サービスメッシュ: Kubernetes の使用コストに影響を与える諸刃の剣

翻訳者 |崔浩

この記事では主に、Service Mesh が Kubernetes のコストにどのように影響するかについて説明し、Service Mesh とは何か、Service Mesh を使用して Kubernetes の使用コストを削減する方法について詳しく説明します。

1. Kubernetes Service Mesh とは何ですか?

サービスメッシュは、分散型マイクロサービスアーキテクチャ内のサービス間の通信を処理する特殊なインフラストラクチャレイヤーです。通常、サービス検出、負荷分散、ルーティング、フォールトトレランス、監視などの機能が含まれます。また、サービスが相互に通信するための統一された方法も提供します。サービスメッシュの目標は、マイクロサービス間の通信管理の複雑さを軽減し、ユーザーが分散システムを拡張および保守しやすくすることです。

Kubernetes のサービスメッシュは Kubernetes クラスター上にデプロイされ、Kubernetes 上で実行されているサービスが相互に通信するための信頼性が高くスケーラブルな方法を提供します。サービスメッシュを使用すると、開発者はアプリケーションの構築とデプロイに集中できます。これにより、Kubernetes 上での分散システムの開発、展開、管理が容易になります。

Kubernetes では、サービスメッシュは通常、サイドカープロキシを使用して実装されます。サイドカープロキシは、メッシュ内の各サービスと並行して実行される個別のプロセスです。サイドカープロキシは、サービスメッシュ内のサービス間のトラフィックを傍受して誘導し、サービスメッシュで定義されたルールとポリシーを適用する役割を担います。

持続可能性の点では、サービスメッシュは他のトラフィック管理方法に比べて多くの利点があります。システムの動作を理解しやすくするために、サービスが相互に通信するための統一された方法を提供します。また、問題を特定してトラブルシューティングし、問題の発生を回避するのにも役立ちます。

2. サービスメッシュは Kubernetes のコストを削減できますか?

Service Mesh は、いくつかの方法で Kubernetes のコストを削減できます。まず、サービスメッシュにより、分散システムの管理と保守が容易になります。システムをスムーズに稼働させることができるため、運用・保守担当者はシステムの運用・保守にかかる時間と労力を節約できます。さらに、専門的な人員やリソースの必要性が減り、全体的なコストも削減されます。

以下に、Service Mesh のいくつかの主要な機能をリストし、それらがどのようにコストを削減できるかを説明します。

可観測性: サービスメッシュにより、分散システムの動作とパフォーマンスが可視化されます。これにより、オペレーターは問題をより簡単に特定してトラブルシューティングできるようになり、ダウンタイムインシデントやその他の重大な問題の発生を防ぐことができます。

セキュリティ: サービスメッシュは、サービス間の通信を保護できる認証、承認、暗号化などの機能を提供します。また、セキュリティ侵害を防ぎ、関連するコストの増加を抑えることもできます。

集中制御: サービスメッシュは、サービス間の通信を管理するための集中制御ポイントを提供します。これにより、分散システム内のリソースを最適化および制御できるため、リソースの使用が容易になり、システム全体の実行コストが削減されます。

弾力性: サービスメッシュは、自動再試行、回路遮断、フォールトインジェクションなどの機能を提供し、分散システムの弾力性と安定性を向上させることができます。同時に、ダウンタイムやその他の問題が発生する可能性も低減できます。これらの問題を修復するコストは非常に高いため、隠れた運用および保守コストも削減されます。

生産性の向上: Service Mesh を使用すると、Kubernetes でのデプロイメントとスケーリングのアクティビティが容易になり、新しいアプリケーションを起動して実行するために必要な時間と労力を節約できます。これにより、開発および展開プロセスのスピードと俊敏性が向上し、最終的には全体的な生産性が向上します。

3. サービスメッシュの隠れたコストは何ですか?

Service Mesh を使用すると多くのメリットが得られますが、隠れたコストも発生します。これらには以下が含まれます:

複雑さ: サービスメッシュはマイクロサービス間の通信を簡素化しますが、分散システムにさらに複雑さを追加し、理解と管理が困難になる可能性があります。これにより、アプリケーションの開発、展開、保守に必要な時間と労力が増加する可能性があります。

リソースのオーバーヘッド: Service Mesh の運用と管理には、CPU、メモリ、ネットワーク帯域幅などの追加のリソースが必要です。これにより、システムの全体的なリソース使用量が増加し、総コスト支出が増加します。

統合コスト: Service Mesh を適用する場合は、Service Mesh を統合するためにアプリケーションコードを変更する必要があります。これにより、アプリケーションの開発と展開のコストが増加する可能性があります。

サービスメッシュのコストを評価する上で重要な要素

1. コントロールプレーンを実行するには、いくつのイメージが必要ですか?

サービスメッシュコントロールプレーンのコンテナイメージの数を増やすと、リソースの消費量とシステムの複雑さが増加し、CPU 使用コストとサービスメッシュの使用コストに影響します。したがって、パフォーマンスを最適化し、コストを最小限に抑えるためには、コントロールプレーンを実行するコンテナイメージの数を考慮することが重要です。

2. サービスネットワークの Ingress コントローラの容量はどれくらいですか?

Ingress コントローラーは、サービスメッシュに入るトラフィックの管理を担当し、その作業には CPU やメモリなどのリソースが必要です。サービスメッシュが受信するトラフィックが増えるほど、そのトラフィックを処理するために必要なリソースも増えます。

Ingress コントローラーの容量が、Service Mesh ネットワークが受信したトラフィックを処理するのに不十分な場合、輻輳やトラフィック損失が発生する可能性があります。サービスの遅延や中断を引き起こし、ユーザーエクスペリエンスに影響を与え、システム収益の減少や運用・保守コストの増加につながる可能性もあります。

3. 自動スケーリング機能は有効になっていますか?

Kubernetes の自動スケーリングを使用すると、CPU またはメモリの使用量に基づいてデプロイメントのレプリカの数を自動的に調整できます。これにより、デプロイされたアプリケーションが常にワークロードを処理し、必要なパフォーマンスレベルを維持できるようになります。ただし、これにより、展開されたアプリケーションが頻繁に拡張または縮小される可能性があり、システム全体のリソース使用量に対する要求が高まり、使用コストが高くなります。

4. マルチテナンシーかマルチクラスターか?

これにより、DevOps チームの負担の増加や構成の問題など、マルチテナンシー (大規模なクラスター内の Kubernetes リソースの分離) にいくつかの課題が生じます。マルチクラスターのデプロイメントでは、複数のクラスターにわたるサービスメッシュの管理と調整の複雑さが増します。この作業にはすべて追加のスタッフとリソースが必要です。