Kubernetes完全ガイド：概要と歴史からアーキテクチャ・運用・セキュリティまでを徹底解説
エバープレイ編集部Kubernetesとは — 概要と歴史
Kubernetes（クバネティス、略称 k8s）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、運用を自動化するためのオープンソースのコンテナオーケストレーション基盤です。元々はGoogleが社内のBorgやOmegaといったシステムの経験を元に設計し、2014年に公開（Googleが主導してオープンソース化）され、その後Cloud Native Computing Foundation（CNCF）に移管されて活発に開発が続いています。
基本概念と主要リソース
Kubernetesの概念は「宣言的な状態管理」に基づきます。ユーザーは「どのような状態にしたいか（例：3つのレプリカを常に稼働させたい）」を宣言し、コントロールプレーンがその状態を実現・維持します。主要なリソースは次の通りです。
- Pod：1つ以上のコンテナの集合で、同一のネットワーク名前空間とボリュームを共有する最小単位。
- Deployment：Podのテンプレートを定義し、ローリングアップデートやスケーリングを管理するためのコントローラ。
- ReplicaSet：指定した数のPodを常に稼働させる責任を持つ。
- StatefulSet：ステートフルアプリケーションのための安定したID（ホスト名）と永続ボリュームを提供。
- DaemonSet：各ノード上にPodを1つずつデプロイするための仕組み（例：ログ収集、監視エージェント）。
- Job / CronJob：一度限りまたは定期実行のバッチ処理を管理。
- Service：Podの集合に対する抽象化されたネットワークアクセス（ClusterIP、NodePort、LoadBalancer、ExternalName）。
- Ingress：外部からのHTTP/HTTPSルーティングを管理するAPI（実際のルーティングはIngress Controllerが実装）。
- PersistentVolume (PV) / PersistentVolumeClaim (PVC)：永続ストレージを抽象化してアプリに提供する仕組み。
アーキテクチャの主要コンポーネント
Kubernetesはコントロールプレーン（マスターコンポーネント）とワーカーノードで構成されます。主要コンポーネントは次の通りです。
- kube-apiserver：クラスタのフロントエンド。すべてのRESTリクエストを受ける中央窓口。
- etcd：クラスタの永続的なキー・バリューストア。クラスタ状態のソース・オブ・トゥルース。
- kube-scheduler：Podをどのノードに割り当てるかを決定。
- kube-controller-manager：ReplicaSetやDeploymentなどのコントローラ群を実行。
- cloud-controller-manager：クラウドプロバイダとの統合を提供（マネージド環境で主に利用）。
- kubelet：各ノード上で実行され、Podを実際に起動・監視するエージェント。
- kube-proxy：サービスのネットワークルーティングを実現（iptablesやIPVSを使用）。
- Container Runtime（CRI）：コンテナを実行する実体。containerd、CRI-Oなどが標準的であり、Dockerのデーモンとは別にCRが必要（Dockershimはv1.24で削除）。
ネットワーキングとストレージ
Kubernetesは「全PodがIPで到達可能」というフラットなネットワークモデルを採用します。実装はCNI（Container Network Interface）プラグインに依存し、Calico、Flannel、Weave Net、Ciliumなどが代表的です。ネットワークポリシーにより、Pod間の通信をきめ細かく制御できます。
ストレージはボリューム（emptyDir、hostPath、nfsなど）と永続ボリューム（PV/PVC）で抽象化され、CSI（Container Storage Interface）により外部ストレージの動的プロビジョニングが可能です。StatefulアプリケーションにはStatefulSet＋PVCが一般的です。
スケジューリングとオートスケール
スケジューラはノードのリソース、ラベル、ノード属性、taints/tolerations、affinity/anti-affinityなどを考慮してPodを配置します。自動スケーリングは三層で考えるのが一般的です。
- Horizontal Pod Autoscaler (HPA)：CPUやカスタムメトリクスに基づいてPodレプリカ数を増減。
- Vertical Pod Autoscaler (VPA)：コンテナのリソースリクエスト（CPU/メモリ）を調整。
- Cluster Autoscaler：クラウドノードの数を増減してクラスタ全体のリソースを調整（マネージドKubernetesで一般的）。
拡張性 — CRDとオペレータ
KubernetesはCustomResourceDefinition（CRD）によってネイティブなAPIを拡張できます。オペレータパターンはCRD＋コントローラを用いて、複雑なアプリケーション（データベースやミドルウェア）のライフサイクルを自動化します。多くの商用/OSSサービスはオペレータ経由でKubernetesネイティブに提供されています。
