Kubernetesクラスターとは

クラウドは、柔軟性、俊敏性、移植性、コスト管理など、企業に無数のメリットをもたらします。ただし、これらの利点には複雑さが伴い、クラウドの管理とクラウドに存在するアプリの提供は複雑になります。Kubernetesは、これらの複雑さを軽減するのに役立つコンテナオーケストレーションプラットフォームです。

クラスターは、Kubernetesのアーキテクチャーの基盤を提供します。クラスターは、迅速で制御されたクラウド・アプリの配信を可能にする構成要素と考えてください。Kubernetesクラスターは、1つのユニットとして連携して動作する接続されたマシンのセットです。ワーカーノードは、コンテナ化されたアプリをデプロイ、実行、管理できるコンピュートホストを表す。ワーカー・ノードはマスター・ノードによって管理されます。マスター・ノードは、利用可能な容量とユーザー定義の構成に基づいてデプロイ先を選択することにより、ワーカー・ノードにコンテナをスケジュールします。

スクリプトは、コンテナの構成と、永続ストレージやサービスなど、アプリの実行に必要なリソースを指定します。Kubernetesでは、Podはクラスター内でデプロイ可能な最小ユニットであり、単一のユニットとして扱う必要があるコンテナをグループ化します。Kubernetesは、アプリケーションインスタンスをホストするPodを作成します。Podは1つ以上のアプリ・コンテナを保持し、ストレージやネットワーク情報などのリソースを共有します。

KubernetesクラスターはKubernetesの構成要素であり、プラットフォームのアーキテクチャーの基盤を提供します。このビルディング・ブロック構造のモジュール性により、可用性、拡張性、容易なデプロイメントが実現します。

今日のワークロードには、アプリケーション・レベルとインフラストラクチャー・レベルの両方で高可用性が求められます。Kubernetesは、アプリとその基盤となるインフラストラクチャーの間に抽象化層を作成することで、利用可能なリソース全体にワークロードを効率的に分散します。Kubernetesは、継続的なノードとコンテナのヘルスチェックにより、アプリの障害を防ぎます。コンテナがダウンした場合、自己修復と複製が障害を解決します。組み込みのロード・バランサーは、ワークロードをリソースに分散して、トラフィックの急増、ピーク、または停止の影響を軽減します。

この同じリソースの効率的な使用が、拡張にも影響を及ぼします。新しいサーバーの追加と削除が簡素化され、シームレスな水平スケーリングが可能になります。自動化されたオートスケーリングは、指定されたメトリクスに基づいて実行中のコンテナを増加させます。複製制御は、実行中のPodが多すぎると過剰なPodを終了し、実行中のPodが少なすぎるとPodを開始します。

Kubernetesのアーキテクチャーの詳細については、次のビデオ（「Kubernetesの説明」）をご覧ください。

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開発者にとってスピードは不可欠。Kubernetesは、ソフトウェアの迅速な構築、テスト、リリースに対応できるように設計されています。新しいバージョンまたは更新されたバージョンは、自動ロールアウトを通じて伝播されます。また、カナリア・リリースでもうまく動作するため、新しいバージョンのデプロイメントを以前のバージョンと並行して実行し、新しいバージョンの信頼性を検証した後、それを完全な運用環境に導入することができます。

コンテナ化されたアプリがよりきめ細かく独立するにつれて、監視は課題になります。その課題は、Kubernetesクラスターの監視にまで及びます。従来の監視では、プログラム、サービス、またはツールが稼働中（実行中）か停止中（実行されていない）かがわかります。マイクロサービスの場合、単一機能のマイクロサービスはビジネスに影響を与えずに停止する可能性があるため、アップ/ダウンのアプローチはあまりに過酷です。最新の監視ツールは、より洗練された区別を提供し、多様なプラットフォームや変更可能なアプリとより適切に統合する必要があります。

オープンソースのロギング、監視、アラートツールであるPrometheusは、マルチクラウド環境の移植性と変更性を考慮して設計されており、従来の監視の制限を克服します。Kubernetesクラスター、ワーカー・ノード、デプロイメントから豊富なメトリックを導き出します。Prometheusはキーと値のペアを使用しますが、これはKubernetesがメタデータを整理する方法とうまく連携します。Prometheusはデータ・ターゲットを定期的にスクレイピングして自動検出するため、一時的なワークロードに適しています。