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コンテナ型の仮想化を基礎から学ぶ!従来の技術との違いやメリットを解説 

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公開日:2021.12.02

コンテナ型の仮想化を基礎から学ぶ!従来の技術との違いやメリットを解説 

    コンテナ型の仮想化を基礎から学ぶ!従来の技術との違いやメリットを解説

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    現在のシステム運用において、欠かすことのできない「仮想化」。

    仮想化には、サーバーの仮想化やデスクトップの仮想化である「VDI」など、さまざまな種類があることはご存知でしょうか。

    そんな仮想化のなかでも、近年「コンテナ型仮想化」に注目が集まっています。

    本記事では、コンテナ型仮想化とはなにか、従来の仮想化との違いやコンテナ型仮想化を支える主流のツールについて解説します。

    仮想化とは?

    コンテナ型仮想化を学ぶ前に、そもそも仮想化とはなにかについて簡単に解説します。

    仮想化とは、物理サーバーのリソースを抽象化することで、リソースを分割して運用する技術です。

    従来のサーバー構築は、1つのアプリケーションに対して1台の物理サーバーが必要でした。

    しかし、この方法には下記のような問題点があります。

    • CPUやメモリ、ストレージなどリソースが余る

    • 導入コストがかかる

    • 運用や管理が煩雑になる

    そこで、これらの問題を解決するために開発された技術が仮想化です。

    仮想化により、リソースを効率的に分配することができます。

    また、アプリケーションごとに物理サーバーを必要としません。

    そのため、ハードウェアコストを下げることができ、運用・管理が簡単になるなど、多くのメリットがあります。

    従来の仮想化技術について

    従来の仮想化技術には、「ホスト型」と「ハイパーバイザー型」の2つが存在します。

    ホスト型とは、物理サーバー上のホストOSから専用の仮想化ソフトウェアを使用して、ゲストOSを起動する技術のことです。

    検証環境などで、よく利用されています。

    一方ハイパーバイザー型とは、物理サーバー上に直接設置されたハイパーバイザーから、ゲストOSを起動する技術です。

    ホストOSが必要ないため、ホスト型に比べて速度が速いのが特徴です。

    一般的に、大掛かりなシステムを運用する企業などで、よく利用されています。

    ホスト型・ハイパーバイザー型の問題点

    仮想化技術として広く普及しているホスト型、ハイパーバイザー型ですが、下記のような問題点があります。

    • 動作速度が遅い

    • 動作させるためにリソースが必要

    • 環境構築に多くの工数を要する

    ホスト型とハイパーバイザー型はともに、ゲストOSを介して起動する必要があります。

    ゲストOSを動作させるという手順が間に入るため、全体の動作速度が遅くなってしまいます。

    仮想化サーバーごとに、ゲストOSをはじめ、CPUやメモリ、ストレージなどのリソースを用意する必要があり、環境構築にも多くの工数が発生するでしょう。

    そこで、これらの問題を解決するために「コンテナ型」という仮想化技術が開発されました。

    コンテナ型の仮想化とは?

