はじめに
2022年は私にとって学びが多くある年でした。
2023年も継続していけるよう、2022年学んだ技術について振り返りたいと思います。
クラウド関連
クラウド関連のサービスについて、これまで調査目的で触れてはいたものの、業務などで本格的に利用していませんでした。2022年となってクラウドサービスが普及する中、世間に置いて行かれないように本格的に学んでいくことにしました。
所謂3大クラウドについて、
Azure（Fundamentals） → AWS（Associate） → GCP（Professional）
の順に学んでいます。この順番に学んだのは、私が元々Microsoft系の技術に触れていてAzureも少々触ったことがあったのと、Fundamentals試験は無料で受験できるルートがあるので初学者として手を付けやすかったためです。
結果として、
Azure のFundamentals試験を通じてクラウドの概念や基本的な事項が身に着き、
AWS のAssociate試験を通じてAWS各サービスの概要や基礎を身に着き、
GCP のProfessional試験を通じてGCP各サービスの詳細や構築手法を知ることができました。
Azureから順に学習内容を振り返ります。
Azure
無料枠やクーポンを利用して、色々と触ってみました。
公式の解説は自動翻訳を使用していて一部が英語のままだったりしましたが、それほどおかしな箇所はなくわかりやすかったです。
以下が主に学んだ項目です。
- 【基礎】VM、コンテナー、ネットワーク、セキュリティ
- 【開発】App Service、Functions、CosmosDB、AD、API Management、Application Insights
- 【AI】Cognitive Services、Computer Vision
Azure 試験
クラウドの考え方とサービスの概要を学ぶため 各種Fundamentals 試験を受験することにしました。Azure の Fundamentals 試験は Microsoft Virtual Training Days のセミナーを受講すると無料で受験することができるため利用しました。初学者にとって学習から試験まで全て無料で出来るようになっているのは非常にありがたいことだと思います。
また、Microsoft Build Cloud Skills Challenge｜May を完了して受験無料券を取得できたので、AZ-204: Developing Solutions for Microsoft Azure にも挑戦してみました。
以下は受験したときの記録です。
AWS
無料枠やクーポンを利用して、色々と触ってみました。
日本語での解説が多くあるので学びやすかったです。
以下が主に学んだ項目です。
- 【基礎】VM、コンテナー、ネットワーク、セキュリティ、課金、料金モデル
- 【開発】EC2、RDS、DynamoDB、S3、SQS、SNS/SES、API Gateway、Lambda、CloudFormation、CodePipeline、CodeBuild
- 【その他】CloudWatch、CloudTrail、Cost Explorer
AWS 試験
業務で利用することを念頭にサービス全般について学ぼうと思い、資格試験を受験することにしました。試験に挑戦することでサービスに対する理解が深まったと思います。
以下は受験したときの記録です。
GCP
無料枠やクーポンを利用して、色々と触ってみました。
公式の解説は一部が英語のままだったり、日本語が微妙な部分があり、英語の解説と見比べながら理解していきました。
レガシーなアプリケーションをクラウドに移行する際に検討することは、ガイドに書かれていますが、実際に移行を検討するにあたり難しさを感じました。レガシーなアプリケーションは新たにクラウドに適した形で作っていく方が場合によっては良いとわかりました。
以下が主に学んだ項目です。
- 【基礎】VM、コンテナー、ネットワーク、セキュリティ、課金
- 【開発】Cloud Engine、Cloud Run、CloudSQL、Firestore、Cloud Bigtable、BigQuery、Storage、Functions、Pub/Sub
- 【その他】CloudMonitoring、Cloud Logging、VPCフローログ、FWルールログ
- 【その他】SendGrid
- GCPの OP25B によりクラウドから直接メールを送信することができないので、外部メールサービスを使用することにした
- インスタンスからのメールの送信
GCP 試験
業務で利用することを念頭にGCP全般について学ぼうと思い、資格試験を受験することにしました。試験に挑戦することを通じて理解が深まったと思います。
そのほか、Google Cloud Skills Boost が無料で実施できるキャンペーンを行っていたので参加し、サービスの知識を得るとともにラボで手を動かして学びました。より理解が深り、知識だけでなく手を動かすことも大切だと感じました。
以下は受験したときの記録です。
フレームワーク
Terraform
- GCP などの設定をテキストで記述でき、使いまわしできる点が良い
- テキストなのでGitで管理することで、どこを改変したのかもわかりやすい
- 設定が色々とでき、構築が自動化されるので作業時間の短縮になった
Docker
- ローカルに環境を再現するために利用
- Dockerfile の書き方について、少し詳しくなった
- DockerコンテナはCloudRunで動作することができる
- ステートフルで常時プロセスが稼働するアプリケーションなどコンテナの中身次第ではGCEなどを選択した方が良い場合もある
Linux
本格的にLinuxに触れるのは久しぶりだったので学びなおしました。
CentOS は以前にも使用してことはあったのですが、バージョン7 以降の後継問題が起こってからは全く触れなくなっていました。触らないとコマンドも忘れてしまいますね。
CentOS
- バージョン：7,8,9
LPIC
LPIC-1 を学びなおしのついでに受験してみました。
結果は不合格でした。コマンドやパラメータなど細部まで覚えていなくてはならず、AWSやGCPなどの試験よりも難しく感じました。
言語
Go
GCPなどでGoogleが用意しているサンプルに触れてみましたがまだまだ勉強不足です。コードのスタイルに慣れる必要があると感じました。
python
pythonは、for,if など基本的な構文に関しては見ることができていますが、フレームワークに関連した部分に関しては不勉強でした。
2023年にやってみたい技術
GCP
BigQuery、BigTable、Dataprep、Dataflow、Dataproc、AutoML などのデータ系を中心にやりたい。
GraphQL
データの表現方法の一つとして選択肢を増やしたいので触れておきたい。
Go
2022年は軽くしか触れられなかったので、2023年からは実装などで本格的に使用していきたい。
python
特にpythonフレームワーク周りについて学んでいきたい。
おわりに
以上、2022年に学んだ技術を振り返ってみました。
2023年も継続して色んな技術に触れて学び、インプットしたものを出来るだけアウトプットできるようになりたいと思います。
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