「コンテナオーケストレーションって何のこと？」
「複数のコンテナを管理するのに、なぜ専用のツールが必要なの？」
「従来の管理方法とどう違うの？」
このような疑問を持つ方は多いのではないでしょうか。
コンテナオーケストレーションとは、複数のコンテナを統合的に管理し、デプロイから削除までのライフサイクル全体を自動化する技術です。
実は、現代のアプリケーション開発では、1つのシステムで数百から数千のコンテナを扱うことが珍しくありません。
本記事では、コンテナオーケストレーションの基本概念から主要ツール、具体的な活用事例まで分かりやすく解説します。
理解することで、なぜ多くの企業がこの技術を導入し、従来の開発・運用スタイルを変革しているのかが明確になり、今後のシステム構築における選択肢が広がるでしょう。
分かりやすく解説しているので、ぜひお読みください。
目次
コンテナオーケストレーションとは？基本的な仕組みと特徴
コンテナオーケストレーションは、複数のコンテナを統合的に管理し、その運用を自動化する技術です。
実は、この技術の名前は音楽のオーケストラから由来しており、指揮者が複数の楽器を調和させるように、多数のコンテナを協調して動作させます。
現代のシステム開発では、1つのアプリケーションが数百から数千のコンテナで構成されることが一般的になっています。
オーケストラのように複数のコンテナを統合管理する技術
コンテナオーケストレーションの仕組みは、まさにオーケストラの指揮者のような役割を果たします。
実は、複数のコンテナが連携して動作する様子は、異なる楽器が演奏して美しいハーモニーを奏でることに例えられます。
例えば、Webアプリケーションでは、フロントエンド用コンテナ、データベース用コンテナ、API用コンテナなど、それぞれ異なる役割を持つコンテナが同時に稼働します。
コンテナオーケストレーションツールは、これらの各コンテナがどのサーバー上で動作するかを自動的に決定し、負荷状況に応じてコンテナの数を増減させます。
一般的には手動で行うと非常に複雑な作業ですが、オーケストレーションツールがYAMLやJSON形式の設定ファイルに基づいて、すべての管理作業を自動化してくれるのです。
意外にも、コンテナ1つが停止した場合でも、ツールが自動的に検知して新しいコンテナを別の場所で起動し、システム全体の安定性を維持します。
従来の手動管理からの脱却と自動化による大幅効率化
従来のコンテナ管理では、複雑なスクリプトを作成して手動でコンテナの配置や管理を行っていました。
実は、コンテナオーケストレーションプラットフォームが登場する前は、企業は独自のスクリプトでコンテナのデプロイやスケジューリング、削除を管理する必要がありました。
例えば、10個のコンテナを異なるサーバーに配置する場合、どのサーバーにどのコンテナを配置するか、CPU使用率やメモリ容量を考慮しながら手動で決定していました。
一般的には、このような管理方法では、バージョン管理の課題やセットアップの拡張が困難という問題が発生していました。
コンテナオーケストレーションは、これらの複雑な作業を宣言的アーキテクチャによって自動化します。
具体的には、「CPUの利用率を70%以下に保つ」「コンテナを3つ以上稼働させる」といった理想的な状態を設定ファイルで定義するだけで、システムが自動的にその状態を維持してくれます。
意外にも、人間がほとんど介入することなく、大規模なコンテナ環境の運用管理が可能になったのです。
仮想マシンとの違いとコンテナ化のメリット
コンテナオーケストレーションにおける最大の特徴は、従来の仮想マシンよりも軽量で高速な動作を実現することです。
実は、コンテナは仮想マシンと異なり、ゲスト用のOSを必要としないため、オーバーヘッドが大幅に削減されています。
例えば、仮想マシンでは1つのアプリケーションを動作させるために完全なOSが必要でしたが、コンテナではホストOSのカーネルを共有するため、必要なリソースは大幅に少なくなります。
一般的には、1台の物理サーバー上で動作できる仮想マシンの数は数個程度ですが、コンテナであれば数十から数百個を稼働させることが可能です。
コンテナオーケストレーションは、このような軽量性を活かして、マイクロサービスアーキテクチャに最適な環境を提供します。
