Google Kubernetes Engine(GKE)とは？完全ガイド

Google Kubernetes Engine(GKE)は、Google Cloudが提供するマネージドKubernetesサービスです。
コンテナ化されたアプリケーションのデプロイ、管理、スケーリングを自動化し、インフラ運用の負担を大幅に軽減します。
この記事では、GKEの基本概念から機能、メリット・デメリット、料金体系、他のKubernetesサービスとの比較まで、詳しく解説します。

Google Kubernetes Engine(GKE)とは
GKEのアーキテクチャ
GKEの運用モード
GKEの主な機能
GKEのメリット
GKEのデメリット・課題
GKEの利用シーン
GKEの料金体系
他のKubernetesサービスとの比較
GKEの始め方
まとめ
参考情報

Google Kubernetes Engine(GKE)とは

Google Kubernetes Engine(GKE)は、Google Cloudが提供するフルマネージドKubernetesサービスです。
コンテナ化されたアプリケーションをGoogle Cloudのインフラストラクチャ上でデプロイ、管理、スケーリングするための環境を提供します。

Kubernetesとは

Kubernetesは、コンテナ化されたアプリケーションのデプロイ、スケーリング、管理を自動化する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。

当初はGoogleによって開発され、その後Cloud Native Computing Foundation(CNCF)に寄贈されました。
Kubernetesは、Googleの内部クラスタ管理システム「Borg」で長年積み重ねた本番環境ワークロードの大規模運用の経験を基に開発されています。

GKEが業界初のマネージドKubernetesサービス

GKEは、業界初のフルマネージドKubernetesサービスとして登場しました。
Kubernetesの運用の複雑さを大幅に削減し、開発者がアプリケーション開発に集中できる環境を提供します。

コンテナと仮想マシンの違い

コンテナは、仮想マシン(VM)と似ていますが、重要な違いがあります。

仮想マシン: 各VMが独自のOSを持つため、リソース消費が大きい
コンテナ: ホストOSを共有し、アプリケーション本体と必要なライブラリのみをパッケージ化するため軽量

コンテナは、開発環境から本番環境への移行が容易で、スケーリングやフェールオーバーが実行しやすい特徴があります。

GKEのアーキテクチャ

GKEクラスタは、コントロールプレーンとノードで構成されます。

コントロールプレーン

コントロールプレーンは、Kubernetesクラスタの管理を担当するコンポーネントです。
GKEでは、コントロールプレーンはGoogleによって完全に管理されます。

コントロールプレーンの主要コンポーネント:

Kubernetes APIサーバー: クラスタへのすべてのリクエストを処理
スケジューラー: PodをノードにスケジューリングPodをノードにスケジューリング
コントローラーマネージャー: クラスタの状態を管理
クラスタ状態ストレージ: クラスタの状態を保存(etcdまたはSpanner)

GKEは、コントロールプレーンのアップグレード、パッチ適用、高可用性の確保を自動的に行います。

ノード

ノードは、コンテナ化されたアプリケーションを実際に実行するワーカーマシンです。
各ノードは、Compute Engine仮想マシン(VM)として作成されます。

ノードに含まれるコンポーネント:

コンテナランタイム: コンテナを実行する環境(Dockerなど)
kubelet: Kubernetesエージェント。コントロールプレーンと通信し、コンテナの起動と実行を管理
システムコンテナ: ログ収集、ネットワーク接続などの機能を提供

Pod

Podは、Kubernetesが管理するコンテナの最小単位です。
1つ以上のコンテナをグループ化し、ノードにデプロイされます。

GKEの運用モード

GKEには、Autopilot と Standard の2つの運用モードがあります。

Autopilotモード(推奨)

Autopilotモードは、2021年に導入されたフルマネージドの運用モードです。

Autopilotの特徴:

