UbuntuでKubernetesを学ぶ：コンテナオーケストレーションの基礎

UbuntuでKubernetesを学ぶ：コンテナオーケストレーションの基礎

コンテナ技術の普及に伴い、多数のコンテナを効率的に管理・運用するオーケストレーション技術の重要性が増しています。その中でもKubernetesは、事実上の標準として広く利用されており、Dockerなどのコンテナ化されたアプリケーションのデプロイ、スケーリング、および管理を自動化するための強力なプラットフォームを提供します。

この記事では、Kubernetesの基礎をUbuntu環境で学ぶためのステップバイステップガイドを提供します。基本的な概念の理解から、実際の環境構築、そして簡単なアプリケーションのデプロイまでを網羅し、読者がKubernetesの基本的な知識とスキルを習得できるように構成されています。

目次

1. Kubernetesとは何か？
   • コンテナオーケストレーションの必要性
   • Kubernetesのアーキテクチャと主要コンポーネント
   • Kubernetesのメリット
2. Ubuntu環境へのKubernetesクラスタ構築
   • Minikubeを使ったシングルノードクラスタ構築
   • kubeadmを使ったマルチノードクラスタ構築
     • 要件と準備
     • コントロールプレーンノードの初期化
     • ワーカーノードの参加
     • ネットワーク設定 (Calico, Flannelなど)
3. kubectl：Kubernetesクラスタの操作
   • kubectlのインストールと設定
   • kubectlの基本的なコマンド
     • kubectl get：リソースの確認
     • kubectl describe：リソースの詳細確認
     • kubectl create：リソースの作成
     • kubectl apply：リソースの更新
     • kubectl delete：リソースの削除
     • kubectl exec：コンテナへのアクセス
     • kubectl logs：コンテナのログ確認
4. Kubernetesの基本的な概念
   • Pod：Kubernetesの最小実行単位
   • Deployment：Podの管理と更新
   • Service：Podへのネットワークアクセス提供
   • Namespace：リソースの論理的な分離
   • ConfigMapとSecret：設定情報と機密情報の管理
   • VolumeとPersistentVolume：データの永続化
5. サンプルアプリケーションのデプロイ
   • Dockerイメージの準備 (簡単なNode.jsアプリケーション)
   • Deployment YAMLファイルの作成
   • Service YAMLファイルの作成
   • kubectlコマンドによるデプロイ
   • アプリケーションへのアクセス
6. Kubernetesの高度な機能
   • Horizontal Pod Autoscaler (HPA)：自動スケーリング
   • Rolling Update：段階的な更新
   • Liveness ProbeとReadiness Probe：ヘルスチェック
   • Helm：パッケージマネージャー
7. Kubernetesのトラブルシューティング
   • ログの確認
   • kubectl describeによる詳細情報の確認
   • コンテナへのアクセスとデバッグ
   • Kubernetesダッシュボードの活用
8. まとめと今後の学習

1. Kubernetesとは何か？

コンテナオーケストレーションの必要性

コンテナ技術、特にDockerの普及により、アプリケーションの構築、デプロイ、および実行方法が大きく変化しました。コンテナは、アプリケーションとその依存関係をパッケージ化し、環境に依存しない実行環境を提供します。しかし、コンテナ化されたアプリケーションが大規模化し、複雑になるにつれて、それらを効率的に管理・運用するための課題が浮上してきました。

• 手動での管理の限界: 多数のコンテナを手動で起動、停止、再起動、スケーリング、および監視することは非常に困難で、人的ミスが発生しやすくなります。
• リソース管理の非効率性: コンテナが複数のホストに分散している場合、リソースの使用状況を最適化し、コンテナ間でリソースを効率的に共有することが難しくなります。
• 高可用性の確保の困難性: コンテナが予期せず停止した場合、自動的に再起動したり、別のホストに移行したりする仕組みがなければ、アプリケーションの可用性が低下する可能性があります。
• ネットワークとロードバランシングの複雑性: 複数のコンテナに分散されたアプリケーションへのトラフィックを効率的にルーティングし、ロードバランシングを行うことは複雑な作業です。

これらの課題を解決するために、コンテナオーケストレーションツールが必要となります。

Kubernetesのアーキテクチャと主要コンポーネント

Kubernetesは、コンテナ化されたアプリケーションを自動的にデプロイ、スケーリング、および管理するためのオープンソースのプラットフォームです。 Kubernetesクラスタは、複数のノードで構成され、それぞれのノードは物理マシンまたは仮想マシンとして実行できます。

Kubernetesの主要なコンポーネントは以下の通りです。

• コントロールプレーン (Control Plane):

  • kube-apiserver: Kubernetes APIを公開し、クラスタの管理の中心となるコンポーネントです。すべてのリクエストはapiserverを通じて処理されます。
  • etcd: クラスタの状態を保存する分散キーバリューストアです。 Kubernetesのすべての設定データと状態データがetcdに保存されます。
  • kube-scheduler: 新しいPodを最適なノードに割り当てる役割を担います。 リソース要件、ハードウェア/ソフトウェア/ポリシー制約、アフィニティ/アンチアフィニティ仕様、データ局所性、インターフェア、締め切りなどを考慮します。
  • kube-controller-manager: クラスタの状態を監視し、望ましい状態を維持するためのコントローラを実行します。 例えば、ノードコントローラ、レプリケーションコントローラ、エンドポイントコントローラなどがあります。
  • cloud-controller-manager (オプション): クラウドプロバイダ固有のコントローラを実行します。 クラウドプロバイダのリソース (ロードバランサ、ストレージ、ネットワークなど) とKubernetesクラスタを連携させることができます。

• ノード (Node):

  • kubelet: 各ノード上で実行され、コントロールプレーンからの指示に従ってPodを実行・管理するエージェントです。
  • kube-proxy: 各ノード上で実行され、ネットワークプロキシとロードバランシングを提供します。 Serviceの定義に基づいて、Podへのトラフィックをルーティングします。
  • コンテナランタイム (Container Runtime): コンテナを実行するためのソフトウェアです。 Docker、containerd、CRI-Oなどが利用可能です。

Kubernetesのメリット

Kubernetesは、コンテナオーケストレーションの分野で広く採用されており、多くのメリットを提供します。

• 自動化: アプリケーションのデプロイ、スケーリング、および管理を自動化し、手動操作の負担を軽減します。
• スケーラビリティ: アプリケーションの負荷に応じて、自動的にコンテナの数を増減させることができます。
• 高可用性: コンテナが予期せず停止した場合でも、自動的に再起動したり、別のホストに移行したりすることで、アプリケーションの可用性を維持します。
• リソース効率: コンテナ間でリソースを効率的に共有し、リソースの使用状況を最適化します。
• 柔軟性: 様々なコンテナランタイム、ネットワークソリューション、およびストレージソリューションをサポートし、多様な環境に適応できます。
• 移植性: さまざまなクラウドプロバイダやオンプレミス環境で実行でき、環境に依存しないアプリケーションの実行を可能にします。
• エコシステム: 活発なコミュニティと豊富なツールが提供されており、Kubernetesの利用をサポートします。

2. Ubuntu環境へのKubernetesクラスタ構築

Kubernetesクラスタを構築する方法はいくつかありますが、この記事では、学習目的のために、以下の2つの方法を紹介します。

• Minikube: シングルノードのKubernetesクラスタをローカル環境に簡単に構築できます。 開発やテストに最適です。
• kubeadm: 複数のノードで構成される本番環境に近いKubernetesクラスタを構築できます。

Minikubeを使ったシングルノードクラスタ構築

Minikubeは、ローカルマシン上にシングルノードのKubernetesクラスタを簡単に構築するためのツールです。開発やテストに最適です。

1. Minikubeのインストール:

   bash
curl -LO https://storage.googleapis.com/minikube/releases/latest/minikube-linux-amd64
sudo install minikube-linux-amd64 /usr/local/bin/minikube

2. kubectlのインストール:

   bash
curl -LO https://storage.googleapis.com/kubernetes-release/release/`curl -s https://storage.googleapis.com/kubernetes-release/release/stable.txt`/bin/linux/amd64/kubectl
chmod +x ./kubectl
sudo mv ./kubectl /usr/local/bin/kubectl

3. Minikubeの起動:

   bash
minikube start

   これにより、Minikubeが仮想マシンを作成し、Kubernetesクラスタを起動します。

4. Minikubeの状態確認:

   bash
minikube status

   Runningと表示されれば、Minikubeが正常に動作しています。

5. kubectlの設定:

   Minikubeは、自動的にkubectlを設定します。設定を確認するには、以下のコマンドを実行します。

   bash
kubectl config current-context

   minikubeと表示されれば、kubectlがMinikubeクラスタを操作するように設定されています。

kubeadmを使ったマルチノードクラスタ構築

kubeadmは、本番環境に近いKubernetesクラスタを構築するためのツールです。複数のノードで構成されるクラスタを構築できます。

要件と準備

• 複数のUbuntuサーバまたはVM: 少なくとも2台のUbuntuサーバまたはVMが必要です。 1台はコントロールプレーンノード、残りはワーカーノードとして使用します。
• 各ノードの要件:
  • OS: Ubuntu 18.04以上
  • CPU: 2コア以上
  • メモリ: 2GB以上
  • ディスク容量: 20GB以上
  • ネットワーク: 各ノードが相互に通信できるネットワーク環境が必要です。
  • インターネット接続: 各ノードがインターネットに接続できる必要があります (必要なパッケージのダウンロードのため)。
• Dockerのインストール: すべてのノードにDockerをインストールします。
• kubeadm, kubelet, kubectlのインストール: すべてのノードにkubeadm, kubelet, kubectlをインストールします。

Dockerのインストール

bash
sudo apt update
sudo apt install -y apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg
echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null
sudo apt update
sudo apt install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io
sudo systemctl enable docker
sudo systemctl start docker

kubeadm, kubelet, kubectlのインストール

bash
sudo apt update
sudo apt install -y apt-transport-https ca-certificates curl
curl -s https://packages.cloud.google.com/apt/doc/apt-key.gpg | sudo apt-key add -
cat <<EOF | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/kubernetes.list
deb https://apt.kubernetes.io/ kubernetes-xenial main
EOF
sudo apt update
sudo apt install -y kubelet kubeadm kubectl
sudo apt-mark hold kubelet kubeadm kubectl

コントロールプレーンノードの初期化

1. コントロールプレーンノードを選択: クラスタを構築するノードのうち、1台をコントロールプレーンノードとして選択します。

2. 初期化コマンドの実行: コントロールプレーンノードで以下のコマンドを実行します。

   bash
sudo kubeadm init --pod-network-cidr=10.244.0.0/16

   --pod-network-cidrは、Podのネットワークアドレス範囲を指定します。 使用するCNI (Container Network Interface) によって適切な値を設定する必要があります。 この例では、Calicoを使用する場合に適した値を設定しています。

   コマンドが成功すると、ワーカーノードをクラスタに参加させるためのkubeadm joinコマンドが表示されます。 このコマンドは後で使用するので、控えておいてください。

3. kubectlの設定: コントロールプレーンノードでkubectlを使用するために、以下のコマンドを実行します。

   bash
mkdir -p $HOME/.kube
sudo cp /etc/kubernetes/admin.conf $HOME/.kube/config
sudo chown $(id -u):$(id -g) $HOME/.kube/config

ワーカーノードの参加

1. ワーカーノードでkubeadm joinコマンドを実行: コントロールプレーンノードの初期化時に表示されたkubeadm joinコマンドを、各ワーカーノードで実行します。

   bash
sudo kubeadm join <コントロールプレーンノードのIPアドレス>:<ポート> --token <トークン> --discovery-token-ca-cert-hash sha256:<ハッシュ値>

   <コントロールプレーンノードのIPアドレス>, <ポート>, <トークン>, <ハッシュ値>は、初期化時に表示されたコマンドに含まれています。

ネットワーク設定 (Calico, Flannelなど)

Kubernetesクラスタのネットワークを設定するために、CNI (Container Network Interface) を使用します。 一般的なCNIとして、Calico、Flannel、Weave Netなどがあります。

ここでは、Calicoを例に設定方法を説明します。

1. Calicoのインストール: コントロールプレーンノードで以下のコマンドを実行します。

   bash
kubectl apply -f https://docs.projectcalico.org/manifests/calico.yaml

   これにより、CalicoのPodがクラスタにデプロイされます。

2. Podの状態確認: すべてのPodがRunning状態になるまで待ちます。

   bash
kubectl get pods -n kube-system

   CalicoのPod (calico-nodeなど) がRunning状態になれば、Calicoが正常に動作しています。

3. kubectl：Kubernetesクラスタの操作

kubectlは、Kubernetesクラスタを操作するためのコマンドラインツールです。 Kubernetes APIサーバと通信し、クラスタ内のリソースを作成、管理、および監視することができます。

kubectlのインストールと設定

kubectlは、Kubernetesクラスタを構築した際に、minikubeまたはkubeadmによって自動的にインストールされているはずです。 もしインストールされていない場合は、以下のコマンドでインストールできます。

bash
curl -LO https://storage.googleapis.com/kubernetes-release/release/`curl -s https://storage.googleapis.com/kubernetes-release/release/stable.txt`/bin/linux/amd64/kubectl
chmod +x ./kubectl
sudo mv ./kubectl /usr/local/bin/kubectl

kubectlは、$HOME/.kube/configファイルに保存された設定情報を使用して、Kubernetes APIサーバと通信します。minikubeまたはkubeadmによってクラスタを構築した場合、このファイルは自動的に作成されます。

kubectlの基本的なコマンド

kubectlには、Kubernetesクラスタを操作するための多くのコマンドがあります。 ここでは、最も基本的なコマンドを紹介します。

• kubectl get：リソースの確認

  kubectl getコマンドは、クラスタ内のリソースの一覧を表示します。 例えば、Podの一覧を表示するには、以下のコマンドを実行します。

  bash
kubectl get pods

  特定のNamespaceのリソースを表示するには、-nまたは--namespaceオプションを使用します。

  bash
kubectl get pods -n kube-system

  特定の種類のすべてのリソースをすべてのNamespaceで表示するには、--all-namespacesオプションを使用します。

  bash
kubectl get pods --all-namespaces

• kubectl describe：リソースの詳細確認

  kubectl describeコマンドは、特定のリソースの詳細な情報を表示します。 例えば、my-podという名前のPodの詳細を表示するには、以下のコマンドを実行します。

  bash
kubectl describe pod my-pod

  このコマンドは、Podの状態、イベント、およびその他の関連情報を提供します。

• kubectl create：リソースの作成

  kubectl createコマンドは、YAMLまたはJSONファイルで定義されたリソースを作成します。 例えば、my-deployment.yamlという名前のYAMLファイルで定義されたDeploymentを作成するには、以下のコマンドを実行します。

  bash
kubectl create -f my-deployment.yaml

• kubectl apply：リソースの更新

  kubectl applyコマンドは、YAMLまたはJSONファイルで定義されたリソースを作成または更新します。 kubectl createコマンドと同様に、ファイルの内容に基づいてリソースを作成または更新します。 既存のリソースを更新する場合は、kubectl applyコマンドを使用することをお勧めします。

  bash
kubectl apply -f my-deployment.yaml

• kubectl delete：リソースの削除

  kubectl deleteコマンドは、クラスタからリソースを削除します。 例えば、my-podという名前のPodを削除するには、以下のコマンドを実行します。

  bash
kubectl delete pod my-pod

  YAMLまたはJSONファイルで定義されたリソースを削除するには、-fオプションを使用します。

  bash
kubectl delete -f my-deployment.yaml

• kubectl exec：コンテナへのアクセス

  kubectl execコマンドは、コンテナ内でコマンドを実行します。 例えば、my-podという名前のPod内のコンテナでbashシェルを実行するには、以下のコマンドを実行します。

  bash
kubectl exec -it my-pod -- bash

  -iオプションは、標準入力をコンテナに転送し、-tオプションは、擬似端末を割り当てます。 これにより、インタラクティブなシェルセッションを作成できます。

• kubectl logs：コンテナのログ確認

  kubectl logsコマンドは、コンテナのログを表示します。 例えば、my-podという名前のPod内のコンテナのログを表示するには、以下のコマンドを実行します。

  bash
kubectl logs my-pod

  -fオプションを使用すると、ログをリアルタイムで監視できます。

  bash
kubectl logs -f my-pod

4. Kubernetesの基本的な概念

Kubernetesの基本的な概念を理解することは、Kubernetesを効果的に利用するために不可欠です。

• Pod：Kubernetesの最小実行単位

  Podは、Kubernetesの最小実行単位であり、1つ以上のコンテナをグループ化したものです。 Pod内のコンテナは、同じネットワーク名前空間とストレージを共有します。 Podは、アプリケーションの単一のインスタンスを表し、通常はマイクロサービスとして実行されます。

• Deployment：Podの管理と更新

  Deploymentは、Podのレプリカ数を管理し、アプリケーションの更新を自動化するためのKubernetesオブジェクトです。 Deploymentは、指定された数のPodのレプリカを実行し、Podが停止した場合に自動的に再起動します。 また、Deploymentは、ローリングアップデート戦略を使用して、アプリケーションを段階的に更新することができます。

• Service：Podへのネットワークアクセス提供

  Serviceは、Podへの安定したネットワークアクセスを提供するためのKubernetesオブジェクトです。 Podは、動的に作成および削除される可能性があるため、IPアドレスが変更される可能性があります。 Serviceは、PodのIPアドレスを抽象化し、固定のIPアドレスとポートを提供します。 これにより、他のアプリケーションやサービスがPodにアクセスできるようになります。

• Namespace：リソースの論理的な分離

  Namespaceは、Kubernetesクラスタ内のリソースを論理的に分離するためのメカニズムです。 Namespaceを使用すると、異なるチームやプロジェクトが同じクラスタのリソースを共有できます。 Namespaceは、リソースの名前空間を提供し、リソースの競合を回避します。

• ConfigMapとSecret：設定情報と機密情報の管理

  ConfigMapは、設定情報をキーと値のペアとして保存するためのKubernetesオブジェクトです。 ConfigMapを使用すると、アプリケーションの設定情報をPodのイメージに埋め込むことなく、外部から提供できます。 Secretは、パスワードやAPIキーなどの機密情報を安全に保存するためのKubernetesオブジェクトです。 Secretは、暗号化された形式で保存され、Podにマウントして使用することができます。

• VolumeとPersistentVolume：データの永続化

  Volumeは、Pod内のコンテナ間でデータを共有するためのメカニズムです。 Volumeは、Podのライフサイクルを超えて存続し、コンテナが再起動された場合でもデータを保持します。 PersistentVolumeは、クラスタ管理者がプロビジョニングするストレージのリソースです。 PersistentVolumeClaimは、ユーザーがPersistentVolumeを要求するための要求です。 これにより、アプリケーションは、ストレージの実装の詳細を知らなくても、永続的なストレージを使用できます。

5. サンプルアプリケーションのデプロイ

ここでは、簡単なNode.jsアプリケーションをKubernetesクラスタにデプロイする例を紹介します。

Dockerイメージの準備 (簡単なNode.jsアプリケーション)

