仮想ストレージと要件が異なる
破竹の勢いの「Docker」の弱点となり得る厄介な問題
米Dockerの「Docker」コンテナと仮想化はストレージに関して重複する課題を持っている。だが、全く同じストレージシステムはコンテナと仮想化の両方には適合しない可能性がある。
米Dockerのコンテナテクノロジー「Docker」は新しい仮想マシン(VM)だが、企業のデータセンターを席巻する準備が着々と進んでいる。コンテナ化は基本的にサーバの仮想化ではなくアプリケーションの仮想化だ。コンテナはVMのサブセットと考えられる。アプリケーションの場合もあれば、アプリケーションやVMのマスターインスタンスに結び付くアプリケーションの一部という場合もある。だが、VMのストレージのように、コンテナとDockerのストレージでは、それぞれ独自の機能が必要になる。
仮想化の問題
サーバとデスクトップの仮想化は問題なく機能している。こうした仮想化は、ほとんどのデータセンターで標準的なアプリケーションの導入手法になっている。それでは、なぜサーバとデスクトップの仮想化を導入したデータセンターがDockerなどのコンテナテクノロジーに関心を寄せているのだろうか。それは、仮想化が抱える次の2つの根本的な問題をコンテナが克服しているからである。
1.VMはやり過ぎの場合が多い
データセンターでは、1台の物理サーバ上で複数のアプリケーションを安全かつ同時に実行する能力が必要になる。各アプリケーションをサイロ化することで、特定のアプリケーションに存在する問題のあるコードによって他のアプリケーションがクラッシュしないようにすることが必須要件だ。それに加え、CPUやメモリ、ストレージなどのホストサーバのリソースをこれらのエンティティ間で慎重に割り当てられる必要もある。仮想化が登場する前は、IT担当者は1台の物理サーバで実行するアプリケーションを1つに制限することでこのような制御を行っていた。仮想化では物理サーバ全体をVMとして再現し、VMでアプリケーションを1つ実行するのが基本だ。
2.仮想化の実行にはハイパーバイザーが必要である
ハイパーバイザーは、ホストサーバのリソースを抽象化することで、リソースを各種VMに割り当てることが可能になる。この抽象化の処理に関わるハイパーバイザーのオーバーヘッドによってパフォーマンスは低下する。
この2つの問題に対する一般的な解決策は投入するハードウェアを増やすことだ。基本的にはベアメタルサーバではなくCPU処理能力の増強という形を取る。特にCPUの処理能力が十分にあるため、このモデルも機能する。コンテナはとにかく効率性が高い代替手段になる。
コンテナのメリット
コンテナはVMよりも効率的だ。コンテナは、ハードウェア全体を仮想化して抽象化するのではなく、アプリケーションやアプリケーションの一部だけを抽象化する。このように細かい単位で仮想化することにより、冗長なコンポーネントの抽象化によって生じるリソースの無駄がなくなる。また、CPUやメモリ、ストレージ要件の引き下げにもつながる。
Dockerはコピーオンライトのファイルシステムを使用してコンテナを生成する。通常は、まずマスターイメージを作成し、次にそのマスターからコンテナを生成する。ほとんどのハイパーバイザーにも同様の機能が備わっているが、マスターイメージはVM全体でなければならない。また、コンテナテクノロジーなら、マスターイメージはもっと精密になる。コンテナはアプリケーションの派生物だけでなく、サブセットにもなる。
Dockerストレージの考慮事項
Dockerストレージの考慮事項の多くは、仮想化に関する懸念と同様である。だが、そこには幾つかの重要な違いが存在する。Dockerは直接接続型ストレージを使用する設計になっているが、Docker環境の成熟に伴い、各種コンテナはホスト間で情報を共有し、コンテナを移動できなければならなくなっている。共有ストレージを使用することで高可用性、共有アクセス、コンテナの移動が可能になる。だが、Dockerで使用する共有ストレージは、通常の仮想サーバ環境より多くの可変的なワークロード需要に対処できなければならない。入出力の観点では、Dockerのストレージ環境は、リンククローンを使用する数百ものデスクトップを伴う仮想デスクトップインフラによく似ている。
