IaC（Infrastructure as Code）とは？インフラ構築の新時代

IaC（Infrastructure as Code）の定義と基本概念

Infrastructure as Code（以下、IaC）とは、サーバーやネットワーク機器、OSやミドルウェア、セキュリティ関連の設定など、従来は人の手で行われていたインフラ構築や管理の工程をコードとして定義し、自動化する考え方のことを指します。

インフラにおける設定や構築手順をスクリプトや構成ファイルの形式で扱えるようにすることによって、バージョン管理が容易になり、手作業によるエラーを減らしつつ、全体の作業効率も向上させることができます。
ソフトウェア開発の世界ではソースコードがリポジトリで管理されるのが当たり前になっているように、インフラ構築の設定も一元管理できるようになることで、環境の差異が起こりにくくなり、再現性も高まるという点が大きな特徴です。

なぜIaCが注目されているのか

IaCが注目されはじめた背景には、DevOpsの普及があります。
以前は開発と運用が分断されることが多く、サーバーの構築やネットワークの設定は運用担当者だけの属人的な作業になりがちでした。
しかし、サービスやアプリケーションの機能を頻繁にリリースする現代では、インフラ側も素早く変更できる体制が求められています。
そこでIaCを採用すれば、開発者がコードを書き換えるタイミングでインフラ部分の設定も同じリポジトリ上で管理することができるため、テストやデプロイのプロセスを自動化しやすくなります。
手動作業中心のやり方ではどうしても追いつかないほどのスピード感でのリリースが可能になり、ビジネスの俊敏性を高めるうえでも大きなメリットがあるのです。

インフラ管理の従来の課題

従来のインフラ管理には二つの大きな問題がありました。ひとつは、人手による構築作業に起因する設定ミスです。手入力が必要になると、わずかなスペルミスやバージョンの食い違いなどが運用段階で深刻な障害につながる恐れがあります。

もうひとつは属人化の問題です。
インフラ構築のノウハウや手順が特定の担当者にしかわからない状態になってしまうと、他のメンバーが同じ環境を再現できず、トラブルシューティングにも支障をきたします。

IaCを導入すると、コードを共有することでチーム全体がいつでも同じ手順と設定でインフラを構築できるようになるため、こうした課題が大きく解消されます。

近年はクラウドが急速に普及し、オンプレミスに自前のサーバールームを置かない企業も増えてきました。
クラウド上では必要なサーバーの台数を一時的に増やしたり縮小したりするのが容易な反面、手動で細かい作業を繰り返すと時間もコストもかかりすぎてしまいます。
IaCを用いればあらかじめ定義したコードを利用し、短時間で同じ構成を複製し、不要になれば破棄することも自動化できるため、クラウドのスケーラビリティを存分に活かす運用が可能になります。
クラウドやオンプレミスの区別を問わず、IaCを導入することで環境構築の効率化を実現する事例は増え続けており、今後もこの流れは加速していくと考えられます。

IaCを導入すると、下記のようなメリットを得られます。

一貫性と再現性の向上
手作業での設定ミスが減ることで、インフラ管理の安定性と品質が大きく向上し、運用チームの負荷も軽減されます。
さらに、ソフトウェア開発で当たり前になっているバージョン管理をインフラ構築にも適用できるので、いつ誰がどの設定を変更したかを履歴でたどれるようになる点が大きいです。万が一トラブルが発生した場合にも、すぐに過去の安定した状態に戻せる安心感があります。

コードを使った管理によって、同じ設定を複数の環境に何度でも適用できるため、ステージング環境と本番環境の間で設定が一致しないといった事態が起こりにくくなります。
従来は手順書を見ながら人が設定していたために生じがちだった環境差異がほとんどなくなるため、ステージングで問題がないのであれば本番でもほぼ同じ挙動が期待できます。
こうした再現性の高さによって、開発と運用の連携もスムーズになり、DevOpsの導入が進みやすくなるのです。

作業効率とコスト削減
コスト面では、まず作業時間による人件費削減が挙げられます。手動で延々とやらなければならなかった設定を自動化してしまえば、その分の工数をほかの付加価値の高い業務に回せます。
さらに、IaCとクラウドの監視機能を連携させれば、使われていないリソースを自動でシャットダウンするシステムを構築できるので、クラウド利用料を無駄にしなくて済みます。不要なサーバーをうっかり起動したままにしていたといった事態を減らせる点も運用コストの最適化につながります。

スケーラビリティへの柔軟な対応
スケーラビリティや柔軟性の面では、システム負荷が増えてきたら、IaCのコードを修正してサーバー台数を一気に増やすといった操作を自動化できます。
あらかじめオートスケーリングのロジックをコード上に定義しておけば、事前に決めたメトリクス（CPU使用率やネットワークトラフィックなど）をトリガーに、サーバーを増やしたり減らしたりすることも容易です。
障害が発生した際には同じ構成を別のリージョンにすぐ立てることで、サービスのダウンタイムを最小限にとどめることもできます。

IaCを実践するためには、TerraformやAnsible、Chef、Puppetなどの専用ツールを活用する必要があります。

Terraform

Terraformは、HashiCorpが開発しているオープンソースのIaCツールとして広く知られています。特徴は主要クラウド（AWS、Azure、GCP）を含む多様なプロバイダを横断的にサポートしていることです。
マルチクラウド環境を一括で管理できるため、複数のクラウドを同時に利用するケースや、オンプレミスの環境を含むハイブリッド構成でも効果を発揮します。

