あらゆるレベル向けクラウドコンピューティング・プロジェクト8選

企業はITリソースをクラウドへと移行しており、これに伴いクラウドコンピューティングが発展してきました。目的は、AWS、GCP、Azureといったクラウドプラットフォームを活用し、組織のニーズに関連するソリューションを構築することです。そのため、クラウド環境に関する知識を持つクラウドエンジニアなどの技術職に対する需要が高まっています。

以下のクラウドコンピューティング・プロジェクトでスキルを磨き、クラウド分野でのキャリアをスタートしてください。分野が初めての場合は、まずはUnderstanding Cloud Computing コースを受講し、クラウドエンジニアになる方法ガイドもご覧ください。

なぜクラウドコンピューティングのプロジェクトに取り組むのか？

クラウドは、実際に触れてみないと理解しにくい広大なエコシステムです。ハンズオンで経験することが、クラウド環境の仕組みを学ぶ最良の方法です。だからこそ、クラウドコンピューティングのプロジェクトに取り組むことは重要です。経験を積み、就職活動の際に提示できる成果物を作成できます。

初級クラウドコンピューティング・プロジェクト

以下の初級プロジェクトでは、クラウドプラットフォームを使って簡単なタスクに取り組みます。たとえばオンプレミスで行うのが一般的だった作業（クラウド上でのウェブサイトホスティングなど）に焦点を当てています。

1. 静的ウェブサイトのホスティング

クラウドプラットフォームでウェブサイトをホスティングするのは、クラウドの基本理解を示す基礎的なプロジェクトです。従来のITインフラを置き換えるうえでのクラウドの役割を理解できると同時に、クラウドの多彩な機能に触れる導入にもなります。

参考資料:

参考になるのがDataCampのAWS向けトッププロジェクトです。AWS自体が初めてであれば、まずはintroduction to AWS コースを受講して、AWSプラットフォームに慣れておくとよいでしょう。これら2つを組み合わせれば、最初のクラウドコンピューティング・プロジェクトにしっかり取り組めます！

習得スキル:

• AWSを使ったウェブホスティング方法
• 基本的なHTMLとウェブサイトデザイン
• AWSの基礎

2. サーバーレスのメール／SMSアプリケーション

次のステップは、クラウドを使ってユーザーとやり取りすることです。よくある機能として、フォーム送信後に顧客へ連絡する仕組みがあります。プロモーション、確認、予約などが該当します。クラウドでは、これらをAPI接続で一元的に管理できます。一般的な狙いは、クラウドサービス上にホストした静的サイトから情報を他のクラウドコンポーネントへ連携し、対応するメールやSMSを送信することです。

cloudisfreeより：サーバーレスのメール／SMSアプリケーションのフロー図

参考資料:

参考になるのがcloudisfreeのサーバーレス送信アプリケーションのガイドです。こちらもAmazon AWSを使用しており、動的ウェブサイトの作成に成功していれば、前のプロジェクトに素直に付け加えられます。このタイミングでDataCampのAWS Cloud and Technology servicesコースでAWSスキルを強化するのもおすすめです。

習得スキル:

• AWS Lambda
• API Gateway
• AWS Step Functions
• 関数作成のためのPythonスキル
• ウェブの双方向性を高めるHTMLとJSON

中級クラウドコンピューティング・プロジェクト

クラウドの基本を経験したら、より実践的なアプリケーションに進みましょう。これらのプロジェクトでは、習得した基礎スキルを発展させます。クラウドを活用し、最新のアーキテクチャに従った本番運用レベルのクラウドアプリケーションを構築できるようになるはずです。

3. クラウド上のデータ分析

クラウドコンピューティングの中でも、データ分析に特化した領域が拡大しています。データ量が増えるにつれ、組織はデータの課題に答えを出すため、クラウドベースのデータソリューションにますます依存しています。クラウドエンジニアとして、クラウドプラットフォームを使った自動化された分析基盤を構築する機会があります。スケーラビリティに優れるため、クラウドベースの分析ソリューションは需要の増加に合わせて容易に拡張できます。本プロジェクトでは、データ保管からデータ分析までのエンドツーエンドのデプロイを実践します。これにより、データがどのようにクラウドへ取り込まれ、答えへと変換されるかを包括的に理解できます。

参考資料:

Azure Synapse のはじめ方ガイドをご覧ください。Azureの経験があまりない場合は、まずUnderstanding Microsoft Azure コースを確認し、MicrosoftのクラウドソリューションであるAzureに関する記事も読んでみてください。Azureは市場シェアを伸ばしており、AWSやGCPと比べて特定分野で優位に立つ見込みがあります。

習得スキル:

• Azure Storage の基礎
• Azure Synapse
• クラウド上のデータ分析

4. 3階層（3-tier）ウェブアプリ

静的ウェブサイトからの自然な発展形です。クラウドの強みを最大限に活かす、より複雑なウェブアーキテクチャを構築します。3階層ウェブアプリは、ウェブ、アプリケーション、データの各階層を分離します。ウェブ層はユーザーインターフェース、アプリケーション層はバックエンド、データ層はデータの保存を担当します。各部分を独立してスケールでき、コンポーネントごとに個別のセキュリティを適用できるのが利点です。

クラウドで3階層ウェブアプリを構築するには、各層に最適なクラウド製品の選定と、それらを単一のサービスとして接続する方法の理解が必要です。

出典：AWS ドキュメント：3階層ウェブアプリのアーキテクチャ図

参考資料:

クラウドの基礎をしっかり理解しておきましょう。こちらのガイドに沿って、3階層ウェブアプリケーションを構築し、このより複雑なプロジェクトに取り組んでください。ウェブアプリを作ったことがなければ、Bokeh を使ったPythonウェブアプリのようなものから始めるのもよいでしょう。UIをウェブ層、データ処理をアプリケーション層に分離することを意識してください。