具体的には、機能単位の小さなサービス群を組み合わせてシステム全体を構築する際、各サービスを独立したコンテナとして運用できるため、開発・運用の柔軟性が大幅に向上します。
意外にも、アプリケーションのバージョンアップやロールバックも、コンテナ単位で瞬時に実行できるため、従来のシステム更新と比べて格段に迅速な対応が可能になります。
これまでのコンテナ管理方法との違い
コンテナオーケストレーションの登場により、従来の手動によるコンテナ管理から大きな変革が起きました。
実は、2015年以前のコンテナ管理は、開発者が個別にスクリプトを作成して対応する必要がありました。
現在では宣言的な設定ファイルによって、システムの理想状態を定義するだけで自動的に管理される仕組みに進化しています。
複雑なスクリプトによる手動管理から宣言型設定への変化
従来のコンテナオーケストレーションが普及する前は、企業は独自の複雑なスクリプトでコンテナを管理していました。
実は、マネージドコンテナオーケストレーションプラットフォームが存在しなかった時代、組織は複数のマシンにわたるコンテナのデプロイ、スケジューリング、削除をすべて手動で管理する必要がありました。
例えば、10個のコンテナを3台のサーバーに適切に配置する場合、各サーバーのCPU使用率、メモリ容量、ネットワーク状況を個別に監視しながら、手動でコンテナの配置場所を決定していました。
一般的には、このような手動管理では、バージョン管理の課題、スクリプトの複雑化、セットアップの拡張困難といった問題が頻繁に発生していました。
現在のコンテナオーケストレーションでは、YAML または JSON で記述された宣言型構成ファイルによって、システムの理想的な状態を定義します。
具体的には、「フロントエンドコンテナを3つ稼働させる」「CPU使用率を70%以下に維持する」といった条件を設定するだけで、ツールが自動的にその状態を実現・維持してくれます。
意外にも、人間が細かな管理作業を行う必要はなく、システムが自動的に現状と理想状態の差を検知して修正を行います。
単体コンテナ運用から分散システム対応への進化
従来のコンテナ管理は、主に単体または少数のコンテナを対象とした運用でした。
実は、コンテナオーケストレーションが注目される以前は、5～6個程度のコンテナであれば手動管理でも十分対応可能とされていました。
例えば、小規模なWebアプリケーションでは、Webサーバー用コンテナ1つ、データベース用コンテナ1つ、キャッシュ用コンテナ1つといった構成で運用されていました。
一般的には、このような規模であれば、開発者が直接コマンドラインでコンテナの起動・停止・監視を行うことが可能でした。
しかし、現在のコンテナオーケストレーションでは、マイクロサービスアーキテクチャの普及により、数百から数千個のコンテナを分散システムとして管理する必要があります。
具体的には、1つのアプリケーションでも、ユーザー管理、決済処理、在庫管理、通知送信など、機能ごとに細分化されたサービスがそれぞれ独立したコンテナとして稼働します。
意外にも、企業によってはアプリケーションやサービス全体で数千個のコンテナがデプロイされるケースも珍しくありません。
スケーラビリティの限界突破と運用負荷軽減
従来のコンテナ管理では、負荷増加に対するスケーラビリティの対応が手動で行われていました。
実は、コンテナオーケストレーション登場以前は、アクセス数の増加やシステム負荷の変動に対して、管理者が手動でコンテナの数を調整する必要がありました。
例えば、ECサイトでセール期間中にアクセス数が急増した場合、管理者が深夜でも監視を続け、手動で追加のコンテナを起動させる必要がありました。
一般的には、このような対応では、管理者の負担が非常に大きく、対応が遅れるとシステムダウンのリスクもありました。
現在のコンテナオーケストレーションでは、オートスケーリング機能により、負荷状況に応じて自動的にコンテナの数を増減させます。
具体的には、CPU使用率やメモリ使用率が設定した閾値を超えた場合、システムが自動的に新しいコンテナを起動し、負荷が下がれば不要なコンテナを削除します。
意外にも、このような自動化により、25個のコンテナの手動アップグレードに数時間かかっていた作業が、人間がほとんど介入することなく瞬時に実行できるようになりました。