    仮想化技術の1つである「コンテナ型」とは、アプリケーション環境(本体や設定ファイルなど)をコンテナという独立空間で構築する技術のことです。

    コンテナは、ホストOS上にインストールされた「コンテナエンジン」によって、運用・管理されています。

    最大の特徴は、ゲストOSを必要としないことです。

    コンテナ型の仮想化では、ホストOSから直接それぞれのコンテナを管理することができます。

    コンテナ型と従来の仮想化との違い

    コンテナ型仮想化が従来の仮想化ともっとも違うところは、ゲストOSが必要ないということです。

    従来の仮想化は、運用にゲストOSが欠かせませんでした。

    しかし、コンテナ型は、すべてのアプリケーションが直接ホストOSによって起動されます。

    ゲストOSが必要ないため、仮想化サーバーごとのゲストOSをはじめ、CPUやメモリ、ストレージなどのリソースを必要としません。

    そのため、コンテナ型仮想化を活用することで、リソースをより有効に活用することができるでしょう。

    コンテナ型仮想化のメリット

    コンテナ型仮想化には、下記のようなメリットがあります。

    • 処理が軽い、動作が高速

    • 環境構築の工数を削減できる

    • 開発と運用の相性が良い

    コンテナは、ゲストOSを必要とせずホストOSから直接起動できるため、余分な処理がありません。

    ゲストOSの起動などを待つ必要がないため処理が軽く、動作が高速です。

    また、コンテナはコピーすることができます。

    新たなコンテナを構築する際にも、比較的簡単に環境構築することができるため、作業工数を大幅に削減することができるでしょう。

    コンテナは「DevOps」という開発手法に適しているため、開発と運用の相性が良いというメリットもあり、リリースサイクルの高速化を図ることもできます。

    コンテナ型仮想化のデメリット

    メリットが多いコンテナ型仮想化ですが、下記のようなデメリットも存在します。

    • ベースとなるOSに対応していなければ動かせない

    • 複数ホストでの運用が煩雑

    • 学習コストが高くなる

    OSには、「Windows」や「macOS」、「Linux」など、さまざまな種類が存在します。

    コンテナ型は、ホストOSに未対応のアプリケーションを起動できないというデメリットがあります。

    例えば、ホストOSがWindowsだった場合、Windows未対応のアプリケーションは起動できません。

    また、コンテナが増えていき複数ホストで運用するようになると、運用・管理が煩雑になります。

    新しい技術のため、ノウハウを持った技術者も少なく、導入・運用のための学習コストも高くなるでしょう。

    コンテナ型仮想化の技術やツールについて

    コンテナ型の仮想化には、主流となる下記2つの代表的なツールが存在します。

    • Docker

    • Kubernetes

    Dockerとは、コンテナ型仮想化をささえるコンテナ技術です。

    一方Kubernetesは、複数のコンテナを管理する連携ツールです。

    それぞれ役割が異なり、2つのツールを活用することでコンテナ型の仮想化を実現することができるでしょう。

    2つのツールについて、それぞれ詳しく解説します。

    コンテナ型の主流「Docker」とは?

    「Docker」とは、コンテナ型のなかでもっともメジャーなオープンソースの仮想化ソフトウェアです。

    環境構築や開発、起動を行うためのプラットフォームであり、2013年にDocker社によって開発・公開されました。

    Dockerには、主に下記のようなメリットがあります。

    • 複数人が同一の環境で開発できる。

    • 開発環境から本番環境へ移行しやすい。

    Dockerは、開発環境の設定をコード化して管理しているため、設定ファイルを共有することで誰でも同じ環境を構築することができます。

    そのため、チームで開発を行う際にローカル開発環境の違いをなくし、同じ条件で開発を行うことができるでしょう。

    また、Dockerは構築したコンテナをコピーできるため、開発環境で開発したコンテナを本番環境へ簡単に移行することができます。

    コンテナ管理を簡単にする「Kubernetes」とは?

    コンテナ型仮想化を活用するにつれて、使用するコンテナが増えていき複数の異なるホスト間でコンテナをやり取りする必要がでてきます。

    そこで利用されるのが、「オーケストレーションツール」と呼ばれ、複数のコンテナを管理する「Kubernetes」という連携ツールです。

    Kubernetesには、主に下記のようなメリットがあります。

    • 複数ホスト間のコンテナ管理が簡単になる。

    • コンテナを自動で復旧できる。

    Dockerにはコンテナを構築して起動する機能はありますが、コンテナを管理する機能は備えていません。

    Kubernetesを利用することで、デプロイやスケーリングなどの機能によって複数ホスト間のコンテナを簡単に管理することができます。

    また、障害の発生によってコンテナが停止した場合に自動で復旧する機能もあり、作業工数や運用コストを削減することができます。

    関連記事:AVD(Azure Virtual Desktop)とは?導入メリットや構築手順について解説

    まとめ

    ここまで、コンテナ型仮想化とはなにか、従来の仮想化技術との違いや主流のツールについて解説しました。

    コンテナ型仮想化は、動作速度の向上やリソースの消費削減、環境構築が簡単になるなどのメリットがあります。

    デメリットも存在しますが、「Docker」や「Kubernetes」などのツールを利用することで、最小限に抑えることができます。

    メリットとデメリットを理解したうえで、コンテナ型仮想化の導入を検討しましょう。

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