情報系学生におすすめのクラウドサービス教材と事例紹介
はじめに
クラウドサービスは、学生や若手エンジニアが研究や開発を進める上で非常に有用なツールです。
特に、データ分析、機械学習、システム開発、インフラ管理など、多岐にわたる分野で活用されています。
本記事では、学生におすすめのクラウドサービス教材と、簡単なハンズオン、実際の活用事例を紹介します。
おすすめのクラウドサービス
1. Microsoft Azure
Azureは、幅広いクラウドソリューションを提供しており、学生向けの無料プランもあります。
- 主な特徴
- 仮想マシン、データベース、AI/MLサービスの提供
- 無料アカウントで一定のクレジットが付与
- Microsoft Learnでの充実した学習コンテンツ
- おすすめ教材
2. Google Cloud Platform (GCP)
GCPは、データ分析や機械学習向けのツールが充実しており、特にBigQueryやVertex AIが注目されています。
- 主な特徴
- データ処理向けのBigQuery、ML開発向けのVertex AI
- 学生向けにGCPクレジットを提供
- CourseraやGoogle Cloud Skills Boostを通じた学習プログラム
- おすすめ教材
3. AWS (Amazon Web Services)
AWSは、クラウド市場でのリーダー的存在で、EC2（仮想マシン）やS3（ストレージ）などの基本機能からAIサービスまで幅広く利用できます。
- 主な特徴
- 世界最大規模のクラウドプロバイダー
- 豊富な学習リソース（AWS Academy、AWS Educate）
- 無料枠での利用が可能
- おすすめ教材
簡単なハンズオン
ここでは、Azure Container Instance（ACI）を使ってDocker環境をクラウド上に構築する簡単なハンズオンを紹介します。
Azure Container InstanceでDocker環境を作成
前提条件
- Azureアカウントを作成（無料プランでOK）
- Azure CLIをインストール
手順
- リソースグループを作成
az group create --name myResourceGroup --location eastus - コンテナインスタンスを作成（Nginxをデプロイ）
az container create --resource-group myResourceGroup --name mycontainer --image nginx --dns-name-label mynginxcontainer --ports 80 - デプロイされたコンテナのステータス確認
az container show --resource-group myResourceGroup --name mycontainer --query ipAddress.fqdn --output tsv - ブラウザでアクセス
- 上記の出力結果をブラウザに入力し、Nginxのデフォルトページが表示されることを確認
実際の活用事例
研究環境のクラウド化
- データ分析: GCPのBigQueryを活用し、大規模データをSQLで分析
- 機械学習: AzureのMachine Learning Studioでモデル構築とデプロイ
開発環境のクラウド活用
- Docker + Kubernetes: Azure Kubernetes Service (AKS) でマイクロサービス構築
- CI/CD: AWS CodePipelineを活用した自動デプロイ
まとめ
クラウドサービスを活用することで、研究や開発の効率を大幅に向上させることができます。特に、Azure、GCP、AWSには学生向けの特典も充実しており、無料で試せる教材も多いです。
本記事で紹介したハンズオンや事例を参考に、ぜひクラウド学習を進めてみてください。