コンテナは、業務をこなすために必要な最低限のリソースのみを配備したアプリケーションロジックのコンポーネントを格納する。仮想マシン（VM）と異なり、コンテナはOSを必要としない。OSリソースはAPI経由で呼び出される。（続きはページの末尾にあります）
生成AI活用において、これまで培ってきた「Java」の開発スキルは無駄になることはない。大規模な本番稼働にも適合する、Java向けフレームワークの実力と具体的な実装手順とは。
AIOpsの成否を分けるのは、AIに与えるデータの質である。VM主体の従来型インフラでは可視性に限界があり、AIの能力を十分に引き出せない。本記事では、コンテナ基盤がなぜAIOpsにとって理想的な基盤となるのか、その構造的優位性と「コンテナスプロール」などの落とし穴、導入を成功させる戦略的アプローチを詳説する。
システムのクラウドネイティブ化が進み、IT管理者は「Kubernetes」という未知の領域に直面している。Microsoftが提唱するのは「既存スキルの転用」だ。VM運用で培ったDNSや通信制御の知見をどう適応させるべきか。
「Windows 11」の厳しいハードウェア要件を避け、古いPCを「Linux」で延命する手段がある。しかしただ導入すればよいわけではない。互換性の壁や保守の手間など、企業が払うべき代償と現実的な解決策を解説する。
大手金融機関Nationwideは、Red Hatの技術を用いてリアルタイムデータの活用を進めている。当初同社が抱えていた課題から、導入した仕組み、成果までを解説する。
異なるインフラ間の差異を「ハイパーコンバージドインフラ」（HCI）が吸収するのではないか――。専門家の間でこうした見方が広がり始めている。HCIに何が起きているのか。HCIの動向を整理し、これからを予測する。
業界関係者の間では、Dockerの元Oracle幹部によるCEO交代が、大手企業のソフトウェア開発事業への統合に向けた前兆ではないかとの見方が広がっている。買収の可能性のある企業とは。
ベンダーは「HCI」（ハイパーコンバージドインフラ）でコンテナオーケストレーションツール「Kubernetes」を利用しやすくする取り組みを活発化させている。HCIとKubernetesにどのような可能性を見込んでいるのか。
今や、開発現場においてコンテナ技術の活用は珍しいものではない。Kubernetesなどのコンテナオーケストレーションツールの活用が進んでいるが、導入や運用など煩雑な面もある。そうした面倒を手っ取り早く解決する方法があるという。
アプリケーションを稼働させる手段として普及した「コンテナ」。仮想マシンとは何が違い、どのように使い分ければよいのか。コンテナを安全に運用するために注意すべきこととは。コンテナ活用のヒントを紹介する。
データセンターの円滑な運用には、サーバのOSの定期的な移行が欠かせない。OSを選定する上で有力な選択肢となるのが「Linux」だ。データセンターでLinuxが広く使われている背景には、何があるのか。
コンテナを実行する環境として、ベアメタルと仮想化環境が考えられる。当然ながらどちらにもメリットとデメリットがある。自社が重視すべき要件は何か。
レガシーシステムをコンテナでマイクロサービス化することがトレンドの一つになっているが、それが常に最良の方法というわけではない。企業はコンテナとどう向き合うべきなのか？
「マイクロサービスアーキテクチャ」に基づくアプリケーションを開発する際、重視すべきこととは何だろうか。主要な3つの項目を紹介する。
Dockerは優れた技術だが、開発者個人が使うだけなら問題なくても企業レベルになると問題が生じる可能性がある。Dockerのメリットを最大限に引き出し、リスクを回避するため、企業が注意すべきこととは？
Broadcomが「VMware Tanzu Platform 10」を発表するなど新たな方針を打ち出す中で、VMware製品の今後の見通しは依然として不透明だ。専門家やユーザー企業は状況をどう見ているのか。
今や誰もがコンテナを前提に話をする。確かにコンテナには多くのメリットがある。ではアプリケーションのモダナイズに際して、皆コンテナ化に取り組んでいるのだろうか。
JCPの委員長を務めるバンチュラ氏は、Computer WeeklyのインタビューでOpenJDKの開発を継続すると表明。若い世代を引きつけるプラットフォームであり続けると語った。
コンテナは、アプリケーションの各機能を実行するために必要な構成要素を格納している。この構成要素には、ファイルや環境変数（OS内でデータを共有するための変数）、ライブラリ（プログラム部品群）などが含まれる。コンテナ管理ツールは、CPUやメモリ、ストレージといったサーバの物理リソースに対する、各コンテナからのアクセスを制限する。そのため1つのコンテナが、そのコンテナが稼働するサーバの物理リソースを全て消費してしまうことはない。
「コンテナイメージ」は、コンテナの実行に必要なファイル一式を指す。コンテナ管理ツールの種類ごとに、コンテナイメージの構成要素は異なる。Dockerのコンテナイメージの場合は、複数のレイヤー（層）で構成されている。レイヤーは「イメージレイヤー」と「コンテナレイヤー」の大きく2つに分けられる。
イメージレイヤーは、Dockerコンテナを実行するために必要な、全ての構成要素を含む、編集できない読み取り専用のレイヤーだ。各Dockerコンテナには、そのDockerコンテナの設計を変更するためのコンテナレイヤーがある。コンテナレイヤーは、複数のDockerコンテナで再利用できる。
コンテナは移植性に優れている。同じコンテナ管理ツールが稼働するインフラ同士であれば、インフラごとにアプリケーションのソースコードを変更せずに、同じコンテナイメージを実行できるからだ。例えばテスト時にはインフラとしてAmazon Web Services（AWS）の同名クラウドサービス群のVMを利用して、本番時にはオンプレミスのDell製サーバを利用するといった使い方ができる。
ITmediaはアイティメディア株式会社の登録商標です。
