AWS EKS on Fargate 実践ガイド コスト最適化と運用効率化を実現するマイクロサービス構築


# AWS EKS on Fargate 実践ガイド: コスト最適化と運用効率化を実現するマイクロサービス構築

EKS on Fargate は、Kubernetes の運用を大幅に簡素化し、サーバーレスな環境でコンテナを実行できる強力なツールです。しかし、適切な設計と運用を行わないと、コストが増加したり、期待されるパフォーマンスが得られなかったりする可能性があります。本稿では、EKS on Fargate を最大限に活用し、コストを最適化しながら運用効率を高めるための実践的なアプローチについて、独自の視点から解説します。特に、マイクロサービスアーキテクチャに焦点を当て、具体的なコード例と問題解決手法を交えながら、EKS on Fargate の導入から運用までを網羅的にカバーします。

## 1. EKS on Fargate 導入検討: ユースケースとアーキテクチャ選定 (ステートフル vs ステートレス)

EKS on Fargate は、すべてのユースケースに最適なソリューションではありません。特に、ステートフルなワークロードを扱う場合は、慎重な検討が必要です。

**ステートレスなワークロード:**

*   API ゲートウェイ
*   バックエンド処理 (画像処理、データ変換など)
*   Web アプリケーションのフロントエンド
*   バッチ処理

これらのワークロードは、Fargate のスケールアウト性能を最大限に活用できます。

**ステートフルなワークロード:**

*   データベース
*   メッセージキュー (Kafka, RabbitMQ など)
*   キャッシュ (Redis, Memcached など)

ステートフルなワークロードを Fargate で実行する場合は、永続ボリュームの管理が課題となります。EBS CSI ドライバを使用することで永続ボリュームをアタッチできますが、パフォーマンスやコスト面で注意が必要です。

**独自の視点:**

ステートフルなワークロードをどうしても Fargate で実行したい場合は、**データストアを外部サービス (RDS, DynamoDB, ElastiCache) に分離する**ことを強く推奨します。これにより、ステートレスなマイクロサービスとして Fargate にデプロイできるようになり、運用コストを大幅に削減できます。

また、**"Eventual Consistency" を許容できるアーキテクチャを採用する**ことも重要です。例えば、データベースへの書き込み処理を非同期化し、イベント駆動型のアーキテクチャを構築することで、Fargate の特性を最大限に活かすことができます。

## 2. IaCによるEKSクラスタとFargateプロファイルの構築 (Terraform/CDKサンプルコード)

EKS クラスタと Fargate プロファイルの構築には、IaC (Infrastructure as Code) を利用することが不可欠です。ここでは、Terraform と CDK (Cloud Development Kit) を使用したサンプルコードを紹介します。

**Terraform:**

```terraform
resource "aws_eks_cluster" "example" {
  name     = "my-eks-cluster"
  role_arn = aws_iam_role.eks_cluster_role.arn
  vpc_config {
    subnet_ids = [
      aws_subnet.private_subnet_1.id,
      aws_subnet.private_subnet_2.id,
    ]
    security_group_ids = [aws_security_group.eks_cluster_sg.id]
  }

  version = "1.28" # Kubernetesのバージョンを指定

  kubernetes_network_config {
    service_ipv4_cidr = "172.20.0.0/16" # Service CIDR範囲を指定
  }
}

resource "aws_eks_fargate_profile" "example" {
  cluster_name = aws_eks_cluster.example.name
  name         = "my-fargate-profile"
  pod_execution_role_arn = aws_iam_role.fargate_pod_execution_role.arn

  selector {
    namespace = "default" # ターゲットNamespace
    labels = {
      app = "my-app" # ターゲットラベル
    }
  }

  subnet_ids = [
    aws_subnet.private_subnet_1.id,
    aws_subnet.private_subnet_2.id,
  ]
}
```

**CDK (Python):**

```python
from aws_cdk import (
    core,
    aws_eks as eks,
    aws_ec2 as ec2,
    aws_iam as iam,
)

class EKSStack(core.Stack):

    def __init__(self, scope: core.Construct, id: str, vpc: ec2.Vpc, **kwargs) -> None:
        super().__init__(scope, id, **kwargs)

        cluster = eks.Cluster(
            self, "MyEKSCluster",
            cluster_name="my-eks-cluster",
            version=eks.KubernetesVersion.V1_28,
            vpc=vpc,
            default_capacity=0 # ノードグループは作成しない
        )

        fargate_profile = cluster.add_fargate_profile("MyFargateProfile",
            selectors=[
                eks.Selector(namespace="default", labels={"app": "my-app"})
            ],
            pod_execution_role=iam.Role.from_role_arn(self, "FargatePodExecutionRole", "arn:aws:iam::YOUR_ACCOUNT_ID:role/eks-fargate-pod-execution-role") # IAMロールは事前に作成
        )
```

**独自の視点:**

Fargate プロファイルの `selector` を使用する際、**Namespace とラベルの両方を指定する**ことを推奨します。これにより、意図しない Pod が Fargate にデプロイされるのを防ぎ、リソースの浪費を抑制できます。

また、Terraform の `kubernetes_network_config` で `service_ipv4_cidr` を明示的に指定することで、Kubernetes Service の IP アドレス範囲を制御し、VPC CIDR との競合を回避できます。

**革新的な実装:**

CDK を使用する場合は、**カスタムの Construct を作成し、EKS クラスタと Fargate プロファイルをまとめて管理する**ことを検討してください。これにより、コードの再利用性が向上し、インフラの管理が容易になります。

## 3. マイクロサービスデプロイメント: CI/CDパイプライン構築とBlue/Greenデプロイ戦略 (GitHub Actions/CodePipeline)

マイクロサービスのデプロイメントには、CI/CD パイプラインの構築が不可欠です。ここでは、GitHub Actions と CodePipeline を使用した Blue/Green デプロイ戦略を紹介します。

**GitHub Actions:**

```yaml
name: Deploy to EKS

on:
  push:
    branches:
      - main

jobs:
  deploy:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3
      - uses: actions/setup-python@v4
        with:
          python-version: '3.x'
      - name: Install dependencies
        run: pip install awscli
      - name: Configure AWS credentials
        uses: aws-actions/configure-aws-credentials@v2
        with:
          aws-access-key-id: ${{ secrets.AWS_ACCESS_KEY_ID }}
          aws-secret-access-key: ${{ secrets.AWS_SECRET_ACCESS_KEY }}
          aws-region: ap-northeast-1
      - name: Deploy to EKS
        run: |
          aws eks update-kubeconfig --name my-eks-cluster --region ap-northeast-1
          kubectl apply -f deployment.yaml
          kubectl apply -f service.yaml
```

**CodePipeline:**

CodePipeline では、GitHub リポジトリをソースとして、Build ステージで Docker イメージをビルドし、Push ステージで ECR にプッシュ、Deploy ステージで Kubernetes マニフェストを適用するパイプラインを構築します。

**Blue/Green デプロイ戦略:**

1.  **Blue 環境と Green 環境を準備:** それぞれ異なるバージョンのアプリケーションがデプロイされた環境を用意します。
2.  **新しいバージョンを Green 環境にデプロイ:** CI/CD パイプラインを使用して、新しいバージョンのアプリケーションを Green 環境にデプロイします。
3.  **Green 環境をテスト:** Green 環境でアプリケーションの動作を確認します。
4.  **トラフィックを Blue 環境から Green 環境に切り替え:** Kubernetes Service のセレクタを変更することで、トラフィックを Blue 環境から Green 環境に切り替えます。
5.  **Blue 環境を削除または次のデプロイに備えて保持:** 必要に応じて、Blue 環境を削除するか、次のデプロイに備えて保持します。

**独自の視点:**

Blue/Green デプロイメントを行う際、**Kubernetes Ingress Controller を活用する**ことを推奨します。Ingress Controller を使用することで、トラフィックの切り替えを容易に行うことができ、ロールバックも簡単に行えます。

