記事一覧

Google Cloud（GC）とは、Googleが提供するクラウドサービスです。GCPとの呼び方の違いや特徴、Compute Engine・BigQuery・Vertex AIなどの主なサービス、料金と無料枠、AWS・Azureとの違い、インフラエンジニアとの関わりを解説します。

MLOpsとは、機械学習のモデルを本番で継続して運用・改善するための考え方と仕組みです。必要とされる背景やDevOpsとの違い、ライフサイクルと支える仕組み、MLflowやSageMakerなどの主なツール、インフラエンジニアとの関わりを解説します。

GPUクラウド（クラウドGPU）とは何かを、注目される背景から解説します。仮想マシンやベアメタルなどの提供の形、オンデマンド・予約・スポットの料金の考え方、自社のGPUサーバーとの違いと選び方もわかりやすく紹介します。

NVIDIA認定資格の2つのレベルと試験の概要、インフラ・運用とAI開発の資格の種類と受験料をまとめました。インフラエンジニアが土台の資格からNCA-AIIO、専門のプロフェッショナルへ進む順番も紹介します。

AIデータセンターとは、AIの学習や推論に必要な大量のGPUを動かすためのデータセンターです。従来との違い、電力・冷却・ネットワークの技術、そこで働くインフラエンジニアの仕事と必要なスキルを解説します。

SASE（サシー）とは何かを、注目される背景から解説します。SD-WANやZTNAなどの構成要素と通信の仕組み、ゼロトラスト・SSE・VPNとの違い、導入のメリットと注意点、インフラエンジニアの仕事への影響も紹介します。

ペネトレーションテスターの仕事内容を解説。脆弱性診断との違い、ネットワーク・Webアプリなど診断の種類、必要なスキルと資格、年収の目安、インフラエンジニアの経験を活かして目指すステップまで紹介します。

AIネイティブインフラ（AI Native Infrastructure）の意味を解説。AIのために設計され、AIが運用するという2つの考え方、クラウドネイティブや従来のAIインフラとの違い、構成要素、インフラエンジニアへの影響まで紹介します。

ゼロトラストの基本を解説。「何も信頼せず常に検証する」という考え方、従来の境界型防御との違い、IDやデバイス管理などの構成要素、段階的な導入の進め方まで整理します。

クラウドエンジニアとは、AWS・Azure・Google Cloudを使って企業のシステムの基盤を設計・構築・運用する専門職です。インフラエンジニアとの違い、仕事内容、必要なスキル、年収の目安、未経験からの目指し方とキャリアパスを解説します。