Docker環境では、数秒でコンテナの数を数十から(数千とまではいかなくとも)数百までスケールアップ可能だ。同様に、ほぼ同じ早さで数十までスケールダウンできる。この可変的なスケーリングに対応するには、フラッシュとHDDの組み合わせをサポートできるシステムが条件となる。また、このシステムでは、コンテナの増加に対応するために設計のスケールアウトが必要になるだろう。
米VMwareの「VMware」や米Microsoftの「Microsoft Hyper-V」とは異なり、現在のDockerはストレージ機能に関してほとんど特色がない。機能に特色がないということは、企業になじみのある機能を利用できるようにするには、ストレージハードウェア上に堅牢なソフトウェアが必要になる。Docker環境はRESTful APIを使用して自動化されることが多い。一方、コンテナはプログラムで生成し、実行および削除されることが多い。そのため、RESTful APIを介してストレージシステム自体を完全にスクリプトで操作できるのは当然のことだ。
Dockerとコンテナテクノロジーは誕生して間もないため、今後数年で大きく変化する可能性がある。Dockerは、新しいプロトコルが追加され、ストレージサービスが提供され、ストレージ管理が改善されると考えて問題ないだろう。サポートするDockerのストレージシステムには、複数のプロトコルをサポートすることで変化に対応可能で、Dockerに追加された機能と競合する可能性がある機能を遮断できる柔軟性が必要だ。
現在Dockerはアプリケーションの開発とテストの支援目的で使用されている。これまで以上に開発努力を行っているデータセンターの数は増えており、ほとんどのエンタープライズデータセンターについても同じことがいえる。Dockerはこのような環境にとって理想的なテクノロジーである。だが仮想化が最初に研究所でのテストに使用されてからビジネスの世界に足を踏み入れたのと同様に、Dockerとコンテナもテスト/開発ツールとしてスタートした後に企業での地位を獲得する可能性は十分ある。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
関連記事
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
「Excel至上主義」の終わらせ方 丸2日の手作業地獄から情シスと現場を救うには
-
2
取手市がVDIと決別した理由 更改費用「4倍超」を約1.7倍に圧縮
-
3
「Microsoft 365のセキュリティ運用」に関するアンケート
-
4
急増する「AIはこう言ってる」マン 判断を狂わせる「AI忖度」を防ぐには?
-
5
221人調査で分かった「情シス最大のストレス」は?
-
6
「Salesforceのテスト自動化ツール」に関するアンケート
-
7
「データストレージの活用方法」に関するアンケート
-
8
「AI時代の統合基盤・エンタープライズAI管理」に関するアンケート
-
9
AIで人を減らした企業がもう心変わり 「AIブーメラン現象」の実態
-
10
自宅のWi-Fiが「遅い」「途切れる」本当の原因は? Dellが推奨する鉄則
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
年収2000万「クラウドセキュリティのプロ」になれる資格とは
-
2
セキュリティソフトをすり抜ける標的型攻撃メール、不審メールの見破り方とは?
-
3
Windows Updateの通信集中で回線が逼迫、ネットワーク刷新事例に学ぶ解決策
-
4
財務を戦略的組織へ進化させるAI活用術、4つの主要な障壁と解消方法
-
5
「NAS」「SAN」「DAS」は何が違う? いまさら聞けないストレージの基礎
-
6
“あのファイル転送”で暗躍するノーウェアランサム
-
7
標的型攻撃メールを見破るには? サンプル文面を例に傾向を解説
-
8
商用利用の安全性を確保し大量のコンテンツを高速で生成する、AI活用の秘訣
-
9
マンガで解説、1日で生成AI環境を構築できるワークショップの中身とは?
-
10
Dark AIが台頭する時代の新発想、「より高度なAIで対抗する」具体的方法とは?
TechTargetジャパン SNS
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー