【ITニュース解説】Kubernetes Is Overkill — Here’s What We’re Using Instead

システムエンジニアを目指すにあたり、現代のソフトウェア開発で重要な要素の一つに、アプリケーションを動かすための「インフラストラクチャ」、つまり基盤の構築と運用がある。その中で近年注目を集めている技術の一つがKubernetes（クーバネティス）だが、今回の記事は、このKubernetesが常に最適な選択肢とは限らず、時には「オーバースペック」、つまり必要以上の機能や複雑性を持つ場合があることを指摘し、別のよりシンプルなアプローチを採用した事例について語っている。

まず、Kubernetesとは何かを理解しよう。現代のアプリケーション開発では、アプリケーションとその実行に必要なすべての要素（コード、ライブラリ、設定ファイルなど）を一つの独立した「コンテナ」というパッケージにまとめる手法が一般的になっている。コンテナは、アプリケーションがどんな環境でも一貫して動作することを保証する優れた技術だ。しかし、たくさんのコンテナを使ってサービスを構築するようになると、それらを一つ一つ手動で管理するのは非常に手間がかかる。例えば、新しいバージョンに更新したり、アクセスが増えたときにコンテナの数を増やしたり、故障したコンテナを別の健康なものに置き換えたりといった作業は、手動では限界がある。Kubernetesは、まさにこの課題を解決するために作られたシステムで、多数のコンテナを自動でデプロイ、スケーリング、管理し、さらに障害が発生した際には自動で修復するといった機能を提供する。これにより、開発者はアプリケーションのコードに集中でき、運用チームは複雑な管理作業から解放されることを目指す。大規模なウェブサービスや、多くのマイクロサービスで構成されるシステムなど、高い可用性や柔軟性が求められる環境で非常に強力なツールとして広く利用されている。

しかし、記事が指摘するように、Kubernetesは強力である反面、その導入と運用には相当なコストと専門知識が必要となる。Kubernetes自体が複雑なアーキテクチャを持ち、設定や監視、トラブルシューティングには深い専門知識が求められるため、学習コストが高い。専門のエンジニアやチームを必要とすることもあり、人件費という運用コストもかさむ可能性がある。また、Kubernetesを動作させるためのサーバーリソースも決して少なくない。小規模なアプリケーションや、まだユーザーが少ない初期段階のサービスでは、Kubernetesの管理システム自体が、実際に動かしたいアプリケーションよりも多くの計算リソースを消費してしまうことさえ起こりうる。このような状況では、Kubernetesが提供する高度な機能のほとんどが活用されず、その複雑性やコストだけが先行してしまう。これが、記事が「Kubernetesはオーバースペック」だと結論付けた理由である。つまり、解決したい課題に対して、Kubernetesが持つ機能や複雑性が過剰であり、結果として得られるメリットよりも、導入・運用にかかる手間やコストの方が大きくなってしまうケースがあるということだ。

では、Kubernetesが最適ではない場合、どのような「よりシンプルで無駄のないインフラアプローチ」があるのだろうか。記事では具体的な技術名は挙げられていないものの、一般的に考えられる代替案はいくつか存在する。

一つ目は、「PaaS（Platform as a Service）」の利用だ。これは、アプリケーションを動かすための基盤（サーバー、データベース、ネットワークなど）を、サービスプロバイダーがすべて管理してくれるサービスモデルだ。代表的なものにHeroku、AWS Elastic Beanstalk、Google App Engineなどがある。開発者はアプリケーションのコードをデプロイするだけでよく、インフラの構築や運用に手間をかけることなく、アプリケーション開発そのものに集中できる。これにより、開発スピードを大幅に向上させることが可能だ。ただし、プラットフォームが提供する機能や設定の範囲内でしか利用できないため、Kubernetesのような高い自由度や柔軟性はない場合が多い。

二つ目は、「サーバーレス（Serverless）アーキテクチャ」だ。AWS Lambda、Google Cloud Functions、Azure Functionsなどがこれに該当する。このアプローチでは、アプリケーションを小さな「関数」として記述し、特定のイベント（例えばウェブサイトへのアクセスやデータベースの変更など）が発生したときにだけその関数が実行される。サーバーの管理は完全にサービスプロバイダー任せで、開発者はコードを記述するだけで良い。関数が実行された分だけ料金が発生する従量課金制のため、アクセスがないときには費用もかからず、急激なアクセス増にも自動的にスケールして対応できるメリットがある。APIのバックエンドや、データ処理など、特定の短い処理を実行するような用途に非常に適している。しかし、関数が実行される時間に制約があったり、複雑な状態管理が必要なアプリケーションには不向きな場合もある。

三つ目は、よりシンプルに「仮想サーバー（VPSやIaaS）とDocker Compose」を組み合わせる方法だ。コンテナの利点を享受しつつも、Kubernetesの複雑性を避けたい場合に有効だ。単一の仮想サーバー（例えばAWS EC2やGoogle Compute EngineなどのIaaS、あるいはレンタルサーバーのVPS）を用意し、その上に直接Docker環境を構築する。複数のコンテナを連携させて動かしたい場合は、Docker Composeというツールを使うことで、シンプルな設定ファイル一つでコンテナの起動や連携を管理できる。Kubernetesのような高度な自動化や自己修復機能はないが、設定が非常に簡単で、小規模なプロジェクトや、複雑なデプロイ戦略を必要としないサービスであれば、十分な性能とシンプルさを両立できる。初期費用を抑えたい場合や、チームにインフラ専任のエンジニアがいない場合に適している。

今回の記事が教えてくれる最も重要なメッセージは、どんなに最新で強力な技術であっても、それがすべての状況で常に最適な選択肢とは限らないということだ。システムエンジニアとして、技術選定を行う際には、ただ流行を追うのではなく、プロジェクトの規模、予算、チームのスキルセット、将来の拡張性、そして何よりもアプリケーションが解決すべき課題を深く理解することが求められる。その上で、最も効果的で効率的なインフラストラクチャのアプローチを選択する判断力が重要になる。Kubernetesはその強力さから多くの注目を集めているが、今回のように、よりシンプルで「ニーズに合った」アプローチを選ぶことで、開発効率を高め、運用コストを削減できる場合があるということを、この記事は示している。