また、**Canary デプロイメント**を検討することも有効です。Canary デプロイメントでは、新しいバージョンのアプリケーションに少量のトラフィックをルーティングし、問題がないことを確認してから、徐々にトラフィックを増やしていきます。

**革新的な実装:**

GitHub Actions と CodePipeline を組み合わせることで、**イベント駆動型の CI/CD パイプラインを構築する**ことができます。例えば、GitHub の Pull Request がマージされた際に自動的にデプロイメントが開始されるように設定することで、開発者の負担を軽減し、デプロイメントの自動化を促進できます。

## 4. コスト最適化: Podリソース要求調整、スポットインスタンス活用、Compute Savings Plans

EKS on Fargate のコスト最適化は、継続的な努力が必要です。ここでは、具体的なコスト削減策を紹介します。

**Podリソース要求調整:**

Pod のリソース要求 (`resources.requests`) を適切に設定することが重要です。リソース要求が過剰な場合、Fargate が割り当てるリソースが無駄になり、コストが増加します。逆に、リソース要求が不足している場合、アプリケーションのパフォーマンスが低下する可能性があります。

**独自の視点:**

Horizontal Pod Autoscaler (HPA) を導入し、**CPU 使用率やメモリ使用率に基づいて Pod の数を自動的に調整する**ことを推奨します。HPA を使用することで、リソースの使用状況に合わせて Pod の数を最適化し、コストを削減できます。

**スポットインスタンス活用:**

EKS on Fargate では、スポットインスタンスを活用することはできません。しかし、**Fargate Spot** という仕組みを利用することで、中断耐性のあるワークロードに対して最大 70% の割引を受けることができます。

**Compute Savings Plans:**

AWS Compute Savings Plans を利用することで、EC2 インスタンス、Fargate、Lambda のコンピューティングコストを削減できます。

**独自の視点:**

Fargate の利用状況を分析し、**必要なコンピューティングリソースを見積もった上で、Compute Savings Plans を購入する**ことを推奨します。

**革新的な実装:**

**Kubernetes Metrics Server と Prometheus を連携させ、Pod のリソース使用状況をリアルタイムに監視するダッシュボードを作成する**ことで、リソース要求の調整を効率的に行うことができます。また、**CloudWatch Metrics を使用して Fargate のコストを監視し、異常なコスト増加を検知するアラートを設定する**ことも有効です。

## 5. 運用監視とトラブルシューティング: Prometheus/Grafanaによるメトリクス収集とアラート設定、ログ分析 (CloudWatch Logs Insights)

EKS on Fargate の運用監視は、アプリケーションの可用性とパフォーマンスを維持するために不可欠です。ここでは、Prometheus/Grafana を使用したメトリクス収集とアラート設定、CloudWatch Logs Insights を使用したログ分析について解説します。

**Prometheus/Grafana:**

Prometheus は、Kubernetes クラスタ内のメトリクスを収集し、Grafana は、収集されたメトリクスを可視化するためのツールです。

**独自の視点:**

Prometheus Operator を使用することで、Prometheus のデプロイと設定を自動化できます。また、**kube-state-metrics を導入することで、Kubernetes オブジェクトの状態に関するメトリクスを収集できます。**

**CloudWatch Logs Insights:**

CloudWatch Logs Insights は、CloudWatch Logs に保存されたログデータを分析するためのツールです。

**独自の視点:**

CloudWatch Logs Insights を使用して、**アプリケーションのエラーログやパフォーマンスログを分析し、問題の原因を特定します。** また、**ログデータに基づいてアラートを設定し、異常なイベントを検知する**ことも有効です。

**高度な問題解決:**

Fargate で実行されている Pod の問題の原因を特定するには、ログデータとメトリクスの両方を分析する必要があります。例えば、**Pod の CPU 使用率が高い場合は、アプリケーションのコードに問題がある可能性があります。** また、**Pod のメモリ使用率が高い場合は、メモリリークが発生している可能性があります。**