1. Node.jsアプリケーションの作成: 以下の内容のapp.jsファイルを作成します。

   “`javascript
   const express = require(‘express’);
   const app = express();
   const port = 3000;

   app.get(‘/’, (req, res) => {
   res.send(‘Hello Kubernetes!’);
   });

   app.listen(port, () => {
   console.log(Example app listening on port ${port});
   });
   “`

2. package.jsonファイルの作成: 以下の内容のpackage.jsonファイルを作成します。

   json
{
"name": "node-kubernetes-app",
"version": "1.0.0",
"description": "Simple Node.js app for Kubernetes",
"main": "app.js",
"scripts": {
"start": "node app.js"
},
"dependencies": {
"express": "^4.17.1"
}
}

3. Dockerfileの作成: 以下の内容のDockerfileを作成します。

   “`dockerfile
   FROM node:14

   WORKDIR /app

   COPY package*.json ./

   RUN npm install

   COPY . .

   EXPOSE 3000

   CMD [ “npm”, “start” ]
   “`

4. Dockerイメージのビルド: 以下のコマンドを実行して、Dockerイメージをビルドします。

   bash
docker build -t node-kubernetes-app:1.0 .

5. Dockerイメージのプッシュ: ビルドしたDockerイメージをDocker Hubなどのコンテナレジストリにプッシュします。 まず、Docker Hubにログインします。

   bash
docker login

   次に、Dockerイメージにタグを付けます。

   bash
docker tag node-kubernetes-app:1.0 <Docker Hubのユーザー名>/node-kubernetes-app:1.0

   最後に、Dockerイメージをプッシュします。

   bash
docker push <Docker Hubのユーザー名>/node-kubernetes-app:1.0

Deployment YAMLファイルの作成

以下の内容のdeployment.yamlファイルを作成します。

yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: node-kubernetes-app
spec:
replicas: 3
selector:
matchLabels:
app: node-kubernetes-app
template:
metadata:
labels:
app: node-kubernetes-app
spec:
containers:
- name: node-kubernetes-app
image: <Docker Hubのユーザー名>/node-kubernetes-app:1.0
ports:
- containerPort: 3000

このファイルは、node-kubernetes-appという名前のDeploymentを定義します。 Deploymentは、3つのPodのレプリカを実行し、<Docker Hubのユーザー名>/node-kubernetes-app:1.0という名前のDockerイメージを使用します。 また、コンテナはポート3000を公開します。

Service YAMLファイルの作成

以下の内容のservice.yamlファイルを作成します。

yaml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: node-kubernetes-app
spec:
selector:
app: node-kubernetes-app
ports:
- protocol: TCP
port: 80
targetPort: 3000
type: LoadBalancer

このファイルは、node-kubernetes-appという名前のServiceを定義します。 Serviceは、Deploymentによって管理されるPodへのトラフィックをルーティングします。 Serviceは、ポート80を公開し、トラフィックをPodのポート3000に転送します。 type: LoadBalancerは、クラウドプロバイダにロードバランサを作成するように指示します。 Minikubeを使用している場合は、type: NodePortを使用します。

kubectlコマンドによるデプロイ

以下のコマンドを実行して、DeploymentとServiceをデプロイします。

bash
kubectl apply -f deployment.yaml
kubectl apply -f service.yaml

アプリケーションへのアクセス

DeploymentとServiceが正常にデプロイされたら、アプリケーションにアクセスできます。 type: LoadBalancerを使用している場合は、クラウドプロバイダによって提供されたロードバランサのIPアドレスを使用してアプリケーションにアクセスできます。 type: NodePortを使用している場合は、以下のコマンドを実行して、NodePortを確認します。

bash
kubectl get service node-kubernetes-app

出力には、NodePortが表示されます。 例えば、NodePortが30080の場合、ノードのIPアドレスとポート30080を使用してアプリケーションにアクセスできます。

