【ITニュース解説】Unveiling the Top 50 Cloud Computing Interview Questions

現代のITインフラストラクチャにおいて、クラウドコンピューティングは企業やサービスの基盤として不可欠な存在となっている。システムエンジニアを目指す上で、クラウド技術の理解はもはや必須と言える。クラウドコンピューティングとは、インターネットを通じてサーバー、ストレージ、データベース、ネットワーク、ソフトウェア、分析ツールといった様々なITリソースを必要に応じて利用できるサービス形態のことだ。これにより、企業は自前で高価なハードウェアを購入・維持管理する必要がなくなり、必要な時に必要な分だけリソースを利用し、その分だけ料金を支払う「従量課金制」のメリットを享受できる。

クラウドサービスには主に三つのモデルが存在する。インフラストラクチャをサービスとして提供するIaaS（Infrastructure as a Service）では、仮想マシンやネットワークといった基本的なITリソースをユーザーが自由に設定・管理できる。プラットフォームをサービスとして提供するPaaS（Platform as a Service）では、アプリケーション開発に必要な実行環境やツールが提供され、開発者はインフラの管理を気にせず開発に集中できる。そして、ソフトウェアをサービスとして提供するSaaS（Software as a Service）は、GmailやSalesforceのように完成されたアプリケーションをインターネット経由で利用する形態で、ユーザーはソフトウェアのインストールや保守を一切行わない。これらのモデルは、伝統的な自社で全てを所有・運用するオンプレミス型に比べ、初期投資の削減、柔軟な拡張性、高い信頼性、そして運用負担の軽減といった多くの利点をもたらす。

クラウドサービスを提供する主要な事業者として、Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure、Google Cloud Platform（GCP）の三大プロバイダーが市場を牽引している。それぞれ独自の強みや特徴を持つが、提供される基本的なサービスは類似しており、用途や企業の既存システムとの親和性に応じて選択される。料金体系は、利用したリソースの量（CPU時間、データ転送量、ストレージ容量など）に基づいて計算される従量課金が一般的だ。

クラウドの基盤を支える技術の一つが「仮想化」だ。これは一台の物理サーバー上に複数の仮想的なサーバー環境を構築する技術で、リソースを効率的に活用できる。近年では、仮想化よりもさらに軽量で高速な「コンテナ」技術が注目されている。Dockerはその代表的なツールで、アプリケーションとその実行に必要なライブラリや設定などを一つにパッケージ化し、どの環境でも同じように動作することを保証する。多数のコンテナを効率的にデプロイ・管理・スケーリングするためのオーケストレーションツールが「Kubernetes」であり、大規模なクラウドネイティブアプリケーション開発に不可欠な存在となっている。

クラウド環境におけるセキュリティは非常に重要だ。一般的な脅威には、不正アクセス、データ漏洩、DDoS攻撃などがある。クラウドセキュリティにおいて重要なのが「責任共有モデル」という考え方で、クラウドプロバイダーが物理インフラや基盤のセキュリティを担当し、ユーザーがクラウド上で稼働させるアプリケーションやデータ、設定などのセキュリティを担当するという境界線を明確にする。データの保護には、通信中のデータを保護する「データイン・トランジット」と、保存されているデータを保護する「データアット・レスト」の両方において、暗号化技術が用いられる。

クラウド環境でのネットワーキングも独自の概念を持つ。VPC（Virtual Private Cloud）は、クラウド内にユーザー専用の仮想プライベートネットワークを構築するサービスで、論理的に他の顧客のネットワークから隔離される。多数のサーバーに流入するトラフィックを均等に分散させ、システムの負荷を軽減し可用性を高めるのが「ロードバランシング」だ。また、Webコンテンツをユーザーに高速に配信するために、ユーザーの地理的に近い場所にコンテンツをキャッシュするCDN（Content Delivery Network）も重要な役割を果たす。

