現代のアプリケーション開発はスケーラビリティと柔軟性が重要視され、AWSのコンテナオーケストレーションサービスであるAmazon ECS、Fargate、EKSが注目されています。
この講座では、AWS上での高度なコンテナ運用を学び、効果的なマイクロサービスのデプロイから通信とセキュリティ、さらにパフォーマンスとコスト管理のベストプラクティスまでを習得します。
AWSでのコンテナ技術を深く理解し、効率的でスケーラブルな環境を構築しましょう。
1.Amazon ECSとFargateの高度な機能
ECSクラスタの管理
• クラスターの構成と管理方法
ECSクラスターは、タスクとサービスのホストとなる基盤です。
管理には、クラスターの作成から適切なインフラストラクチャ設定、セキュリティの設定までが含まれます。
たとえば、EC2インスタンスを使用するクラスタか、Fargateを用いたサーバーレスなクラスタかの選択は、アプリケーションの要件に基づきます。
• クラスターのスケーリング
クラスター内のインスタンス数やFargateリソースの自動スケーリング設定も重要です。
AWS Auto ScalingやFargateのタスクレベルでのスケーリング設定を行うことで、負荷に応じてクラスタが自動的に調整され、コスト最適化と安定したパフォーマンスを実現します。
• リソース監視とモニタリング
Amazon CloudWatchやContainer Insightsを使用して、クラスター内で稼働しているタスクやサービスのCPU・メモリ使用率、エラー率をモニタリングし、異常発生時のアラート設定を行います。
これにより、安定した運用を支えるための監視が可能となり、早期の問題検出や対応に役立ちます。
Fargateを使ったサーバーレスのコンテナ運用
• Fargateのアーキテクチャと利点
Fargateは、インフラ管理を不要にするサーバーレスのコンテナ実行環境です。
AWSがバックエンドのインフラを管理するため、ユーザーはインフラに関する設定や管理作業を省き、アプリケーションの開発と運用に集中できます。
• ネットワーキング設定とVPC統合
Fargateタスクのネットワーキングは、VPCとサブネットの選択、セキュリティグループ設定、インターネットアクセス要件に応じたNAT Gateway設定を行います。
これにより、タスクのセキュリティとアクセス制御が可能です。
• タスクおよびサービスレベルのセキュリティ設定
Fargateでは、IAMロールを使って、各タスクやサービスごとに適切な権限を付与できます。
これにより、最小限のアクセス許可を持つセキュアな構成が可能です。
また、AWS KMSによる暗号化やセキュリティグループのルール設定で通信を保護します。
タスクとサービスの最適な配置戦略
• タスク配置戦略の設定
タスク配置戦略では、バラつきや一貫性を持たせた配置方法（spreadやbinpack戦略）を設定します。
例えば、spread戦略を使うと、インスタンス間で均等に負荷が分散されるため、リソース効率が向上します。
• サービス配置の分離とデプロイ方法
マイクロサービスごとに異なるタスクやサービスを構築する場合、同じインスタンス上での競合を避けるために、特定のタグやAZ(アベイラビリティゾーン)の指定によって分離配置を行うことが推奨されます。
また、ローリングデプロイ戦略での更新により、サービスの可用性を確保しつつ、徐々に新バージョンへ移行することが可能です。
• タスクの優先順位とリソース配分
タスクの優先順位付けやCPU、メモリリソースの適切な配分を設定することで、重要なタスクへのリソース確保が可能になります。
Fargateでは、各タスクごとにリソース要件を指定することで、コストとパフォーマンスのバランスを取りながら効率的にリソースが利用されます。
2.Amazon EKSの設定と運用
EKSクラスターのセットアップ
• クラスターの初期設定
EKSクラスターの構築には、AWS CLIまたはAWSマネジメントコンソールを使用し、VPCやサブネット、ネットワーキングの設定を行います。
設定の際に、パブリックとプライベートサブネットの構成を適切に設定することで、セキュリティとアクセス管理を強化します。
• ノードグループの設定と管理
EKSでは、ノードグループを通じてクラスターにワーカーノードを追加できます。
EC2ノードグループ、またはサーバーレスオプションであるFargateを活用し、ワークロードに合わせてノードグループのサイズやインスタンスタイプを最適化します。
• オートスケーリングの設定
クラスターの負荷に応じて、自動でノードを増減するためのCluster AutoscalerやHorizontal Pod Autoscalerの設定も重要です。
これにより、負荷の増減に合わせてリソースが自動で調整され、効率的な運用が可能となります。
IAMロールとKubernetes RBACの統合
• IAMとRBACの連携によるアクセス制御
