「クラウドって色々あるけど、結局どう違うの？」AWS・GCP・Azure・GPUクラウドを解説！ / 開発者向けブログ・イベント

1. クラウドって何？

「クラウド」とは、インターネット上にあるサーバーやストレージを使ってデータを保存したり、アプリを動かしたりする仕組みのことです。スマートフォンやPCで使われるiCloudやGoogle Driveもクラウドの一種で、主にデータの保存や同期に利用されます。

しかし、エンジニアが利用するクラウドはそれとは少し異なります。よく耳にする「AWS（Amazon Web Services）」や「Google Cloud Platform（GCP）」、そして「Microsoft Azure」などは、企業や開発者がシステムを構築・運用するためのインフラを提供するクラウドサービスです。

2. 一般向けクラウドとエンジニア向けクラウドの違い

一般向けクラウドは、データの保存や共有が主な用途です。例えば、Google DriveやiCloudを使って写真や文書をクラウド上に保存し、スマートフォンやPCからアクセスする機会は多いのではないでしょうか？ストレージ、メール、写真管理などの機能が提供され、主に利便性が重視されています。

一方、エンジニア向けクラウドは、システム開発や運用を目的としたサービスです。AWSやGCP、Azureなどが代表的で、仮想サーバーやデータベースを運用し、アプリケーションをクラウド上で動かすために活用されます。エンジニア向けクラウドは、まるでインターネット上の工場のような役割を果たし、スケーラビリティやセキュリティが重視されます。

エンジニア向けクラウドは、従来のオンプレミス（自社運用のサーバー環境）と比べ、柔軟性と拡張性に優れています。特にコンテナ技術（Docker、Kubernetes）やサーバーレスコンピューティング（AWS Lambda、Google Cloud Functions）を活用することで、インフラ管理の負担を減らし、アプリケーション開発に集中できるようになります。また、クラウドベースのデータベース（Amazon RDS、Google BigQuery、Azure Cosmos DB）を使用することで、データの可用性と拡張性を確保しながら、高速なデータ処理が可能になります。

NetflixはAWSのEC2インスタンスとS3ストレージを利用して大規模な動画配信システムを運用しており、YouTubeはGoogle CloudのBigQueryを活用し、膨大な動画データの分析やレコメンドシステムの最適化を行っています。

3. GPUクラウドとは？

最近、GPUクラウドという言葉をよく耳にすることはありませんか？GPUクラウドは、画像処理やAIの学習に必要な「GPU（グラフィックス・プロセッシング・ユニット）」をクラウド上で利用できるサービスです。

通常のクラウドでは「CPU」というパソコンの頭脳のようなチップが計算処理をしますが、AIの学習や映像の処理には「GPU」の方が圧倒的に速く、効率的です。そのため、エンジニアはGPUクラウドを使ってAIの研究やCG制作を行います。

代表的なGPUクラウドサービスには、AWSのEC2 P3/P4インスタンス、Google CloudのA2インスタンス（NVIDIA A100搭載）、GMOインターネットグループの「GMO GPUクラウド」などがあります。GMOインターネットグループのGPUクラウドは、高性能なNVIDIA GPUを提供し、AI開発やディープラーニングのトレーニングを強力にサポートします。このサービスは、高性能なGPUと高速なネットワーク環境を備えた 「ソブリンクラウド」 として、企業のAI開発や業務効率化を支援します。特に、国内最速のGPUクラウド環境を提供することで、安全性やデータ主権を重視した国産クラウドとしての強みを発揮しています。

TeslaはAWSのGPUクラウドを活用し、自動運転のAIモデルをトレーニングしており、PixarはGoogle CloudのGPUインスタンスを利用し、高品質なCG映画のレンダリングを行っています。

4. エンジニア向けクラウドとGPUクラウドの違い

エンジニア向けクラウドは、Webサーバーやデータベースなどの汎用計算に適したサービスであり、主にAWSのEC2インスタンス（tシリーズ）、Google CloudのCompute Engine、AzureのVirtual Machinesなどが代表例です。処理速度は比較的遅いものの、コストが低いため、一般的なクラウドサービスとして広く活用されています。特に、小規模なウェブアプリケーションの運用や、企業の基幹システムのホスティングなどに適しています。GPUクラウドとは異なり、大量の並列計算には向いていませんが、安定した処理能力を提供するため、シンプルな計算業務やデータ管理に活用されています。

一方、GPUクラウドはAIや映像処理に特化しており、並列計算が得意です。例えば、ディープラーニングのモデル学習や3Dレンダリングのような計算負荷の高い作業に適しています。その分、利用コストは高くなりますが、高速処理が求められる用途では不可欠な存在です。

5. クラウドのコスト比較と選び方

クラウドの利用にはコストがかかりますが、用途に応じて適切なサービスを選ぶことが重要です。

AWS EC2は時間単位の課金が行われ、柔軟なインスタンス設定が可能です。Google Cloudは分単位での課金に対応しており、特に機械学習向けの最適化が施されています。GMO AI・クラウドは月額プランが用意されており、高性能GPU環境を継続的に利用する場合に適しています。

6. まとめ

日常的に使われるクラウドは「データを保存・管理する」ためのものですが、エンジニアが使うクラウドは「システムを作ったり、AIを開発したりする」ためのものです。

一般のクラウドとしてはiCloudやGoogle Driveがあり、写真やデータの保存・共有に適しています。一方、エンジニア向けのクラウドとしてはAWSやGCP、Azureがあり、仮想サーバーやデータベース、AI開発環境を提供します。さらに、GPUクラウドはAI学習や映像処理に特化しており、高性能な計算を必要とする場面で活躍します。

エンジニア向けクラウドは、アプリケーション開発を加速し、運用負荷を軽減するための重要な基盤です。特に、サーバーレスアーキテクチャやコンテナ技術を駆使することで、より効率的なシステム構築が可能になります。