クラウドの比較

この「クラウドの比較」ページでは、さまざまなクラウドソリューションを使い分ける際の一般的なユースケースを理解するのに役立つコンテンツを掲載しています。クラウドソリューションを比較対照し、お客様の状況に最適なユースケースを見つけることができます。 

クラウドの比較に関する最新のトピック

コンテナと仮想マシンはどのように異なりますか?

コンテナと仮想マシンは、アプリケーションを IT インフラストラクチャリソースから独立させるテクノロジーです。コンテナは、アプリケーションのコード、そのライブラリ、および他の依存関係を含むソフトウェアコードパッケージです。仮想マシンは、物理マシンのデジタルコピーです。

データレイク、データウェアハウス、データマートはどのように異なりますか?

データウェアハウス、データレイク、データマートは、異なるクラウドストレージソリューションです。データウェアハウスは、構造化された形式でデータを格納します。データマートは、特定のビジネスユニットのニーズを満たすデータウェアハウスです。一方、データレイクは、生データと非構造化データの中心的なリポジトリです。

ハイブリッドアプリ、ネイティブアプリ、ウェブアプリはどのように異なりますか?

アプリケーションは、顧客と情報をやり取りし、顧客が特定のタスクを完了するのをサポートできるようにするソフトウェアです。アプリのさまざまな種類は、開発方法と内部機能に基づいています。ウェブアプリは、インターネットブラウザ経由で配信されます。ネイティブアプリは、特定のプラットフォームまたはデバイスタイプ向けに構築されています。一方、ハイブリッドアプリは、内部にウェブブラウザが組み込まれたネイティブアプリケーションです。

Kubernetes と Docker はどのように異なりますか?

Kubernetes と Docker はどちらもコンテナテクノロジーです。Kubernetes は、複数のコンテナランタイムを管理できるようにするコンテナオーケストレーションツールです。Docker は、従来の方法よりも迅速にアプリケーションを構築、テスト、デプロイできるようにするコンテナランタイムテクノロジーです。 

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技術ユースケース
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  • 分析

    構造化データと非構造化データの違いは何ですか?

    構造化データと非構造化データは、収集可能なデータの 2 つの大まかなカテゴリです。構造化データは、データテーブルにぴったりと収まるデータで、数値、短いテキスト、および日付などの離散型データタイプが含まれます。非構造化データは、たとえば、音声や動画ファイル、大きなテキストドキュメントなど、そのサイズ、あるいは性質的にデータテーブルにきちんと収まらないデータのことです。数値データやテキストデータは、テーブルとしてモデル化するのが効果的ではないため、構造化されていない場合があります。たとえば、センサーデータは持続的な数値ストリームですが、タイムスタンプとセンサー値の 2 つの列からなるテーブルを作成するのが非効果かつ非現実的です。現代の分析には、構造化データと非構造化データの両方が不可欠です。

  • フロントエンドウェブとモバイル

    専有サーバーと仮想プライベートサーバーの違いは何ですか?

    専有サーバーと仮想プライベートサーバー (VPS) は、2 種類の Web サイトホスティングソリューションです。専有ホスティングでは、物理サーバー全体をレンタルして Web サイトをホストできます。ウェブホスティングプロバイダーは、物理サーバー全体への独占的アクセスを提供します。ただし、このソリューションは高価で、ほとんどの組織では不要です。ハードウェアの進歩により、物理サーバーには単一の Web サイトをホストする以上の処理能力があります。リソースを過剰にプロビジョニングする代わりに、より費用対効果の高い専用環境を提供する VPS を使用できます。サーバの基盤となる物理リソースの一部しか消費しないため、仮想と呼ばれています。同じ物理サーバーに、基盤となるリソースをあらかじめ決められた方法で共有する複数の VPS が存在する可能性があります。

  • ネットワーキングとコンテンツ配信

    IPv4 と IPv6 にはどのような違いがありますか?

