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DevOpsに基づき開発を進めるには、めまぐるしく変化していくテクノロジーやツールを広範に理解する必要があります。そのため「DevOpsエンジニア」は、ソース管理、継続的インテグレーション、クラウド、インフラの自動化、オーケストレーション、コンテナなど絶えず新しい技術を学習する好奇心が求められる職種です。
この特集では、DevOpsエンジニアのフリーランス求人動向から始めて、案件への参画に求められるスキル、仕事内容、需要や年収、役立つ資格、さらにその将来性まで詳しく見ていきます。
開発人員や運用スケールの大きいサービス事業者においてDevOpsを取り入れた開発現場が増加しています。それに伴い、DevOpsエンジニアについても求人のニーズが拡大しています。即戦力として開発チームのインフラ基盤や運用体制を構築できるエンジニアには、高単価の依頼がされる状況です。機械学習基盤を扱うMLOpsやDataOps、セキュリティ運用を含めたDevSecOpsなど需要が見込める専門分野もあり、将来性が期待できます。
DevOpsエンジニアは、一般的な開発エンジニアのスキルだけでなく、ネットワークやセキュリティに関する知識、サーバーの保守・管理、クラウドやコンテナ技術、構成管理など様々なDevOpsツールを扱うスキルが必要とされます。単価も重要ですが将来的に身につけたい分野を経験できる求人に応募しましょう。
DevOpsエンジニアは、その名前の由来にもなっているように開発チームと運用チームが協調してソフトウェアの開発を進める環境（DevOps）を整え、開発スピードの向上やシステムの安定稼働を支えます。
DevOps(デブオプス)は、「開発（Developement）」と「運用（Operations）」を結びつけた言葉です。新しい機能を追加する開発チームと、システムが稼動する環境構築、監視などの運用チームが協調して開発を行うことを言います。
サーバー・ネットワークなどの環境構築やアプリケーションの運用・保守業務だけでなく、開発した機能のテスト、本番環境への反映など、いかに効率よく開発を進めていくことができるか、ここにDevOpsの本質と、エンジニアに求められる資質が潜んでいます。
そのため、「この専門領域の知識を備えていればDevOpsエンジニアになれる」といった定義はなく、また自分に与えられた仕事を黙々とこなしていれば評価されるわけでもありません。エンジニアひとりひとりの対応力や自主性などが問われる職種といえるでしょう。
そんなDevOpsエンジニアの仕事内容はもちろん開発と保守運用、それも膨大なデータを扱うシステムを扱う機会が多くなるのが特徴です。世界規模で活躍している大企業、または大規模なWebサービス、アプリケーションなどの運営を行う企業でDevOpsのコンセプトに基づいたシステム・ソフトウェアの開発を行うケースが多く、エンジニアが行う手動タスクの自動化や開発効率の向上に関する業務が求められているのです。
その分DevOpsエンジニアとして働くハードルは高いですが、成功すれば高収入や安定した雇用環境を獲得するチャンスにも恵まれるでしょう。
DevOpsエンジニアの仕事には基本となるツールがいくつかあります。それらを複数担当することもあれば、ひとつだけを担当し、他のエンジニアと連携したうえで全体を統括しながら業務を行っていくこともあります。いずれにしろひとつのツールだけの知識・スキルを持ち合わせているだけでは不十分で、幅広いツールにおいてひと通りの知識が求められます。
まずタスク管理ツール。企業の規模が大きければ大きいほど、複数のプロジェクトを同時進行させていればいるほどタスク管理が重要な意味を持っています。プロジェクト全体のタスク管理はもちろん、従業員一人ひとりがタスクツールを利用することで進行状況を把握し効率よく業務を進めるようになります。
複数の部署が連携してプロジェクトを進行させていく場合、できる限りリアルタイムに近いタスク管理が求められます。どの分野が未着手なのか、どの分野をどの部署の誰が担当しているのかを逐一把握できる環境なら連絡の不備による業務の停滞やトラブルを避けることができるわけです。
またタスク管理ツールを活用したスタッフ同士のやりとりを行うことでマネージャーなど管轄する立場だけでなく、スタッフ一人ひとりが状況の進行状況を意識しながら業務を進めていくことができるようになります。
自動化は現在のエンジニアに求められているもっとも重要な分野といってもよいでしょう。システムにしろソフトウェアにしろ開発においてはいかに自動化できるか、それによるコストや時間の削減ができるかが重要になっています。その基本となるのがインフラの自動構築です。
すべての基盤になるといってもよいインフラを手動で整えると膨大な時間と手間がかかりますし、保守管理にもコストがかかってしまいます。また万一トラブルが起こってしまった場合やアップデートを行う場合などでも手動だとすべてを根本のレベルからやり直さなければならないケースも出てきます。
