Rancher、OpenShift、Tanzuを比較【第5回】
「Rancher」「OpenShift」「Tanzu」のスケーリング機能の違い 何を自動化する?
Kubernetesクラスタの運用においては、負荷状況に応じて適切なリソースを割り当てる必要がある。リソースのスケーリングにおいて、「Rancher」「Red Hat OpenShift」「VMware Tanzu」が提供する機能の違いとは。
コンテナオーケストレーションツール「Kubernetes」でコンテナクラスタ(Kubernetesクラスタ)を運用する際、効率化の鍵になるのが自動化だ。例えばコンテナ化されたアプリケーションは、負荷に応じてメモリやストレージなどのリソースの要求量が変化する。そうした変化に対処するには、スケーラビリティ(拡張性)と信頼性の両方を備えた自動スケーリング機能が必要だ。SUSEの「Rancher」、Red Hatの「Red Hat OpenShift」(以下OpenShift)、VMwareの「VMware Tanzu」などのKubernetesクラスタ管理ツールはどのようなスケーリング機能を持つのか。以下で紹介する。
違い4.スケーリング機能
Rancher
併せて読みたいお薦め記事
連載:Rancher、OpenShift、Tanzuを比較
- 第1回:「Kubernetesクラスタ」運用の基礎解説 まずやるべき“大原則”とは?
- 第2回:「Rancher」「OpenShift」「Tanzu」を比較 Kubernetesクラスタ管理の違いは?
- 第3回:「Rancher」「OpenShift」「Tanzu」をデプロイ機能で比較 何が違う?
- 第4回:「Rancher」「OpenShift」「Tanzu」のログ機能を比較 具体的な違いは?
Kubernetesクラスタの扱い方
「Pod」(ポッド)は、コンテナを管理する最小単位だ。ポッドの自動スケーリング機能を「Horizontal Pod Autoscaler」(HPA)と呼ぶ。RancherにおいてHPAのルールや目標を設定することで、CPU使用率が特定の値に達したときやメトリクス(指標)が条件を満たしたときに、ポッド数を増やすことができる。設定にはユーザーインタフェース(UI)またはKubernetesマニフェスト(Kubernetesクラスタ内にデプロイするポッドやアプリケーションの設定情報)を利用可能だ。「Amazon Web Services」(AWS)や「Microsoft Azure」といったクラウドサービスでKubernetesクラスタを運用する場合は、カスタムメトリクスや、CPU使用率に応じてルールベースの自動スケーリングを利用できる。
OpenShift
ワークロード(アプリケーション)の要求の変動に合わせてポッド数を自動スケーリングしたいエンドユーザーのために、OpenShiftはネイティブHPAを提供している。Kubernetesの「Cluster Autoscaler」は、Kubernetesクラスタ内のノード(物理サーバまたは仮想マシン)を自動でスケーリングするプログラムだ。Cluster AutoscalerとOpenShiftを併用することで、リソースの利用率の変化に基づいてKubernetesクラスタの自動スケーリングが可能になる。
Tanzu
Tanzuでは、HPAを通じてCPU使用率などのメトリクスを監視しながら、ポッド数を自動で調整できる。Kubernetesが標準で提供するHPAと連携させれば、リソースの変動に応じてアプリケーションの複製数をスムーズに調整可能だ。Microsoft Azure、AWS、サーバ仮想化ソフトウェア「VMware vSphere」が搭載するKubernetesクラスタの自動スケーリング機能は、特定のルールに基づいてノードを自動調整する仕組みを持つ。
次回は、セキュリティ機能を比較する。
TechTarget発 先取りITトレンド
米国TechTargetの豊富な記事の中から、最新技術解説や注目分野の製品比較、海外企業のIT製品導入事例などを厳選してお届けします。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
TechTarget発 先取りITトレンド
米国TechTargetの豊富な記事の中から、最新技術解説や注目分野の製品比較、海外企業のIT製品導入事例などを厳選してお届けします。
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
製品資料
[株式会社キーエンス] なぜRPA導入は頓挫する? シナリオ作成の壁を乗り越える解決策とは -
製品資料
[株式会社セールスフォース・ジャパン] 「CRMは設計と無関係」は本当か? PLMとの融合で実現する高速開発 -
事例
[日本ヒューレット・パッカード合同会社] AIエージェントの時代にどう備える? 「新たな働き手」を支える3要素とは -
製品資料
[日本ヒューレット・パッカード合同会社] “横並びの自動化”から脱却、AI活用で生産性と競争力を高める秘訣 -
製品資料
[サイボウズ株式会社] AIが「わざわざ使うツール」になっていない? 業務で自然に使う導線にする秘訣
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
なぜ「全社配布Copilot」は使われないのか? 失敗に学ぶAI定着
-
2
法務と開発者で「言葉が通じない」問題 トヨタやソニーが語るOSS管理の真実
-
3
ChatGPTは“検索しまくり”でGeminiは“淡泊”? データが明かすAIの裏側
-
4
なぜ「Gemini 4 Argon」は出遅れたのか? Googleが狙う“逆転のシナリオ”
-
5
「中堅・中小企業のネットワーク・セキュリティ運用実態」に関するアンケート
-
6
損保ジャパンはなぜ「COBOL」を捨てなかったのか? 脱メインフレームの真相
-
7
「Wi-Fi 7」経由でWindowsが乗っ取られる? 最高権限奪取の恐怖
-
8
情報漏えいはなぜ繰り返されるのか 今すぐ見直すべき「境界」
-
9
情シスの約8割が転職や退職を意識 調査で分かった“辞めたくなる最大の理由”
-
10
【漫画付き】ひとり情シス協会が明かす、RAG導入でしくじる企業「2つの共通点」
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
不審メールの経路や見せ方に変化? 2026年夏の3事例から見えた動向と対処方法
-
2
家庭用Wi-Fiルーターの業務利用は危険? 避けるべき理由と具体的な対策
-
3
Microsoft 365を安全に運用 うっかりミスやサイバー攻撃に備えるデータ保護術
-
4
財務部門がAIを最大限に活用する方法 無駄のない戦略的リーダーシップへの道
-
5
LLMが兵器化? 元FBI高官が鳴らす警鐘とセキュリティツール統合のポイント
-
6
「オンプレミス回帰」せざるを得ない“合理的な理由”
-
7
なぜRPA導入は頓挫する? シナリオ作成の壁を乗り越える解決策とは
-
8
生成AIを開発に導入しても効果が見えない? 実証実験で分かった成果と課題
-
9
経産省DX指針から読み解く、受発注業務デジタル化ロードマップ
-
10
HDDを使わない「SSDオンリー」が無謀なのはなぜ?
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