    IPv4 と IPv6 は、インターネットプロトコル (IP) アドレッシングシステムの 2 つのバージョンです。IP は、インターネットを介してデータを交換する一連の通信ルールです。中核を成すインターネットは、ネットワーク技術を通じて相互にデータを共有する数十億のデバイスの集まりです。IP は番号付けシステムを使用して、接続されているすべてのデバイスに固有の識別番号またはアドレスを付与します。IPv4 は 32 ビットのアドレス形式を使用しており、40 億を超えるアドレススペースに対応できます。インターネットとモノのインターネット (IoT) システムの拡大に伴い、IPv4 のアドレス範囲では不十分であることが判明しています。128 ビットのアドレス形式を使用し、1x10 36 を超えるアドレスを収容できる IPv6 によって段階的に廃止されつつあります。

  • データベース

    Cassandra と HBase の違いは何ですか?

    Apache Cassandra と Apache HBase は、非表形式でデータを保存する 2 つの NoSQL データベースです。どちらもビッグデータインフラストラクチャにデータをキーバリューストアとして保存し、大量のデータを正確かつ効率的に管理します。ただし、アーキテクチャ上の違いがあるため、さまざまなユースケースに適しています。たとえば、Cassandra では読み取りと書き込みのパフォーマンスが速く、HBase ではデータ整合性が向上します。HBase は、大規模なスパースデータセットの処理に非常に効果的です。組織は、さまざまなビッグデータのユースケースに Cassandra と HBase を使用しています。

  • デベロッパー用ツール

    オブザーバビリティとモニタリングの違いは何ですか?

    DevOps では、オブザーバビリティとモニタリングは 2 つの異なるデータベースのプロセスです。これらを使用すると、分散型マイクロサービスアーキテクチャとそのインフラストラクチャの正常性とパフォーマンスを適切に維持および管理できます。分散システムは、数十から数百、または数千の異なるコンポーネント間でデータを交換することによって機能します。 

    監視とは、システムの状態を定義するさまざまな指標に関するデータを収集し、レポートを生成するプロセスです。オブザーバビリティはより調査的なアプローチです。分散したシステムコンポーネントの相互作用と監視によって収集されたデータを詳しく調べて、問題の根本原因を特定します。これには、トレースパス分析などのアクティビティが含まれます。トレースパス分析は、システムを通じてリクエストのパスをたどって統合の失敗を特定するプロセスです。モニタリングは個々のコンポーネントに関するデータを収集し、オブザーバビリティは分散システム全体を監視します。

  • データベース

    論理データモデルと物理データモデルの違いは何ですか?

    Apache Cassandra と Apache HBase は、非表形式でデータを保存する 2 つの NoSQL データベースです。どちらもビッグデータインフラストラクチャにデータをキーバリューストアとして保存し、大量のデータを正確かつ効率的に管理します。ただし、アーキテクチャ上の違いがあるため、さまざまなユースケースに適しています。たとえば、Cassandra では読み取りと書き込みのパフォーマンスが速く、HBase ではデータ整合性が向上します。HBase は、大規模なスパースデータセットの処理に非常に効果的です。組織は、さまざまなビッグデータのユースケースに Cassandra と HBase を使用しています。

  • ネットワーキングとコンテンツ配信

    アプリケーション、ネットワーク、ゲートウェイの負荷分散にはどのような違いがありま…

    Application Load Balancer (ALB)、Network Load Balancer (NLB)、Gateway Load Balancer (GLB) は、クラウドで使用されるロードバランサーの 3 種類です。ロードバランシングは、アプリケーションをサポートするリソースのプール全体でネットワークトラフィックを均等に分散させる方法です。最新のアプリケーションは何百万ものユーザーを同時に処理します。このような大量のトラフィックには、重複したデータを持つ多くのリソースサーバーが必要です。アプリケーショントラフィックをリダイレクトするために、ALB は HTTP ヘッダーや SSL セッション ID などの要求されたコンテンツを調べます。Network Load Balancer は、IP アドレスや他のネットワーク情報を調べて、トラフィックを最適にリダイレクトします。GLB は透過的なネットワークゲートウェイ (すべてのトラフィックの単一の入口と出口点) として機能し、需要に応じて仮想アプライアンスを拡張しながらトラフィックを分散します。

  • デベロッパー用ツール

    テラフォームとクベルネテスの違いはなんですか?

