Kubernetes入門

コンテナオーケストレーションとは？

Dockerで作ったコンテナが増えてくると、「どのサーバーでどのコンテナを動かすか」「コンテナが 落ちたら自動で再起動したい」「負荷に応じてスケールしたい」といった課題が出てきます。Kubernetes（K8s）はこれらを自動化する コンテナオーケストレーションプラットフォームです。

Kubernetes クラスターの構成：

┌─────────────────────────────────────────────────┐
│                  Control Plane                   │
│  ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────────────┐ │
│  │ API Server│ │ Scheduler│ │ Controller Manager│ │
│  └──────────┘ └──────────┘ └──────────────────┘ │
│  ┌──────────┐                                    │
│  │   etcd   │  ← クラスターの状態を保存          │
│  └──────────┘                                    │
└─────────────────────────────────────────────────┘

┌───────────────┐  ┌───────────────┐  ┌───────────────┐
│   Worker Node  │  │   Worker Node  │  │   Worker Node  │
│  ┌───┐ ┌───┐  │  │  ┌───┐ ┌───┐  │  │  ┌───┐        │
│  │Pod│ │Pod│  │  │  │Pod│ │Pod│  │  │  │Pod│        │
│  └───┘ └───┘  │  │  └───┘ └───┘  │  │  └───┘        │
│  ┌─────────┐  │  │  ┌─────────┐  │  │  ┌─────────┐  │
│  │ kubelet │  │  │  │ kubelet │  │  │  │ kubelet │  │
│  └─────────┘  │  │  └─────────┘  │  │  └─────────┘  │
└───────────────┘  └───────────────┘  └───────────────┘

Pod

PodはKubernetesの最小デプロイ単位です。 1つ以上のコンテナをまとめたもので、同じPod内のコンテナはネットワークとストレージを共有します。 通常は1つのPodに1つのコンテナを配置します。

# pod.yaml - 基本的なPod定義
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: my-app
  labels:
    app: my-app
spec:
  containers:
    - name: app
      image: node:20-alpine
      ports:
        - containerPort: 3000
      resources:
        requests:
          memory: "128Mi"
          cpu: "250m"
        limits:
          memory: "256Mi"
          cpu: "500m"
      env:
        - name: NODE_ENV
          value: "production"
        - name: PORT
          value: "3000"

# Podの作成
$ kubectl apply -f pod.yaml

# Podの確認
$ kubectl get pods
NAME     READY   STATUS    RESTARTS   AGE
my-app   1/1     Running   0          30s

# Podの詳細
$ kubectl describe pod my-app

# Podのログ
$ kubectl logs my-app

# Pod内でコマンドを実行
$ kubectl exec -it my-app -- /bin/sh

Deployment

DeploymentはPodの宣言的な管理を行うリソースです。 レプリカ数の維持、ローリングアップデート、ロールバックなどを自動で処理します。 実運用ではPodを直接作らず、Deploymentを使います。

# deployment.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: my-app
spec:
  replicas: 3    # 常に3つのPodを維持
  selector:
    matchLabels:
      app: my-app
  strategy:
    type: RollingUpdate
    rollingUpdate:
      maxSurge: 1        # 更新時に最大1つ追加
      maxUnavailable: 0  # 更新時にダウンするPodは0
  template:
    metadata:
      labels:
        app: my-app
    spec:
      containers:
        - name: app
          image: myregistry/my-app:v1.0.0
          ports:
            - containerPort: 3000
          readinessProbe:
            httpGet:
              path: /health
              port: 3000
            initialDelaySeconds: 5
            periodSeconds: 10
          livenessProbe:
            httpGet:
              path: /health
              port: 3000
            initialDelaySeconds: 15
            periodSeconds: 20

# デプロイ
$ kubectl apply -f deployment.yaml

# Deploymentの確認
$ kubectl get deployments
NAME     READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
my-app   3/3     3            3           2m

