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Azure

クラウド コンピューティングの用語

アプリケーションの移行

アプリケーションをあるコンピューティング環境から別のコンピューティング環境に移動するプロセス。多くの場合は、クラウド導入戦略の一環として行われます。組織のアプリケーションがオンプレミス サーバーからクラウドに移行されることもあれば、あるクラウドから別のクラウドに移行されることもあります。詳細については、こちらをご覧ください

アプリケーションのモダン化

レガシのアプリケーション、プロセス、およびデータ管理を、クラウド コンピューティング テクノロジを使用して更新すること。モダン化は、組織が IT のパフォーマンスを高め、顧客と従業員のエクスペリエンスを向上させ、新しいオファリングや更新プログラムの市場投入までの時間を短縮するのに役立ちます。詳細については、こちらをご覧ください

人工知能 (AI)

人間の知能を模倣するコンピューター システムの能力。人間が新しい情報から学習して意思決定を行うときの論理的思考が、コンピューター システムによって数学とロジックを使ってシミュレートされます。 詳細については、こちらをご覧ください

人工知能 (AI) と機械学習 (ML) の違い

"インテリジェント" なコンピューターは AI を使用して情報の処理を人間と同じように行い、タスクを自動的に遂行します。機械学習は AI の用途の 1 つであり、アルゴリズムを使用して、コンピューター システムが人間の指示なしで学習するとともに自身の知能を発展させることを可能にすることです。詳細については、こちらをご覧ください

ビッグ データ分析

膨大な、高ベロシティのデータセットからデータを収集して処理し、知見を得るためのツール、システム、アプリケーションで構成されています。これらの複雑なデータセットのソースは、インターネット、メール、ソーシャル メディア、スマート デバイスなど、さまざまなものがあります。詳細については、こちらをご覧ください

ビジネス分析ツール

ビジネス システムからデータを抽出してリポジトリ (たとえばデータ ウェアハウス) に統合することで、そのデータを分析可能にするツール。分析ツールは、統計関数に対応した表計算ソフトから高度なデータ マイニングと予測モデリングのツールまで、さまざまなものがあります。 詳細情報

キャッシュ

従来の方法で格納されるデータよりも迅速かつ効率的に、重要なデータを一時メモリに格納するプロセス。キャッシュは、データベースのコストの最適化、スループットの向上、待機時間の短縮、アプリのパフォーマンスの向上に役立ちます。詳細については、こちらをご覧ください

クラウド

アプリケーションを実行し、データを格納し、コンテンツとサービスを配信するリモート サーバーのグローバルなコンピューティング ネットワークの隠喩。データにローカル コンピューターからのみアクセスするのとは異なり、クラウドを利用するとインターネット対応デバイスからオンラインでデータにアクセスできます。詳細については、こちらをご覧ください

クラウド バースト

クラウド リソースの需要の管理を目的とする、プライベート クラウドとパブリック クラウドの間の構成。プライベート クラウドのリソース容量の 100% が使用されている場合に、オーバーフローしたトラフィックがクラウド バーストを使用してパブリック クラウドに送られます。詳細については、こちらをご覧ください

クラウド コンピューティング

コンピューティング リソースのデリバリー モデルの 1 つ。このモデルではさまざまなサーバー、アプリケーション、データ、およびその他のリソースが統合されて、1 つのサービスとしてインターネット上で提供されます。多くの場合、リソースは仮想化され、ユーザーは一般的に自分が使用するサービスに対してのみ料金を支払います。詳細については、こちらをご覧ください

クラウド コンピューティングのタイプ

クラウド コンピューティングには多数のタイプがありますが、その中でもよく使用されているのは、サービスとしてのソフトウェア (SaaS) (Web ベースのアプリケーション向け)、サービスとしてのインフラストラクチャ (IaaS) (ストレージとコンピューティングへのインターネット ベースのアクセス向け)、サービスとしてのプラットフォーム (PaaS) (開発者に Web アプリケーションのビルドとホスティングのためのツールを提供) の 3 つです。詳細情報

クラウド インフラストラクチャ

インターネット経由でクラウド コンピューティング サービスを提供するために使用されるハードウェアおよびソフトウェア コンポーネント。これらのコンポーネントには、サーバー、ストレージ、ネットワーク機器、仮想化テクノロジが含まれます。詳細情報