システムの安定稼働と性能維持には、「スケーラビリティ」と「高可用性」の設計が不可欠だ。スケーラビリティとは、需要の増減に応じてシステムのリソースを柔軟に拡張・縮小できる能力を指し、クラウドでは「オートスケーリング」機能により、トラフィックの変動に合わせてサーバー台数を自動調整できる。高可用性とは、システムが可能な限り停止せずに稼働し続ける能力のことで、これを実現するためには、システムの一部に障害が発生しても全体が停止しないようにする「フォールトトレランス（耐障害性）」の考え方に基づいた設計が求められる。

データ管理においては、構造化されたデータを扱うのに適した「SQLデータベース」（リレーショナルデータベース）と、非構造化データや半構造化データなど多様なデータを柔軟に扱える「NoSQLデータベース」がある。Amazon RDS（Relational Database Service）はMySQLやPostgreSQLといったリレーショナルデータベースをマネージドサービスとして提供し、DynamoDBはNoSQLデータベースの代表例で、高いスケーラビリティとパフォーマンスを特徴とする。

クラウドシステムの健全性を保つためには、「監視」と「ログ」が欠かせない。システムのリソース使用状況やアプリケーションのパフォーマンスをリアルタイムで監視することで、問題の早期発見やトラブルシューティングが可能となる。システムの稼働状況や発生したイベントを記録するログは、障害発生時の原因究明やセキュリティ分析に不可欠な情報源となる。

開発と運用の連携を強化する「DevOps」の考え方もクラウド環境では重要だ。インフラストラクチャをコードとして定義し、自動的にプロビジョニング・管理する「IaC（Infrastructure as Code）」は、環境構築の自動化と再現性を高める。また、コードの変更が自動的にテストされ、本番環境にデプロイされる一連の流れを自動化する「CI/CDパイプライン」は、クラウドネイティブアプリケーション開発において開発効率と品質向上に貢献する。

近年注目を集める「サーバーレスコンピューティング」は、サーバーの管理を意識することなく、イベント駆動でコードを実行できるサービスだ。AWS LambdaやAzure Functionsがその代表例で、必要な時に必要なだけ処理が実行され、利用時間に応じた課金となる。これにより、開発者はインフラ管理から完全に解放され、アプリケーションのスケーラビリティもサービス側が自動的に対応するため、大幅な開発効率の向上が期待できる。

また、クラウドは「ビッグデータ」の処理と分析にも非常に適している。Hadoopのような分散処理フレームワークを活用し、膨大なデータを効率的に処理できる。そして、構造化・非構造化を問わず、あらゆるデータを元の形式のまま保存できる「データレイク」は、将来的な分析のために大量のデータを蓄積する場所として利用される。

万が一の事態に備え、「災害復旧（DR）計画」はクラウド環境においても極めて重要だ。システム全体やデータを保護するためのバックアップ戦略は、データの世代管理や遠隔地へのレプリケーションなど多岐にわたる。バックアップデータも暗号化することで、情報漏洩のリスクを低減し、セキュリティを確保する。

「コンプライアンスとガバナンス」もクラウド利用における重要な側面だ。GDPR（一般データ保護規則）のような国際的なデータ保護規制は、クラウドにおけるデータ保存や処理に大きな影響を与える。また、IAM（Identity and Access Management）サービスは、クラウドサービスへのアクセス権限を細かく管理し、適切なユーザーのみが適切なリソースにアクセスできるようにすることで、セキュリティとガバナンスを確保する。

クラウドコンピューティングは常に進化しており、「エッジコンピューティング」や「AI・機械学習」、「ブロックチェーン」といった新興技術との融合が進んでいる。エッジコンピューティングは、データの生成源に近い場所で処理を行うことで、遅延を減らし、リアルタイム性を高める技術で、クラウドと連携してより効率的なシステム構築を可能にする。AIや機械学習はクラウドの膨大な計算リソースとデータストレージを活用し、その発展を加速させている。ブロックチェーン技術は、クラウドセキュリティの新たな可能性を切り開くものとして注目されている。

システムエンジニアを目指す初心者がこれらのクラウド技術を深く理解することは、将来のキャリアを築く上で非常に強力な武器となるだろう。絶えず変化する技術トレンドにアンテナを張り、学び続ける姿勢が何よりも重要である。