IT用語辞典

マルチクラウド（Multi-Cloud）は、AWS、Azure、GCPなど複数のクラウドプロバイダーのサービスを戦略的に組み合わせて利用するアプローチです。各プロバイダーの強みを活かし、ベンダーロックインの回避、コスト最適化、災害復旧、地理的分散、コンプライアンス要件への対応を実現します。ただし、管理の複雑さや統合の課題も存在します。

エッジコンピューティング（Edge Computing）は、データの生成場所に近い場所（エッジ）で計算処理を行う分散コンピューティング手法です。IoTデバイス、自動運転車、AR/VR、リアルタイム分析などで、低レイテンシ、帯域幅の節約、プライバシー保護、可用性向上を実現します。5G、MEC（Multi-access Edge Computing）との組み合わせで更なる発展が期待されています。

サーバーレス（Serverless）は、サーバーのプロビジョニング、管理、スケーリングをクラウドプロバイダーが自動で行い、開発者がビジネスロジックの実装に集中できる実行モデルです。FaaS（Function as a Service）、BaaS（Backend as a Service）が主な形態で、イベント駆動、従量課金、自動スケーリング、高可用性が特徴です。

クラウドネイティブ（Cloud Native）は、クラウドコンピューティングの利点（スケーラビリティ、弾力性、高可用性）を最大化するために一から設計されたアプリケーション開発・運用アプローチです。コンテナ化、マイクロサービスアーキテクチャ、宣言的API、CI/CD、DevOpsプラクティスを組み合わせ、迅速な開発・デプロイ・運用を実現します。

ハイブリッドクラウドは、プライベートクラウド（オンプレミス）とパブリッククラウドを技術的に統合し、データとアプリケーションの移行性を確保した環境です。機密データは内部で管理し、スケーラビリティが必要な処理はパブリッククラウドで実行するなど、各環境の長所を活用できます。統一管理、セキュリティ、コンプライアンスが重要な考慮事項です。

FinOps（Financial Operations）は、クラウドの変動コスト管理に特化した実践手法です。エンジニアリング、財務、ビジネスの各チームが協働し、クラウド利用の可視化、コスト配分、最適化を継続的に実行します。リザーブドインスタンス、スポットインスタンス、右サイジング、タグ付け戦略などを駆使して、速度・品質・コストのバランスを取ります。

Infrastructure as Code（IaC）は、サーバー、ネットワーク、ストレージなどのインフラストラクチャをコードで定義・管理する手法です。Terraform、AWS CloudFormation、Azure Resource Manager、Ansibleなどのツールを使用し、インフラの自動デプロイ、バージョン管理、変更追跡、環境の一貫性を実現します。DevOpsの重要な構成要素として、開発と運用の効率化に貢献します。

Service Mesh（サービスメッシュ）は、マイクロサービスアーキテクチャにおいて、サービス間通信を管理する専用のインフラストラクチャレイヤーです。プロキシを介した通信制御、負荷分散、サーキットブレーカー、暗号化、認証、可観測性を提供します。Istio、Linkerd、Consul Connectなどの実装があり、複雑なマイクロサービス環境の運用を簡素化します。

API Gateway（APIゲートウェイ）は、複数のバックエンドAPIサービスへの単一エントリーポイントとして機能するサービスです。認証・認可、レート制限、リクエストルーティング、プロトコル変換、ログ記録、監視を統合的に提供し、クライアントとサービス間の複雑性を隠蔽します。マイクロサービスアーキテクチャにおいて重要な役割を果たします。

CDN（Content Delivery Network）は、地理的に分散したサーバーネットワークを使用して、エンドユーザーに最も近い場所からコンテンツを配信するサービスです。Webサイト、画像、動画、APIレスポンスなどのコンテンツをキャッシュし、ページ読み込み速度の向上、サーバー負荷軽減、帯域幅コスト削減、DDoS攻撃の軽減を実現します。

IAM（Identity and Access Management）は、クラウドリソースに対するアクセス制御を管理するサービスです。ユーザーIDの作成・管理、グループによる権限の集約、ロールベースのアクセス制御（RBAC）、最小権限の原則、多要素認証（MFA）、一時認証情報の発行などを提供し、セキュリティと運用効率を両立させます。

Zero Trust（ゼロトラスト）は、ネットワーク内外を問わずすべてのアクセス要求を検証する「決して信頼せず、常に検証する」セキュリティアーキテクチャです。従来の境界防御型セキュリティから脱却し、ID認証、デバイス検証、コンテキスト分析、最小権限アクセス、継続的監視を組み合わせ、リモートワークやクラウド環境に適したセキュリティを実現します。

