AWS Cloud Practitioner 学習記録９

:::note info
AWS Skill Builder における下記コンテンツの学習記録（ポイントとメモ）です
AWS Cloud Practitioner Essentials (Japanese) (日本語実写版)
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# モジュール９：移行とイノベーション
AWS へのクラウドジャーニー

### AWS クラウド導入フレームワーク (AWS CAF)
AWS クラウド導入フレームワークにおける6つの重点分野の分類
+ ビジネス機能に焦点を合わせたもの
+ ビジネスのパースペクティブ
    + ビジネスのパースペクティブ
        + ITへの投資がビジネス成果に結びつくようにする
        + ビジネスとITの戦略と目標を一致させる
    + 人員のパースペクティブ
        + クラウド導入を成功に導く組織全体の変更管理を支援する
        + 組織の構造、役割、スキルとプロセスの新しい要件を評価
    + ガバナンスのパースペクティブ
        + IT戦略をビジネス戦略に一致させるよう支援する
        + クラウドへの投資を管理・測定してビジネス成果を評価する
+ 技術的な機能に焦点を合わせたもの
    + プラットフォームのパースペクティブ
        + クラウドへの新たなソリューションの導入、オンプレミスからクラウドへの移行をするための原則とパターン
        + アーキテクチャの目標とする状態を説明する
    + セキュリティのパースペクティブ
        + 可視性、監査可能性、制御、俊敏性などのセキュリティ目標を組織が達成できるようにする
        + 組織のニーズを満たすセキュリティ制御を選択、実装する
    + オペレーションのパースペクティブ
        + ビジネス関係者の合意を得たレベルでの実現と運用、および復旧をできるようにする
        + 現状の運用手順を定義し、クラウド導入の成功に必要なプロセスの変更やトレーニングを特定する

### 移行戦略
**何のために、何を、何に、いつまでに、どのように移行するのか**
##### 移行のための6つの戦略 ＃現在は7つの戦略になっている
「どのように」をあらわす移行パス
+ リロケート(Relocate)
    + VWMare Cloude on AWS などを用いて**既存オンプレミスのアーキテクチャで** AWS に移行する
    + すでに仮想化された環境を丸ごと引っ越す
    + ハードウェアの老朽化対応から解放されるが、既存システムの複雑性はそのまま
+ リホスト(Rehost) ／ リフトアンドシフト
    + 既存環境の**アーキテクチャをそのままクラウド化してアプリケーションを変更せず**に移行する
    + サーバなどを EC2 などに置き換えて再構築して、アプリケーションを載せかえる
    + クラウドの拡張性や可用性を享受できるが、既存システムの複雑性はそのまま
+ リプラットフォーム(Re-platforming) ／ リフト・ティンカー・シフト
    + 基盤となる**アーキテクチャ設計は変えずプラットフォームを変更し、アプリケーションは変更したプラットフォームに合わせた手直しを行って**移行する
    + OS やミドルウェア、RDBMS の変更、RDSの採用などを行う
    + クラウドの拡張性や可用性を享受でき、プラットフォームの管理コスト低減にもつながるが、移行コストやテスト工数が必要
+ リファクタリング(Refactoring) ／ リアーキテクト
    + **クラウドネイティブの機能を取り入れてオンプレミスを再設計・再構成する**
    + Auto Scaling などクラウドならではの機能を含む構成でアプリケーションを作り直す
    + クラウドの拡張性や可用性を享受でき、ビジネスロジック構築に集中できるようになるが、移行コストやテスト工数は増大する
+ リパーチェス(Repurchase) ／ 再購入
    + **SaaS やパッケージの適用を行う／既存ライセンスをクラウドモデルに変更する**
    + オンプレミスで行っていた業務をクラウド提供サービスによる業務に置き換える
    + カスタマイズができない場合は SaaS やパッケージに業務をあわせる必要がある
+ リテイン(Retain) ／ 保持
    + **クラウドに移行しない**でオンプレミス環境に維持する
    + クラウドに適合しない要件や多大な変更コストがある場合
+ リタイア(Retire)
    + **不要なシステムを統廃合などによって廃止**する
    + 他のシステムに統合する、システムそのものを廃止できる場合

### AWS Snow ファミリー
大量のデータを AWS に効率的に転送する、あるいはオフラインや遠隔地でのエッジコンピューティング能力を発揮するデバイス

##### AWS Snowcone
小型のエッジコンピューティングおよびデータ転送を行えるデバイス
2つのCPU、4 GB のメモリ、8TB の HDDもしくは14TB の SSD ストレージ
ちなみにSnowconeはカキ氷のことらしい

##### AWS Snowball
2種類のデバイスが用意されている
+ Snowball Edge Storage Optimized
    + 大規模なデータ移行や大容量を要するローカルコンピューティングに適したデバイス
    + 最大 80TB もしくは 210 TB のストレージ
    + EC2 sbe1(C5 インスタンスに相当)
+ Snowball Edge Compute Optimized
    + 強力なコンピューティングリソースを要する機械学習や分析などに適したデバイス
    + 最大 80TB のストレージ
    + EC2 sbe-c、sbe-g（C5、M5a、G3、P3 インスタンスに相当）

##### AWS Snowmobile
+ 大容量データを AWS に移行するエクサバイト規模のデータ転送サービス
+ 最大 **100PB** のデータを転送できる、長さ 14m の輸送コンテナ

### AWSを利用したイノベーション
##### AWS のサービスを利用したイノベーション
AWS のサービスの使用方法を調べるには、目的の**成果に焦点を合わせる**ことが重要

+ サーバレス
    + AWS Lambda
        + サーバーやクラスターについて検討することなくコードを実行
    + AWS Fargate
        + コンテナ向けサーバーレスコンピューティング
+ 機械学習(ML)
    + AWS SageMaker
        + 機械学習 (ML) モデルを構築、トレーニング、デプロイ
    + Amazon Kendra
        + 機械学習を活用したインテリジェントなエンタープライズ検索で回答を迅速に見つける
    + Amazon Rekognition
        + 機械学習を使用して画像認識とビデオ分析を自動化し、コストを削減する
    + Amazon Textract
        + 印刷されたテキスト、手書きの文字、およびデータをすべてのドキュメントから自動的に抽出
    + Amazon Translate
        + なめらかで正確な機械翻訳
+ AI
    + Amazon Bedrock
        + 基盤モデル (FM) を使用して生成系 AI アプリケーションを構築およびスケーリングする最も簡単な方法
    + Amazon Augmented AI (A2I)
        + 人による機械学習予測のレビューを簡単に導入
    + Amazon CodeWhisperer
        + アプリケーションをより迅速かつ安全に構築する AI コーディング支援サービス
    + Amazon Transcribe
        + 音声をテキストに自動的に変換する
    + Amazon Comprehend
        + ドキュメント内のテキストから価値あるインサイトを導き出し、理解する
    + Amazon Lex
        + 会話型 AI でボットを構築
    + Amazon Polly
        + 数十の言語で高品質で自然な人間の声を展開
    + AWS DeepRacer
        + クラウドベースの 3D レーシングシミュレーターを使って機械学習を実践的に学べるサービス
+ その他
    + AWS Ground Station
        + サービスとして完全に管理された Ground Station により、簡単に衛星をコントロールし、衛星データを収集する

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機械学習、AI 関連の章でいろいろと出てきたので調べてみましたが、いくつかは Practitioner の範囲でもなさそうですね

https://aws.amazon.com/jp/certification/certified-cloud-practitioner/

流行りに乗るならこちらへ？

https://aws.amazon.com/jp/bedrock/