コンテナと Kubernetes を扱うこれら 3 社の「秘密」とは何でしょうか?

今日、あらゆる業界でデジタル変革のペースが加速し、データとワークロードがクラウドに移行しています。これは、配信とイノベーションをスピードアップし、ビジネス ニーズが拡大し続ける中で、高価な新しいインフラストラクチャ コンポーネントを継続的に購入する必要性を回避するために行われます。

このプロセスにおいて最も重要な要素は、もちろんコンテナと Kubernetes であり、複数のクラウド サービスが関係する場合に特に重要になります。

コンテナは、アプリケーションのコードと依存関係をすべてバンドルしたスタンドアロンのソフトウェア パッケージであり、アプリケーションがあらゆるコンピューティング環境で確実に実行されることを保証します。この基盤により、コンテナは、開発者のラップトップからテスト環境へ、テスト環境から本番環境へ、あるいはデータセンターの物理マシンからプライベート クラウドまたはパブリック クラウドの仮想マシンへアプリケーションをスムーズに移行することを可能にします。

ただし、コンテナ自体は異なる環境間でのワークロードの移行プロセスを簡素化しますが、維持する必要がある技術的なソリューションでもあることを強調する必要があります。これが Kubernetes の重要性です。オープンソースのコンテナ オーケストレーション システムとして、Kubernetes はコンテナ化されたアプリケーションの展開、拡張、管理を自動化する役割を担っています。 Kubernetes はもともと Google によって開発され、現在は Cloud Native Computing Foundation によって管理されています。

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企業は、コンテナと Kubernetes が、マルチクラウドまたはハイブリッド クラウド環境でのワークロードの移植性を保証する強力な組み合わせになっていることに徐々に気づき始めています。次に、コンテナとKubernetesを活用して成功した3つの事例を見てみましょう。

Expedia グループ: オンライン旅行体験の向上

Expedia グループ（中国名「易客行」）は、世界最大級の旅行プラットフォームの 1 つです。強力な技術的利点により、ユーザーは 100 万件を超える航空券、ホテル パッケージ、その他のオファーを検索し、最高の体験を得ることができます。 Expedia は、2013 年からマイクロサービス アーキテクチャと Amazon Web Services (AWS) パブリック クラウド サービスを使用しています。2015 年までに、Expedia は Amazon EC2 Container Service (ECS) を通じてコン​​テナを導入し、マイクロサービス アプリケーションを実行し、AWS クラウド環境におけるアプリケーションの柔軟性を向上させました。

その結果、Expedia は複数の環境間でアプリケーションの移植性を高め、新製品や新サービスの市場投入までの時間を短縮できるようになりました。 Expedia Group の子会社で旅行者に宿泊サービスを提供する Vrbo のエンジニアである Kuldeep Chowhan 氏は、「コンテナは数秒で起動して実行できるため、顧客に新しい機能を提供するのにかかる時間が大幅に短縮され、市場投入までの時間が短縮されます」と述べています。

Chowhan 氏は、異なる作業環境間でのコンテナの移植性とコンテナの展開の優れた速度により、企業がマイクロサービス アーキテクチャに移行するペースが加速していると指摘しました。彼は、すでに複数の AWS クラウドリージョンで ECS 上で何千ものアプリケーションが稼働しており、Expedia はより多くのユーザーやパートナーに、より強力なサービスを提供できると強調しました。

2015 年、Vrbo は、コンピュータ クラスターを管理するためのオープン ソース プラットフォームである Apache Mesos を使用して、ローカル データ センターと AWS クラウドでコンテナ化されたワークロードを実行し始めました。 Chowhan 氏は、これにより Vrbo の開発者は両方の環境で同じワークロードを実行できるようになり、Expedia のオンプレミス データ センターからクラウドへの移行が加速されると述べました。

近年のコンテナ技術の普及に伴い、Expedia も Kubernetes を使い始めました。チョウハン氏は、同社のHotels.com部門が現在、AWSクラウド上のKubernetes上で数百のアプリケーションを実行し、顧客にホテル予約などのサービスを提供していると述べた。 2019 年に Amazon が Elastic Kubernetes Service (EKS) をリリースした後、Expedia Group 傘下のデータ サイエンス、オンライン エクスペリエンス、ストリーミングなどの複数のチームがすぐに追随し、独自のコンテナ化されたワークロードを実行しました。