コンテナオーケストレーションが注目される理由
コンテナオーケストレーションが現在注目される背景には、アプリケーション開発の根本的な変化があります。
実は、モノリシックアプリケーションからマイクロサービスアーキテクチャへの移行により、管理すべきコンテナ数が爆発的に増加しています。
現在では、クラウドネイティブ開発が主流となり、多くの企業が従来の開発手法から大きな転換を図っています。
マイクロサービスアーキテクチャの普及と管理複雑化
コンテナオーケストレーションへの注目度が高まる最大の要因は、マイクロサービスアーキテクチャの急速な普及です。
実は、従来の一つの大きなアプリケーション（モノリシック）から、機能単位の小さなサービスを組み合わせる設計手法への移行が加速しています。
例えば、ECサイトでは以前は1つの巨大なシステムで全機能を管理していましたが、現在はユーザー管理、商品管理、決済処理、在庫管理、配送管理などが独立したサービスとして分離されています。
一般的には、このようなマイクロサービス設計では、各サービスが独立したコンテナとして稼働するため、1つのアプリケーションでも数十から数百のコンテナが必要になります。
コンテナオーケストレーションは、これらの複数のサービス間の連携、負荷分散、障害時の自動復旧を自動化します。
具体的には、決済サービスに障害が発生した場合、オーケストレーションツールが自動的に障害を検知し、別のサーバーで新しい決済サービスコンテナを起動させます。
意外にも、このような複雑な分散システムの管理が、手動では不可能なレベルまで自動化されているのです。
数千規模のコンテナ管理ニーズの急増
現代の企業システムでは、コンテナオーケストレーションが必要となる規模のコンテナ管理が日常的になっています。
実は、大規模なWebアプリケーションでは、数百から数千個のコンテナが同時に稼働することが珍しくありません。
例えば、Netflix、Uber、Airbnbといった大手企業では、1つのサービスで数千個のコンテナが複数のデータセンターにわたって稼働しています。
一般的には、企業のすべてのアプリケーションやサービスに及ぶと、コンテナオーケストレーションプロセスなしでシステム全体を手動で管理するのは、超人的な努力をもってしても不可能とされています。
コンテナオーケストレーションは、このような大規模環境での運用管理を可能にします。
具体的には、コンテナの死活監視、オートスケーリング、サービスディスカバリー、ロードバランシングなどの複雑な管理タスクを統合的に自動化します。
意外にも、手動管理では数日から数週間かかる作業が、オーケストレーションツールでは数分から数時間で完了できるようになりました。
クラウドネイティブ開発の主流化と業界標準化
コンテナオーケストレーションの注目度が高まる背景には、クラウドネイティブ開発の業界標準化があります。
実は、2015年にCloud Native Computing Foundation（CNCF）が設立されて以来、コンテナベースの開発手法が急速に普及しました。
例えば、Amazon Web Services（AWS）、Google Cloud Platform、Microsoft Azure、IBM Cloudなど、主要クラウドプロバイダーがすべてマネージドKubernetesサービスを提供しています。
一般的には、コンテナオーケストレーションツールの中でも、Kubernetesが事実上の業界標準として確立されています。
現在のコンテナオーケストレーションは、DevOpsやCI/CDワークフローとの統合により、アプリケーションの開発から運用までの全工程を自動化します。
具体的には、コードの変更から本番環境への配信まで、人間の介入を最小限に抑えた自動化パイプラインが構築できます。
意外にも、2017年以降、Docker SwarmやApache Mesosなどの競合ツールも相次いでKubernetesのサポートを発表し、業界全体での標準化が進んでいます。
コンテナオーケストレーションを開発・提供している主要企業
コンテナオーケストレーション分野では、複数の企業が異なるアプローチでツールを開発・提供しています。
実は、Google、Docker、Red Hatなどの大手テクノロジー企業が、それぞれ独自の特徴を持つソリューションを展開しています。
