Kubernetesとは?機能やメリット、Dockerとの違い

最終更新日:2024年3月18日

IT業界では近年「コンテナ型」と呼ばれる仮想化技術がトレンドです。「Kubernetes」は、コンテナ型仮想化技術の中で主流となっている「Docker」を管理するためのソフトウェアです。Dockerの活用が一般化する中で、Kubernetesの知識とスキルがキャリアアップのきっかけになるかもしれません。なぜなら、コンテナ型仮想化を用いたITインフラの運用・管理能力が身に着けられるからです。ここでは、Kubernetesの仕組みや機能、Dockerとの関連性、メリット、資格情報などを解説しています。

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この記事のまとめ

  • Kubernetesは大量のコンテナの管理を容易にするコンテナオーケストレーションツール
  • コンテナのリソース調整や自動回復、ノードへの最適な配置など、コンテナを安定稼働させる機能が備わっている
  • リソースを効率よく活用できるため、アプリケーション開発の効率化にもつながる

Kubernetes(クバネティス)とは?概要を解説

kubernetesとは


まず、Kubernetesの概要について解説します。

Kubernetesはコンテナ型仮想化技術を対象としたツールです。コンテナ型仮想化とは、Linuxカーネルが持つ「コンテナ機能」を用いた仮想化技術です。

Linuxカーネルには、仮想的に独立した空間を作る機能が搭載されており、この機能を活用して他のプロセスから隔離された実行環境を構築します。具体的には、Linuxカーネルが持つ「namespaces」「cgroups」「overlayfs」という機能を使ってコンテナが構築されます。

この3機能を活用することで、「システムリソース」「固有の名称」「設定」を持つ独立した仮想マシン(=コンテナ)が構築可能です。

Kubernetesは、こうして作られたコンテナを管理・運用しつつ、各種操作を自動的に行うための機能が含まれています。

Dockerとの違いとは

Dockerは簡単にコンテナ化、コンテナの削除ができるツールです。必要なパッケージのコード化や環境の再配布、チーム開発時の環境の統一などに使用されます。
一方Kubernetesは複数のコンテナを用いた開発に使用するツールです。各コンテナの状態を確認し、問題のあるコンテナを再起動する、といった管理が可能です。

つまり、DockerとKubernetesは共にコンテナを使用するツールですが、用途が異なります。使用用途に応じて両方を使いこなせるのが望ましいです。

Kubernetesに関する用語

Kubernetesを理解するには、関連する用語を理解することが大切です。ここでは、Kubernetesに関する用語について解説します。

Pod

Podとは、Kubernetesにおけるコンテナ管理・運用の最小単位です。ひとつのPodには最低1個以上のコンテナが含まれます。実際の運用では、Kubernetesが提唱するデザインパターン(コンテナ構成のパターン)に沿って構築されることが多いでしょう。

また1個もしくは複数のDockerコンテナをまとめた「Pod」は、ひとつのノード(仮想マシン)に割り当てられます。

ノード(Node)

いわゆる「実行マシン」に該当する単位です。ノードはそれぞれ異なった役割を持つことが多く、ひとつのノードには1個以上のPodが含まれています。また、Podを含むノードを「ワーカーノード」、ワーカーノードを管理するノードを「マスターノード」と呼びます。ひとつ以上のマスターノードとワーカーノードを「まとまり」として管理するのがクラスタリング機能です。

Kubernetes cluster

Kubernetes clusterとは、1つのマスターノードと複数のワーカーノードで構成される、ノードの集合体です。特定のOSや仮想/物理、オンプレミス/クラウドといったマシン構成や環境に依存せず、複数のノードをグループ化し、どこでもコンテナを実行できます。

単体のノードでコンテナを動かすこともできますが、万が一ノードで障害が発生した場合、コンテナを動かすことができなくなります。クラスタリング機能で複数のワーカーノード上でコンテナを動かせば、ワーカーノード1台で障害が発生しても、他のワーカーノードで処理が継続できます。

