awsでわかるワークロードとは基本から最適化まで徹底解説

2025 11/06

2025/11/06

はじめに

ワークロードとは、システムやクラウド上で実行される「仕事」のまとまりを指します。たとえば、Webアプリの利用者への応答、夜間に行うデータ集計、画像処理のバッチなどがワークロードです。運用面では、どのくらいの負荷がかかるか、どのように可用性を確保するか、といった観点で扱います。

この記事は、AWS環境でのワークロードをわかりやすく説明することを目的としています。基本的な定義から始め、具体例、種類、管理や可視化、移行とセキュリティ、クラウドネイティブ技術との関係、最適化のポイントまで順に解説します。専門用語は必要最小限にとどめ、具体例を交えて説明しますので、AWSに不慣れな方でも読み進めやすく構成しています。

対象読者は、これからAWSを学ぶ初心者から、実務で使い始めた中級者の方です。前提として、基本的なITの用語（サーバー、データベース、ネットワークなど）を少し知っていると理解が早まりますが、深い専門知識は不要です。

読み方の案内：第2章でワークロードの定義を丁寧に説明します。その後は具体的なAWSサービスや実務での扱い方に進みます。まずは本章でワークロードの全体像をつかんでください。

ワークロードの基本的な定義

基本の定義

ワークロードとは、コンピュータやサーバーが処理する「作業の総量」や「負荷」を指します。具体的には、ウェブアプリのアクセス処理、データベースの問い合わせ、機械学習の学習処理など、クラウド上で実行される一連の処理をまとめて呼びます。たとえば、ECサイトの注文処理や定期バッチのデータ集計もワークロードです。

構成要素

ワークロードは主に次の要素で成り立ちます。
– CPUやメモリなどの計算資源
– ストレージ（データの保存）
– ネットワーク（通信量・帯域）
– ソフトウェアや依存サービス（データベース、外部APIなど）
例として、動画変換はCPUとストレージを多く使います。

規模と性質の違い

小規模：静的サイトや小さな社内ツール。負荷は安定しています。
中規模：一般的なウェブアプリやECサイト。アクセスの増減があります。
大規模：動画配信や大規模分析。瞬間的な負荷が非常に大きくなります。

性能指標（わかりやすい例）

リクエスト数や同時接続数（ウェブ）
バッチ完了時間やスループット（データ処理）
学習にかかる時間と使うデータ量（機械学習）
これらで必要なリソース量を見積もります。

なぜ定義が重要か

ワークロードの性質を正しく把握すると、必要なリソースを無駄なく割り当て、コストを抑えながら可用性や性能を保てます。設計や運用の方針も定義に基づいて決めると管理が楽になります。

AWSにおけるワークロードの具体例

はじめに

AWS上ではさまざまなワークロードが実行されます。ここでは代表的な例を分かりやすく紹介します。

1. EC2でのアプリケーションやWebサーバー

EC2は仮想サーバーです。例えば、社内向けの業務アプリや公開WebサイトをEC2上で動かします。OSやミドルウェアを自分で管理できるため、既存のオンプレミス環境を移す際に使いやすいです。

2. RDSによるデータベース処理

RDSは管理されたデータベースサービスです。MySQLやPostgreSQLを簡単に稼働できます。バックアップやパッチ適用を自動化できるので運用負荷が減ります。

3. S3でのストレージ読み書き

S3は大量のファイル保存に向いています。画像やログ、バックアップを置く例が多いです。オブジェクト単位で読み書きでき、コスト管理もしやすいです。

4. Lambdaによるイベント駆動処理

Lambdaはサーバーを意識せずに関数を実行します。例えば、S3にファイルが置かれたら自動で画像をリサイズする処理など、小さな処理を短時間で実行するのに適しています。

5. 機械学習・AIのワークロード

SageMakerなどを使い、学習や推論を行います。大量のデータ処理やGPUを使った学習に向きます。モデルのデプロイも支援します。

6. その他の例

ネットワーク負荷を分散するロードバランサー
継続的デプロイ（CI/CD）パイプライン
これらを組み合わせて、実際の業務に合わせたワークロードを構築します。

ワークロードの種類とAWSサービスとの関係

トランザクション処理（OLTP）

関係データや整合性が重要な処理はRDS（MySQL/PostgreSQL/Aurora）を選びます。高スループットや低レイテンシが必要ならDynamoDB（NoSQL）が向きます。例：ECサイトの注文管理や銀行の口座処理。

バッチ処理・スケジュール処理

大量データをまとめて処理するならAWS BatchやEMRが適します。短時間・イベント駆動のタスクはLambda、処理の流れを管理するにはStep Functionsを使います。例：夜間のレポート作成やログ集計。

機械学習・AI

モデルの学習や推論はSageMakerで一気通貫に行えます。検索や会話型のAIにはKendraやGenAI向けのインデックスが役立ちます。特定用途向けに自律型AIデータベースなど専用サービスが提供されることもあります。

データ分析

データウェアハウスにはRedshift、サーバーレスの対話的クエリにはAthena、ETLはGlueが一般的です。例：顧客分析や売上予測。

Webアプリケーション・コンテナ

単純なアプリはElastic Beanstalkで簡単に展開できます。細かく制御するならEC2やコンテナ（ECS/EKS）、サーバーレスならLambda＋API Gatewayを選びます。