現在では、オープンソースから商用製品まで、多様な選択肢が企業のニーズに応じて提供されています。
Google発のKubernetesとCNCFによる業界標準化
コンテナオーケストレーション分野で最も影響力を持つのが、Googleが開発したKubernetesです。
実は、KubernetesはGoogleが社内で10年以上使用していたコンテナ管理システム「Borg」を一般向けにオープンソース化したものです。
例えば、Googleは1週間に20億個以上のコンテナを起動していた実績があり、この大規模運用のノウハウがKubernetesに活かされています。
一般的には、2015年にCloud Native Computing Foundation（CNCF）にKubernetesプロジェクトが寄贈されたことで、業界全体での標準化が進みました。
コンテナオーケストレーションツールとして、Kubernetesは宣言的アーキテクチャという特徴的な仕組みを採用しています。
具体的には、ユーザーがCPUやメモリーの利用率などを設定ファイルで指定すると、Kubernetes側でその状態に自動的に近づけてくれます。
意外にも、現在ではAmazon Web Services、Google Cloud Platform、IBM Cloud、Microsoft Azureなど、ほぼすべての主要パブリッククラウドプロバイダーがマネージドKubernetesサービスを提供しています。
Docker社のSwarmとシンプルなオーケストレーション機能
Docker社は、コンテナオーケストレーション分野においてDocker Swarmというソリューションを提供しています。
実は、Docker Swarmは2017年10月にKubernetesとの統合を発表するまで、Kubernetesの主要な競合として位置づけられていました。
例えば、Docker Swarmは既存のDockerコマンドと同じ構文を使用できるため、Dockerに慣れ親しんだ開発者にとって学習コストが低いという特徴があります。
一般的には、Docker Swarmはシンプルな設定でコンテナオーケストレーションを実現できるため、小規模から中規模のプロジェクトに適しているとされています。
Docker Swarmでは、分散チームでの環境管理が効果的に行えるアクセス分散機能を提供しています。
具体的には、チームが地理的に分散していても、統一された管理インターフェースを通じてコンテナ環境を効率的に管理できます。
意外にも、Docker社は現在、Kubernetesサポートに重点を置きながらも、Docker Swarmを継続的に開発・維持しています。
Apache MesosやRed Hat OpenShiftの企業向け展開
企業向けのコンテナオーケストレーションでは、Apache MesosやRed Hat OpenShiftが重要な役割を果たしています。
実は、Apache Mesosはアプリケーション層とOS の間で機能し、大規模クラスタ環境でのアプリケーションのデプロイと管理を簡素化・効率化します。
例えば、Apache Mesosは2017年9月にKubernetesのサポートを発表し、既存のMesos環境でもKubernetesの機能を利用できるようになりました。
一般的には、Mesosは非常に大規模な環境（数万台のサーバー）での運用に特化したコンテナオーケストレーション機能を提供しています。
Red Hat OpenShiftは、Kubernetesをベースとした企業向けプラットフォームとして展開されています。
具体的には、Red Hat OpenShift on IBM Cloudなど、パブリック環境およびハイブリッド環境でOpenShiftを活用したサービスが提供されています。
意外にも、Red Hatはオープン・ハイブリッドクラウド・テクノロジーのリーダーとして、フォーチュン500企業に信頼されるアドバイザーの地位を確立しています。
コンテナオーケストレーションの活用事例
コンテナオーケストレーションは、様々な業界で実際のビジネス課題解決に活用されています。
実は、大規模Webサービス、金融機関、製造業など、幅広い分野で導入が進んでいます。
現在では、DevOpsチームにとって非常に有用なツールとして、CI/CDワークフローとの統合も一般的になっています。