セキュリティのポイント
セキュリティは多層で考える必要があります。
- 認証・認可：kube-apiserverは認証（証明書、OIDCなど）とRBAC（Role-Based Access Control）を用いてアクセス制御。
- Podセキュリティ：Pod Security Admission（旧PodSecurityPolicyは非推奨）やセキュリティコンテキスト、seccomp、AppArmor、Linux capabilitiesでコンテナの振る舞いを制限。
- ネットワーク隔離：NetworkPolicyでPod間の通信を制御。
- シークレット管理：Kubernetes Secretはbase64で格納されるため、KMS連携（クラウドKMSやVault）や暗号化（etcd内の暗号化）を検討。
- ソフトウェア供給連鎖：イメージ署名（cosign、sigstore）やSBOM、CI/CDでのスキャンを導入。
運用とObservability
運用に必要な観測性は次の三本柱で整備されます：メトリクス、ログ、トレース。
- メトリクス：Prometheus（Operator経由の導入が一般的）＋Grafana。
- ログ収集：Fluentd/Fluent BitやLogstashでログを集約し、Elasticsearchやクラウドログサービスへ。
- トレース：OpenTelemetry、Jaegerなどで分散トレースを実装。
また、kubectl、kube-state-metrics、events、liveness/readinessプローブの適切な設定は日々のトラブルシュートに不可欠です。
実運用のパターンとベストプラクティス
- 名前空間（Namespaces）とRBACでテナント分離を行う。
- リソースリクエストとリミットを設定してスケジューラと安定性を担保する。
- ライフサイクル管理はGitOps（Argo CD、Flux）で宣言的に。CI/CDはイメージビルド→スキャン→デプロイの一連を自動化。
- ステートフルワークロードはバックアップ戦略（PVのスナップショット等）を必ず設計する。
- アップグレード戦略と互換性の確認（APIの廃止/移行）を定期的に実施。
エコシステムと周辺技術
Kubernetesの周辺には豊富なツール群があります。Service Mesh（Istio, Linkerd）、CI/CD（Jenkins X, Tekton, Argo）、GitOps（Argo CD, Flux）、監視（Prometheus）、ログ（ELK/EFK）、セキュリティ（OPA/Gatekeeper, Trivy）、ストレージ（Longhorn, Rook）等が主要な選択肢です。さらに、主要クラウドベンダーはマネージドKubernetes（GKE、EKS、AKS）を提供しており、運用負荷を軽減できます。
メリットとデメリット
メリット：
- スケーラビリティと高可用性の実現が容易。
- インフラとアプリケーションの抽象化によりポータビリティが高い。
- 豊富なエコシステムとベンダーサポート。
デメリット / 注意点：
- 学習コストと運用の複雑さが高い（小規模用途では過剰な場合もある）。
- 適切なモニタリング・セキュリティ設計がないと問題が広がりやすい。
- バージョンアップやAPI移行の運用負荷。
導入の手順（概要）
一般的な導入フロー：
- 要件定義（ステートフル/ステートレス、スケール要件、可用性、セキュリティ要件）。
- クラスタ設計（ネットワークプラグイン、ストレージ、認証方式、ログ/監視）。
- 環境構築（マネージド or 自管理、インフラ自動化）。
- CI/CDとGitOpsの構築、イメージスキャンと署名の導入。
- 運用体制の整備（バックアップ、障害対応、SLA）。
まとめ
Kubernetesはモダンなクラウドネイティブアプリケーションの標準的な基盤として広く採用されています。強力な抽象化と拡張性により、マイクロサービスからビッグデータ、機械学習まで幅広い用途に対応可能です。一方で、導入・運用には設計・監視・セキュリティ面の配慮が不可欠で、要件に応じてマネージドサービスや簡易な代替手段（Nomad、Docker Composeなど）を検討することも重要です。
参考文献
- 公式ドキュメント — Kubernetes Documentation (日本語)
- Kubernetesとは — 公式概要
- Kubernetes Community — GitHub
- Cloud Native Computing Foundation (CNCF)
- Kubernetesアーキテクチャ — 公式ドキュメント
- CRDと拡張 — 公式
- Networking — 公式（CNI等）
- Storage（PV/PVC, CSI） — 公式
- kubectlリファレンス — 公式
- Prometheus — 監視ツール
- Istio — Service Mesh
- cosign — イメージ署名（sigstoreプロジェクト）
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