ストレージ・キャッシュ・配信

オブジェクトはS3、ブロックはEBS、共有ファイルはEFS、キャッシュにはElastiCache、コンテンツ配信にはCloudFrontを使います。

サービス選定のポイント

規模（スケール）、運用負担、コスト、遅延許容、開発速度の5点を比較して決めると現実的です。具体例を参考にまず小さく始め、必要に応じてマネージドサービスへ移行してください。

ワークロードの管理と可視化

概要

AWSではワークロードの状態・セキュリティ・コストを可視化して管理するためのツールが揃っています。自動で構成図を作るものや、設計の健全性を診断するもの、外部のセキュリティ製品と連携するものがあります。

主なツールと役割

Workload Discovery on AWS: AWS環境をスキャンして、アーキテクチャ図や依存関係を自動生成します。移行計画や影響範囲の把握に役立ちます。
AWS Well-Architected Tool: ワークロードを定義して、運用やコスト、安全性の観点から改善点を提示します。定期レビューに向きます。
Microsoft Defender for Cloud: AWS上のワークロードを検出し、脆弱性や不正な設定を警告します。セキュリティ監視を補強します。
補助ツール（CloudWatch、Cost Explorer、AWS Config等）: メトリクス、ログ、コストの可視化とガバナンスを助けます。

実践のポイント

タグ付けを徹底し、サービスや環境、オーナー情報を揃えます。コスト配分や検索が楽になります。
自動検出ツールで図を作り、チームでレビューして正確に保ちます。
ダッシュボードに重要指標（稼働率、エラー、コスト）をまとめ、閾値で通知を設定します。

運用上の注意

アクセス権を限定し、診断結果やアラートを扱うルールを決めます。図やメトリクスは定期的に更新し、過去の傾向も確認する運用を作ると効果的です。

ワークロードの移行とセキュリティ

移行の目的と準備

クラウド移行はコストや拡張性、運用効率を高めます。まず現行環境（例：VMware）を棚卸しし、依存関係や性能要件を明確にします。移行対象を段階的に分けるとリスクを減らせます。

代表的な移行手順（概要）

評価：資産と依存関係を洗い出す。\n2. 設計：ネットワーク、IAM、ストレージ設計を行う。\n3. 実行：リホスト（そのまま移す）やリファクタリング（改善して移す）で移行する。\n4. 検証と切替：テストしてから本番化します。

セキュリティの基本ポイント

最小権限（IAM）でアクセスを制限します。
通信は暗号化し、ネットワークを分離します。
ログと監査を有効にして挙動を可視化します。
シークレット（パスワードやキー）は専用サービスで管理します。

Workload Identityの利点（Kubernetes向け）

Workload Identityは、Podなどのワークロードが短命な認証情報でAWSの権限を取得する仕組みです。サービスアカウントキーを配布・保管する必要がなくなり、流出リスクを下げます。例えば、あるPodがS3にアクセスする際に長期キーを持たずに済みます。

運用で気をつけること

ロールの定期見直しと不要権限の削除。
移行時のバックアップとロールバック手順を準備。
モニタリングとアラートを設定して異常を早期検知。

丁寧な計画と段階的な実行で、安全にワークロードをクラウドへ移行できます。

ワークロードとクラウドネイティブの関係

クラウドネイティブとは

クラウドネイティブは、アプリをクラウド上で柔軟に動かす設計と運用の考え方です。小さな単位（マイクロサービス）で分け、必要なときにスケールさせます。初心者には「小さな部品を必要なときだけ動かす」とイメージすると分かりやすいです。

Kubernetes（Pod）でのワークロード管理

Kubernetes（K8s）はワークロードをPod単位で扱います。Podはコンテナの実行単位で、設定やスケールをまとめて管理できます。例えばウェブAPIは1つのDeploymentで複数のPodに分散して動かすと、負荷に強くなります。

Workload IdentityとIAM連携

Workload IdentityはPodなどのワークロードにクラウドの権限を安全に与える仕組みです。人の資格情報を使わずに、Podごとに必要最小限の権限を付与できます。たとえば、バッチ処理用Podだけに保存先の読み書き権限を与えると、安全性が向上します。

ゼロトラストとワークロード単位の制御

ゼロトラストは「誰も信用しない」を原則にして、ワークロードごとに細かいアクセス制御を行います。ネットワークポリシーやIAM、サービスメッシュの認証で通信や操作を限定します。これにより一部が侵害されても被害を小さくできます。

実例と運用のヒント

最小権限でロールを設計する
Podごとに識別子を付けて役割を明確にする
ネットワークポリシーで不要な通信を遮断する
ログと監査をワークロード単位で収集する

これらを組み合わせると、クラウドネイティブ環境で堅牢かつ管理しやすいワークロード運用が可能になります。

ワークロードの最適化とベストプラクティス

適切なサービス選択

ワークロードごとに目的をはっきりさせ、必要な性能や可用性を基準にサービスを選びます。たとえば、低遅延のウェブアプリはEC2（あるいはFargate）＋ALBを使い、短時間のバッチ処理はLambdaやStep Functionsに向きます。データ分析はS3とAthenaやEMRを組み合わせると効率的です。