クラウド移行

1 つの会社のリソースの一部またはすべてをクラウド内の 1 つまたは複数の場所に移動するプロセス。クラウド移行は多くの場合、オンプレミスの場所からクラウド プロバイダーのサーバーへのリソース移動を意味しますが、クラウド間のリソース移動を意味することもあります。詳細については、こちらをご覧ください

クラウド移行のメリット

クラウド移行には、数え切れないほどのメリットがあります。これに含まれるものとしては、IT コストの最適化、柔軟性とスケーラビリティの拡大、セキュリティとコンプライアンスの強化、ビジネス継続性の向上、リソース管理と監視のシンプル化があります。詳細情報

クラウド プロバイダー

クラウド コンピューティング サービスとリソースを提供するサード パーティの会社。通常は従量課金制です。既知のクラウド プロバイダーには、Microsoft Azure、Google Cloud Platform、アマゾン ウェブ サービスが含まれます。詳細情報

クラウド サービス プロバイダー

クラウドベースのプラットフォーム、インフラストラクチャ、アプリケーション、またはストレージ サービスを、通常は有料で提供する企業。詳細情報

クラウド ストレージ

大規模なデータ セットの分析や気象モデリングなどの大きなタスクを実行するために一体となって動作する、ネットワークで接続されたコンピューターのグループ。クラウド コンピューティングを利用すると、広大なコンピューター グリッドを特定の期間と目的のために使用することができます。支払いは自分が使用した分についてのみであり、必要なリソースを自分で購入してデプロイするための時間と経費を節約できます。詳細情報

コンピューター グリッド

サード パーティによって管理されるオフサイト ストレージ システム上のデータを格納、アクセス、および管理できるサービス。クラウド ストレージ システムは、通常、個人または組織のニーズに合わせてスケーラブルです。詳細情報。 

コンピューター ビジョン

AI の形態の 1 つ。人間が画像を見て理解して認識する方法をエミュレートするものです。コンピューター ビジョンではアルゴリズムと自動化が使用されており、これでコンピューターが、画像やビデオの中に現れる人物や物体を識別して解釈できるようになります。詳細については、こちらをご覧ください

コンテナー

1 つのアプリケーションのコードと、その実行に必要な構成ファイル、ライブラリ、および依存関係をグループ化したソフトウェア。コンテナーを利用すると、IT チームはアプリケーションをさまざまな環境に、最小限の調整でデプロイすることができます。詳細については、こちらをご覧ください

データ ガバナンス

組織がビジネスの成長のためにデータに依存している場合は、そのデータを効果的かつ効率的に管理するための戦略が必要です。データ ガバナンスとは、組織のデータのセキュリティ、プライバシー、正確性を維持するために使用される固有のプロセス、ポリシー、および標準を指します。詳細については、こちらをご覧ください

データ統合

複数の異なるソースからのデータを結合して 1 つのシステムにまとめ、1 つの統合ビューから見ることができるようにするプロセス。詳細については、こちらをご覧ください

データ レイク

データ リポジトリの一種。リレーショナルと非リレーショナルの両方のデータをさまざまなソースからキャプチャするものです。構造化データのみを格納できるデータ ウェアハウスとは異なり、データ レイクでは構造化データに加えて半構造化と非構造化のデータも格納できます。詳細については、こちらをご覧ください

データ移行

データをある保存場所 (たとえばオンプレミス サーバー) から別の場所 (たとえばクラウド プロバイダーのサーバー) に移転すること。具体的には、データ移行とはデータを選択、準備、抽出して、あるコンピューター ストレージ システムから別のシステムに移転することです。詳細については、こちらをご覧ください

データ サイエンス科学者

テクノロジ、数学、ビジネス、コミュニケーションの専門知識を使用して大規模なデータセットから有益な情報を抽出する科学者。データ科学者は、さまざまな分野でビッグ データを使用してパターンを明らかにし、予測を行い、戦略を作ります。詳細については、こちらをご覧ください

データ ウェアハウス

レポートと分析に使用される構造化および半構造化のデータを一元的に保存する場所。データ ウェアハウスには、販売時点管理システム、アプリケーション、リレーショナル データベースなど、さまざまなソースからの情報を送ることができます。詳細については、こちらをご覧ください

