。 Amazon Media Room: Press Releases http://phx.corporate-ir.net/phoenix.zhtml?c=176060&p=irol-newsArticle&ID=1876009&highlight= Amazon Web Services ブログ: 【AWS発表】 Amazon WorkSpaces – デスクトップコンピューティングをクラウドで http://aws.typepad.com/a
これから6回にわたって、各種クラウドについての比較とそれらの良い点悪い点について取り上げていきたいと思います。 対象としてはこれからエンジニアとしてクラウドを使用していく人を想定しています。 今回は初回ですので、概要と今後の予定についてまず説明していきます。 まずクラウドとクラウド以外の比較、そして各種クラウドサービスについて比較していく予定です。 クラウドの定義 クラウドがマーケティングバズワードになって久しいですが、ここで改めてこの記事におけるクラウドの意味について説明いたします。 簡単に(とくにオンプレミスとの比較の意味も込めて)クラウドについて定義すると「サーバを持たない」ということになると思います。 ホスティングやVPSはどうなるんだという話もありますが、クラウドとの比較という意味で、この連載ではオンプレミス、ホスティング、VPSをひとくくりにします。 筆者が思うに、クラウドとい
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