【ITニュース解説】Kubernetes on the cloud vs on bare metal : Deception 101

Kubernetesは、コンテナ化されたアプリケーションのデプロイ、スケーリング、管理を自動化するためのオープンソースのシステムである。その中でも、アプリケーションを外部から利用可能にするための重要な仕組みの一つが「Service」であり、特に「LoadBalancer」タイプのServiceは、ウェブサイトやAPIなどのサービスをインターネットに公開するために用いられる。通常、このタイプのServiceを作成すると、アクセスを複数のサーバーに分散するロードバランサーが自動的に設定されることを期待する。

しかし、ニュース記事は、このLoadBalancer Serviceの挙動が、Kubernetesをどこにデプロイするかによって大きく異なるという驚くべき事実を明らかにしている。具体的には、Amazon Web Services (AWS)、Google Cloud Platform (GCP)、Microsoft Azureなどの主要なクラウド環境でKubernetesを使用する場合と、自社の物理サーバー（ベアメタル）上でKubernetesを使用する場合とでは、LoadBalancer Serviceの動作に決定的な違いがあるという。

クラウド環境でKubernetesのLoadBalancer Serviceを作成すると、クラウドプロバイダーが提供するロードバランサー（例えばAWSのELB/ALB/NLB）が自動的にプロビジョニングされ、外部からのアクセスがアプリケーションにルーティングされる。これは、Kubernetesの内部に「Cloud Controller Manager」という特別なコンポーネントが存在するためだ。Cloud Controller Managerは、クラウドプロバイダーのAPIと連携し、Kubernetesの要求に応じてロードバランサーや永続ストレージといったクラウドインフラリソースを自動的に作成・管理する役割を担っている。つまり、Kubernetes自身がロードバランサーを作り出しているわけではなく、クラウドプロバイダーにその作成を依頼している形である。

一方、ベアメタル環境で同じLoadBalancer Serviceの定義を適用しても、自動的にロードバランサーが作成されることはない。これは、Cloud Controller Managerのようなクラウドプロバイダーと連携する仕組みがベアメタル環境には存在しないためだ。結果として、LoadBalancer Serviceは外部IPアドレスが割り当てられず、いつまでも「保留中（<pending>）」の状態となる。この状態では、アプリケーションは外部からアクセスできない。

ベアメタル環境でLoadBalancer Serviceと同様の機能を実現するには、MetalLBのような追加のソフトウェアをKubernetesクラスターに導入する必要がある。MetalLBは、自社のネットワーク環境内でロードバランシング機能を提供し、KubernetesのLoadBalancer Serviceからの要求に応じて、外部IPアドレスを割り当ててくれる。このように、ベアメタル環境では、クラウド環境で自動的に提供される多くのインフラ機能（ロードバランサー、永続ストレージ、DNS管理、IPアドレス管理など）を、それぞれMetalLBやLonghorn、OpenEBSといった追加のオープンソースプロジェクトを導入・設定することで自前で構築する必要がある。これは、まるでクラウド環境の機能を自社のデータセンター内で一から再構築するような作業に等しい。

この違いは、Kubernetesの導入と運用のコストに大きな影響を与える。クラウド環境でのKubernetesは、導入からサービス稼働までの時間が非常に短く、数十分から数時間で基本的なインフラを構築できる。月額費用は、使用するリソースに応じて高くなる傾向があるが、インフラの管理やトラブルシューティングにかかるエンジニアの時間は大幅に削減できるため、結果としてトータルの人件費を抑えられる可能性がある。これは、Kubernetesのコントロールプレーン費用、ロードバランサー費用、データ転送費用、永続ストレージ費用など、様々な項目から構成される。

対照的に、ベアメタル環境でのKubernetesは、導入に数日から数週間という長い時間がかかる。ハードウェアの調達、OSのインストール、Kubernetes本体のセットアップ、そして前述したMetalLBなどの追加コンポーネントの設定とデバッグ作業が膨大になるためである。ハードウェア費用やコロケーション費用は月額で数百ドルに抑えられる場合があるが、その裏には初期セットアップに数十時間、その後の継続的なメンテナンスに毎月数十時間ものエンジニアの労働時間が「隠れたコスト」として発生する。予期せぬ障害発生時の緊急対応や、専門知識を持つ人材の確保・育成も大きな負担となる。

それでは、どちらのKubernetesのデプロイ方法が適切なのか。ニュース記事は、企業の規模や目的によって最適な選択肢が異なると提言している。クラウド環境のKubernetesは、トラフィックに応じて迅速にアプリケーションをスケールさせたい場合、インフラ管理に多くのエンジニアを割けない場合、高い可用性が求められる場合、そしてエンジニアの週末の時間を確保したい場合に非常に有効である。クラウドプロバイダーがインフラのほとんどを管理してくれるため、開発者はアプリケーション開発に集中できる。

一方、ベアメタル環境のKubernetesは、常に一定のワークロードが24時間365日稼働しており、クラウドの従量課金モデルが割高になるような大規模なケースや、GPUなどの特定の高性能ハードウェアを厳密に制御したい場合、あるいは法規制やセキュリティポリシーによってクラウド利用が制限される場合に検討される。また、Kubernetesの内部動作を深く理解したい学習者にとっても良い選択肢となる。

ニュース記事は、初心者や小規模なプロジェクトには、まずKubernetesを導入する前にDocker Composeのようなよりシンプルなツールでアプリケーションを動かすことを勧めている。これにより、インフラ管理に時間を取られずに製品開発に集中できる。成長段階の企業には、AWS EKS、GCP GKE、Azure AKSといったマネージドKubernetesサービスを利用することを推奨している。これは、クラウドの恩恵を受けつつ、インフラの複雑さから解放される賢明な選択だとしている。学習目的であれば、kindやminikubeといったローカル環境で動作するKubernetesを使い、基本的な概念を痛みなく学ぶのが良いとアドバイスしている。

結論として、ニュース記事は「Cloud Native」という言葉が、実際には「Cloud Optimized」あるいは「Cloud Enhanced」と呼ぶべき実態を持つことを示唆している。Kubernetesが特定のクラウド環境に最適化されており、そのポータビリティ（どこでも同じように動作する性質）には限界があるという現実を認識することが重要だとしている。クラウド環境でのKubernetesは、速度、スケーラビリティ、そしてエンジニアの生産性を重視するならば非常に優れた選択肢である。しかし、コスト効率、特定の要件、あるいは技術的な探究心からベアメタルを選択する場合は、その複雑さと労力を覚悟する必要がある。重要なのは、自分の目的とリソースに合わせて、最適なデプロイ方法を選択することである。