このように、耐障害性が優れていることや、柔軟にコンテナを移動、管理することが可能です。

コントロールプレーン

コントロールプレーンとは、cluster内のワーカーノードとPodを管理する役割を持つコンポーネントで、マスターノード上で実行されます。よくマスターノード=コントロールプレーンと記載されることがありますが、厳密には異なります。

コントロールプレーンは、APIサーバーやスケジューラー、コントロールマネージャーなど複数のコンポーネントを含んでいます。どのノードでも実行可能ですが、管理をシンプルにするため、同じマシン上(マスターノード)で実行するのが一般的です。

レプリケーション・コントローラー

レプリケーションコントローラーはPodを監視し、Podのレプリカ数がクラスタ全体で指定した数になるようにレプリケーションおよびスケーリングを行います。レプリケーションコントローラーによって作成されたPodが障害によって停止した場合、自動的に新しいPodが起動されます。

Kubelet

kubeletは、各ノードで実行するKubernetesのエージェントです。ワーカーノード上でPodの作成や起動、管理などの役割を担います。また、ノード、Podの状態を監視してマスターノードのkube-apiserverにレポートを送信します。

kubectl

kubectlは、Kubernetesが提供するコマンドラインツールです。KubernetesAPIを使用してKubernetes clusterのコントロールプレーンと通信し、さまざまなコマンドを実行できます。

スクリプトの中でkubectlでコマンドを使うことで、Kubernetes clusterの管理の自動化が可能です。よく使うコマンドは覚えておくとよいでしょう。

Kubernetesの機能でできること

次に、Kubernetesの機能で可能になることを紹介します。

複数のコンテナの管理

Kubernetesは、状況に応じて複数のコンテナを最適に稼働させることができます。例えば、本番環境であるサービスがダウンした場合、すぐに別のコンテナを稼働させてダウンタイムが生じないようにできるわけです。

コンテナのスケジューリング

ノードに対するPodの割り当てを設定し、自由に制御することができます。スケジューラーは新規に作成されたPodのうち、ノードに割り当てられていないものを監視します。また、未割当のPodをどのノードに配置すべきかをスケジューラーの設定から判断し、ノードへの割り当てを行います。これをスケジューリングと呼び、ノードへの割り当て条件を設定して運用の手間を軽減することが可能です。Kubernetesにはデフォルトのスケジューラー機能のほか、ユーザーが自らカスタマイズしたカスタムスケジューラーを適用することも可能です。

ロードバランシング・サービスディスカバリ

Kubernetesには「Service」と呼ばれるPodサポート機能が含まれています。Serviceは、Pod群(=コンテナ群)に対してロードバランシング(負荷分散)やサービスディスカバリなどを提供する機能です。ちなみにサービスディスカバリとは、サービス(アプリケーション)が持つ諸情報(IPアドレス、使用しているポートの番号、ホスト名など)をリアルタイムで検出する機能のことです。Service機能を使うことで、適切な負荷分散を行いつつ、Kubernetes内で動作するアプリケーションの状況をリアルタイムに把握できるようになります。

ローリングアップデート

ローリングアップデートとは、稼働中のシステムを停止させずにソフトウェアの更新・入れ替えを行う手法を指します。一般的には複数の機器を順番に停止させながら、一部は常に稼働している状況を維持して更新を行います。

Kubernetesではローリングアップデートのために、一時的にPod数の上限を引きあげ、稼働中のPodを維持したまま古いPodの停止と新しいPodへの入れ替えを行っていきます。こうすることで、常にPod内でコンテナが稼働している状況を維持しつつ、ダウンタイムを生じさせないようにシステムの更新が可能になるわけです。

オートスケーリング

前述したようにKubernetesでは、水平オートスケーリング機能によって、システムリソースに応じたコンテナ数の自動調整が可能です。また、各コンテナが使用するリソース(CPUやメモリなど)を自動的に調整する「垂直オートスケーリング機能」も搭載しているため、コンテナの数だけでなく各コンテナの処理能力についてもスケール作業を一任できるようになっています。

コンテナの死活監視

Kubernetesでは、「タグ」と「ラベル」によってコンテナを認識し、それぞれのコンテナに対して死活監視を行うことができます。具体的には「Liveness probe」機能によってコンテナ(=アプリケーション)が起動しているかを監視し、「Readiness probe」によって応答可能な状態であるかをチェックします。さらに独自のタグやラベルを設定すれば、異なる環境に点在する同一のアプリケーションを一括で監視することも可能です。

障害時の自己回復

Kubernetesは常にコンテナの数と性能を維持しようとするため、ある程度の障害ならば自己回復(セルフヒーリング)による復旧が可能です。例えば、最低4つのWebサーバーアプリケーションを必要とするシステムがあるとしましょう。このとき、Webサーバーアプリケーションはいずれもコンテナとして配置されています。管理者が何かの手違いでコンテナを削除してしまったり、障害が発生してコンテナのひとつが停止したりしても、Kubernetesは新しいコンテナを生成してWebサーバーアプリケーションが4つの状態を維持します。この自己回復処理は、前述の死活監視機能(Liveness probe)がコンテナの再起動を行うことで実現されるものです。

ストレージオーケストレーション

ローカルストレージ、NFS、iSCSIなどのネットワークストレージ、クラウド上のストレージなどさまざまなストレージから、選択したストレージを自動でマウントする機能です。

自動ビンパッキング

Kubernetesで管理されているコンテナを、最適な形に自動で配置する機能です。各コンテナで必要となるリソース情報を計算し、使用可能なノードに配置します。これにより、可用性を維持しつつパフォーマンスが発揮できる環境を整えます。

セキュリティ

Kubernetesは、機密データの保存と管理を行う機能が備わっています。ここでいう機密データとは、パスワードやOAuthトークン、SSHキーなどです。機密情報をデプロイすることで、コンテナイメージを再作成することなく、アプリケーションの構成情報を更新できます。

InfrastructureasCodeの実現

Infrastructure as Codeとは、その名のとおり「ITインフラの構成をコードによって管理する」という考え方です。サーバーやネットワーク機器の設定をコードとして書き出し、プログラムとしてまとめておきます。このプログラムを実行することで、新環境の構築や環境の移設が発生した場合でも、自動的に設定が適用されるというわけです。Kubernetesでは標準でInfrastructure as Codeに対応しており、yamlファイルに構成情報をコーディングすることで各種設定が自動的に適用されるようになっています。

Kubernetesを使うメリット・デメリット

Kubernetesは、非常に効率よく大規模なITインフラを運用・管理できるツールです。しかし、万能のツールというわけではなく、実際には以下のようなメリット・デメリットが発生します。

Kubernetesを使うメリット

Kubernetesを使うメリットとしては以下8つが挙げられます。

コストを削減できる

前述したようにKubernetesには、負荷分散やリソース配分などを自動的に調整する機能が含まれています。こうした機能を活用することで、システムの安定稼働において非常に重要な「調整作業」を自動化できるため、運用コストの低減が可能です。また、過去の実績に基づいて効率よくリソースを使用できるため、クラウドプラットフォームの月額利用料を節約することができます。

大量のコンテナを一括管理できる

Kubernetesは大量のコンテナを容易に管理できます。例えば、多くのコンテナに対して設定を変更する際に、コンテナ1つ1つに変更作業を行うのは大変な労力がかかります。Kubernetesでは、複数のコンテナ間で設定ファイルを共有できるため、このような複数のコンテナに対する設定変更も容易です。

また、ローリングアップデートに対応しているため、デプロイ作業を手動で行う必要がないという点も大きなメリットです。

起動が高速・軽量で迅速なアプリケーション開発を実現できる

コンテナはアプリケーションが必要とするリソースのみが含まれているため、リソース消費を抑え、従来の仮想マシンよりも高速かつ軽量で動作します。これにより、リソースを効率的に活用でき、アプリケーション開発を迅速に進められます。市場の変化に対応し迅速なリリースが求められる昨今では、Kubernetesの活用は非常に重要です。