データレイク（Data Lake）は、構造化データ、半構造化データ、非構造化データを元の形式のまま大量に保存できる中央リポジトリです。従来のデータウェアハウスとは異なり、データの事前処理や変換を行わず、分析時に必要な処理を実行します。ビッグデータ分析、機械学習、IoTデータ処理などで活用され、スケーラビリティとコスト効率を実現します。

Auto Scaling（オートスケーリング）は、アプリケーションの負荷に応じてコンピュートリソースを自動的に調整する機能です。CPU使用率、メモリ使用量、リクエスト数などのメトリクスに基づいて、インスタンスの追加・削除、リソースのスケールアップ・ダウンを実行します。予期しないトラフィック増加への対応と、無駄なリソース使用の削減を両立します。

Blue-Green Deployment（ブルーグリーンデプロイメント）は、現在の本番環境（Blue）と同じ構成の新しい環境（Green）を用意し、新バージョンのアプリケーションをGreen環境にデプロイ後、ロードバランサーでトラフィックを瞬時に切り替えるリリース戦略です。ダウンタイムの最小化、即座のロールバック、本番環境での事前テストが可能で、リスクの低いデプロイを実現します。

Canary Deployment（カナリアデプロイメント）は、新バージョンのアプリケーションを少数のユーザーや特定の環境に先行リリースし、メトリクス監視とフィードバック収集を行った後、段階的に展開範囲を拡大するリリース戦略です。炭鉱のカナリアが語源で、早期の問題発見、影響範囲の限定、リスクの段階的管理を実現し、安全なサービス更新を可能にします。

Container Orchestration（コンテナオーケストレーション）は、多数のコンテナアプリケーションの展開、スケーリング、管理、ネットワーキング、負荷分散を自動化する技術です。Kubernetesが代表的で、宣言的設定、自動復旧、サービスディスカバリ、ローリングアップデート、リソース管理を提供し、マイクロサービスアーキテクチャの運用を大幅に簡素化します。

Load Balancer（ロードバランサー）は、クライアントからのリクエストを複数のバックエンドサーバーに効率的に分散する装置またはサービスです。ラウンドロビン、最小接続数、重み付け、IPハッシュなどのアルゴリズムを使用し、サーバーの負荷分散、ヘルスチェック、SSL終端、セッション保持などの機能を提供し、システムの可用性と性能を向上させます。

Reserved Instance（リザーブドインスタンス）は、1年または3年間のコンピュートリソース利用を事前に契約することで、オンデマンド料金に比べて最大75%の割引を受けられる料金プランです。全額前払い、一部前払い、前払いなしの支払いオプションがあり、予測可能なワークロードに対する長期的なコスト最適化戦略として活用されます。

Spot Instance（スポットインスタンス）は、クラウドプロバイダーの未使用キャパシティを市場価格（通常オンデマンド価格の10-90%割引）で利用できるサービスです。需要によりインスタンスが中断される可能性がありますが、バッチ処理、CI/CD、開発・テスト環境、耐障害性アプリケーションなど、中断に対応できるワークロードで大幅なコスト削減を実現します。

CI/CD Pipeline（継続的インテグレーション/継続的デプロイメントパイプライン）は、コード変更の検知から本番環境へのリリースまでを自動化したワークフローです。コミット検知、自動テスト実行、ビルド、セキュリティスキャン、ステージング環境へのデプロイ、本番リリースまでの一連のプロセスを自動実行し、品質保証と高速リリースを両立します。

Cloud Monitoring（クラウドモニタリング）は、クラウドインフラストラクチャ、アプリケーション、サービスの性能と健全性を監視・可視化するサービスです。CPU、メモリ、ネットワーク、ディスクなどのメトリクス収集、カスタムメトリクス、ログ分析、異常検知、アラート通知、ダッシュボード作成機能を提供し、プロアクティブな運用管理を実現します。

Data Governance（データガバナンス）は、組織内のデータ資産の品質、セキュリティ、プライバシー、コンプライアンスを管理する包括的なフレームワークです。データ分類、アクセス制御、データ系譜管理、品質管理、ライフサイクル管理、規制遵守を通じて、データの信頼性確保と適切な利用を実現し、データ駆動型組織の基盤を構築します。