習得スキル:

• Pythonウェブアプリ
• 3階層ウェブアプリ
• クラウドベースのウェブ開発

上級クラウドコンピューティング・プロジェクト

これらの上級プロジェクトは、クラウドのポテンシャルを最大限に引き出すことに重点を置いています。クラウド製品を使って、完成度の高い成果物や高度な技術デモを構築します。

5. サーバーレス機械学習

クラウドコンピューティングが果たしてきた重要な役割の1つに、企業の機械学習能力の拡張があります。機械学習には多くの計算資源が必要で、オンプレミスのサーバーが大量に求められます。十分な物理スペースやリソースを持たない企業も少なくありません。

クラウドのおかげで、AWS LambdaやGCS BigQueryのようなクラウド製品を活用してサーバーレス機械学習を行えるようになりました。サーバーレス機械学習プロジェクトを構築することで、最新動向への理解とクラウドに関する高度なスキルを示せます。

参考資料:

データサイエンスと機械学習のためのクラウドアーキテクチャをしっかり理解しておきましょう。そのうえで、AWSのサーバーレス画像処理ガイドに着手します。本プロジェクトでは、Amazon Rekognitionを用いた画像処理（特に顔認識）に焦点を当てています。併せて、AWS Step Functions のチュートリアルにも取り組んでください。このプロジェクトで多用します。さらにAWS Lambda、DynamoDB、EventBridgeなどを組み合わせれば、画像認識プロジェクトが完成します！

習得スキル:

• サーバーレス機械学習
• AWS Rekognition
• AWS Lambda
• AWS Step Functions
• AWS DynamoDB
• AWS EventBridge

6. クラウドベースのチャットボット

買い物や銀行などのサービスをオンラインで利用する人が増えるなか、ウェブベースのカスタマーサービスの重要性は一段と高まっています。企業は、オーバーヘッドを抑え、簡単な質問への対応を支援するためにAIチャットボットを活用しています。迅速にスケールできるため、顧客は問題解決の際の待ち時間が最小化されます。これにより、企業は必要なカスタマーサービス要員を減らしつつ、待ち時間も短縮できます。Amazon Lexのような容易にデプロイできる製品のおかげで、練習に適した選択肢が多数あります。

参考資料:

データサイエンスと機械学習のためのクラウドアーキテクチャと、そのAIへの利点をしっかり理解しておきましょう。AmazonはAmazon Lexを使って素早く始めるためのわかりやすいガイドを提供しています。このプロジェクトでは、シンプルさを保つためにAmazon CloudFormationを用いたわかりやすいウェブテンプレートを使用します。上記のサーバーレス機械学習プロジェクトで培ったスキルを多く活用するため、デプロイは比較的スムーズに進むはずです。

習得スキル:

• クラウドチャットボット
• クラウド上のAI
• Amazon Lex

クラウドコンピューティングのオープンソース・プロジェクト

最後に、オープンソースのクラウドに焦点を当てたプロジェクトを紹介します。これらのオープンソースプロジェクトでは、ある程度ゼロから、より柔軟にカスタマイズしながらクラウド環境を構築できます。サーバーやセキュリティからエンドユーザー接続まで、クラウドシステムがどのように構成されるかを深く理解していることを示せます。

7. OpenStack

OpenStackは有力なオープンソースのクラウドプラットフォームの1つです。提供されているオープンソースソフトウェアを使って、完全にカスタムなクラウドスタックを構築できます。オープンソースだからといって非力というわけではありません。楽天、T-Mobile、Targetのような大企業も、OpenStack上にカスタムコンポーネントを構築し、業務を運用しています。この技術スタックを学ぶことは非常に価値があります。

参考資料:

OpenStackの使い方に関する情報は数多くあります。まずはOpenStack のドキュメントを読み、入手方法やトレーニングについて確認しましょう。YouTubeの動画や、OpenStackの基本的なスタートガイドも調べてください。クラウドの基盤インフラを復習する良い機会として、DataCampのCloud Computingコースも見直しておきましょう。

習得スキル:

• クラウドをゼロから構築
• オープンソースのクラウドプロジェクト
• OpenStackの活用

8. OpenNebula

OpenStackの代替としてOpenNebulaがあります。本プロジェクトは、仮想マシンやコンテナを管理するための、よりモノリシックな単一サーバー型アーキテクチャに焦点を当てています。カスタムクラウドをシンプルに導入でき、迅速なデプロイと直感的なセットアップが可能です。ハイパーバイザーや仮想コンテナをクラウドの基盤として活用したい場合、OpenNebulaは優れた選択肢です。

参考資料:

OpenNebulaはOpenStackほどの人気はないため、情報収集がやや難しいかもしれません。OpenNebula のドキュメントは、ツールの基礎を学びつつ素早く立ち上げるための優れた出発点です。続いてDockerのコースを受講すれば、コンテナベースのクラウドインフラ構築に大きく近づけます。

習得スキル:

• 仮想化に特化したクラウド構築
• オープンソースクラウドの実践経験
• OpenNebulaの活用
• Docker

まとめ

ここまでに取り上げたプロジェクトを一覧し、ご自身の学習計画にどう組み込めるかを振り返ってみましょう。

結論

クラウドコンピューティングを始めるのに役立つプロジェクトが多数あることがわかりました。いずれもクラウド分野のポートフォリオ構築に最適な選択肢です。各プロジェクトを十分に理解し、自信を持って説明できるようにして、専門性をしっかり示してください。基礎知識の継続的な強化や認定資格の取得も検討しましょう。出発点となるリソースをいくつか紹介します。

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