DevOpsを実現しやすい

DevOpsとは「開発と運用の一体化によって、システムを常に最新の状態に保ち、ユーザーにいち早く新しい価値を届ける」という考え方です。Kubernetesには、アプリケーションの開発・運用に必要な機能がほぼ網羅されており、開発・運用をシームレスに連結することができます。本番環境を稼働させた状態で、改善点の実装と適用が行えるため、システム全体を常に最新・最善の状態に保ちつつダウンタイムを最小化することが可能です。これは「DevOps」の実現において威力を発揮します。

オンプレミスとクラウドのどちらでも利用できる

Kubernetesは複数のソフトウェア・ハードウェア上で動作します。更にクラウドのベンダーの多くがサポートしているためオンプレミス・クラウド問わずに利用可能です。

使用用途や前提を問わず使用できるため、複数コンテナを用いた開発をする場合は積極的に使用したい技術と言えるでしょう。

アプリケーションをどこでもデプロイできる

Kubernetesではコンテナを基にデプロイを行うため、手動でデプロイする必要がありません。さらに、アプリケーションはローカルで動作するため、途中で止まってしまうなどの可能性が低いです。

スケーリングの柔軟性が高い

KubernetesではPodをスケーリングすることが可能です。そのため、使用する用途に応じてPodの自動生成などができ、柔軟にリソースを増減できます。

セキュリティを強化できる

Kubernetesは周辺技術を理解することでセキュリティの強化が可能です。例えばKubernetesはAPIを用いて操作するため、APIを使用するユーザーの認証・権限の制限をすることでセキュリティが増します。また、Podやコンテナなどのオブジェクトに対するリソース制限を加えることでセキュリティの強化が期待できます。

このように様々なアクセス制限や機能制限、権限の設定を細かくできるため、使用用途に応じてセキュリティレベルを設定できます。一方、初期設定の状態だとセキュリティに懸念が残ります。Kubernetesを使用する場合は、扱う情報や使用用途に応じたセキュリティを確保するようにしましょう。

Kubernetesを使うデメリット

Kubernetesのメリットを複数確認してきましたが、デメリットも存在します。ここではデメリットを3つご紹介します。

物理サーバーの台数が増える傾向にあり初期投資がかかりやすい

Kubernetesでは、実行マシンとしての「ワーカーノード」と管理マシンとしての「マスターノード」が必要です。実際の運用ではワーカーノードとマスターノードを別の物理マシンとして用意する必要があり、ノードの数に比例して物理サーバーの数も増えていくことになるでしょう。したがって、構成や規模によってはオンプレミス環境のようにある程度の初期投資が必要になる可能性もあります。

更新頻度が高く、学習コストも高い

Kubernetesは機能が豊富で進化し続けるツールでもあります。したがって、Kubernetesを上手く活用するためには継続的な学習が必要です。またInfrastructure as Codeを前提としたツールであるため、Infrastructure as Codeを経験したことがないエンジニアにとっては学習コストが高いことも覚えておくべきでしょう。

Kubernetesの知識を身につけられる資格

Kubernetesは更新頻度が早く、学習コストも高いことから、事前に基礎を固めておきたいところです。基礎知識を身に着けるためには、次のようなKubernetes関連資格の取得を検討してみてください。2023年時点で取得可能なKubernetes関連資格としては、LPI Japanが主催する以下2資格が挙げられます。どちらも選択式の試験ではなく、Kubernetes上でのオペレーション(実技)による試験のため、実務者よりの資格と言って良いでしょう。

Kubernetes管理者認定(CKA)

Kubernetes管理者認定(CKA)は、コンテナを用いたシステム管理者向けの資格です。Kubernetesのインストールを含む基本操作や、Podのデプロイ、クラスターの作成・管理を行えるレベルの知識を身に着けることができます。

