【第1回】ミニPCにKubernetes環境を構築するまで ～概要編～ #Linux – Qiita

この記事では、ミニPC1台を使って Kubernetes 環境を構築するまでの流れを、数回に分けてまとめていきます。

第1回となる今回は、Kubernetes とは何か、なぜ使われるのか、そして Kubernetes の基本的なコンポーネントについて整理していきます。
環境構築手順は次回以降に扱います。
また、この記事は以下を目的として書いています。もし間違ったことを言っていればぜひご指摘ください！

• 自分自身の Kubernetes スキル整理
• アウトプットを通じた理解の定着

この記事を執筆するにあたり、 Kubernetes の全体像を把握する上でとても参考になった書籍として、以下の本を挙げさせていただきます。

📘 『Kubernetes完全ガイド（青山 真也 様）』
Kubernetes の機能や仕組みについて、非常に丁寧に網羅されており、Kubernetes の学習において大変参考になりました（ページ数は600ページ以上に及びます！！！）。
本記事でも、当該書籍で得た知識や構成をかなり参考にしています。

これから Kubernetes を学ぶ方には、ぜひ一読をおすすめします！！！
この本には値段以上の価値があります！！！

なお、本記事では、当該書籍で得た知識や構成を参考にしつつ、一部は自分でも調査を行い、自分の言葉で表現することを心がけています。
ただ、それでも万が一、記載内容が書籍の表現と酷似していると感じられる箇所がありましたら、ご指摘いただけますと幸いです。
真摯に対応し、必要に応じて修正いたします。

Kubernetes（クバネティス、またはクーバネティス。略して「K8s」）は、コンテナ化されたアプリケーションをデプロイしたり、スケールさせたりといった管理作業を自動化するためのオープンソースプラットフォームです。

もともとはGoogle社内で使われていた「Borg」というコンテナ管理システムの経験をもとに、オープンソースとして作られました。
2014年に公開され、2015年にバージョン1.0へ到達したタイミングで、Linux Foundation 傘下の Cloud Native Computing Foundation（CNCF）に移管されています。

現在は CNCF を中心に、多くの開発者・エンドユーザー・クラウドベンダーたちによってコミュニティ開発が進められています。

ちなみに、CNCF では Kubernetes 以外にもさまざまなオープンソースプロジェクトをホストしており（containerd、Fluentd、Prometheus など）、各プロジェクトには成熟度が設定されています。
成熟度は以下の3段階です。

• Graduated（成熟済み）
• Incubating（育成中）
• Sandbox（実験中）

Kubernetes は最上位の「Graduated」に認定されています。
これは単にソフトウェアとして安定しているだけでなく、開発体制や運営プロセスも高い水準にあると CNCF に評価された証です。
（※Graduated は直訳すると「卒業」ですが、プロジェクトがCNCFから離れるわけではありません。）

いまや Kubernetes はコンテナオーケストレーション分野のデファクトスタンダードとなっています。
この普及の大きな後押しとなったのが、各クラウドベンダーによるマネージド Kubernetes サービスの展開です。
2014年、Google Cloud Platform が「Google Kubernetes Engine（GKE）」をリリースしたのを皮切りに、2017年にはMicrosoft Azure が「Azure Kubernetes Service（AKS）」、AWS が「Elastic Kubernetes Service（EKS）」を提供開始しています。

コンテナ技術（たとえば Docker ）が普及したことで、「アプリケーションをコンテナ化すれば、どこでも手軽に動かせる」というメリットが広く知られるようになりました。

しかし、実際にコンテナをプロダクション環境（本番運用）で使おうとすると、次のような課題に直面します。

• 複数ノードにコンテナを分散して配置する
• コンテナのスケジューリング（どのノードにコンテナを配置するかを決める）
• ローリングアップデート（無停止でアプリを更新する）
• スケーリング/オートスケーリング
• コンテナのヘルスチェックと再起動（セルフヒーリング）
• サービスディスカバリ（サービス同士の場所を探す仕組み）
• ロードバランシング（リクエストを分散させる）
• コンテナに関するデータ管理
• ログ収集・監視
• Infrastructure as Code
• その他エコシステムとの連携や拡張

たとえば、Docker 単体だと1台のホスト上でコンテナを動かすのは得意ですが、複数のサーバーにまたがってコンテナをスケールさせたり、障害発生時に自動でリカバリしたりといった大規模運用は苦手です。

そこで登場するのが Kubernetes です。
Kubernetes は、こうした複雑な運用を自動化するための仕組みを数多く持っています。
次章では、Kubernetes を使うことでどんなことができるのか、具体的に見ていきます。

4-1. 宣言的なコードによるインフラ管理

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
 name: example-deployment
spec:
 replicas: 3
 selector:
   matchLabels:
     app: example
 template:
   metadata:
     labels:
       app: example
   spec:
     containers:
     - name: example-container
       image: nginx:latest
       ports:
       - containerPort: 80

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: sample-pod
spec:
  containers:
  - name: sample-container
    image: nginx:latest
    resources:
      requests:
        cpu: "250m"   # 最低限必要なCPU (0.25コア)
        memory: "256Mi"  # 最低限必要なメモリ (256MiB)
      limits:
        cpu: "500m"   # 最大で使用できるCPU (0.5コア)
        memory: "512Mi"  # 最大で使用できるメモリ (512MiB)

# Pod内の環境変数を確認し、特定のServiceに関連するものを表示
kubectl exec -it my-pod -- env | grep -i my_service

my-service.default.svc.cluster.local

[_ServiceのPort名].[_Protocol].[Service名].[Namespace名].svc.cluster.local

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: my-service
spec:
  type: ClusterIP
  ports:
  - name: "http-port"
    protocol: "TCP"
    port: 8080
    targetPort: 80
  selector:
    app: my-app

_http-port._tcp.my-service.default.svc.cluster.local

kubectl get pods -n kube-system -l k8s-app=kube-dns