Machine Learning Platform（機械学習プラットフォーム）は、データ準備、モデル開発、トレーニング、評価、デプロイ、監視までの機械学習ライフサイクル全体を支援するクラウドサービスです。Jupyter Notebook環境、分散トレーニング、ハイパーパラメータ調整、モデルレジストリ、推論エンドポイント、A/Bテスト機能を統合し、データサイエンティストの生産性を大幅に向上させます。

Event-Driven Architecture（イベントドリブンアーキテクチャ）は、システム内で発生するイベント（状態変化、ユーザーアクション、システム通知）を基点として処理を連鎖実行するアーキテクチャパターンです。パブリッシュ・サブスクライブ、イベントストリーミング、CQRS、Event Sourcingなどの手法を活用し、マイクロサービス間の疎結合性、高いスケーラビリティ、リアルタイム処理を実現します。

Fog Computing（フォグコンピューティング）は、Cisco Systemsが提唱した概念で、クラウドとエッジデバイスの間に分散したコンピューティングレイヤーを配置します。IoT、自動運転、スマートシティなどの低レイテンシ要求に対応し、帯域使用量削減、プライバシー保護、リアルタイム分析を実現します。

Quantum Computing（量子コンピューティング）は、量子ビット（qubit）、重ね合わせ、量子もつれなどの量子現象を活用してデータを処理します。暗号解読、最適化問題、機械学習、材料科学などの分野で革新的な性能向上が期待されており、AWS Braket、Azure Quantum、Google Quantum AIなどのクラウドサービスも提供されています。

Cloud Migration（クラウド移行）は、既存システムをクラウド環境に移転する戦略的プロセスです。リスク評価、依存関係分析、セキュリティ要件、コンプライアンス、パフォーマンス要件を考慮し、段階的な移行計画を策定します。AWS Migration Hub、Azure Migrate、Google Cloud Migrate for Compute Engineなどのツールがサポートします。

Disaster Recovery（災害復旧）は、自然災害、システム障害、サイバー攻撃などからの迅速な復旧を目的とします。パイロットライト、ウォームスタンバイ、ホットスタンバイ、マルチサイトなどの戦略があり、クラウドの地理的分散機能を活用して効率的なDR環境を構築できます。

CASB（Cloud Access Security Broker）は、企業のクラウド利用を安全に管理するセキュリティソリューションです。シャドーIT発見、データ分類・保護、異常な活動検知、コンプライアンス監視を行い、クラウドファースト戦略を安全に推進します。Microsoft Cloud App Security、Netskope、Forcepoint CASBなどが代表例です。

CSPM（Cloud Security Posture Management）は、マルチクラウド環境でのセキュリティガバナンスを自動化します。設定ミス検知、コンプライアンス監視、リスクアセスメント、修復推奨事項の提供により、クラウドセキュリティの継続的改善を実現します。AWS Security Hub、Azure Security Center、Google Security Command Centerなどが提供されています。

CWPP（Cloud Workload Protection Platform）は、多様なクラウドワークロードに対する包括的セキュリティを提供します。ランタイム保護、脆弱性スキャン、設定評価、ネットワーク監視、ファイル整合性監視を統合し、マルチクラウド・ハイブリッド環境でのワークロード保護を実現します。

DevSecOps（Development Security Operations）は、「セキュリティを後回しにしない」文化と実践を推進します。静的・動的アプリケーションセキュリティテスト（SAST/DAST）、依存関係スキャン、インフラセキュリティスキャン、コンプライアンスチェックをCI/CDパイプラインに統合し、シフトレフトアプローチでセキュリティを担保します。

GitOps（Git Operations）は、Gitリポジトリの状態を「理想状態」とし、継続的に実環境をその状態に同期させる運用手法です。Pull-basedデプロイメント、宣言的設定、イミュータブルデプロイメント、監査可能性を特徴とし、ArgoCD、Flux、Jenkins X、Tektonなどのツールで実現されます。

Policy as Code（PaC）は、セキュリティポリシー、ガバナンスルール、コンプライアンス要件をプログラマブルに定義し、バージョン管理します。Open Policy Agent（OPA）、AWS Config Rules、Azure Policy、Terraform Sentinelなどを使用して、インフラストラクチャとアプリケーションの自動的な準拠性確保を実現します。

Resource Governance（リソースガバナンス）は、クラウドリソースのライフサイクル全体を通じた管理フレームワークです。リソースタグ付け標準、命名規則、アクセス制御ポリシー、コスト配分、使用量監視、自動化されたクリーンアップを含み、組織全体でのクラウド利用最適化を実現します。