6. Kubernetesの高度な機能

Kubernetesには、アプリケーションの管理と運用をさらに効率化するための多くの高度な機能があります。

• Horizontal Pod Autoscaler (HPA)：自動スケーリング

  HPAは、CPU使用率やメモリ使用率などのメトリックに基づいて、Podのレプリカ数を自動的にスケーリングするためのKubernetesオブジェクトです。 HPAを使用すると、アプリケーションの負荷に応じて自動的にリソースを調整できます。

• Rolling Update：段階的な更新

  Rolling Updateは、アプリケーションを段階的に更新するためのDeploymentの機能です。 Rolling Updateを使用すると、アプリケーションのダウンタイムを最小限に抑えながら、新しいバージョンのアプリケーションをデプロイできます。

• Liveness ProbeとReadiness Probe：ヘルスチェック

  Liveness Probeは、コンテナが実行中かどうかをチェックするためのメカニズムです。 Liveness Probeが失敗した場合、Kubernetesはコンテナを再起動します。 Readiness Probeは、コンテナがトラフィックを受信できる状態かどうかをチェックするためのメカニズムです。 Readiness Probeが失敗した場合、Kubernetesはコンテナへのトラフィックのルーティングを停止します。

• Helm：パッケージマネージャー

  Helmは、Kubernetesアプリケーションのパッケージマネージャーです。 Helmを使用すると、複雑なKubernetesアプリケーションを簡単にインストール、更新、および削除できます。 Helmは、Kubernetesアプリケーションをパッケージ化するためのチャートと呼ばれるテンプレートを使用します。

7. Kubernetesのトラブルシューティング

Kubernetesアプリケーションのトラブルシューティングは、Kubernetesの運用において不可欠なスキルです。

• ログの確認: コンテナのログを確認することは、問題を診断するための最初のステップです。 kubectl logsコマンドを使用して、コンテナのログを表示できます。

• kubectl describeによる詳細情報の確認: kubectl describeコマンドを使用して、リソースの詳細な情報を確認できます。 このコマンドは、リソースの状態、イベント、およびその他の関連情報を提供します。

• コンテナへのアクセスとデバッグ: kubectl execコマンドを使用して、コンテナ内でコマンドを実行できます。 これにより、コンテナ内で直接デバッグを行うことができます。

• Kubernetesダッシュボードの活用: Kubernetesダッシュボードは、Kubernetesクラスタの状態をグラフィカルに表示するためのWeb UIです。 ダッシュボードを使用すると、リソースの状態を監視し、問題を診断できます。

8. まとめと今後の学習

この記事では、Ubuntu環境でKubernetesを学ぶための基礎知識と手順を紹介しました。 Kubernetesは、コンテナオーケストレーションのための強力なプラットフォームであり、アプリケーションの開発、デプロイ、および管理を大幅に効率化できます。

Kubernetesの学習は、この記事で紹介した内容にとどまらず、さらに深く追求していくことができます。 以下は、今後の学習のためのいくつかのトピックです。

• CNI (Container Network Interface) の詳細: Calico、Flannel、Weave Netなど、さまざまなCNIの特性と設定方法を理解することで、ネットワークに関する問題解決能力を高めることができます。
• CI/CDパイプラインとの統合: Jenkins、GitLab CIなど、CI/CDパイプラインとの統合を学ぶことで、アプリケーションのデプロイを自動化し、DevOpsプラクティスを実践できます。
• Kubernetes Operator: Kubernetes Operatorは、複雑なアプリケーションのライフサイクルを自動化するための高度な機能です。 Operatorの開発方法を学ぶことで、独自のKubernetesアプリケーションの管理を効率化できます。
• Kubernetes認定資格: CNCF (Cloud Native Computing Foundation) が提供するCKA (Certified Kubernetes Administrator) やCKAD (Certified Kubernetes Application Developer) などの認定資格を取得することで、Kubernetesに関する知識とスキルを証明できます。

Kubernetesは常に進化しており、新しい機能やツールが次々と登場しています。 最新の情報を継続的に学習し、実践することで、Kubernetesのエキスパートとして成長することができます。