Googleがノードインフラストラクチャを完全に管理
ワークロード(Pod)の定義だけを行えばよい
必要なリソースは自動的にプロビジョニング
Pod単位の料金設定(使用したリソース分だけ課金)
容量の適正サイズを自動設定
オーバープロビジョニング、過剰な支払い、使用率の低下を回避

Autopilotモードでは、Kubernetes の運用上の専門知識がほとんど不要で、エンタープライズワークロードを大規模かつ安全に実行できます。

Standardモード

Standardモードは、従来のGKEモードで、ノードプールの構成や管理を細かく制御できます。

Standardの特徴:

ノードの数やマシンタイプを手動で指定
ノードレベルの詳細な設定が可能
管理の手間がかかる
ノード単位の料金設定

Standardモードは、ノードプールとクラスタを手動で管理する必要がある場合にのみ使用してください。

どちらを選ぶべきか

Googleは、Autopilotモードの使用を推奨しています。
Autopilotモードでは、Googleがノードを管理するため、ワークロードを中心としたプロダクションレディなエクスペリエンスを最適なコストで利用できます。

GKEの主な機能

4方向の自動スケーリング

GKEは、4方向の自動スケーリングをサポートしています:

水平Pod自動スケーリング(HPA): CPU使用率などに基づいてPodの数を自動調整
垂直Pod自動スケーリング(VPA): Podのリソース要求を自動調整
ノード自動スケーリング: ワークロードに基づいてノードの数を自動調整
クラスター自動スケーリング: クラスタレベルでのスケーリング

Autopilotモードでは、これらのスケーリングがGoogleによって自動的に管理されます。

超大規模スケーラビリティ

GKEは、最大65,000ノードのクラスタをサポートしています。
これにより、Gmail、Google検索、YouTubeなどのGoogle自身のサービスで培われた大規模コンテナ運用の経験を活用できます。

生成AI対応の推論機能

GKEの推論機能は、生成AI対応のスケーリングとロードバランシングにより、他のマネージドサービスやオープンソースのKubernetesサービスと比較して以下を実現します:

サービング費用を30%以上削減
テールレイテンシを60%削減
スループットを最大40%向上

GPUとTPUのサポートにより、機械学習、HPC、その他のワークロードを効率的に実行できます。

セキュリティ機能

GKEの組み込みのセキュリティは、750名を超えるエキスパートからなるGoogleセキュリティチームによって支えられています。

主なセキュリティ機能:

パッチ適用と強化: 自動セキュリティ更新
分離とセグメンテーション: ネットワーク分離による保護
Confidential GKE Nodes: 機密データの保護
Identity and Access Management(IAM): Googleアカウントとロール権限による詳細なアクセス制御
Workload Identity: GCPサービスアカウントとKubernetesサービスアカウントの統合
Binary Authorization: 承認されたコンテナイメージのみデプロイを許可
Container-Optimized OS: セキュリティが強化されたノードOS

モニタリングとロギング

GKEは、Google Cloud Operationsと統合されており、包括的な監視機能を提供します:

Cloud Monitoring: クラスターとワークロードのメトリクスを収集・分析
Cloud Logging: コンテナのログを一元管理
Error Reporting: アプリケーションのエラーを集約

リリースチャネル

GKEは、リリースチャネルを提供し、パフォーマンスと安定性のバランスを取りながら、様々なKubernetesリリースを選択できます。

リリースチャネルの種類:

Rapid: 最新機能を早期に利用可能
Regular: 安定性と新機能のバランス(推奨)
Stable: 最も安定したバージョン

Google Cloudサービスとの統合

GKEは、以下のGoogle Cloudサービスとシームレスに統合されています:

Cloud Build: CI/CDパイプラインの構築
Cloud Deploy: 継続的デプロイメント
Artifact Registry: コンテナイメージの管理
Cloud Load Balancing: 負荷分散
Cloud Storage: オブジェクトストレージ
BigQuery: データ分析
AI Platform: 機械学習

