こんにちは。
みなさんいかがお過ごしでしょうか。ずっと暖かかったのにいきなり寒くなりましたね。
今年もアドベントカレンダーの季節がやってきました！！
最近、基盤保守から開発に異動して様々な経験をしているしろやまです。
二年目でAWS SAAを取得していないのはさすがにやばいので、模擬試験で難しくて頭を抱えたAWS ParallelClusterとEFAについて、わかりやすく解説したいと思います！！
AWS ParallelClusterってなんぞや
一言で言うと、たくさんのコンピューターを一つにまとめて使うためのツールです。
具体的なユースケースとしては機械学習のトレーニング、大規模なデータ処理などが挙げられます。
なのでAWS ParallelCluster活用することで、企業や研究機関は必要な計算リソースを迅速かつ効率的に活用できるようになるということです。
何をしてくれる？
AWS ParallelClusterは、HPC（High Performance Computing：高性能計算）環境を簡単に構築できる便利なツールです。
HPC（High Performance Computing）環境を作る： たくさんのデータを解析したり、シミュレーションを行ったりするとき、普通のパソコンでは処理が遅くなりますよね。でも、ParallelClusterを使えば、たくさんのコンピューターをまとめて使えるから、すごく速く計算ができちゃいます。
自動設定： これがとても便利！ParallelClusterは、必要なコンピューターリソース（CPUやメモリ）、ジョブスケジューラ（どの仕事をいつやるか決めるプログラム）、共有ファイルシステム（みんなで使うファイルの置き場所）を自動的に設定してくれるんです。設定を自分でする必要が無いので、簡単に使い始められるのがぉっょぃ。
どんなスケジューラが使える？
AWS ParallelClusterは、ジョブを管理するスケジューラも自動で設定してくれます。皆さんもご存じかと思いますがスケジューラは、どの仕事をいつやるかを決めます。
EFA（Elastic Fabric Adapter）ってなんぞや
次に、EFA（Elastic Fabric Adapter）について説明します。
EFAを使うと、たくさんのコンピューターが協力して、ものすごく速く計算できるようになるんです、これが！
お気づきの方いますか？
ParallelClusterで基本の環境を作って、EFAは計算を加速させるイメージです！！
具体的な例は、、
科学研究やシミュレーション: 地震の予測、天気のシミュレーション、生物学の研究など、巨大なデータと計算が必要なときに、ParallelClusterで基盤を作り、EFAで計算スピードを上げる。
機械学習トレーニング: 大量のデータを使うAIモデルのトレーニングをする場合にも、同じようにParallelClusterとEFAを使って、すごく速くデータ処理ができるようにする。
ですです。
何が良いの？
EFAとAWSクラウドを組み合わせることで、計算能力と柔軟性が最大化します。
クラウドの柔軟性： 必要なときに必要なだけコンピューターを借りて使えるから、無駄がないんです。難しい計算や機械学習をするとき、AWSクラウドを使えば簡単に必要なリソースを手に入れられます。
オンプレミス級のパフォーマンス： 自分で持っているデータセンター（たくさんのコンピュータがある場所）のように速くて、効率的に動いてくれるんです。これで、大規模な計算やデータ処理も問題なくこなせます！！
まとめ
AWS ParallelClusterを使うと、難しい計算やAIのトレーニングに必要な強力なコンピューター環境を簡単に作ることができます！！
EFAを使うと、その計算をもっと速くできます。この2つを組み合わせると、AWSクラウドを使ってとても効率的で強力なコンピューター環境を手に入れることができるます！！みなさん、是非！！（私は使ったことがない笑）
参考