多くのサービスがクラウドで提供されている現在ですが、クラウドサービスを大きく分けると、SaaS・PaaS・IaaSという3つの体系に分類されます。最近多くのアプリケーションがクラウド型サービスになっていますが、その大半はSaaSとして分類されます。
それぞれ概略をまとめると以下の通りです。
SaaS（Software as a Service：サース）
サービスとしてのソフトウェア。サーバーやパソコンにインストールして利用するソフトウェアを、Webブラウザ経由で提供する。
PaaS（Platform as a Service：パース）
サービスとしてのプラットフォーム。アプリケーション開発に必要な環境（サーバーリソース、OS、ミドルウェア等）の調達及び利用を、Webブラウザ経由で提供する。
IaaS（Infrastructure as a Service：イアース）
サービスとしてのインフラストラクチャー。システム構築等に必要なサーバーリソース（CPU、メモリ、ストレージ等）やネットワークをWebブラウザ経由で提供する。
PaaSおよびIaaSの市場は、大手3社のクラウドサービスが占有している寡占市場です。Microsoft提供のMicrosoft Azure（以下Azure）、AmazonのAmazon Web Service（以下AWS）、Google の Google Cloud Platform（以下 GCP ）がその3つです。
SaaSに関してはカテゴリごとに無数のクラウドサービスが存在しており、企業が持つニーズや経営課題から最適なサービスを選択します。ですが、PaaSおよびIaaS市場においては、上記3社のクラウドサービスの中から選択するのが通常であり、だからこそどのサービスを選べばよいのか悩んでしまう、ということが少なくありません。
本稿では、大手3社のクラウドサービスが持つそれぞれの特徴について紹介し、比較していきます。クラウドサービス選びに悩んでいるという方は、ぜひ参考にしてください。
今回比較する3サービスの紹介
Microsoft Azure（Azure）
世界54のリージョン（データセンターを持つ地域）、140ヵ国以上でサービスを提供しているクラウドサービス。Office 365やDynamics 365等のMicrosoft製品との親和性が高いのが大きな特徴。Active Directoryとの連携に長けており、Active DirectoryやMicrosoft製品を多数導入している場合に優先的に検討したいサービス。
Amazon Web Service（AWS）
世界22のリージョン、69のアベイラビリティーゾーン（リージョンごとに存在するデータセンター）で運用されているクラウドサービス。2004年からサービスを提供し、シェアNo.1を維持している元祖クラウドサービスでもある。幅広い利用に適した性能を持っている。
Google Cloud Platform（ GCP ）
世界20のリージョン、200以上の国と地域でサービスを提供している来クラウドサービスです。2016年には日本国内初となる東京で運用が開始され、2019年には大阪でも新たに運用が始まりました。Google 検索、Gmail 、YouTubeなどのGoogle 各種サービスを支えるプラットフォームと同様の、高性能かつ高速、セキュアで安定したインフラを利用できる。
それでは、上記3つのサービスをいくつかの観点から比較していきたいと思います。
比較①コンピューティング
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Azure |
AWS |
GCP |
|---|---|---|---|
|
起動速度 |
2分30秒以上 |
約1分 |
40秒以内 |
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VM（仮想マシン）選択の自由度 |
コア数、メモリ、ディスクのセットから選択 |
コア数、メモリ、ディスクのセットから選択 |
コア数、メモリ、ディスクを別々に選択可能 |
仮想マシンを起動する際に、起動が完了されるまでの時間はクラウドサービスごとに違います。最も高速なのが GCP です。大量のインスタンスを作成する場合は、対応時間に大きな差が出ます。
仮想マシンタイプの選択方法も異なり、AzureとAWSはあらかじめ用意されたタイプを選択するのに対し、 GCP では用途に合わせて仮想マシンをカスタマイズできます。どちらの方が優れているかは、ユーザーのニーズによるでしょう。
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比較②サービスコスト
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Azure |
AWS |
GCP |
|---|---|---|---|
|
計算方法 |
分単位 |
時間単位 |
分単位 |
|
ディスカウント |
年間前払い割引 エンタープライズ向け割引 |
リザーブドインスタンス割引 |
自動的ようの長期利用割引 プリエンプティブルVM割引 |
3つのクラウドサービスともに、すべてのサービスコストは従量課金制となっています。ただし、サービスコストの計算方法や課金対象はサービスごとに異なります。AzureおよびAWSでは1時間単位での課金であり、GCP は分単位での課金です。ディスカウントの仕組みもまったく異なるので注意しましょう。GCP では事前の利用条件等はなく、利用する長さに応じてディスカウントが自動で適用されるので、手間がありません。
比較③拡張性および柔軟性
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Azure |
AWS |
GCP |
|---|---|---|---|
|
RDBMS |
Oracleサポートあり |
Oracleサポートあり |
PostgreSQL、MySQL、SQLServer（アルファ版） |
※Relational DataBase Management System
GCP はオープンソースソフトウェアとの相性の良さを強みとしているため、RDBMSはMySQLしかサポートしていません。商用ライセンスの正式サポートを必要とする場合は、AzureおよびAWSから選択する必要があるでしょう。
比較④ビッグデータ
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Azure |
AWS |
GCP |
|---|---|---|---|
|
サービス名 |
SQL Data Warehouse |
Redshift |
BigQuery |
|
情報 |
計算リソースの準備が必要 |
計算リソースの準備が必要 |
計算リソースの準備が不要 |
|
課金方式 |
計算リソースへの課金 |
計算リソースへの課金 |
クエリー単位の課金 |
|
チューニング |
チューニングが可能 |
チューニングが可能 |
チュー二ングが不要 |
|
性能 |
性能を変更可能 |
性能を変更可能 |
ニアリータイムな高速処理 |
昨今ではビッグデータの解析基盤としてクラウドサービスを利用するケースが増えています。いずれのクラウドサービスでも、ビッグデータの蓄積および分析のためのデータウェアハウスサービスが用意されています。ただし、それぞれの特徴は異なります。
AzureのSQL Data Warehouseはストレージとコンピューティングを分けて設計できるため、リソースのスケールスピードが速い点が強みとなります。大規模な並列処理にも活用できます。
AWSのRedshiftはインスタンスを大量に用いて分散処理させることで、最大1.6PBまでのスケールアウトが可能です。ただし、計算リソースのセットアップを行う必要があり、チューニングも必要なので一定の手間はかかります。
GCP の BigQuery は、ビッグデータの分散処理を行う際に Google のデータセンター内の大量のリソースが自動で割り振られます。ユーザーは計算リソースを全く意識する必要がないため、ビッグデータの蓄積および分析が非常にスピーディです。使用したリソースではなくクエリーに対しての従量課金なので、必要なときにだけ安価に分析を行うことが可能です。
GCP が市場シェアをグングン伸ばしている
いかがでしょうか？今回はAzure、AWS、GCP という3つのクラウドサービスを比較しました。それぞれに特徴が違い、用途によって選ぶべきサービスも違います。ただし、近年では GCP の性能やコストメリットから選択するユーザーが多く、市場シェアをグングン伸ばしています。クラウドサービスを利用するにあってサービス選定に迷ったら、まずは GCP を検討してみはいかがでしょうか？
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