データベース セキュリティ

組織のデータベースを脅威やセキュリティ リスクから保護するために使用されるプロセス、ツール、および制御。データベース セキュリティによって保護されるものとしては、データベース自体、データベース管理システム、物理および仮想サーバー、ネットワーク インフラストラクチャがあります。詳細については、こちらをご覧ください

データベース シャーディング

パーティション分割の種類の 1 つ。これを利用すると大きなデータベースを小さなデータベースに分割でき、複数サーバー間で高速かつ容易に管理できるようになります。詳細については、こちらをご覧ください

データベース

広義では、データベースとは関連する情報のコレクションです。コンピューター サイエンスにおけるデータベースは、コンピューター システムに格納されているデータのコレクションを指します。データベースの最も基本的な種類はリレーショナルと非リレーショナルです。詳細については、こちらをご覧ください

ディープ ラーニング

機械学習の一種。人工ニューラル ネットワークが非構造化データに基づいて処理、学習、意思決定を行うというものです。大規模で複雑なデータセットの分析、非線形タスクの実行、入力への応答を、人間よりも速く正確に行うためによく利用されています。詳細については、こちらをご覧ください

DevOps

顧客への価値の継続的デリバリーを可能にする人員、プロセス、テクノロジの集まり。DevOps を実践すると、開発チームと運用チームが一体となってソフトウェア デリバリーをスピードアップするとともに製品の安全性と信頼性を高めることができます。 詳細については、こちらをご覧ください

エッジ コンピューティング

モノのインターネット (IoT) デバイスのデータの処理をネットワークの "エッジ" において、そのデバイス自体またはローカル サーバーによって行うためのテクノロジ。これによってリモート デバイスでの応答時間が向上するとともに、企業がよりタイムリーな分析情報をデバイス データから得ることができます。詳細については、こちらをご覧ください

エラスティック コンピューティング

ピーク時の使用量に合わせた容量計画やエンジニアリングについて心配することなく、変化する需要を満たすためにコンピューターの処理、メモリ、およびストレージのリソースを動的にプロビジョニングまたはプロビジョニング解除する能力。 詳細情報

顔認識

個人識別テクノロジの 1 つ。光学分析を使用して画像を分析するというものです。顔認識は、顔識別、グループ化、本人確認に使用できます。詳細については、こちらをご覧ください

グリッド コンピューティング

大規模な、またはデータ集中型のタスクを実行するために、ネットワークで接続されたコンピューターのグループを 1 台の仮想スーパーコンピューターとして連携動作させるサービス。詳細については、こちらをご覧ください

ハイブリッド クラウド コンピューティング

レガシのリソースをモダン化するために、オンプレミスのデータセンターをクラウド コンピューティング製品およびサービスと組み合わせるというタイプのコンピューティング。これを利用すると、企業の IT パフォーマンスが向上し、コストが最適化され、容量を即座にスケールアップまたはスケールダウンすることができます。詳細については、こちらをご覧ください

サービスとしてのインフラストラクチャ (IaaS)

1 つのサービスとしてクラウド プロバイダーによってインターネット経由で提供される、仮想化されたコンピューター環境。インフラストラクチャには、サーバー、ネットワーク装置、ソフトウェアなどが含まれます。詳細については、こちらをご覧ください

モノのインターネット (IoT)

モノのインターネット (IoT) とは、クラウドに接続され、データを収集して安全に送信するように構成された機器、機械、製品、デバイスを指します。IoT は、多くの業種でデータを分析して情報に基づいた意思決定をリアルタイムで行うのに役立っています。詳細については、こちらをご覧ください

Java プログラミング言語

マルチプラットフォームのオブジェクト指向プログラミング言語。これを使用したアプリケーション、スマートフォン オペレーティング システム、エンタープライズ ソフトウェア、および多数のよく知られているプログラムが世界中の数十億台のデバイスで実行されています。詳細については、こちらをご覧ください