# イメージの更新（ローリングアップデート）
$ kubectl set image deployment/my-app app=myregistry/my-app:v1.1.0

# ロールバック
$ kubectl rollout undo deployment/my-app

# 更新履歴の確認
$ kubectl rollout history deployment/my-app

Service

ServiceはPodへの安定したアクセスポイントを提供します。 Podは動的にIPが変わりますが、Serviceは固定のアドレスでアクセスできます。

# service.yaml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: my-app-service
spec:
  selector:
    app: my-app          # label が app=my-app のPodに振り分け
  type: ClusterIP        # クラスター内部からのみアクセス
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 80           # Serviceのポート
      targetPort: 3000   # Podのポート

---
# 外部公開する場合（LoadBalancer）
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: my-app-public
spec:
  selector:
    app: my-app
  type: LoadBalancer     # 外部ロードバランサーを作成
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 80
      targetPort: 3000

---
# NodePort（開発・テスト用）
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: my-app-nodeport
spec:
  selector:
    app: my-app
  type: NodePort
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 80
      targetPort: 3000
      nodePort: 30080    # ノードのIPでアクセス可能

# Serviceの確認
$ kubectl get services
NAME              TYPE          CLUSTER-IP     EXTERNAL-IP   PORT(S)
my-app-service    ClusterIP     10.96.0.100    <none>        80/TCP
my-app-public     LoadBalancer  10.96.0.101    203.0.113.1   80:31234/TCP

ConfigMap と Secret

ConfigMapは設定データを、Secretは機密データを Podから分離して管理するリソースです。

# configmap.yaml
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: app-config
data:
  NODE_ENV: "production"
  LOG_LEVEL: "info"
  API_BASE_URL: "https://api.example.com"

---
# secret.yaml（値はbase64エンコード）
apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: app-secrets
type: Opaque
data:
  DATABASE_URL: cG9zdGdyZXM6Ly91c2VyOnBhc3NAZGIvbXlhcHA=
  API_KEY: c2VjcmV0LWFwaS1rZXktMTIzNDU=

# base64エンコード
$ echo -n 'postgres://user:pass@db/myapp' | base64

---
# Deploymentで使う
spec:
  containers:
    - name: app
      image: myregistry/my-app:v1.0.0
      envFrom:
        - configMapRef:
            name: app-config     # ConfigMapの全キーを環境変数に
        - secretRef:
            name: app-secrets    # Secretの全キーを環境変数に

kubectlの基本操作とスケーリング

kubectlはKubernetesクラスターを操作するCLIツールです。 リソースの作成、確認、更新、削除を行います。

# リソースの確認
$ kubectl get pods                    # Pod一覧
$ kubectl get pods -o wide            # 詳細情報（IPやノード）
$ kubectl get all                     # 全リソース
$ kubectl get pods -n my-namespace    # 名前空間を指定

# リソースの作成・更新
$ kubectl apply -f deployment.yaml    # YAMLから作成/更新
$ kubectl delete -f deployment.yaml   # YAMLのリソースを削除

# デバッグ
$ kubectl describe pod my-app-xxx     # 詳細情報とイベント
$ kubectl logs my-app-xxx             # ログを表示
$ kubectl logs -f my-app-xxx          # ログをリアルタイム表示
$ kubectl exec -it my-app-xxx -- sh   # コンテナ内にシェル接続

# 手動スケーリング
$ kubectl scale deployment/my-app --replicas=5

# 自動スケーリング（HPA: Horizontal Pod Autoscaler）
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: my-app-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: my-app
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 10
  metrics:
    - type: Resource
      resource:
        name: cpu
        target:
          type: Utilization
          averageUtilization: 70   # CPU使用率70%を超えたらスケールアウト

# HPAの確認
$ kubectl get hpa
NAME         REFERENCE           TARGETS   MINPODS   MAXPODS   REPLICAS
my-app-hpa   Deployment/my-app   45%/70%   2         10        3