これらのタイトルは、キーワード（ECS、Amazon ECS、コンテナなど）を含み、読者の検索意図に合致しやすいように工夫されています。また、「入門」「徹底ガイド」「構築手順」といった具体的な言葉を含めることで、記事の内容をより明確に伝え、クリック率を高めることを目指しています。

By /

Amazon ECS 入門：コンテナオーケストレーション徹底ガイド – 構築手順から運用まで

近年、アプリケーション開発とデプロイメントの現場では、コンテナ技術の利用が急速に拡大しています。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、異なる環境間で一貫した実行環境を提供する強力なツールです。そして、コンテナの運用管理を効率化する上で不可欠なのが、コンテナオーケストレーションツールです。

Amazon Elastic Container Service (ECS) は、AWS が提供する、Docker コンテナを大規模に実行、管理、スケーリングするためのフルマネージドなコンテナオーケストレーションサービスです。本記事では、ECS の基礎から応用までを網羅的に解説し、コンテナオーケストレーションの概念を深く理解し、実際に ECS を活用できるようになることを目指します。

目次

  1. コンテナオーケストレーションとは？

    • 1.1 コンテナ化のメリット
    • 1.2 コンテナオーケストレーションの必要性
    • 1.3 主要なコンテナオーケストレーションツール比較 (Kubernetes, ECS, Docker Swarm)

  2. Amazon ECS の概要

    • 2.1 ECS のアーキテクチャ
    • 2.2 ECS の主要なコンポーネント
      • 2.2.1 ECS クラスター
      • 2.2.2 タスク定義
      • 2.2.3 タスク
      • 2.2.4 サービス
      • 2.2.5 ECS エージェント
    • 2.3 ECS のメリット・デメリット
    • 2.4 ECS のユースケース

  3. ECS の構築手順

    • 3.1 事前準備：AWS アカウントの作成と IAM ロールの設定
    • 3.2 ECS クラスターの作成
      • 3.2.1 AWS マネジメントコンソールからの作成
      • 3.2.2 AWS CLI を使用した作成
      • 3.2.3 Infrastructure as Code (IaC) ツール (CloudFormation, Terraform) を使用した作成
    • 3.3 タスク定義の作成
      • 3.3.1 Docker イメージの準備と Amazon ECR への登録
      • 3.3.2 タスク定義のパラメータ解説
        • 3.3.2.1 containerDefinitions
        • 3.3.2.2 family
        • 3.3.2.3 taskRoleArn
        • 3.3.2.4 executionRoleArn
        • 3.3.2.5 networkMode
        • 3.3.2.6 requiresCompatibilities
        • 3.3.2.7 cpu
        • 3.3.2.8 memory
    • 3.4 サービスの作成
      • 3.4.1 サービスタイプの選択 (REPLICA, DAEMON)
      • 3.4.2 ロードバランサーの統合 (ALB, NLB, Classic Load Balancer)
      • 3.4.3 自動スケーリングの設定
    • 3.5 ECS Exec を利用したコンテナへのアクセスとデバッグ

  4. ECS の運用

    • 4.1 モニタリングとロギング
      • 4.1.1 CloudWatch メトリクス
      • 4.1.2 CloudWatch Logs
      • 4.1.3 AWS X-Ray による分散トレーシング
    • 4.2 デプロイ戦略
      • 4.2.1 ローリングアップデート
      • 4.2.2 Blue/Green デプロイメント
      • 4.2.3 Canary デプロイメント
    • 4.3 コスト最適化
      • 4.3.1 スポットインスタンスの利用
      • 4.3.2 コンテナイメージの最適化
      • 4.3.3 不要なリソースの削除

  5. ECS の高度な活用

    • 5.1 ECS Fargate の利用
    • 5.2 ECS Anywhere の利用
    • 5.3 サービスディスカバリー (AWS Cloud Map)
    • 5.4 タスクネットワーキング (AWSSVPC, awsvpc)
    • 5.5 IAM ロールとアクセス許可の管理