    Terraform と Kubernetes は、アプリケーションのデプロイとライフサイクル管理に使用される DevOps ツールです。ただし、どちらも異なる機能を果たします。Terraform は、開発者がクラウド IT リソースを自動的に作成、プロビジョニング、管理するために使用するコードとしての Infrastructure as Code (IaC) ツールです。これにより、クラウドインフラストラクチャから必要なものに集中し、セットアップに必要な手順を自動的に処理できます。これとは対照的に、Kubernetes はコンテナを大規模に管理するのに役立つコンテナオーケストレーションツールです。リソースのプロビジョニング、コンテナのスケジューリング、グループ化、およびその他の調整タスクを管理します。

  • データベース

    ACID データベースと BASE データベースの違いは何ですか?

    ACID と BASE は、データベースがデータをどのように整理および操作するかを決定するデータベーストランザクションモデルです。データベースのコンテキストでは、トランザクションとは、データベースが単一の作業単位と見なす任意の操作です。データベースの一貫性を保つには、トランザクションが完全に完了する必要があります。たとえば、ある銀行口座から別の銀行口座に送金する場合、そのお金はあなたの口座から引き出され、第三者の口座に追加される必要があります。両方のステップを実行しないと、トランザクションが完了したとは言えません。 

    ACID データベースは、可用性よりも一貫性を優先します。つまり、トランザクション内のいずれかのステップでエラーが発生すると、トランザクション全体が失敗します。対照的に、BASE データベースは一貫性よりも可用性を優先します。ユーザーはトランザクションに失敗する代わりに、一貫性のないデータに一時的にアクセスできます。データ整合性は達成されますが、すぐには達成されません。

  • 人工知能

    データサイエンスと人工知能の違いとは?

    データサイエンス人工知能 (AI) はどちらも、デジタルデータの理解と使用に関連する方法と技法の総称です。現代の組織は、人間の生活のあらゆる側面について、さまざまなオンラインシステムや物理システムから情報を収集しています。テキスト、オーディオ、動画、画像のデータを大量に入手できます。データサイエンスは、統計ツール、方法、テクノロジーを組み合わせて、データから意味を生み出します。人工知能はこれをさらに一歩進め、そのデータを使用して、学習、パターン認識、人間のような表現など、人間の知能に一般的に伴う認知問題を解決します。これは、進むにつれて「学習」する複雑なアルゴリズムの集まりであり、時間が経つにつれて問題の解決が上手になります。

  • コンピューティング

    オンデマンドインスタンスとリザーブドインスタンスの違いは何ですか?

    オンデマンドインスタンスとリザーブドインスタンスは、AWS クラウドでプロビジョニングできる Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) インスタンスの 2 つの価格モデルです。機能的には、どちらのタイプも同じです。さまざまなワークロードに合わせて、複数の異なるコンピューティング構成とメモリ構成から選択できます。違いは価格設定だけです。オンデマンドインスタンスでは、コンピューティング性能の料金を、長期契約なしで、時間または秒単位 (最低 60 秒) で支払うことができます。支払いは実際に使用した分のみで、インスタンスはワークロードの変化に応じて自動的にスケールアップまたはスケールダウンします。一方、キャパシティ予約では、時間単位の料金に割引が適用され、インスタンスの容量を予約できます。リザーブドインスタンスは、同等のオンデマンドインスタンスよりも低い秒単位または時間単位の料金で一定期間レンタルします。スポットインスタンスは、厳しい条件のもとで追加のインスタンス価格モデルを提供します。

  • ストレージ

    NFS と iSCSI の違い

    ネットワークファイルシステム (NFS) と Internet Small Computer System Interface (iSCSI) はデータ共有プロトコルです。ネットワークを介してデータを効果的に共有することは、あらゆる組織の日常業務にとって不可欠です。NFS では、ファイルレベルでのリモートデータ共有が可能です。ユーザー (またはクライアントデバイス) は NFS を使用してネットワークサーバーに接続し、サーバー上のファイルにアクセスできます。複数のクライアントマシン (ユーザー) がデータの競合なしに同一のファイルを共有できます。同様に、iSCSI でもリモートデータ共有が可能ですが、データ共有はブロックレベルで行われます。複数のクライアントマシンと、ローカルディスクドライブと同様にアクセスされるブロックストレージデバイス (またはブロックサーバー) 間でのデータ交換が可能です。

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クラウドコンピューティングの詳細

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