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DockerからKubernetesへ！コンテナ運用を次のレベルに上げる方法

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こんにちは！DockerやDocker Composeをマスターした皆さん、次のステップに進む準備はできていますか？

「Docker Composeで複数コンテナは管理できるようになったけど…」
「本番環境でもっと高度な運用がしたい」
「Kubernetesって聞いたことはあるけど、難しそう…」

そんな風に感じている方にぜひ読んでほしい内容です！

仕組みと使い方がわかる Docker＆Kubernetesのきほんのきほん [ 小笠原種高 ]
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今回も、小笠原種高さんの「仕組みと使い方がわかる Docker＆Kubernetesのきほんのきほん」を参考に、DockerからKubernetesへのステップアップ方法を詳しく解説していきます。

この記事を読み終える頃には、「Kubernetesって思ったより分かりやすいじゃん！」と感じられるはずです。一緒に次のレベルへ進んでいきましょう！

目次

なぜKubernetesが必要なのか？

Docker Composeの限界

まず、「Docker Composeで十分じゃない？」という疑問にお答えしましょう。

Docker Composeは確かに便利です。でも、以下のような場面で限界を感じることがあります：

スケールの問題

# Docker Composeでスケールアップ
docker-compose up --scale web=3

これで3つのWebコンテナが起動しますが…

  • 負荷に応じた自動スケールはできない
  • コンテナが落ちても自動復旧しない
  • 複数サーバーにまたがった配置はできない

運用の問題

  • ローリングアップデートが難しい
  • リソース制限の管理が複雑
  • 監視・ログ収集の仕組みが別途必要

コンテナオーケストレーションとは

コンテナオーケストレーションとは、複数のコンテナを自動的に管理・運用する技術のことです。

まるでオーケストラの指揮者のように、たくさんのコンテナ（楽器）を協調して動かすイメージですね！

主な機能：

  • 自動配置: 最適なサーバーにコンテナを配置
  • 自動復旧: 落ちたコンテナを自動で再起動
  • 自動スケール: 負荷に応じてコンテナ数を調整
  • 負荷分散: アクセスを複数コンテナに分散
  • ローリングアップデート: 無停止でアプリを更新

Kubernetesが解決する課題

Kubernetesは、これらすべての課題を解決してくれます！

高可用性
コンテナやサーバーが故障しても、サービスは継続します。

スケーラビリティ
アクセスが増えても、自動的にコンテナを増やして対応。

効率性
サーバーリソースを最大限活用した配置を自動計算。

一貫性
開発・ステージング・本番環境で同じ仕組みを使用。

Kubernetesの基本概念を理解しよう

Pod、Service、Deploymentって何？

Kubernetesには独特な用語がたくさん出てきます。でも心配いりません！一つずつ丁寧に説明しますね。

Pod（ポッド）

  • Kubernetesの最小デプロイ単位
  • 1つ以上のコンテナをまとめたもの
  • 同じPod内のコンテナは同じサーバーで実行される
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: my-pod
spec:
  containers:
  - name: web
    image: nginx
    ports:
    - containerPort: 80

Service（サービス）

  • Podへのアクセス経路を提供
  • Podが増減しても、アクセス先は変わらない
  • ロードバランサーの役割も担う
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: my-service
spec:
  selector:
    app: web
  ports:
  - port: 80
    targetPort: 80
  type: LoadBalancer

Deployment（デプロイメント）

  • Podの管理を自動化
  • 指定した数のPodを維持
  • ローリングアップデートも可能
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my-deployment
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: web
  template:
    metadata:
      labels:
        app: web
    spec:
      containers:
      - name: web
        image: nginx

ノードとクラスターの仕組み

ノード

  • Kubernetesが管理する1台のサーバー
  • 物理サーバーでも仮想マシンでもOK
  • 複数のPodが動作する

クラスター

  • 複数のノードをまとめたもの
  • マスターノード（制御）+ ワーカーノード（実行）
  • 全体を統合管理する単位

例え話で理解しよう！

クラスター = アパート全体
ノード = 各部屋
Pod = 住人（コンテナ）

アパートの管理人（マスターノード）が、各部屋（ワーカーノード）に住人（Pod）を割り振って管理している感じです！

Kubernetesのアーキテクチャ

マスターノードの役割

  • API Server: 外部からの操作を受け付け
  • Scheduler: Podをどのノードに配置するか決定
  • Controller Manager: クラスター全体の状態を管理
  • etcd: クラスターの設定情報を保存

ワーカーノードの役割

  • kubelet: マスターからの指示を実行
  • kube-proxy: ネットワーク通信を制御
  • Container Runtime: 実際にコンテナを動かす
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Kubernetesを実際に使ってみよう