しかし自動構築ツールを利用することでこうした手間を大幅に削減し、効率よく業務を進めていくことができるようになります。手動に比べてミスもなく精度も高くなるため、これからのビジネスでとくに需要が高まることが予想されているツールでもあるでしょう。
仮想環境とは実際に導入されている環境に同一の環境を仮想の状態で用意し、不備が出ないかどうかなどをテストするためのツールです。新たに開発したシステムをいきなり本番に導入してしまうと思わぬ不備が発覚した際に業務全体が滞ってしまうといったトラブルが起こりかねません。
ですから仮想環境を構築したうえでさまざまなテストを行い、負荷や攻撃などに耐えられることを確認したうえで導入する必要が出てきます。現在では実際の状況に限らなく近い環境を構築できる仮想環境の生成ツールもあり、導入することで専門的な知識がなくてもテストを行うことができます。
この仮想環境ツールがうまく機能すれば本番への導入もスピーディーになるでしょう。
情報通信の分野では頻繁にアップデートが行われます。最新の状態を維持するためには欠かせない行為なのですが、そのアップデートの際にデータが失われてしまうリスクも出てきます。例えば自動アップデートを採用していたらいつのまにかこれまで行っていたデータが上書きされる形で消えてしまった、といったトラブルも起こりうるのです。
こうしたトラブルを防ぐために役立つのがバージョン管理ツールです。万一アップデートでデータが消えてしまったり、動作に不具合が生じてしまった場合に以前のバージョンに戻すことができます。変更・上書きされてしまった部分を戻すことができるのでダメージを最小限に抑えることができるのです。
上書きされてしまったままだとそれまでの作業が無駄になるうえにゼロから再スタートしなければなりません。頻繁なアップデートを行う環境であればあるほどこのバージョン管理ツールが大きな威力を発揮します。
これは「Continuous Integration（継続的インテグレーション）/Continuous Delivery（継続的デリバリー）」の頭文字をとったもので、開発したソフトウェアがきちんと動作するかどうか自動で確認できるツールのことです。従来では人間が自分で確認するため、どうしてもバグなどの問題点をスルーしてしまう問題がありました。この自動化ツールなら人間の目ではカバーするのが難しい非常に細かなバグも逃さないのでより確実な開発が可能になります。
確実性はもちろん、スピード・効率化の点でも非常にメリットの大きなツールです。
DevOpsエンジニアの年収やフリーランスの単価を見ていきましょう。ただし、DevOpsエンジニアはまだ新しい職種のため、正確な年収データは少ないです。これから紹介する金額はあくまで参考値として考えてください。
DevOpsには最新の知識・スキルが求められること、大手企業などで需要が高いこともあって他のエンジニアと比較しても高収入が期待できます。まだ新しい職種なので全体の平均年収の数字は出揃っていない段階ですが、この業務を専門的に扱うエンジニアとして活躍するなら700～800万円程度の年収は期待できるでしょう。
ただ、年収に関しては、職種というよりも所属する企業によって大きな差が生まれます。ベンチャー・スタートアップ企業でもDevOpsエンジニアを募集していますが、企業の規模によっては、年収500万円以下など一般的な平均年収より低くなることもあります。
フリーランスに関しては、ITエンジニア全体で月単価がおよそ60万円です。DevOpsエンジニアに限るとこれより高くなると言えるでしょう。ただし、個々のエンジニアのスキルにも左右されますし、東京などの大都市圏と地方では単価の水準も違うため、実際の相場はかなり変わります。
フルスタックエンジニアに近い経験を持ち活躍する場合には、保有するスキル次第で年収1000万円を超えることも少なくありません。年収・将来性の面からも非常に魅力のある職業といえるでしょう。
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DevOpsエンジニアとして案件に参画するには、様々なツールを扱うための最新知識・スキルが必要なことは間違いないでしょう。ただそれだけではなくクライアントの要望やシステム環境に対応するための多彩なスキルや知識が求められる面もあります。
すべてを高いレベルで備えている必要はありませんが、必要なスキルをひと通りカバーしたうえでプラスアルファ、得意分野をアピールできるような環境が求められます。
まず基本中の基本がツールやテクノロジーの知識と理解です。DevOpsは日進月歩の世界でツールやソフトウェアの開発を行っていくわけですから、新しい知識を貪欲に吸収し自分のスキルとして取り入れていく姿勢が求められます。
その意味では知識や理解の量だけでなく積極性や柔軟性といった性格面の適性も求められることになるでしょう。