Java Spring Boot

Java アプリ開発の効率化に役立つ、Spring (Java をベースとするオープンソースの Web アプリケーション フレームワーク) の拡張機能。詳細情報

Kubernetes

コンテナーのデプロイ、管理、スケーリングに役立つオープンソース オーケストレーション ソフトウェア。詳細情報。 

Kubernetes とDocker の違い

Docker は、コンテナー内のアプリケーションのデプロイを自動化するためのオープンソース テクノロジとコンテナー ファイル形式です。Kubernetes はオープンソースのオーケストレーション ソフトウェアであり、コンテナーをどこでどのように実行するかを制御するための API を提供します。Kubernetes と Docker のいずれかを選択しなければならないという一般的な誤解がありますが、通常は 2 つがうまく連携します。 詳細情報。 

機械学習

結果を予測するために、一連の命令に依存するのではなく数学的モデルを使用するプロセス。機械学習のしくみは、データ内のパターンを特定し、分析モデルを構築し、このモデルを使用して予測や意思決定を行うことです。このプロセスには、経験を重ねるにつれて精度を向上できるという点で人間の学習方法との類似性があります。詳細については、こちらをご覧ください

機械学習のアルゴリズム

データ科学者がデータ セット内のパターンを特定するのに役立ちます。機械学習アルゴリズムは、求められている結果 (値の予想、異常値の特定、構造の把握、またはカテゴリの判定) に基づいて選択されるものであり、一般的には教師あり学習、教師なし学習、強化学習のどれに使用されるかによって分けられます。詳細については、こちらをご覧ください

Microsoft Azure

Microsoft のクラウド プラットフォーム。お客様が新しいソリューションを実現するのに役立つように設計された、多数の製品とサービスのコレクションが特徴です。Azure を利用すると、アプリケーションのビルド、実行、管理を複数のクラウド、オンプレミス、およびエッジにわたって行うことができます。詳細については、こちらをご覧ください

ミドルウェア

オペレーティング システムと、その上で実行されるアプリケーションとの間に存在するソフトウェア。ミドルウェアによって分散型アプリケーションの通信とデータ管理が可能になります。例としては、Web サーバー、アプリケーション サーバー、コンテンツ管理システムがあります。詳細については、こちらをご覧ください

モバイル アプリ開発

ポータブル電子デバイス (スマートフォン、タブレット、ノート PC、電子ブック リーダー、スマート ウォッチ、ハンド ゲーム コンソールなど) で使用するためのモバイル アプリケーションの開発、コーディング、リリースに関与するプロセスのすべて。詳細情報

マルチクラウド

マルチクラウドは、複数のクラウド プロバイダーのサービスを使用してワークロードのパフォーマンスを最適化し、柔軟性を高め、1 つのベンダーに依存するリスクを軽減する方法です。詳細情報

NoSQL データベース

"非リレーショナル"、"NoSQL DB"、または "非 SQL" と呼ばれる同じ意味で、NoSQL データベースでは、リレーショナル (SQL) データベースのような固定スキーマに依存しない柔軟なデータ モデルを使用して、大量の急速に変化する非構造化データを処理できる効率的でスケーラブルなストレージを実現します。 詳細情報。 

オープンソースの機械学習

機械学習を使用すると、さまざまなテクノロジのアルゴリズムと統計モデルを使用して、より多くのデータに公開されるため、パフォーマンスを向上させることができます。ますます多くの企業が機械学習アルゴリズムとソフトウェア ライブラリを一般公開し始めているので、開発者はオープンソースの機械学習プロジェクトを実験してみることができます。この実験は、機械学習フレームワークとライブラリの急速な成長と進化につながっています。詳細情報。 

サービスとしてのプラットフォーム (PaaS)

Azure などのクラウド プロバイダーによって 1 つのサービスとしてインターネット経由で提供されるコンピューティング プラットフォーム (オペレーティング システムとその他のサービス)。登録してすぐに使用できるアプリケーション開発環境は PaaS の一例です。詳細については、こちらをご覧ください

PostgreSQL

オープンソースのリレーショナル データベースの 1 つ。柔軟性と整合性が理由で開発者や管理者の人気を集めています。PostgreSQL は、金融サービス、製造、小売、物流など、さまざまな分野で使用されています。詳細については、こちらをご覧ください

プライベート クラウド

一般向けではなく特定のユーザーのみを対象としてインターネットまたはプライベートな内部ネットワーク経由で提供されるクラウド コンピューティング サービス。詳細については、こちらをご覧ください