Chowhan 氏は、「長期的には、Expedia グループはコンテナ ランタイムとオーケストレーションのニーズに向けて着実に進歩しています」と述べています。 Expedia グループは、マイクロサービス アーキテクチャとコンテナ テクノロジーに移行したことで、配信のイノベーションのスピードを加速させました。以前は、新しいアプリケーションの開発に数か月かかることが多かったのですが、今では毎日複数の新機能をリリースできるようになりました。

Expedia Group は、最新のアプリケーション アーキテクチャと DevOps プラクティスに投資して実験することで、顧客に提供する機能の量を桁違いに増やしました。過去 3 年間で、Vrbo ブランドの機能リリースは 12 倍に増加しました。コンテナの強力な移植性により、Expedia アプリケーションを複数の AWS リージョンに分散できるため、可用性が向上し、顧客に最高のエクスペリエンスを提供できます。

コンテナにより、「ターゲットを絞ったスケーリング」も可能になります。 「モノリシック アプリケーションでは、トラフィックの増加に対応するためにインフラストラクチャ全体を拡張する必要がありました」と Chowhan 氏は説明します。 「しかし、コンテナとマイクロサービス アーキテクチャにより、顧客の需要に応じてサイトの特定の部分をよりインテリジェントに拡張できるようになり、インフラストラクチャ コストを節約できるようになりました。」

もちろん、コンテナが適切に機能するためには、一定レベルのインフラストラクチャ管理が必要です。 Chowhan 氏は、コンテナを効果的に展開して実行するには、コンテナ ランタイムとオーケストレーション プラットフォームが必要だと述べました。他のソフトウェア ソリューションと同様に、コンテナ プラットフォームを実行している既存のサーバー クラスターに新たに展開する必要がある、リリース済みおよび未リリースの更新プログラムが多数あります。

ソース コードからランタイムまで、コンテナーとマイクロサービスに関する開発プロセスは常に進化しています。同氏は「観光業界全体の新しいエコシステムに適応するために組織を再構築し、進化するクロスコンテナエコシステムを通じてITエンジニアを育成する必要がある」と強調した。

Primerica: 高品質で最新のコードを確保

金融サービスおよび保険会社であるPrimericaは、NutanixハードウェアをベースにIBMが提供するプライベートクラウドソリューションを拡張するためにKubernetes環境を構築しました。同時に、Docker のコンテナ ソリューションは、Primerica がさまざまな環境にわたって強力なアプリケーション一貫性を実現するのに役立ちます。

「これは、従来のテクノロジー スタックから最新のハイブリッド クラウドへの移行における重要な戦略的ステップです」と、Primerica の最高技術責任者兼アプリケーション開発および配信担当エグゼクティブ バイスプレジデントの Barry Pellas 氏は述べています。この環境により、Primerica は過去数十年にわたって開発されたアプリケーションから新しい現代的な方法で価値を引き出し続けることができ、ビジネス アプリケーションにさらに多くの新機能を提供できるようになり、API (アプリケーション プログラミング インターフェイス) とマイクロサービス戦略において重要な役割を果たします。

コンテナと Kubernetes の強力な組み合わせにより、Primerica はアプリケーションを簡単にホストできるだけでなく、アプリケーションを監視し、コンテナで問題が発生したときに迅速に回復することもできます。 「当社はエンドツーエンドのインフラストラクチャをコードとして提供しているため、一貫した方法で予測可能な環境を構築でき、人的エラーの可能性を排除できます」とペラス氏は強調した。 「当社の継続的インテグレーションおよびデリバリー機能により、製品チームは常に最新の変更内容を把握でき、環境とアプリケーションは展開時に完全に検証されます。」

Primerica がコンテナと Kubernetes を使用する主な目的は、チームがより迅速かつ高品質でアプリケーションを提供できるようにすることです。どちらもより安全で安定した環境を提供し、使用時間が多い場合でも優れた安定性と拡張性を実現します。 「また、デバッグや問題のトラブルシューティングに役立つように、環境全体で予測可能性と一貫性を実現できるようにしたいと考えていました」とペラス氏は語った。