EKSでは、AWS IAMとKubernetes RBAC (Role-Based Access Control) の両方を活用してアクセス制御を行います。
IAMロールを使用して、KubernetesのAPIサーバーに対するアクセスを管理し、各リソースに対する細かなアクセス許可を設定できます。
• IAM Role for Service Accounts (IRSA) の設定
IRSAを活用すると、KubernetesのサービスアカウントにIAMロールを紐づけて、個々のPod単位でAWSリソースへのアクセス権限を管理できます。
これにより、特定のPodがAWSサービスにアクセスする際に必要最小限のアクセス権限を割り当てることができ、セキュリティが向上します。
• アクセス権のポリシー設定
各サービスやアプリケーションの必要に応じて、IAMポリシーとRBACポリシーを組み合わせた細かな権限設定を行い、異なる役割のユーザーやアプリケーションに応じたアクセス制御を実現します。
これにより、セキュアかつ効率的なアクセス管理が可能です。
EKS上でのセキュリティ設定
• ネットワークポリシーによるトラフィック制御
Kubernetes Network Policyを利用して、Pod間や外部からのトラフィックを制限し、必要な通信のみを許可します。
例えば、特定の名前空間やラベルに基づくトラフィック制御を行うことで、セキュリティが向上し、不正アクセスのリスクを軽減します。
• Kubernetes Secretsによる機密情報管理
機密性の高いデータ（APIキーや認証情報など）は、Kubernetes Secretsを使用して安全に管理します。
Secretsの暗号化やアクセス制御を行い、クラスタ上の機密情報の漏洩を防ぎます。必要に応じて、AWS KMSと連携してSecretsの暗号化を強化することも可能です。
• ポッドセキュリティとセキュリティコンテキストの設定
Pod Security Policies (PSP)やセキュリティコンテキストを設定することで、特定の権限を持つPodの作成を制限し、Podごとのセキュリティレベルを統制します。
たとえば、特権ユーザーの使用制限や、ネットワークアクセスの設定、リソース利用の制限を行うことで、セキュリティを高めます。
• 監視とアラートの設定
Amazon CloudWatchやKubernetes Dashboardを使用して、クラスターのリソース使用率や異常検知を行い、リアルタイムでの監視とアラート通知を設定します。
これにより、運用中のセキュリティリスクを早期に発見し、迅速な対応が可能となります。
3.EKS上でのマイクロサービスのデプロイとスケーリング
マイクロサービスのデプロイ手順
• アプリケーションのコンテナ化
各マイクロサービスはコンテナとして独立して動作するため、Dockerを用いて各サービスをコンテナ化します。
マイクロサービスごとに異なる言語やフレームワークが使用可能で、サービス間の依存性を排除し、サービスごとに独立したデプロイが可能になります。
• Kubernetesマニフェストの作成
デプロイの際には、各サービスの仕様（リソース要件、レプリカ数、ネットワーキング設定など）を定義したKubernetesマニフェスト（YAMLファイル）を作成します。
マニフェストにはDeployment、Service、ConfigMap、Secretなど、EKS上でのマイクロサービス管理に必要なリソースが含まれます。
• コンフィグマップとシークレットの管理
環境変数や機密情報はConfigMapやSecretとして管理し、各マイクロサービスに必要な設定値や認証情報を外部化することで、セキュアかつ効率的なデプロイが実現します。また、これにより、複数の環境（開発、テスト、本番）に応じた柔軟な設定が可能です。
• マイクロサービスのローリングアップデート
マイクロサービスを更新する際には、ローリングアップデート戦略を活用して、既存サービスがダウンタイムなしで新バージョンに切り替わるようにします。
これにより、アプリケーションの連続稼働が可能になり、ユーザー影響を最小限に抑えたスムーズなデプロイが実現します。
オートスケーリングの設定
• Horizontal Pod Autoscaler (HPA)
EKSでは、Horizontal Pod Autoscaler (HPA)を利用して、各マイクロサービスのリソース使用率（CPU、メモリなど）に基づきPodの数を自動で増減させます。
例えば、アクセス負荷が増加すると自動でPodがスケールアップし、負荷が減少するとスケールダウンします。
HPAの設定には、リソース要求や閾値を適切に設定する必要があります。
• Cluster Autoscaler
HPAだけでなく、クラスター全体のリソース需要に応じて、ノードの数を調整するCluster Autoscalerも設定します。
EKSのCluster Autoscalerは、リソース不足が発生した場合に自動でノードを追加し、リソースが過剰になった際に不要なノードを削除することで、コスト効率を高めます。
