みなさま、こんにちは。
物語シリーズ「若手開発者カイトによる環境構築奮闘記」も、とうとう5話目を迎えました。
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第1話「チームでの開発効率向上のためにGitHub導入してみた話」
第2話「セキュリティ強化のためにGitLab導入してみた話」
第3話「CircleCIは「コスパが良い」と知った件について」
第4話「AWSサービスとのシームレスな統合を叶えるCI/CDサービス AWS CodePipelineの導入を検討してみた話」
この物語はIT界隈にいる、またはシステム開発等を検討したいが難しい言葉ばかりでなかなかわからないという、非エンジニアや非デザイナーの方々向けに、専門用語、そしてサービスを読みやすく解説できないかという試行錯誤の結果生まれた、専門用語解説物語のシリーズです。
※すべて1話完結もののため、気になる用語だけを読むことも可能です。
そして、全話読まれている方には毎度同じ説明になりますが、
AIを活用して開発を行う弊社、アイスリーデザインだからこそ、
ブログ作成にもAIの力、LLMを、その強みを活用して、
文章生成をしてみようと、行きついたのが今回の物語です。
今回も本編で使用したのはChatGPT。
（なお、ChatGPT 4o時代に出力した文章です。o1-previewを使えば、また異なる物語が紡がれるかもしれません。）
そして、画像生成にはLeonardo.Ai。
第5話は、AWS Fargateの導入検討です。
AIならではのわかりやすい、少し淡泊なテイストの物語をユーモラスな画像とともにお楽しみください。
あえて、生成AI「ChatGPT」の文章生成能力を皆様に体感していただきたく、本編には編集を入れていません。できる限り作成者の意志を入れないために、プロンプトについても細かな設定をせず、自由度の高い状態で出力しているため、一部不正確な情報が紛れ込んでいる可能性があります。ご了承いただければ幸いです。
目次
再びの挫折：AWS CodePipelineの壁
AWS CodePipelineの導入により、カイトのチームは多くの成果を上げましたが、新たな課題も浮上しました。CodePipelineの自動化プロセスは素晴らしいものでしたが、アプリケーションのスケーラビリティとインフラ管理において、思わぬ壁にぶつかりました。
特に、サーバーの設定やメンテナンス、スケールアウトの際のコンテナオーケストレーションなど、インフラ管理にかかる手間が予想以上に大きく、チームのリソースを圧迫していました。これにより、開発スピードが再び低下し、プロジェクトの進行に支障をきたすようになりました。
AWS Fargateとの出会い
カイトは悩みましたが、解決策を探るためにAWSの公式ドキュメントやコミュニティフォーラムをさらに深く掘り下げることにしました。そこで彼が見つけたのが、AWS Fargateでした。Fargateは、サーバーレスなコンテナ管理を可能にするサービスで、インフラの管理を大幅に簡素化できるというものでした。
カイトはこのアイデアに魅了され、早速チームと共にFargateの導入を検討し始めました。これが自分たちのプロジェクトを再び軌道に乗せる鍵となるかもしれないと感じたのです。
AWS Fargateの導入
カイトのチームは、AWS Fargateの導入に向けて動き出しました。まずは、既存のコンテナ化されたアプリケーションをFargateで動かすための準備を進めました。Fargateは、インフラの管理を必要とせず、コンテナのデプロイとスケーリングを自動的に行うことができるため、カイトのチームにとって理想的なソリューションでした。
導入プロセスはスムーズで、Fargateのシンプルな設定とAWSの他のサービスとの統合が、チームの負担を大幅に軽減しました。例えば、Amazon ECS（Elastic Container Service）との連携により、アプリケーションのデプロイが一層効率化されました。
AWS Fargateの成果
AWS Fargateの導入により、カイトのチームは劇的な成果を得ることができました。特に、以下の点で顕著な効果が現れました：
- インフラ管理の簡素化：Fargateにより、サーバーの設定やメンテナンスが不要になり、チームはアプリケーション開発に集中できるようになりました。
- スケーラビリティ：Fargateは自動的にリソースをスケーリングするため、急激なトラフィックの増加にも対応可能となりました。これにより、ユーザー体験が向上し、顧客満足度が高まりました。
- コスト効率：Fargateの利用により、必要なリソースのみを使用するため、コストの最適化が図られました。固定費用が削減され、リソースの無駄がなくなりました。
AWS Fargateのコストと投資対効果
カイトは、AWS Fargateのコストについても慎重に評価しました。Fargateは、使った分だけ料金が発生する従量課金制で、初期費用がかからない点が魅力的でした。また、インフラ管理にかかる人件費が削減されるため、トータルコストは大幅に低減されました。
例えば、Fargateを導入することで、夜間や週末のメンテナンスが不要になり、チームの労働時間を削減できました。また、リソースのスケーリングが自動化されるため、コストの予測が容易になり、予算管理もスムーズに行えるようになりました。
競合サービスとの比較
カイトは、AWS Fargateを選ぶ際に、他の競合サービスとも比較しました。具体的には、Kubernetes（K8s）、Google Kubernetes Engine（GKE）、そしてAzure Kubernetes Service（AKS）の3つのサービスについて詳しく調査しました。
AWS Fargate vs Kubernetes（K8s）
Kubernetesは、強力なコンテナオーケストレーションツールであり、多くの機能を提供しています。しかし、その設定と管理には専門的な知識が必要であり、カイトのチームには負担が大きいと感じました。一方、Fargateは管理が簡単で、設定もシンプルなため、チームにとって理想的でした。
AWS Fargate vs Google Kubernetes Engine（GKE）
▲Google Kubernetes Engine公式サイト
GKEは、Google Cloud Platform上でのKubernetes運用を簡素化するサービスです。しかし、カイトのチームはすでにAWSのエコシステムを利用しており、Fargateの方が統合がスムーズであると判断しました。
AWS Fargate vs Azure Kubernetes Service（AKS）
▲Azure Kubernetes Service公式サイト
AKSは、Microsoft Azure上でのKubernetesサービスですが、同様にFargateのシンプルさとAWSとの統合性が決め手となり、最終的にFargateを選択しました。
結論：AWS Fargateで再び前進
最終的に、カイトはAWS Fargateを選びました。その決め手は、インフラ管理の簡素化、スケーラビリティ、そしてコスト効率でした。Fargateの導入により、カイトのチームは再び効率的に開発を進め、プロジェクトを成功に導くことができました。AWS Fargateを通じて、カイトのチームは新たな技術革新を実現し、企業の成長を支える基盤を強固に築きました。
おわりに
今回も、有識者からするとツッコミどころ満載の本編になっていたかと思いますが、皆様いかがでしたでしょうか？有識者ではない方としても、「相変わらず導入を検討したら、決定までのルートが一緒じゃないか」と思われた方も少なくないのではないでしょうか。プロジェクトが上手く進行しない理由を毎回サービスのせいにするのは、少し無理があるようにも思えますね。
「Kubernetesは、むしろAmazon ECSと比較するサービスではないのか？」「Amazon Fargateと比較するなら、まずはEC2やGoogle Cloud Runでは!?」とつい突っ込んでいる有識者の方もいらっしゃるかもしれませんが、そこは前述した通り、プロンプトをほとんど調整していないChatGPTで出力した文章をそのまま使用しているため、ご容赦いただければと思います。そう思われた、もしくは「え、ちょっと待ってじゃあEC2を知りたい！」と思われた皆様は、是非こちらの記事の「AWS FargateとAmazon EC2の違い」という項目からご一読ください。
さらに具体的にどんなことを解決できるの？といった詳しい内容を知りたい方は、ぜひ、こちらのAWS Fargate導入支援のサービスページをご参照ください。
もっと内容を深く理解して、語れるようになりたい方は、こちらの記事「AWS Fargateとは？クラウドネイティブな開発を実現するサーバーレスコンテナサービス」も参照してください。
カイト君の物語はまだまだ続きます。次回「AWS FargateをきっかけにAmazon ECSを知る」、近日公開予定です。
この記事が、皆様にとって、「AWS Fargateとは何か」を知るきっかけとなれば幸いです。是非、次回もお楽しみに！