GKEのメリット

1. 運用負担の大幅な削減

GKEは、コントロールプレーンの管理、アップグレード、パッチ適用を自動化します。
Autopilotモードでは、ノード管理も自動化されるため、インフラ運用の手間がほとんどありません。

2. 高い可用性

GKEは、以下の機能により高可用性を提供します:

障害が発生したコンテナを自動的に再スケジューリング
自動的な水平スケーリング
マルチゾーンおよびリージョナルクラスタのサポート
自動ノード修復機能

3. コスト最適化

Autopilotモードでは、Pod単位の料金設定により、実際に使用したリソース分だけ課金されます。
自動スケーリング機能により、リソースの無駄を削減できます。

4. 強力なセキュリティ

750名を超えるGoogleセキュリティチームによるサポート、組み込みのベストプラクティス、コンプライアンスに準拠したインフラストラクチャにより、大規模なセキュリティを提供します。

5. 迅速な開発とデプロイ

GKEは、CI/CDツールとの統合により、アプリケーションのビルドとデプロイを自動化します。
これにより、開発サイクルを短縮し、市場投入までの時間を削減できます。

6. Googleのインフラストラクチャを活用

Gmail、Google検索、YouTubeなどのサービスを支えるGoogleのインフラストラクチャと運用ノウハウを活用できます。

7. オープンソースの利点

Kubernetesはオープンソースプロジェクトのため、ベンダーロックインを回避し、豊富なコミュニティサポートを受けられます。

GKEのデメリット・課題

1. 学習コスト

Kubernetesは複雑なシステムであり、学習曲線が急です。
GKEはKubernetes の運用を簡素化しますが、基本的な概念の理解は必要です。

2. コスト

GKEはマネージドサービスのため、自前でKubernetesを運用するよりもコストが高くなる場合があります。
ただし、運用の手間を考慮すると、多くの場合でコスト効率が良いです。

3. カスタマイズの制限

Autopilotモードでは、ノードレベルの詳細な設定ができません。
特定のカスタマイズが必要な場合は、Standardモードを使用する必要があります。

4. Google Cloudへの依存

GKEを使用することで、Google Cloudプラットフォームへの依存度が高まります。
ただし、Kubernetesはオープンソースのため、他のクラウドプロバイダーへの移行は比較的容易です。

5. 複雑性

Kubernetesの複雑性により、問題のトラブルシューティングが難しい場合があります。
特にKubernetes初心者にとっては、理解と対処が困難なケースがあります。

GKEの利用シーン

GKEは、様々な業界とアプリケーションで利用されています。

1. マイクロサービスアーキテクチャ

複数の小さなサービスを組み合わせたアプリケーションの管理とスケーリングに最適です。

2. CI/CD(継続的インテグレーション/継続的デプロイメント)

自動デプロイ、テスト、モニタリングにより、開発サイクルを短縮できます。

3. 機械学習とAI

GPUとTPUのサポートにより、大規模なAIモデルのトレーニングと推論を効率的に実行できます。

4. データ処理とバッチジョブ

大規模なデータ処理やバッチジョブの実行に適しています。

5. ハイブリッドクラウドとマルチクラウド

GKE接続クラスタを使用することで、オンプレミスや他のクラウドプラットフォームのKubernetesクラスタを管理できます。

6. IoTとエッジコンピューティング

Google Distributed Cloudと組み合わせることで、エッジ環境でのアプリケーション実行が可能です。

業界別の事例

医療: 電子カルテシステム、医療画像処理
金融: 取引システム、リスク分析
小売: ECプラットフォーム、在庫管理
ゲーム: マルチプレイヤーゲームサーバー、リアルタイム処理
教育: オンライン学習プラットフォーム、学生管理システム

GKEの料金体系

GKEの料金は、主に以下の要素で構成されます:

クラスター管理料金

Autopilotモード: クラスター管理料金は不要
Standardモード: コントロールプレーンの費用が発生

コンピューティングリソース

ノードとして使用されるCompute Engineインスタンスの費用が発生します。

Autopilotモード: Pod単位の課金。実際に使用したCPU、メモリ、ストレージに基づいて課金
Standardモード: ノード(VM)単位の課金。VMが稼働している時間に基づいて課金

ストレージ

永続ディスク、Cloud Storageなどのストレージ費用が発生します。

ネットワーク

ネットワークトラフィックに応じて費用が発生します。

無料枠

Google Cloudは、以下の無料枠を提供しています:

ゾーンクラスタまたはAutopilotクラスタを1か月あたり1つ無料
新規顧客には、GKEを試すための無料クレジット$300を提供

詳細な料金については、Google Kubernetes Engineの料金ページをご確認ください。

他のKubernetesサービスとの比較

AWS EKS(Elastic Kubernetes Service)との比較

項目	GKE	EKS
提供元	Google Cloud	Amazon Web Services
自動アップグレード	あり	あり
フルマネージドモード	Autopilot	Fargate
リリース年	2015年(業界初)	2018年
最大ノード数	65,000	5,000
セキュリティチーム	750名以上	非公開
AI/ML統合	AI Hypercomputer統合	SageMaker統合

Azure AKS(Azure Kubernetes Service)との比較

項目	GKE	AKS
提供元	Google Cloud	Microsoft Azure
自動アップグレード	あり	あり
フルマネージドモード	Autopilot	なし(手動管理)
リリース年	2015年(業界初)	2018年
Windows コンテナサポート	あり	あり
ハイブリッド展開	GKE Enterprise	Azure Arc

GKEの優位性

業界初のマネージドKubernetesサービス: 最も長い運用実績
Googleの専門知識: KubernetesはGoogle が開発したため、最も深い理解
最大規模のスケーラビリティ: 65,000ノードまでサポート
Autopilotモード: 完全なマネージド体験
生成AI対応: 最先端のAI/ML機能

GKEの始め方

1. Google Cloudアカウントの作成

Google Cloudにアクセスし、アカウントを作成します。
新規顧客には$300の無料クレジットが提供されます。

2. GKEクラスタの作成

Google Cloudコンソールから、Kubernetes Engineページにアクセスし、クラスタを作成します。
Autopilotモードを選択することをお勧めします。

3. kubectl のインストール

Kubernetesのコマンドラインツールkubectlをローカル環境にインストールします。

4. クラスタへの接続

作成したクラスタに接続するためのコマンドをGoogle Cloudコンソールからコピーし、実行します。

5. アプリケーションのデプロイ

コンテナイメージを作成し、Kubernetesマニフェストファイル(YAMLファイル)を使用してアプリケーションをデプロイします。

まとめ

Google Kubernetes Engine(GKE)は、コンテナ化されたアプリケーションをデプロイ、管理、スケーリングするためのフルマネージドKubernetesサービスです。

業界初のマネージドKubernetesサービスとして、最も長い運用実績を持ち、Googleのインフラストラクチャと専門知識を活用できます。
Autopilotモードでは、インフラ運用の負担をほぼゼロにし、開発者がアプリケーション開発に集中できる環境を提供します。

最大65,000ノードまでスケール可能で、生成AI対応の推論機能により、サービング費用を30%以上削減できます。
750名を超えるGoogleセキュリティチームによるサポート、4方向の自動スケーリング、Google Cloudサービスとのシームレスな統合など、強力な機能を備えています。

学習コストやコスト面での課題はありますが、運用の手間を大幅に削減し、高可用性とセキュリティを提供するGKEは、現代のクラウドネイティブアプリケーション開発に最適なプラットフォームです。

医療、金融、小売、ゲーム、教育など、様々な業界で活用されており、マイクロサービス、CI/CD、機械学習、データ処理など、多様なワークロードに対応しています。

無料枠を活用して、まずはGKEを試してみることをお勧めします。