【現役エンジニアインタビュー】AWSエンジニアの将来性・需要とは?|インフラエンジニアとしてAWS(クラウドインフラサービス)を扱えると市場需要はどの程度か?AI・RPAなどの先端領域でのAWS利用例も伝えます

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AWSエンジニアの需要・将来性についてお伝えします。

 

AWSを利用したクラウドでのインフラ活用はエンジニアとしての需要をどれだけ高めるのか?そして、awsエンジニアの今の需要、将来的な需要に関してお伝えします。

 

 

0.AWSエンジニアの需要とは?IT・AI・RPA・IoT領域も含めたインフラにAWSがどう関わるか?

AI・RPA・IoT・IT領域でAWSなどのクラウドインフラサービスが関わりを持つのか?

 

当たり前にクラウドを利用したデータ管理がインフラエンジニア側に求められるのか?

 

エンジニアとして働いている時に、根幹とも言えるインフラと今後の最新IT領域がどう関わってくるのかを考える必要性は大きくなっています。

 

AI・RPA・IoTなどどの先端領域だとしても「インフラ」をどう構築し、どう運用するのかを考えられるインフラエンジニアの重要性は増すばかりでしょう。

 

今回は、特に先端領域とクラウドでのインフラ活用に関して書いていきます。

2018年〜2020年はクラウド活用がトレンド|クラウドデータの安全面をどう担保するのかが重要

クラウドサービス( AWSGoogle Cloud Platform・Microsoft Azure・NEC富士通など)を活用したクラウドインフラ導入においてAWSのシェア率が高い傾向です。

 

クラウドを利用する企業が多くなる反面、企業側が考える最悪のインシデントとして「クラウド上のデータの保全性の担保・安全性の確保」ができずに顧客データなどの重要な情報が失われる可能性があります。

 

一般に、クラウドサービス事業者はユーザー企業の過失(ミス)によるデータ消去の責任を追わず、顧客データを削除した企業側の人為的ミスとして処理されるので、クラウド活用が強まる反面、AWSエンジニア、インフラエンジニアが安全をどうセキュアに利用できるのかを考える必要性が高まっています。

 

インフラを担うエンジニアとして、AWSをはじめとしたクラウドインフラの需要は高い反面、インフラとクラウドとの相関における問題を解決するだけの技術力と経験を持つ技術者が求められていると言えます。

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1.クラウドの信頼性とは?|AWSエンジニアの需要を高めるには"クラウドインフラサービスの信頼性"を担保

クラウドサービスが徐々に利用されているとはいえ、クラウドサービス利用では「データの保全が極めて難しそうで、信頼性に欠ける」と考えるIT企業も多い傾向です。

 

特に、高信頼性システムを必要とする企業で、24時間365日停止しない要件を要求される基幹業務などを行なっているサービスだと、信頼性の高いインフラ構築は必須の要件になっていきます。

 

クラウドインフラに対する信頼性を高める技術力と経験値を持つ

 

これは、前述の通りAWSエンジニア、インフラエンジニアが今後インフラを部分的にもクラウド活用するだろう状況を想定する限り、必要になる要件だと言えます。

 

AWSエンジニアそれ自体を目指さなくても、AWSをはじめとしたクラウドインフラサービスを利用するケースは増えますから、インフラを担当する技術者ならば一度は考えておくべきだとも・・・。

高信頼性システムとクラウドの関係性

Webサービス・システムを稼働する場合、システムに対する高い信頼性が重要です。

 

近年のクラウド利用が増えた状況とは言いますが、クラウド自体が持っているヒューマンエラーによるインシデントは、エンジニアサイドが起こさないようにする必要性がああります。

 

この点に対して、インフラの専門家として新たな技術、経験を得たいと考えている現役エンジニアはAWSエンジニアなどクラウド利用の方向へ歩を進めることを考えてみても良いでしょう。

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2.市場から見たAWSエンジニアの需要と将来性とは?  

AWSクラウドインフラ活用)とAI・RPA・IoT活用の相関性について

AWSエンジニアの需要と、今後のITの最新領域とに正の相関があるのか?

IT領域でAWSの利用が増加している反面、現場においてAWSを利用してサービス展開することは、コストと事業拡張性においてプラスに働くのか?

saitoさん(現役機械学習エンジニア・新規事業開拓が得意)な方とAWSエンジニアの可能性、将来性・需要に関してインタビューしました。

 

インフラエンジニア視点ではなく、いわゆるサービス開発目線からAWSクラウドインフラ)の需要・将来性に関して伝えるイメージです。

 

AWSエンジニアの需要と今後のAIやlotの相関のご質問ですが、正の相関はあると考えます。 まずAIの発展で分析環境をどうするか大きな課題になっています。

 

AWSは最も選ばれている分析環境です。

 

AWSの課題はクラウドにデータを預ける不安・セキュリティでしたが、かなり対策が進み、あの三菱UFJ銀行が将来AWSで構築したいと言われていました。

 

メーカーなどでも今後センサーデータなどをAWSに蓄積してAIで分析するなどかなり進んでくると思われます。

 

AWSはコスト面でも強いです。

 

AIを試してみたいという要望が出た際に、分析サーバを用意する必要がありますが、サーバを買うととても高いです。

 

そのため一時的にAWSを使うという判断は非常に多いです。

 

うまくいけばAWSの環境を拡張すれば良いし、失敗すれば利用をやめれば良いので大変便利です。

 

新規案件やチャレンジする際はAWSの活用は必須になると思います。

 

ただAWS機械学習の機能はマイクロソフトAzureより少し機能面で劣る印象です。

 

このあたりはどうなるか分かりませんがAWSの機能拡張が早い印象なのでAWSがディファクトになると考えます。

 

個人的はワトソンなんかを学ぶよりawsを学んだ方がはるかに将来性が高いと感じます。

 

インフラ側のAWSに対する理解のあるエンジニアは、一定量の価値を担保すると考えます。

 

といった具合で、AWSと先端IT領域との関係性から見るに、比較的プラスの意見が出ていると感じます。

 

言わずもがな、インフラ領域でAWSエンジニアを目指すことは価値比率が高まりつつあるので、今後、さらにインフラエンジニアとして成長するためにもAWS関連は無視できない状況だと言えますね。

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3. AWSエンジニア・AWS転職サイト選びのコツ

転職サイト選びは大事です。どの転職サイトを選ぶか、によって、出会う企業は変わりますし、年収や転職成功率も違います。

 

本格的に転職することを決めたときには、複数の転職サイトを活用して比較する方がいいですが、転職しようか検討中の段階であれば、まずは自分にあった転職サイトを1つ選び、その転職サイトを中心に求人情報を見ることをおすすめします。

 

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最後に注意点です。

 

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AWSエンジニアに転職する方法

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