宣言的な言語（HCL）を使って「最終的にどうなっていてほしいか」をコード上に書き込めば、Terraformが実際の状態との差分を検出し、必要な操作だけを実行してくれます。
Stateと呼ばれるファイルでインフラの現状を管理する仕組みがあり、変更の影響範囲を事前にプランとして確認できるのが大きな強みです。

Ansible

AnsibleはRed Hatが提供している構成管理ツールで、エージェントをインストールする必要がなく、SSHを通じて対象サーバーにYAML形式の設定内容を適用する仕組みで動作します。
シンプルなアーキテクチャを持ち、習得しやすいことが魅力です。運用規模が小さい現場や、とりあえず何かひとつ導入してみたいという段階でも試しやすいです。

もちろん、大きな現場でも使えますが、TerraformやChefなどと役割を住み分けて導入するケースも多いです。
アプリケーションデプロイやファイルのコピー、サービスの再起動、パッケージのインストールなど、サーバー上で行う操作をPlaybookにまとめて記述するだけで、一括かつ自動的に実施できるようになります。

Chef と Puppet

ChefとPuppetは構成管理ツールとして長い実績を持ち、とくに大規模システムの細やかな設定管理に対応しやすいです。

ChefはRubyをベースにしたDSLであり、Cookbookという単位で定義を行います。
Puppetは専用のDSLとエージェントベースの仕組みを取り入れ、マスターサーバーとクライアントノードの構成で大規模環境を中央集約的に管理するのが特徴です。

どちらも機能が豊富ですが、学習コストや初期導入の負荷がやや高い傾向があり、必要に応じてTerraformやAnsibleと組み合わせることも珍しくありません。

AWS、Azureなどのクラウドプロバイダー固有のツール

AWSやAzureなど、クラウドベンダーが独自に提供しているツールとしては、AWS CloudFormationやAzure Resource Managerなどがあります。

これらはそのクラウド環境専用に最適化されているため、新サービスや最新機能への対応が早いです。
ベンダーのコンソールとも親和性が高く、単一のクラウドを集中的に利用する案件では運用しやすいでしょう。

しかし、他社クラウドとの連携は想定されていないことが多く、複数クラウドを扱う場合には別のツールを併用するか、最初からTerraformのようなオープンなツールを検討するかという判断が必要になります。

導入時の課題

IaCには大きな将来性が秘められている一方で、学習コストが高いという課題があります。

TerraformやChefなど、独自の宣言的言語やDSLを習得しなければならないツールも多いため、チーム全員がしっかり理解して運用しないと、結局は特定メンバーだけが扱えるという新たな属人化を生んでしまう可能性があります。

また、コードによる構成管理を行うことで、開発チームと運用チームの連携がより密接になるのですが、従来から「インフラ構築は運用チームの独壇場」という文化が根強い現場では、IaCの運用フローを定着させるまでに時間がかかることもあります。
組織文化を変えるという点では、コードをレビューし、Pull Requestを通してインフラの変更を承認する仕組みを整える必要があります。
インフラ面の承認プロセスや監査をどう設計するかも課題になるかもしれません。

大規模な企業や公共機関のようにセキュリティとコンプライアンスが厳格な現場では、一気にIaCへ移行するのが難しく、段階的に導入を進めるケースも多いです。
ただし、一度IaCを導入すると、その自動化の効果と設定の一貫性が組織にもたらすメリットが大きいので、長期的にみれば導入するメリットのほうが遥かに上回ると想定されます。

IaCの将来

将来的には、AIとの統合がさらに進むことで、IaCによるインフラ自動化はより高度なものへと発展していく可能性があります。

たとえば機械学習で障害の予兆を検知し、状態が悪化する前に自動的にサーバーを追加する、あるいはコンテナをスケールアウトさせるという仕組みも考えられます。
IaCツールによって構成が明示的に定義されているからこそ、AIがコードを読み取り、リアルタイムの監視結果と照らし合わせて最適な構成を提案するといったシナリオが実現しやすくなるのです。

自然言語処理の精度が向上すれば、人間が会話で要件を伝えるだけでIaCの設定ファイルを自動生成してしまうような仕組みが登場するかもしれません。

クラウドだけでなくエッジコンピューティングの領域でも、分散された多数のデバイスやリソースを一貫した方法で制御したいというニーズが高まっています。
こうした複雑で拡張性の高い環境では、人手による管理が追いつかなくなるため、IaCによる自動化がますます重要になっていくでしょう。

複数の環境が絡み合う大規模システムであっても、コード化しているという共通基盤があれば、バージョン管理や差分適用といった仕組みが有効に働き、変更の安全性とスピードを同時に確保しやすくなります。

ITフリーランスやインフラエンジニアの皆様にとって、常に最新の技術をキャッチアップしながら案件をこなすのはなかなか骨が折れることではないでしょうか。
特にIaCのような新しい概念やツールを本格的に導入しているプロジェクトは、働く現場によってはまだまだ限られているかもしれません。

ギークスジョブでは、専門的な知識を持った担当者が、IaCに興味がある、または、IaCスキルをもっと活かしたいという希望をお持ちの方にピッタリの案件をご提案し、キャリア設計に対してもご相談に乗ることが可能です。

IaCスキルを磨いていきたいと考える場合、AWSやTerraformを利用したクラウド環境構築やDevOps推進案件といった、経験を大きく伸ばせるプロジェクトに参画しやすくなります。

最先端の技術やツールを積極的に試すようなスタートアップやIT企業はもちろん、大企業でもIaCを取り入れて開発・運用効率を上げようとする動きが広がっているため、活躍の場は年々増えています。

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