学習環境の構築方法

「Kubernetesを試してみたいけど、サーバーを用意するのは大変…」

安心してください！学習用の環境は簡単に構築できます。

minikube
ローカルPCで1ノードのKubernetesクラスターを起動

# minikubeのインストール（macの場合）
brew install minikube

# クラスターの起動
minikube start

# 状態確認
kubectl get nodes

Docker Desktop
WindowsやmacのDocker Desktopには、Kubernetesが内蔵されています。

クラウドサービス

  • Google GKE
  • Amazon EKS
  • Azure AKS

これらのマネージドサービスなら、すぐに本格的なクラスターが使えます。

初めてのPodデプロイ

実際にPodをデプロイしてみましょう！

# Nginxポッドの作成
kubectl run my-nginx --image=nginx --port=80

# ポッドの状態確認
kubectl get pods

# ポッドの詳細情報
kubectl describe pod my-nginx

# ポッドのログ確認
kubectl logs my-nginx

「おお！本当にPodが起動した！」

きっとこんな感動を味わえるはずです。

Serviceでアクセスを管理

Podは作成できましたが、まだ外部からアクセスできません。Serviceを作成しましょう。

# Serviceの作成
kubectl expose pod my-nginx --port=80 --type=NodePort

# Serviceの確認
kubectl get services

# アクセステスト（minikubeの場合）
minikube service my-nginx

これで、ブラウザでNginxのページが表示されるはずです！

実用的なKubernetes運用パターン

Deploymentでアプリケーション管理

実際の運用では、Podを直接作るのではなく、Deploymentを使います。

# deployment.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: web-app
spec:
  replicas: 3  # 3つのPodを維持
  selector:
    matchLabels:
      app: web
  template:
    metadata:
      labels:
        app: web
    spec:
      containers:
      - name: web
        image: nginx:1.20
        ports:
        - containerPort: 80
        resources:
          limits:
            cpu: "0.5"
            memory: "512Mi"
          requests:
            cpu: "0.1"
            memory: "128Mi"
# デプロイ
kubectl apply -f deployment.yaml

# スケールアップ
kubectl scale deployment web-app --replicas=5

# ローリングアップデート
kubectl set image deployment/web-app web=nginx:1.21

すごいところ：

  • Podが落ちても自動で新しいPodを作成
  • 指定した数のPodを常に維持
  • 無停止でアプリケーションを更新

ConfigMapとSecretで設定管理

アプリケーションの設定値は、コンテナイメージに埋め込まずに外部化するのがベストプラクティスです。

ConfigMap（一般的な設定値）

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: app-config
data:
  database_host: "db.example.com"
  log_level: "info"
  app_name: "MyApp"

Secret（機密情報）

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: app-secrets
type: Opaque
data:
  password: cGFzc3dvcmQ=  # base64エンコード
  api_key: YWJjZGVmZw==

Deploymentで使用

spec:
  template:
    spec:
      containers:
      - name: app
        image: my-app:latest
        env:
        - name: DATABASE_HOST
          valueFrom:
            configMapKeyRef:
              name: app-config
              key: database_host
        - name: PASSWORD
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: app-secrets
              key: password

スケーリングと負荷分散

水平スケーリング

# 手動スケール
kubectl scale deployment web-app --replicas=10

# 自動スケール（HPA）
kubectl autoscale deployment web-app --min=3 --max=10 --cpu-percent=70

負荷分散

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: web-service
spec:
  selector:
    app: web
  ports:
  - port: 80
    targetPort: 80
  type: LoadBalancer  # クラウドのロードバランサーを作成

Kubernetesが自動的に：

  • 複数Podにリクエストを分散
  • ヘルシーなPodのみにトラフィックを送信
  • 新しいPodが追加されたら、自動的に負荷分散対象に追加
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Kubernetesの学習ロードマップ

習得すべき次のステップ

Kubernetesの基本を理解したら、以下のステップで学習を進めましょう：

レベル1：基本操作
✅ Pod、Service、Deploymentの理解
✅ kubectl コマンドの基本操作
✅ YAML マニフェストの書き方

レベル2：実用的な運用

  • Ingress（HTTP/HTTPSアクセス制御）
  • Persistent Volume（データ永続化）
  • Namespace（環境分離）
  • RBAC（アクセス制御）

レベル3：本番運用

  • Monitoring（Prometheus + Grafana）
  • Logging（ELK Stack）
  • CI/CD パイプライン
  • セキュリティ設定

レベル4：高度な運用

  • Custom Resource Definition（CRD）
  • Operator Pattern
  • Service Mesh（Istio）
  • GitOps（ArgoCD、Flux）

本番運用に向けた準備

インフラ設計

  • 高可用性クラスター構成
  • ネットワーク設計
  • ストレージ設計
  • バックアップ戦略

運用プロセス

  • デプロイメント戦略
  • 監視・アラート設計
  • インシデント対応手順
  • 定期メンテナンス計画

チーム体制

  • 開発チームとの連携
  • SRE（Site Reliability Engineering）
  • オンコール体制
  • 教育・トレーニング

まとめと推奨リソース

お疲れさまでした！この記事では、DockerからKubernetesへのステップアップ方法を学習しました：

✅ Kubernetesの必要性を理解
✅ 基本概念（Pod、Service、Deployment）をマスター
✅ 実際の操作方法を体験
✅ 実用的な運用パターンを学習
✅ 今後の学習ロードマップを把握

「難しそう…」から「やってみよう！」へ

Kubernetesは確かに学習コストがかかります。でも、一度理解してしまえば、コンテナ運用が劇的に楽になります！

次の一歩を踏み出すために

今回参考にした「仕組みと使い方がわかる Docker＆Kubernetesのきほんのきほん」では、この記事で紹介した内容がさらに詳しく、図解とハンズオンで解説されています。

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特にKubernetes部分では：

  • 実際にクラスターを作って操作する手順
  • トラブルシューティングの方法
  • 本番運用で気をつけるべきポイント

これらが初心者にも分かりやすく書かれているので、「読んで終わり」ではなく、「実際に動かして理解する」ことができます。

最後に

DockerからKubernetesへの道のりは、決して簡単ではありません。でも、一歩ずつ確実に進めば、必ずマスターできます！

コンテナ技術を使いこなして、より良いシステム開発・運用を目指しましょう。

皆さんのKubernetes学習を応援しています！

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