Right Sizing（適正サイジング）は、CPU使用率、メモリ使用量、ネットワーク利用状況、ディスクI/Oなどの詳細な監視データを分析し、ワークロードに最適なインスタンスタイプとサイズを決定します。AWS Compute Optimizer、Azure Advisor、Google Cloud Recommenderなどのツールが推奨事項を提供し、継続的な最適化を支援します。

Chargeback/Showback（チャージバック/ショーバック）は、クラウドコストの透明性と説明責任を向上させる重要なFinOps実践です。部門別・プロジェクト別・チーム別のコスト配分により、リソース利用の最適化を促進し、無駄な支出を削減します。タグベースの配分、使用量メトリクス、配分ルールエンジンを組み合わせて実現されます。

MLOps（Machine Learning Operations）は、機械学習プロジェクトの本番運用を成功させるための実践体系です。データパイプライン、特徴量エンジニアリング、モデル訓練、評価、デプロイ、監視、再訓練のサイクルを自動化し、継続的にモデル性能を維持・改善します。Kubeflow、MLflow、TensorFlow Extended、Amazon SageMakerなどのプラットフォームが支援します。

Cloud AI Services（クラウドAIサービス）は、画像認識、自然言語処理、音声認識、予測分析などのAI機能を簡単に統合できるマネージドサービスです。Amazon Rekognition、Azure Cognitive Services、Google Cloud AI、IBM Watson APIなどがあり、開発者は複雑なAIモデル開発なしに高度なAI機能をアプリケーションに組み込めます。

Advanced Analytics（高度分析）は、記述的分析、診断的分析、予測的分析、処方的分析の4つのレベルを包含します。統計的モデリング、機械学習、深層学習、時系列分析、最適化手法を組み合わせ、ビジネス価値創出とデータドリブン意思決定を支援します。Databricks、Snowflake、AWS Redshift、Azure Synapse Analyticsなどのプラットフォームで実現されます。

DataOps（Data Operations）は、データエンジニアリング、データサイエンス、データアナリティクスチーム間の協業を促進し、データパイプラインの信頼性と敏捷性を向上させます。データ品質テスト、自動化されたデータ配信、監視・アラート、バージョン管理、環境管理を統合し、継続的なデータ価値提供を実現します。

Microservices Decomposition（マイクロサービス分解）は、Domain-Driven Design（DDD）、Bounded Context、Event Storming、Conway's Lawなどの原則を適用して実行されます。段階的な分解（Strangler Fig Pattern）、データベース分離戦略、API設計、分散トランザクション管理を慎重に計画し、システムの複雑性を管理しながら移行を進めます。

Immutable Deployment（イミュータブルデプロイメント）は、「ペットではなく家畜」の思想に基づき、インフラストラクチャを使い捨てリソースとして扱います。Container技術、Infrastructure as Code、Golden AMI、イミュータブルタグ戦略を組み合わせ、予測可能で再現性の高いデプロイメントを実現し、セキュリティリスクと運用複雑性を大幅に削減します。

Cloud Vendor Lock-in（クラウドベンダーロックイン）は、プロプライエタリAPI、独自データ形式、専用ツール、特殊なサービス統合によって発生します。回避策として、標準化技術の採用、抽象化レイヤーの実装、マルチクラウド戦略、ポータブルなアーキテクチャ設計、コンテナ化、オープンソース技術の活用が重要です。

Site Reliability Engineering（SRE）は、Service Level Objectives（SLO）、Service Level Indicators（SLI）、Error Budgetを中核とし、信頼性と変更速度のバランスを管理します。Toil削減、ポストモーテム分析、Chaos Engineering、段階的ロールアウトを通じて、継続的な改善とインシデント予防を実現します。

Cloud Security Frameworks（クラウドセキュリティフレームワーク）には、NIST Cybersecurity Framework、CSA Cloud Controls Matrix、ISO/IEC 27017/27018、SOC 2、FedRAMP、PCI DSS等があります。これらは組織がクラウド環境でリスクベースのセキュリティ戦略を策定し、継続的なコンプライアンス管理を実現するためのガイダンスを提供します。

Cloud Economics（クラウドエコノミクス）は、クラウド投資の Total Cost of Ownership（TCO）、Return on Investment（ROI）、Net Present Value（NPV）、payback period を包括的に分析します。CapExからOpExへの転換、scale economies、agility value、risk mitigation valueを定量化し、クラウドファーストの意思決定を財務的に支援します。