エッジコンピューティングにおいて Kubernetes がなぜそれほど重要なのでしょうか?

エッジ コンピューティングはクラウド コンピューティングの一種で、コンピューティング、ストレージ、ネットワークに使用されるインフラストラクチャ サービスが、データを生成するオンサイト デバイスの近くに物理的に配置されます。これにより、データとデータセンター間の「往復」がなくなり、サービスの可用性が向上すると言えます。エッジ コンピューティングは、導入以来、通信、メディア、輸送、物流、農業、小売などの分野における固有の課題の解決に役立つ、実績のあるランタイム プラットフォームとして登場しました。

同時に、Kubernetes は急速にエッジ コンピューティングの重要な要素になりました。 Kubernetes を使用することで、企業はエッジでコンテナを実行し、リソースの使用率を最大化し、テストを簡素化し、多くの組織が現場でより多くのデータを使用および分析できるようになるため、DevOps チームはより迅速かつ効率的に移行できるようになります。

今日の情報爆発の時代では、データは前例のない速度で絶えず更新されています。企業は、エッジからデータセンターにデータを経済的に送信する方法と、データをローカルでフィルタリングして前処理する方がコスト効率が高いかどうかを検討する必要があります。ワークロードに低レイテンシの制約がない場合は、引き続きクラウド ソリューションで対応する必要があります。しかし、新たなユースケースの波の到来により、オペレーターはネットワーク アーキテクチャを再考する必要があり、ここでエッジ コンピューティングが登場します。

エッジコンピューティングには 3 つの利点があります。まず、フィールド デバイスのパフォーマンスを向上させることで、低レイテンシを実現し、より高速に応答できるだけでなく、より多くのイベントに応答できるようになります。 2 つ目は、トラフィックが少ないことです。これによりコストが削減され、全体的なスループットが向上し、コア データ センターでより多くのフィールド デバイスをサポートできるようになります。最後に、スタンドアロン アプリケーションの場合、エッジとデータ センター間のネットワークが停止した場合でも、高可用性が実現される可能性が高くなります。

モノのインターネットにおけるスマート デバイスの数の急増、エッジ コンピューティングに大きな影響を与える 5G ネットワークの登場、エッジで人工知能タスクを実行することの重要性の高まりにより、企業はエッジ コンピューティングに注目するようになっています。これらすべてにおいて、柔軟な需要に対応し、ワークロードをシフトする能力が求められます。その結果、国際的に有名なコンサルティング会社であるガートナーは、2025年までに、従来の集中型データセンターやクラウドの外で作成および処理される企業生成データの量が、現在（2019年）の10％から75％に急増すると述べています。

エッジ クラウドには少なくとも 2 つのレイヤーがあり、それぞれ構成が異なりますが、どちらも運用効率と開発者の生産性を最大化します。

最初のレイヤーは、Infrastructure as a Service (IaaS) レイヤーです。 IaaS レイヤーは、コンピューティング リソースとストレージ リソースの提供に加えて、超低遅延と高帯域幅のネットワーク パフォーマンス要件も満たすことができます。

2 番目のレイヤーには、データ センターやパブリック クラウドでコンテナー化されたワークロードをオーケストレーションするための事実上の標準となっている Kubernetes が含まれます。 Kubernetes はエッジ コンピューティングにとって非常に重要な基盤となっています。このレイヤーで Kubernetes を使用することは必須ではありませんが、エッジ コンピューティングを追求している組織にとって効果的なプラットフォームであることが証明されています。 Kubernetes は物理リソース (コンピューティング、ストレージ、ネットワーク) に対して共通の抽象化レイヤーを提供するため、開発者や DevOps エンジニアはエッジを含むあらゆる場所に標準的な方法でアプリケーションやサービスをデプロイできます。

Kubernetes は、DevOps プラクティスを簡素化し、異機種オペレーティング環境との統合に費やす時間を最小限に抑えることを可能にするため、開発者とオペレーターの満足度も高めます。 2019 年 2 月に Rancher Labs によってリリースされた K3s は、エッジ コンピューティングと IoT シナリオに適した軽量の Kubernetes ディストリビューションです。リリース以来、世界中の開発者から大きな注目を集め、Github のスターの数は 12,000 に達し、オープンソース コミュニティで最も人気のあるエッジ コンピューティング Kubernetes ソリューションとなっています。 k3s のサイズは 70 MB 未満で、512 MB 未満の RAM で実行できます。また、x86_64、ARM64、ARMv7 アーキテクチャもサポートしています。つまり、あらゆるエッジ インフラストラクチャで動作できるほど柔軟です。さらに、「オフライン管理」のニーズを満たすために、k3s はインストール プロセスを簡素化し、インストールまたはアップグレードを完了するために必要なコマンドは 1 つだけです。

では、組織はこれらのレイヤーをどのように展開すればよいのでしょうか?

最初のステップは、物理インフラストラクチャと、インフラストラクチャを効果的に管理し、生のハードウェアを IaaS レイヤーに変換できるテクノロジを検討することです。したがって、ハードウェア検出に使用できる操作プリミティブが必要であり、それによってコンピューティング リソースの割り当てと動的な再利用を可能にする柔軟性が提供されます。さらに、KVM ポッドに基づいてエッジ クラウドを自動的に作成するテクノロジも必要です。これにより、オペレーターは、事前に定義されたリソース セット (RAM、CPU、ストレージ、オーバーサブスクリプション比率) を使用して仮想マシンを効果的に作成できるようになります。

エッジ クラウドの物理インフラストラクチャの検出と構成が完了したら、2 番目のステップは、エッジ インフラストラクチャに Kubernetes または任意のソフトウェアを簡単にインストールできるオーケストレーション ツールを選択することです。その後、環境のデプロイとアプリケーションの有効化および検証を開始できます。今後数年間で、より多くの組織がこのモデルを採用していくのを見るのは興味深いでしょう。