• Fargateを活用したサーバーレススケーリング
特定のマイクロサービスに対して、Fargateを使用することでサーバーレスな自動スケーリングが可能です。
これにより、サーバー管理が不要となり、トラフィックの増減に応じてコンテナが自動的にスケールされます。
Fargateを用いた場合でも、HPAを適用してPod単位でのスケーリングが可能です。
モニタリングと障害対応
• CloudWatchとContainer Insightsによるモニタリング
Amazon CloudWatchとContainer Insightsを活用して、各マイクロサービスのメトリクスやログの可視化を行います。
例えば、リクエストレートやエラーレート、レスポンスタイムなどのデータをリアルタイムで監視し、異常が検出された際にはアラートを発信するように設定します。
これにより、迅速な問題検出が可能となります。
• PrometheusとGrafanaによるカスタムメトリクスの可視化
EKS上でPrometheusとGrafanaを使用して、各マイクロサービスのパフォーマンスデータやカスタムメトリクスを可視化します。
これにより、リソース使用状況やエラーパターンを詳細に追跡し、より深いインサイトが得られます。
エラーパターンに基づいて問題の根本原因を特定し、障害の予防や迅速な対応が可能です。
• 障害対応のための冗長性とバックアップ戦略
各マイクロサービスには高可用性を確保するため、複数のレプリカを保持し、AZ（アベイラビリティゾーン）間での冗長性を設けます。
また、バックアップポリシーの設定により、重要なデータや設定のリカバリーが可能な体制を整えます。
障害が発生した際には、リカバリープロセスが迅速に行われ、ビジネスインパクトを最小限に抑えることが可能です。
4.コンテナ間の通信、ネットワーキング、セキュリティの設定
ネットワーキングの設計とVPC統合
• EKSクラスタとVPCの連携
EKSクラスターを設定する際には、AWS VPC内にクラスタを配置し、クラスター内のリソースが安全に通信できるようにネットワーク設定を行います。
VPC内にパブリックサブネットとプライベートサブネットを配置し、マイクロサービスの性質に応じてリソースを適切なサブネットに配置することで、外部アクセスを制限しつつ、内部通信を最適化します。
• サブネットの分割とネットワークセグメンテーション
各マイクロサービスを適切に隔離するために、VPC内で異なるサブネットを使用してネットワークセグメンテーションを行います。
たとえば、データベースやバックエンドサービスはプライベートサブネットに配置し、インターネットから直接アクセスできないようにすることで、セキュリティを強化します。
• NAT Gatewayとインターネット接続
外部リソースと通信する必要があるプライベートサブネットのサービスに対しては、NAT Gatewayを利用してインターネットアクセスを可能にします。
これにより、プライベートなコンテナが外部APIにアクセスできるようになりつつ、セキュリティが確保されます。
サービスディスカバリーとロードバランサー
• Kubernetes Serviceによるサービスディスカバリー
各マイクロサービスはKubernetesのServiceリソースを使用して、名前解決や負荷分散を通じて他のサービスと通信します。
ClusterIP、NodePort、LoadBalancerといったServiceタイプを適切に設定することで、必要に応じた通信方法を構築します。
• AWS Cloud MapとApp Meshによる高度なサービスディスカバリー
AWS Cloud Mapを活用することで、EKS内のマイクロサービスが動的にサービスディスカバリーを行えるようになります。
また、App Meshを使用すると、各サービス間での通信パスを一貫して管理し、トラフィックの可視化やメッシュ内でのルーティング制御が可能です。
• ロードバランサーの活用
マイクロサービスへの外部アクセスを可能にするために、AWS ELB (Elastic Load Balancer) を使用します。
Classic Load Balancer、Application Load Balancer (ALB)、Network Load Balancer (NLB) のうち、アプリケーションの特性やトラフィックパターンに応じて適切なロードバランサーを選択します。
ALBは、HTTP/HTTPSベースのルーティングが可能で、マイクロサービスのエントリーポイントとして役立ちます。
セキュリティグループとファイアウォールの設定
• セキュリティグループによるアクセス制御
各マイクロサービスは、セキュリティグループによって入出力トラフィックが制御されます。
セキュリティグループはVPC内で仮想ファイアウォールの役割を果たし、特定のIPアドレス範囲やポート番号に基づいてアクセスを許可または拒否する設定が可能です。
