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
-
技術文書・技術解説
[Jamf Japan 合同会社] MDMだけでモバイルセキュリティは十分? 不足する対策を16項目でチェック -
製品資料
[株式会社ウェーブスプリッタ・ジャパン] 100Gbps対応の光トランシーバーはどう選ぶ? 10分で分かる選定のポイント -
製品資料
[株式会社フィックスターズ] 組み込み開発の生産性と機密性を両立、自社環境で構築する「セキュアAI」活用術 -
製品レビュー
[ServiceNow Japan合同会社] 問い合わせの約9割を自動で解決、AI主導の自律型CRMがもたらす業務変革の全貌 -
市場調査・トレンド
[ServiceNow Japan合同会社] AI活用が業務自動化で止まる理由は何か? 調査で判明した課題と変革への道筋
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
AI全部入り「Microsoft 365 E7」に企業が二の足を踏む訳 移行意向はわずか4%
-
2
【基本情報技術者試験】「デュプレックスシステム」と「デュアルシステム」の違いは?
-
3
GitHubが指摘 AIが書いた「おそらく動くコード」が招くシステム崩壊
-
4
なぜOpenAIやAnthropicのAIは「脱走」したのか 情シスが迫られるエージェント統制
-
5
Anthropicが明かす AIは入力データを「どこまで覚えているのか」
-
6
「高すぎるGPU」を捨てAI推論をCPUへ Armが示す電力とコストの現実解
-
7
「Microsoft一択」で本当にいいのか 知らぬ間にライセンス費用が膨らむ真相
-
8
【漫画付き】"RAG導入失敗3例"と処方箋 「入れても使われない」を終わらせる
-
9
100億円の「Linux更新」を回避 みずほ銀行が選んだ“おきて破り”のRHEL延命策
-
10
レガシーコードを捨てJavaで勘定系を再定義 ソニー銀行、フルクラウド化の全容
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
生成AIのハルシネーションを防止 回答精度を高めるセマンティックレイヤーとは
-
2
5回聞くだけじゃ足りない? トヨタ式「なぜなぜ分析」の正しい実践方法
-
3
AIエージェントで多様な日常業務を効率化するための入門ガイド
-
4
インシデント対応工数を約3割削減、東京ガスの事例に学ぶ監視体制刷新のコツ
-
5
「脱Excel」か「Excel快適化」か? 現場にやさしい業務改善の進め方
-
6
マンガで解説:「ゼロトラスト」「SASE」の必要性とメリット
-
7
5分で分かる「セキュア大容量ファイル転送サービス」の機能とメリット
-
8
情報セキュリティ対策早分かりガイド:25の自社診断で弱点と解決策を理解
-
9
国税庁の次世代基幹システム「KSK2」稼働開始に向けて、対応すべき変更点とは?
-
10
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
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