大規模Webアプリケーションの分散環境構築
コンテナオーケストレーションは、大規模なWebアプリケーションの分散環境構築で威力を発揮します。
実は、Netflix、Uber、Airbnbといった世界的な企業では、数千個のコンテナを複数のデータセンターで稼働させています。
例えば、ECサイトでは、ユーザー管理、商品管理、決済処理、在庫管理、配送管理などの機能が独立したマイクロサービスとして分散配置されています。
一般的には、このような構成では、各サービスが異なるサーバー上で稼働しながら、相互に連携してシステム全体を形成します。
コンテナオーケストレーションにより、サービス間の通信、負荷分散、障害時の自動復旧が自動化されています。
具体的には、決済サービスのコンテナに障害が発生した場合、オーケストレーションツールが自動的に別のサーバーで新しいコンテナを起動し、サービスの継続性を維持します。
意外にも、セール期間中のアクセス急増時には、システムが自動的にフロントエンドコンテナの数を増やし、負荷分散を行って安定したサービス提供を実現しています。
CI/CDパイプラインによる開発・デプロイ自動化
コンテナオーケストレーションは、継続的インテグレーション・継続的デプロイ（CI/CD）との統合により、開発プロセス全体を自動化します。
実は、従来は数時間から数日かかっていたアプリケーションのデプロイ作業が、数分で完了できるようになっています。
例えば、開発者がコードを変更してリポジトリにプッシュすると、自動的にテスト実行、コンテナイメージの構築、本番環境への配信が行われます。
一般的には、この自動化により、アプリケーションの更新やリリースに対して迅速に対応でき、同じアプリケーションの複数のバージョンを同時に動作させることも可能です。
コンテナオーケストレーションでは、ブルー・グリーンデプロイメントやカナリアリリースといった高度な配信戦略も自動化されています。
具体的には、新バージョンのアプリケーションを少数のユーザーに先行提供し、問題がなければ段階的に全ユーザーに展開する仕組みが構築できます。
意外にも、問題が発生した場合の自動ロールバック機能により、瞬時に前バージョンに戻すことができ、サービス影響を最小限に抑えられます。
ハイブリッドクラウド環境での統合的なシステム運用
コンテナオーケストレーションは、オンプレミスとパブリッククラウドを組み合わせたハイブリッド環境で特に重要な役割を果たします。
実は、多くの企業が、機密性の高いデータは自社データセンターに、処理能力が必要な部分はクラウドに配置するハイブリッド構成を採用しています。
例えば、金融機関では、顧客情報管理システムはオンプレミスで運用し、データ分析や機械学習処理は AWS や Azure のクラウドサービスを活用しています。
一般的には、このような複雑な環境では、異なるインフラストラクチャ間でのコンテナ移動や負荷分散が技術的に困難でした。
コンテナオーケストレーションにより、インフラストラクチャの違いを意識することなく、統一された管理が可能になります。
具体的には、IBM Cloud Satelliteのようなサービスを使用することで、オンプレミス、エッジ、パブリック・クラウド環境など、どこでも一貫したクラウド・サービスを展開できます。
意外にも、コンテナの配置先は、コスト最適化やコンプライアンス要件に基づいて動的に決定され、企業は最適なリソース活用を実現しています。
まとめ【コンテナオーケストレーションの理解を深めよう】
コンテナオーケストレーションは、複数のコンテナを統合的に管理し、その運用を自動化する現代的な技術です。
従来の手動管理から宣言的な設定による自動化へと進化し、マイクロサービスアーキテクチャの普及と共に重要性が高まっています。
Kubernetesを中心とした業界標準化が進み、Google、Docker、Red Hatなどの主要企業が多様なソリューションを提供しています。
実際の活用では、大規模Webアプリケーション、CI/CDパイプライン、ハイブリッドクラウド環境など幅広い分野で導入が進んでいます。
コンテナオーケストレーションの理解により、現代のシステム開発における技術選択肢と、その背景にある技術的な変遷を把握できるでしょう。