システムやソフトウェアは安全・確実に動くのはもちろん、サイバー攻撃などセキュリティも求められます。いくら安定した環境で業務の効率化に役立つシステムでもセキュリティが脆弱では問題外です。今後はDevOpsにおいてもセキュリティの概念が大きな比重を占めることになるでしょう。
またセキュリティ環境も含めてきちんと稼動するかどうかテストをするスキルも欠かせません。先ほど仮想環境ツールについて触れましたが、最終的なテストを行うのはやはり人間、それも専門的な知識を持った人がさまざまなリスクを考慮にいれたうえで行う必要があります。
客観的な視点でリスクを検討し、外部攻撃のパターンを熟知したうえでテストを行うことでいかなる状況においても安定し、万一トラブルが起こっても迅速に対処できる環境を築くことができるわけです。
IT運用自動化の重要性に触れましたが、年々扱うデータの量が増えていく現代ビジネスにおいては自動化ツールそのものの開発が高度化しています。自動化は便利な一方、万一トラブルが起こってしまうと業務全体がストップしてしまうリスクも抱えているだけに開発する側は慎重に慎重を期した取り組みが必要です。
そのためには高度で専門的な知識が必要なのはもちろん、使用経験も大きな意味を持ちます。自動化ツールがきちんと機能するかどうか、問題が生じるとすればどういったシチュエーションかを経験に基づいて判断することであらかじめ予防策をとることができるからです。
これは現代のエンジニア職全般に見られる傾向ですが、ソフト面のスキル、つまり対人コミュニケーション能力も重要視されています。タスク管理ツールなどそれぞれの環境に合わせて相応しいシステムやソフトウェアを導入・構築していく必要がありますし、現場で使う人たちにわかりやすく説明するための能力も必須です。
また開発と保守運営を一元化するDevOpsの特徴からひとりのエンジニアがすべてを担当するのではなくチームで連携しながらの作業が大前提です。そうなるとエンジニア同士のコミュニケーションも大事なスキルとして求められることになります。
ほかには当然ですがスクリプト言語でのプログラミングができること、特定のスクリプト言語に対応できるだけでなく、できるだけ幅広い言語に対応できるのが望ましいでしょう。
セキュリティとも関わってきますが、「Operations」における重要な領域になるのがサーバー負荷とスケーラビリティ確保です。システム・ソフトウェアの安定した稼動では当然サーバーを安定して動かし続けられる環境が欠かせませんし、タスクの増大に柔軟に対応できるスケーラビリティの確保は現代ビジネスにおける最大のテーマといっても過言ではありません。
特定のシステムやソフトウェアに関連する職種ではないため、DevOpsエンジニアになるために必須の資格といったものはありません。しかしこれまで挙げてきた知識・スキルに対応できるだけの能力を証明するうえで便利な資格がもあります。
代表格となる資格試験がAWS認定のDevOpsエンジニア-プロフェッショナルです。これはAWS（Amazon Web service）に関連する技能と知識を証明するための資格のひとつで、プログラミングやオペレーティング管理に関する知識・経験が問われるのが特徴です。
開発と保守管理を一元化することで大きなメリットを得られる領域もあり、そうした分野でとくにDevOpsの導入の加速化が進んでいくと考えられています。
ひとつのアプリケーションをビジネス機能に沿った形で結合させて機能させるマイクロサービス。各アプリケーションの精度を高く設定しつつ全体をスムーズに動かすことができるメリットを備えています。そのためには開発の段階から安定した稼働状況への意識が欠かせないため、DevOpsのコンセプトとそのコンセプトに基づいて作業ができるDevOpsの役割が大きいのです。
そしてセキュリティ。従来のセキュリティはまず開発ありきで、完成したシステムやソフトウェアにセキュリティを導入するのが一般的でした。しかしDevOpsなら開発段階からセキュリティを導入することが可能です。
とくに注目されているのがアプリケーションやインフラに開始時点からセキュリティを導入するDevSecOpsです。簡単に言えば開発陣も含めたそのアプリやインフラに関わるスタッフ全員がセキュリティに関して責任を持つことで、全員がセキュリティを意識しながら開発・保守運営に携わることでより精度と効率性が高いセキュリティ環境を実現できます。
それから機械学習の導入。ビジネスのソリューションを機械学習によって解決する、または必要なデータを機会学習で自動的に収集し分析を行うといった環境もビジネスの分野で進んでいます。とくに機械学習と運用を組み合わせた環境をDevOpsにならう形で「MLOps（Machinelearning）＋（Operations）」と呼んでいます。この分野で活躍できるかどうかもDevOpsエンジニアとしての将来性が問われる部分となるかもしれません。