コンテナとKubernetesを活用した3つの変革成功事例

さまざまな業界の企業が、デジタル変革の一環として、あるいは増大する需要に対応するために構築される高価な新しいインフラストラクチャを回避するために、データとワークロードをクラウドに移行するよう推進しています。

多くの組織にとって、この変革の鍵となるのはコンテナと Kubernetes であり、特に複数のクラウド サービスが関係する場合は重要です。

[[320755]]

コンテナーは、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自己完結型のソフトウェア パッケージであり、コンピューティング環境に関係なくアプリケーションが確実に実行されるようにします。したがって、コンテナを使用すると、たとえば、開発者のラップトップからテスト環境へ、テスト環境から運用環境へ、また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移動することが容易になります。

ただし、コンテナは環境間でのワークロードの移動を簡素化しますが、それでもメンテナンスは必要です。ここで Kubernetes が登場します。Kubernetes は、コンテナ化されたアプリケーションの展開、スケーリング、管理を自動化するように設計されたオープンソースのコンテナ オーケストレーション システムです。 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。

コンテナと Kubernetes は、マルチクラウドまたはハイブリッド クラウド環境全体でのワークロードの移植性を実現する強力な組み合わせであることがわかっています。以下に、このテクノロジーが実際に動作している 3 つの例を示します。

Expedia グループ: オンライン旅行体験の向上

オンライン旅行サービスプロバイダーの Expedia Group は、2013 年に Amazon Web Services (AWS) のマイクロサービスアーキテクチャとパブリッククラウドサービスを使い始めました。しかし、同社は 2015 年に Amazon EC2 Container Service (ECS) を導入してコンテナを展開し、AWS クラウド環境でアプリケーションを実行できるようになったことで、これらのマイクロサービスを実行するためのコンテナの使用を加速しました。

これらのテクノロジーを導入する主なビジネスおよび技術上の推進要因には、複数の環境間でのアプリケーションの移植性の向上と、新製品やサービスの市場投入までの時間の短縮が含まれます。

「コンテナが数秒で起動するので、わずかな時間で顧客に新機能を提供し、より早く市場に投入することができます」と、旅行者に宿泊施設を提供するエクスペディア・グループ傘下の企業、Vrbo の著名なエンジニア、クルディープ・チョウハン氏は語る。

作業環境間でのコンテナの移植性とコンテナの導入速度が、同社のマイクロサービスへの移行を加速させたとチョウハン氏は語った。現在、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 は旅行者やパートナーにさらに強力なサービスを提供できるようになっている、と彼は述べた。

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 を採用し、ローカル データ センターと AWS クラウド環境全体でコンテナ ワークロードを実行しました。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たと Chowhan 氏は述べています。

Expedia は、近年テクノロジーの人気が高まっていることから、Kubernetes の力も活用しました。チョウハン氏によると、同社のHotels.comは現在、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いう。

Amazon が 2019 年に Elastic Kubernetes Service (EKS) をリリースした後、Expedia Group ではデータ 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多くのチームが、コンテナ ワークロードの実行に EKS を使い始めました。

「長期的には、Expedia 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対応する方向へ移行する予定です」と Chowhan 氏は述べています。

Expedia Group は、マイクロサービス アーキテクチャとコンテナへの移行により、新しいサービスを迅速に開始できるという大きな利点を獲得しました。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、今では毎日大量の新機能を開発できます。

「アプリケーション アーキテクチャと DevOps プラクティスを最新化するために行った投資を通じて、顧客に提供される機能がさらに桁違いに増加しました」と Chowhan 氏は述べています。 「Vrboブランドの立ち上げ率は過去3年間で12倍に成長しました。」

コンテナの移植性により、Expedia のアプリケーションは複数の AWS リージョンに分散して実行でき、高可用性が実現されるため、世界中の顧客が Expedia の旅行 Web サイトを何の影響もなく使用できます。

コンテナは「ターゲットを絞ったスケーリング」も可能にするとチョウハン氏は言う。 「以前、モノリシック アプリケーションを使用していたときは、追加のトラフィックをサポート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」と彼は言います。 「コンテナとマイクロサービスにより、顧客需要が高い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のコスト削減も実現できます。」

しかし、コンテナには依然として何らかのインフラストラクチャ管理が必要であると Chowhan 氏は言う。「コンテナを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です。他のソフトウェア ソリューションと同様に、リリースする必要のある更新があり、それらの更新はコンテナ プラットフォームを実行している既存のサーバーに展開する必要があります。」

コンテナとマイクロサービスに関する開発プロセスは、ソースコードからランタイムまで常に進化しているとチョウハン氏は語った。 「当社の旅行プラットフォーム全体を新しいエコシステムに適応させるために組織を再構築するとともに、コンテナエコシステムの進化についてエンジニアをトレーニングする必要もありました」と彼は語った。

Primerica: 高品質で最新のコードを確保

Finserv と保険会社 Primerica は、IBM が Nutanix ハードウェア上のプライベート クラウド サービスでアプリケーションを拡張できるように、新しい Kubernetes 環境を作成しました。 Docker コンテナは、Primerica が環境間でアプリケーションの一貫性を提供するのにも役立ちます。

「これは、レガシー技術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要素です」と、同社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バリー・ペラス氏は述べている。

「この環境により、私たちが何十年もかけて開発してきたアプリケーションの価値を、新しい現代的な方法で継続的に確認できるようになります」とペラス氏は語った。 「これは、ビジネス アプリケーションへの新しい機能の提供を容易にするため、当社の API (アプリケーション プログラミング インターフェイス) およびマイクロサービス戦略においても重要な役割を果たします」と彼は述べています。

コンテナと Kubernetes を組み合わせることで、Primerica はアプリケーションをホストできるだけでなく、アプリケーションを監視して、コンテナに何か問題が発生した場合に迅速に復旧できるようになります。

「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おり、これにより予測可能な環境を一貫して構築し、人的エラーの可能性を排除できます」とペラス氏は語った。 「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を把握でき、環境とアプリケーションの検証がデプロイメント プロセス自体の一部として完了していることを確信できます。」

コンテナとKubernetesを使用する主な目的は、チームにアプリケーションをより速く提供する機会を提供し、それによってアプリケーションの品質を向上させることだとペラス氏は述べた。また、安全で安定した作業環境を提供し、高い可用性時間でスケーラビリティを実現します。

「デバッグとトラブルシューティングを支援するために、環境全体で予測可能性と一貫性を確保したいと考えていました」とペラス氏は語った。

Primerica がコンテナと Kubernetes を活用し始めたのはごく最近のことですが、すでにチームの生産性が向上し、段階的かつアジャイルな方法でユーザーに提供できる新機能が開発されています。

「開発プロセスの早い段階で問題を検出することで、より安全で予測可能なアプリケーションを提供できるようになります」とペラス氏は語った。 「より多くのアプリケーションを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が向上し、製品チーム全体で一貫した開発エクスペリエンスが実現されると期待しています。」

他のテクノロジーと同様に、コンテナと Kubernetes の導入を検討している組織には学習曲線が存在します。 「適切なスキルを持ったチームを編成し、その環境で適切に成長させることは難しい」とペラス氏は語った。

Primerica は、製品チームにトレーニングを提供し、ビジネス リーダーにベスト プラクティスを提供することで、これらの課題に取り組んでいます。

クレムソン大学: 膨大なコンピューティングリソースをめぐる競争

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、バイオエンジニアの学際的なチームであり、ソフトウェアエンジニアリングと計算生物学の技術を組み合わせて、人間と植物の生物学的システムにおける有用な分子の発見を目指しています。

同学部のアレックス・フェルタス教授は、研究室ではバイオインフォマティクス、統計学、データサイエンスのアプローチを駆使して新たなパターンを発見していると語った。 「私たちが分析する生物学的データセットはテラバイトからペタバイトの範囲にあり、いくつかの商用クラウドプロバイダーのものも含め、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に対応できるように、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、この研究室では Kubernetes システム上で実行されるワークフローの開発に取り組んでいます。 「Kubernetes は今後何年にもわたって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 エンジニアリングの取り組みを単一のアーキテクチャに集中させることができると考えています」とフェルタス氏は述べています。

フェルタス氏は、生物学データベースは飛躍的に成長しており、データセットをマイニングすることで、医療や食糧安全保障の最大の課題のいくつかに対する生物学的な洞察を得ることができると述べた。 「小規模な生物学研究室でも、大量のコンピューティングリソースが必要になることが多い」と彼は語った。 「研究者は近い将来、ペタスケールの生物学的な疑問を問いたくなるでしょう。そのためには、現在商用クラウドで利用可能な大型コンピュータへのアクセスが必要になります。Kubernetes クラスターは、大規模コンピューティングに最適なプラットフォームです。」

クラウドに完全に移行する前に、「生物学研究者は、人々が大規模なワークフローを設計およびテストできる、民主化された、クレジットフリーのクラウド サンドボックスを必要としています」とフェルタス氏は言います。 「科学実験の 90% は行き詰まり、問題が発見される前にクラウド クレジットの予算を使い果たしてしまうため、これらのサンドボックスは非常に重要です。」

Feltus Labs は他の多くの研究チームと協力して、スケーラブルなリソースをローカル サービスとクラウド サービスに統合しようとしており、Kubernetes とコンテナーが大きな役割を果たすことになります。

「Kubernetes とコンテナは、計算生物学におけるワークフロー エンジニアリングに最適なプラットフォームです」とフェルタス氏は述べています。 「これらのシステムにより、私の学生は HPC (高性能コンピューティング) 環境を構成する際の多くの難しい側面を回避できます。」

ラボではシスコのコンテナ プラットフォームを導入しており、これによりチームは 1 つのプラットフォームでさまざまなクラウド プロバイダーの複数のクラスターを管理できるようになりました。

ラボが Kubernetes クラスターでワークフローをテストしたら、コンテナ化されたワークフローを複数の商用クラウドで実行できます。 「これにより、エンドユーザーのトレーニングが簡素化され、ユーザーは科学に集中できるようになります」とフェルタス氏は語った。