**革新的な実装:**

**Prometheus と CloudWatch Logs Insights を連携させ、ログデータとメトリクスを相互に関連付ける**ことで、問題の原因をより迅速に特定することができます。また、**機械学習アルゴリズムを使用して、ログデータから異常なパターンを検出し、自動的にアラートを生成する**ことも可能です。

## 6. セキュリティ対策: IAMロール設計、ネットワークポリシー、コンテナイメージスキャン

EKS on Fargate のセキュリティ対策は、アプリケーションとインフラストラクチャを保護するために重要です。

**IAMロール設計:**

Pod に必要な権限のみを付与するために、IAMロールを適切に設計する必要があります。

**独自の視点:**

IAM Roles for Service Accounts (IRSA) を使用することで、Pod ごとに異なる IAM ロールを付与できます。これにより、最小権限の原則を遵守し、セキュリティリスクを軽減できます。

**ネットワークポリシー:**

ネットワークポリシーを使用することで、Pod 間のトラフィックを制御できます。

**独自の視点:**

ネットワークポリシーを使用して、**不要なトラフィックを遮断し、攻撃対象領域を縮小します。** また、**Ingress と Egress の両方に対してネットワークポリシーを設定する**ことを推奨します。

**コンテナイメージスキャン:**

コンテナイメージに脆弱性がないことを確認するために、コンテナイメージスキャンを実行する必要があります。

**独自の視点:**

AWS ECR のイメージスキャン機能を使用することで、コンテナイメージの脆弱性を自動的に検出し、アラートを生成できます。また、**CI/CD パイプラインにコンテナイメージスキャンを組み込むことで、脆弱性のあるイメージが本番環境にデプロイされるのを防ぐ**ことができます。

**革新的な実装:**

**Kubernetes Admission Controller を使用して、セキュリティポリシーに違反する Pod のデプロイを拒否する**ことができます。例えば、特権コンテナの実行を禁止したり、特定のポートへのアクセスを制限したりすることができます。

## 7. EKS on Fargate 移行パターン:既存EKSクラスタからの移行戦略と注意点

既存の EKS クラスタから EKS on Fargate への移行は、段階的に行うことを推奨します。

**移行戦略:**

1.  **ステートレスなワークロードから移行:** まず、ステートレスなワークロードを Fargate に移行し、問題がないことを確認します。
2.  **ステートフルなワークロードの分離:** ステートフルなワークロードを外部サービス (RDS, DynamoDB, ElastiCache) に分離し、ステートレスなマイクロサービスとして Fargate にデプロイします。
3.  **Blue/Green デプロイメント:** Blue/Green デプロイメントを使用して、トラフィックを徐々に Fargate に移行します。

**注意点:**

*   **Fargate のリソース制限:** Fargate には、CPU、メモリ、ストレージなどのリソース制限があります。アプリケーションがこれらの制限を超えないように注意する必要があります。
*   **ネットワーク構成:** Fargate は、VPC 内のプライベートサブネットで実行されます。アプリケーションが外部ネットワークにアクセスする必要がある場合は、NAT ゲートウェイを構成する必要があります。
*   **ログ収集:** Fargate で実行されている Pod のログは、CloudWatch Logs に自動的に保存されます。ログ収集の設定を確認し、必要なログが収集されていることを確認する必要があります。

**独自の視点:**

移行前に、**アプリケーションのパフォーマンスを測定し、Fargate に移行した後もパフォーマンスが維持されることを確認する**ことが重要です。また、**移行計画を立て、段階的に移行を進める**ことで、リスクを最小限に抑えることができます。

**革新的な実装:**

**自動化された移行ツールを開発し、既存の EKS クラスタから Fargate への移行を自動化する**ことで、移行作業を効率化することができます。

**まとめ:**

EKS on Fargate は、マイクロサービスアーキテクチャにおいて、コスト最適化と運用効率化を実現するための強力なソリューションです。本稿で紹介した実践的なアプローチと独自の視点を参考に、EKS on Fargate を最大限に活用し、ビジネスの成長を加速させてください。