試験範囲

Kubernetes管理者認定(CKA)の試験範囲と出題数の割合は次のとおりです。

・クラスタのアーキテクチャ、インストール、構成…25%
・サービスとネットワーク…20%
・トラブルシューティング…30%
・ワークロードとスケジューリング…15%
・ストレージ…10%

難易度

Linuxに関する基礎的な理解(LinuCレベル2相当)がある前提で、3カ月程度で合格レベルに達することができるようです。

Kubernetesアプリケーション開発者認定(CKAD)

Kubernetes環境で実行されるアプリケーションを開発するエンジニア向けの資格です。CKAよりも技術的な内容が多く含まれており、Kubernetes上での基本的なオペレーションに加えて、アプリケーションのバージョンアップやロールバック作業などの具体的な知識が問われます。

試験範囲

Kubernetesアプリケーション開発者認定(CKAD)の試験範囲度と出題数の割合は次のとおりです。

・コア コンセプト…13%
・構成…18%
・マルチコンテナPod…10%
・可観測性…18%
・Podのデザイン…20%
・サービスとネットワーキング…13%
・ステートの持続性…8%

難易度

Kubernetes管理者認定(CKA)を取得している場合は、1週間~1カ月程度の学習で合格レベルに到達できるようです。また、LinuCレベル1相当のコマンド操作や、Dockerの理解、PythonやJavaなどクラウド環境で使用されるプログラミング言語の知識があると、合格に近づきやすいでしょう。

Kubernetesに関するよくある質問

最後に、Kubernetesに関してよくある質問について回答します。

Q1.Kubernetesとは何ですか?

Kubernetesは、Dockerをはじめとするコンテナを管理および自動化を行うコンテナオーケストレーションツールです。Dockerなどでコンテナを大量に作成すると、それらの運用管理に手間がかかります。Kubernetesを使用することで、多数のコンテナを管理し、作業を自動化できるなどさまざまなメリットが得られます。

Q2.Kubernetesは具体的に何ができますか?

Kubernetesを使用することで、以下のことができます。
 

  • ・複数のコンテナを最適に稼働

    ・稼働中のシステムを停止させずにソフトウェアの更新・入れ替え

    ・システムリソースに応じて稼働コンテナの自動調整

    ・各コンテナが使用するリソースの自動調整

    ・コンテナの死活監視

    ・障害発生時の自動回復

    ・各ノードに対して最適な形でコンテナを自動配置


Kubernetesはこれらの機能が備わっており、複数のコンテナの安定稼働や障害の迅速な復旧、アプリケーション開発の効率化を実現します。

Q3.KubernetesとDockerとの違いを教えてください

KubernetesもDockerも、どちらもコンテナを使ってアプリケーションを実行します。ただし、実行環境および利用目的が異なります。

Kubernetesの主な利用目的としては、複数のコンテナをまとめて管理することです。また、複数のノードで構成されたKubernetes cluster上でコンテナ化されたアプリケーションを実行します。これにより、柔軟なスケーリングが可能になる他、オンプレミス・クラウド問わずどこでも実行できるなど、ノードやコンテナの管理が柔軟になります。

対してDockerは、利用目的はアプリケーションのコンテナ化であり、単一ノードで実行します。アプリケーションを実行するために必要なリソースもまとめてコンテナ化することで、システムから分離して管理することが可能になります。

コンテナを作成して実行するための機能を持つのがDocker、たくさんのコンテナを管理し、複数のノードで実行するプラットフォームを持つのがKubernetesです。目的に応じて二つのツールを使い分けましょう。

まとめ

コンテナ型仮想化技術の中でも主流となっているのがDockerで、そのDockerを管理するためのソフトウェアがKubernetesです。Kubernetesの知識とスキルを身に着けることでコンテナを用いたITインフラの運用・管理能力が身に着けられます。既にインフラエンジニアとして働いていてスキルアップを図りたい方や、クラウド領域に関心のある方などは、習得しておくことで自身の市場価値の向上につながるでしょう。

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この記事の監修

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