これにより、外部からのアクセスや他のサービスからの不要なアクセスを制限できます。
• Pod Security Policy (PSP) によるセキュリティ制限
Pod Security Policyを設定することで、各Podの実行環境や権限を厳密に制御します。
たとえば、特権ユーザーの使用制限や特定のコンテナがアクセスできるリソースの制限などを設定することで、内部の脅威や誤操作による影響を最小限に抑えます。
• ネットワークポリシーによるポッド間通信の制限
KubernetesのNetwork Policyを使用し、Pod間通信を細かく制御します。
特定のサービス間でのみ通信を許可し、それ以外のアクセスを遮断することで、ネットワークセキュリティが向上します。
これにより、予期しない通信経路の遮断や不正アクセスを防ぎ、信頼性の高いネットワーク環境を構築します。
5.コンテナ化されたワークロードのパフォーマンス最適化とコスト管理
リソースの効率的な利用と最適化
• リソースリクエストとリミットの設定
Kubernetesでは、各Podに対してCPUやメモリのリソースリクエストとリミットを設定し、サービスごとのリソース消費を適切に管理できます。
リクエストはPodが確保するリソース量を定義し、リミットはその上限を指定します。
これにより、リソースの効率的な配分と過剰利用の防止が可能になり、クラスタ全体の安定性が向上します。
• Fargateのリソース最適化
Fargateを使用する場合、各タスクに必要なCPUとメモリリソースを指定することで、過剰なリソース確保を防ぎます。
タスクごとのリソース要件を精査し、各ワークロードに適した設定を行うことで、コストとパフォーマンスのバランスが取れた運用が可能です。
• Pod間の負荷分散
Kubernetesのスケジューラを活用して、クラスター内のノード間でPodを効率的に分散させます。
これにより、特定のノードへの負荷集中を避け、各ノードのリソースが均等に使用されるようにすることで、クラスタのパフォーマンスが最適化されます。
特に、高負荷のワークロードが多い場合には重要です。
コスト削減のためのベストプラクティス
• オートスケーリングの活用
Horizontal Pod AutoscalerやCluster Autoscalerを設定して、負荷に応じて自動的にリソースがスケーリングされるようにします。
これにより、リソースの無駄な消費を防ぎ、コストが最適化されます。
特に、トラフィックが増加した際には自動でスケールアップし、低下した際にはスケールダウンしてリソースを解放します。
• スポットインスタンスの使用
コストをさらに削減するため、AWSのスポットインスタンスを活用してEKSクラスタを構成することも可能です。
スポットインスタンスはオンデマンドインスタンスに比べてコストが低いため、非ミッションクリティカルなワークロードや一時的なタスクに適しています。
ただし、スポットインスタンスの中断リスクに備えて、タスクのフェイルオーバー設定が必要です。
• リソース使用の監視とアラート
CloudWatchを用いて各マイクロサービスのリソース使用状況をモニタリングし、異常な使用率が検出された場合にアラートを設定します。
これにより、不要なリソースの消費や異常なスパイクが発生した際に即座に対応が可能となり、コストの無駄を防ぎます。
実運用でのパフォーマンス監視とチューニング
• CloudWatchとPrometheusによるメトリクス監視
CloudWatchとPrometheusを使用して、各マイクロサービスのCPUやメモリ使用率、レイテンシ、エラーレートなどのメトリクスをリアルタイムで監視します。
これにより、パフォーマンスボトルネックの発見や異常が発生した際の迅速な対応が可能になります。定期的なモニタリングにより、安定した稼働が実現します。
• パフォーマンステストとチューニング
負荷テストツール（例: Apache JMeter、k6など）を用いて、マイクロサービスのパフォーマンスをテストし、リソース設定やサービス構成を最適化します。
テスト結果に基づき、リソース割り当てやPod配置の見直しを行うことで、パフォーマンスとコスト効率の向上を図ります。
• キャッシュの活用
データベースアクセスやAPIリクエストのレイテンシを削減するために、Amazon ElastiCacheやRedisを使用してキャッシュを導入します。
これにより、頻繁にアクセスされるデータのキャッシュが保持され、リクエスト数やレスポンスタイムが低減し、パフォーマンスが向上します。
まとめ
このカリキュラムを通して、AWSのコンテナオーケストレーション技術を駆使し、より効率的でスケーラブルなアプリケーション環境を構築するスキルを養いました。
AWS ECS、Fargate、EKSを使いこなすことで、運用負荷を軽減し、スケーラブルで高パフォーマンスなインフラの構築を実現しましょう。