プライベート クラウド、パブリック クラウド、ハイブリッド クラウドの違い

パブリック クラウドのクラウド リソースはサード パーティのサービス プロバイダーによって所有および運用されますが、プライベート クラウドは 1 つの組織によって排他的に使用されます。ハイブリッド クラウドとは、オンプレミスのインフラストラクチャ (またはプライベート クラウド) とパブリック クラウドを組み合わせたものです。詳細については、こちらをご覧ください

パブリック クラウド

サードパーティのプロバイダーによってインターネット経由で提供され、希望する人は誰でも購入できるクラウド コンピューティング サービス。詳細については、こちらをご覧ください

量子コンピューティング

量子力学を用いて計算を専用のハードウェア上で実行すること。量子コンピューターでは、量子物理学の振る舞い、たとえば重ね合わせ、もつれ、量子干渉がコンピューティングに応用されています。詳細については、こちらをご覧ください

量子ビット

量子コンピューティングにおける情報の基本単位。古典的なバイナリ ビットでは 1 または 0 という 2 進法の値を 1 つしか表すことができませんが、量子ビット (quantum bit、qubit とも呼ばれます) は 0 または 1 を表すことも、この両方の状態の重ね合わせで 0 と 1 の任意の割合を表すこともできます。詳細については、こちらをご覧ください

リレーショナル データベース

効率的で柔軟なタイプのデータベース。定義済みのリレーションシップを使用してデータ ポイントが格納および整理されるため、高速アクセスが可能です。データはテーブルとして編成され、この中に各エンティティに関する情報が保持され、定義済みのカテゴリが行および列として表示されます。詳細については、こちらをご覧ください

スケールアウトとスケールアップの違い

垂直スケーリング (スケールアップ) を使用すると、コンピューティング能力またはデータベースを必要に応じて増減できます。水平スケーリング (スケールアウト) では、データベースを追加することや、大規模なデータベースを小さなノードに分割することが行われ、これにはシャーディングと呼ばれるデータ パーティション分割アプローチが使用されます。詳細については、こちらをご覧ください

サーバーレス コンピューティング

コンピューティング モデルの 1 つ。このモデルではクラウド プロバイダーがサーバーのプロビジョニングと管理を行います。開発者がアプリの構築に費やす時間を増やしてインフラストラクチャの管理にかける時間を減らすことが可能になります。 詳細については、こちらをご覧ください。

サービスとしてのソフトウェア (SaaS)

ソフトウェア プロバイダーがインターネット経由で提供するアプリケーション。このアプリケーションは、購入してユーザーのコンピューターにインストールして実行する必要はなく、代わりにクラウドの中で運用されます。詳細情報

SQL データベース

テーブルのコレクションを格納し、構造化されたデータ セットを表形式の列および行形式で整理するリレーショナル データベース。SQL データベースは、 構造化照会言語 (SQL) と呼ばれるプログラミング言語を使用して構築されます。詳細情報。 

仮想デスクトップ インフラストラクチャ (VDI)

ほぼどのデバイスからでも (パーソナル コンピューター、スマートフォン、タブレットなど) からもコンピューター システムにアクセスできるようにするための IT インフラストラクチャ。このサービスを利用すれば、会社が従業員のために物理的なマシンを用意する必要がなくなります。詳細については、こちらをご覧ください

仮想マシン (VM)

実際のコンピューターのように動作するコンピューター ファイル (一般にイメージと呼ばれます)。複数の仮想マシンを同時に同じ物理的コンピューター上で実行できます。 詳細については、こちらをご覧ください

仮想プライベート ネットワーク (VPN)

ユーザーのコンピューターと、VPN プロバイダーが所有するリモート サーバーとの間の接続を確立する仮想プライベート ネットワーク。この接続によって作られるポイントツーポイント トンネルによって、ユーザーの個人データが暗号化され、IP アドレスがマスクされ、ユーザーは Web サイトのブロックやファイアウォールを回避できます。詳細については、こちらをご覧ください

仮想化

コンピューティング環境 (これにはコンピューター ハードウェア、オペレーティング システム、ストレージ デバイスが含まれます) の仮想バージョンを作成する行為。組織で仮想化を使用すると、1 台の物理的コンピューターを複数の仮想マシンに変換してホスト マシンのリソースを共有させることができます。詳細については、こちらをご覧ください