【ITニュース解説】Kubernetes at the Edge Hit a Wall. Fleet Management Is the Way Through.

Kubernetesは、コンテナ化されたアプリケーションのデプロイや管理を自動化するための強力なシステムとして、IT業界で広く使われている。これまで多くの企業がデータセンター内でKubernetesを運用してきたが、「エッジ」と呼ばれる場所での利用において、新たな課題に直面している。エッジとは、例えば小売店の店舗、工場の設備、携帯電話の基地局など、データセンターから離れたネットワークの末端に近い場所のことだ。

この「エッジでのKubernetes」は将来有望とされてきたが、最近の評価では「壁にぶつかった」という見方が強まっている。問題はKubernetesそのものではなく、私たちがクラスターを「一つずつ管理する」というこれまでのやり方が、エッジ環境では通用しなくなった点にある。データセンターに少数のクラスターを置くのとは異なり、店舗や工場に数百もの小さなクラスターが散らばる状況では、従来の運用モデルが破綻してしまうのだ。

なぜ「一つずつ管理する」という運用モデルがエッジで通用しなくなるのか、その理由を説明する。 まず、ネットワークの到達性が問題となる。データセンターのクラスターは常に安定したネットワークに接続されていると仮定できるが、エッジ環境ではネットワークが不安定で、一時的に切断されることも多い。中央の管理システムから、常に全てのクラスターにアクセスできるという前提が崩れると、手動での設定変更や問題解決は困難になる。

次に、クラスターの数が爆発的に増える。データセンターで数個のクラスターであれば、システム管理者が「kubectl」のようなコマンドラインツールを使って一つずつ操作することも可能だ。しかし、エッジではこれが数十、数百、あるいは数千ものクラスターになる。これほど大量のクラスターを人間が一つずつ手動で管理することは、現実的に不可能であり、ミスの原因にもなる。

また、エッジで使われるハードウェアは、データセンターのものとは異なり、小型でリソースが限られていることが多い。高性能なデータセンター向けに設計されたKubernetesのバージョンは、これらの低リソースなエッジデバイスには重すぎて動作しない場合がある。

さらに、エッジサイトには専門のIT担当者が常駐していないことが多い。そのため、物理的なサーバーの障害が発生した際に、その場で対応できる人がいない。障害からの回復は、自動的に行われるか、完全にリモートから解決できる仕組みが必須となる。

これらの個別の課題が合わさることで、「クラスターを一つずつ管理する」という方法は全くスケールせず、大規模なエッジ環境でのKubernetes運用を阻む「壁」となるのだ。

この課題を解決するために登場したのが「フリート管理（Fleet Management）」という考え方だ。フリート管理は、運用の単位を「個々のクラスター」から「クラスターの集団（フリート）」へと変更する。これにより、個別のクラスターを操作するのではなく、クラスターの集団全体を「宣言的に」管理することを目指す。宣言的とは、「こうあるべき」という最終的な状態を定義し、システムが自律的にその状態を実現するように動作する方式を指す。

フリート管理の核心は「宣言的でプルベースな設定」にある。これまでのプッシュ型（中央から各クラスターに命令を送り込む）とは異なり、各クラスターは、中央の「望ましい状態」を記述した情報源（例えばGitと連携したGitOpsと呼ばれる手法）から、自身がどうあるべきかを「自ら取得する（プルする）」。この仕組みにより、一時的にネットワークから切断されていたクラスターでも、再接続した際に自動的に中央の定義された状態と同期し、自身の設定を修正できる。これにより、「クラスターに常にリアルタイムでアクセスできる必要はない」という、これまでの前提が不要になるのだ。

さらに、フリート管理では「名前ではなくポリシーによってグルーピング」する。個々のクラスター名を指定して操作するのではなく、「この地域の全ての店舗のクラスター」や「このアプリケーションバージョンが稼働している全てのクラスター」といったように、ラベルやポリシーに基づいてクラスターをグループ化して操作する。これにより、多数のクラスターに対して効率的に設定変更やアプリケーションのデプロイを行える。

そして、「フリート全体での段階的リリース」も重要な要素だ。多数のクラスター全てに新しいアプリケーションバージョンを一度にデプロイすると、もしバグがあった場合に全てが停止するリスクがある。フリート管理では、まず少数のクラスターで試行し、問題がないことを確認してから、徐々に他のクラスターへと展開する。これにより、問題のある変更が与える影響を最小限に抑えることができる。

また、「フリート全体の監視と状態のずれ検出」も不可欠だ。多数のクラスターの健全性やバージョン、設定のずれを一元的に把握できる仕組みが必要となる。「どのクラスターが望ましい状態から逸脱しているか」という問いに、素早く答えられることが重要だ。

このようなフリート管理を実現するための技術はすでに存在し、発展を続けている。軽量なKubernetesディストリビューション（k3sなど）、GitOpsを実現するツール（Fleet、Argo CD ApplicationSets、Fluxなど）、そしてクラウドプロバイダーが提供するマネージドフリートサービスなどが挙げられる。これらの技術は、「宣言的な望ましい状態」「プルベースによる同期」「ラベルによるグルーピング」「段階的リリース」というフリート管理の基本原則に基づいている。

フリート管理におけるもう一つの重要な考慮点が「コスト」だ。多数のクラスターが稼働するフリートでは、コストの管理が複雑になる。例えば、個々のクラスターで必要以上にリソースを確保している（過剰プロビジョニング）場合、それがフリート全体に広がると、コストの無駄が大幅に増大する。フリート管理では、どのリソースがどのサービスに使われているかを正確に把握する「コスト帰属」や、最適なリソース量を割り当てる「ライトサイジング」といったコスト管理もフリートレベルで考える必要がある。フリート管理ソリューションは、単にクラスターの健全性を監視するだけでなく、「フリート全体のコストとどこに無駄があるのか」という問いに答えられるべきである。

エッジKubernetesは失敗したわけではない。個々のクラスターを一つずつ管理するという従来の運用モデルが、クラスター数が飛躍的に増大したエッジ環境で限界を迎えたのだ。フリート管理という考え方、つまり宣言的でプルベースな設定、ラベルによるグルーピング、段階的リリース、フリート全体での一元的な監視といったモデルこそが、多数のクラスターを効率的に管理し、エッジコンピューティングの可能性を広げるための鍵となる。たとえ今日のフリートがまだ小規模であったとしても、将来の拡大を見越して、このフリート管理の考え方を取り入れることは非常に価値がある。