Primerica のコンテナと Kubernetes の取り組みはまだ始まったばかりですが、チームの生産性の向上と、ユーザーに段階的かつアジャイルな新機能を提供できる強力な能力をすでに実感しています。

Primerica の IT チームは、コンテナと Kubernetes を使用して開発プロセスの早い段階で問題を特定し、より予測可能なパフォーマンスを備えたより安全なアプリケーションを提供しています。 Primerica がさらに多くのアプリケーションをコンテナ プラットフォームに移行するにつれて、アプリケーションの品質を継続的に向上させ、製品チーム全体で統一された開発エクスペリエンスを確立できるようになります。

Pellas 氏は、他のテクノロジーと同様に、コンテナと Kubernetes は企業にとって非常に困難な「学習曲線」をもたらすと結論付けました。 「適切なスキルを持ったチームを適切に育成することは容易ではないことを認めなければなりません。」 Primerica は、製品チームがより高品質な成果物をよりスムーズにリリースできるよう、教育とベスト プラクティスのガイダンスを提供することに重点を置いています。

クレムソン大学: 膨大なコンピューティングリソースの効率的な利用

クレムソン大学遺伝学・生化学科のフェルタス研究室は、遺伝学者、コンピューター科学者、コンピューターエンジニア、バイオエンジニアからなる学際的なチームです。ソフトウェア エンジニアリングと計算生物学の技術を統合することで、人間と植物の生物学的システムにおけるより重要な分子レベルの科学的研究成果を生み出すことを目指しています。

アレックス・フェルタス教授は、研究室ではパターンを発見するためにバイオインフォマティクス、統計学、データサイエンスの手法を使用したと語った。 「私たちが分析する生物学的データセットは、通常、テラバイト、さらにはペタバイトの範囲にあり、複数の商用クラウドサービスプロバイダーが提供するものを含むさまざまなコンピューティングプラットフォームでデータを効率的に処理できるように、最適化されたデータ集約型の計算ワークフローを設計しています。」

近年、Feltus Labs は Kubernetes システム上のワークフローに注力してきました。 「Kubernetes がデータ集約型コンピューティングの普遍的な標準プラットフォームとなり、ソフトウェア エンジニアリング作業を統一されたアーキテクチャに集中させるのに役立つと確信しています」とフェルタス氏は述べています。

現在、生物学データベースの量は飛躍的に増加しており、データセットの徹底的なマイニングは医療や食品の安全性などの主要な課題の解決に役立ちます。同氏は、「小規模な生物学研究室でも、長い間、大量のコンピューティング リソースが必要でした。研究者は、さまざまな生物学的問題を解決するために、すぐにペタフロップスのコンピューティング パワーに頼る必要があります。幸いなことに、今日の商用クラウドは、メインフレーム コンピューターなどのデバイスを通じてこの強力なコンピューティング パワーを提供でき、Kubernetes クラスターは大規模なコンピューティングを実行するための優れたプラットフォームになっています。」と述べています。

フェルタス氏は、クラウドに移行する前に、「生物学者は、リソース制御が優れた、より一般的なクラウド サンドボックス環境を使用するように注意し、大規模な設計およびテスト ワークフローがそのような環境でのみ実行されるようにする必要があります。これは、科学実験の 90% が成功しないためです。制御されていない場合、研究者は間違った方向に進んでいることに気付く前に、リソース予算を使い果たしてしまう可能性があります。」と強調しました。

Feltus Labs は、オンプレミスの展開とクラウド サービスを統合し、スケーラブルなリソースとして統合するために、他のいくつかの研究グループとも協力しています。この点では、Kubernetes とコンテナ テクノロジーも大きな役割を果たします。 Kubernetes とコンテナは、高性能コンピューティング環境に固有の大規模な構成タスクを回避するのに役立つため、計算生物学ワークフローに最適なエンジニアリング プラットフォームとなっています。

ラボでは、チームが単一のプラットフォーム上で複数のクラウド サービス プロバイダーの複数のクラスターを管理できるように、Cisco Container Platform も導入しました。 Kubernetes クラスターでワークフロー テストを完了すると、ラボはさまざまな商用クラウド環境でコンテナー化されたワークフローを実行できます。 「これにより、エンドユーザーのトレーニングのニーズが大幅に簡素化され、研究者は科学に集中できるようになります」とフェルタス氏は結論付けました。