  6. ECS と Kubernetes (EKS) の比較

    • 6.1 管理の容易さ
    • 6.2 柔軟性とカスタマイズ性
    • 6.3 コスト
    • 6.4 適切なユースケース

  7. まとめと今後の展望

1. コンテナオーケストレーションとは？

コンテナオーケストレーションとは、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、管理、ネットワーク、可用性などを自動化するプロセスのことです。コンテナは、開発環境から本番環境まで、アプリケーションを移植可能にする強力なツールですが、複数のコンテナを効率的に運用するには、オーケストレーションツールの導入が不可欠です。

1.1 コンテナ化のメリット

コンテナ化は、アプリケーション開発とデプロイメントに多くのメリットをもたらします。

  • 移植性: 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するため、開発環境、テスト環境、本番環境など、異なる環境間で一貫した実行環境を提供します。
  • 効率性: コンテナは、従来の仮想マシンよりも軽量で、リソースの消費量が少ないため、より効率的なアプリケーションの実行が可能です。
  • スケーラビリティ: コンテナオーケストレーションツールを使用することで、必要に応じてコンテナを簡単にスケールアップまたはスケールダウンできます。
  • 分離性: コンテナは、互いに分離されているため、一つのコンテナに問題が発生しても、他のコンテナに影響を与えません。
  • 開発速度の向上: コンテナ化により、開発者はアプリケーションの環境構築に時間を費やすことなく、アプリケーション開発に集中できます。

1.2 コンテナオーケストレーションの必要性

コンテナ化されたアプリケーションを大規模に運用する場合、手動でコンテナを管理することは非効率的であり、スケーラビリティや可用性の確保も困難です。コンテナオーケストレーションツールは、これらの課題を解決し、コンテナ化されたアプリケーションの運用を効率化します。具体的には、以下の機能を提供します。

  • コンテナのデプロイと管理: コンテナのデプロイ、起動、停止、再起動などの操作を自動化します。
  • スケーリング: トラフィックの増減に応じて、コンテナの数を自動的に調整します。
  • ロードバランシング: コンテナへのトラフィックを均等に分散します。
  • ヘルスチェック: コンテナの正常性を監視し、異常なコンテナを自動的に再起動します。
  • サービスディスカバリー: コンテナ間の通信を容易にします。
  • リソース管理: CPU、メモリなどのリソースをコンテナに割り当て、リソースの競合を回避します。
  • ネットワーク管理: コンテナ間のネットワークを構築し、通信を制御します。
  • セキュリティ: コンテナのセキュリティを確保するための機能を提供します。

1.3 主要なコンテナオーケストレーションツール比較 (Kubernetes, ECS, Docker Swarm)

コンテナオーケストレーションツールは、Kubernetes、ECS、Docker Swarm など、様々な種類があります。それぞれのツールには、特徴やメリット・デメリットがあります。

特徴 Kubernetes Amazon ECS Docker Swarm
開発元 Google Amazon Web Services Docker, Inc.
アーキテクチャ 分散型 集中管理型 (コントロールプレーンは AWS 管理) 集中管理型
学習コスト 高い 低い 低い
柔軟性 高い (カスタマイズ性) 中程度 低い
スケーラビリティ 高い 高い 中程度
統合性 多くのサードパーティツールとの統合が可能 AWS サービスとの統合が容易 Docker エコシステムとの統合
管理の容易さ 複雑 (運用には専門知識が必要) 簡単 (AWS がコントロールプレーンを管理) 簡単 (シンプルな構成)
ユースケース 複雑なアプリケーション、大規模なシステム AWS 環境に最適、シンプルなアプリケーション 小規模なシステム、Docker Compose の経験者向け

Kubernetes (K8s): 最も人気のあるコンテナオーケストレーションツールであり、高い柔軟性とカスタマイズ性を備えています。大規模で複雑なアプリケーションに適していますが、学習コストが高く、運用には専門知識が必要です。

Amazon ECS: AWS が提供するフルマネージドなコンテナオーケストレーションサービスです。AWS サービスとの統合が容易であり、管理が簡単です。AWS 環境でコンテナ化されたアプリケーションを運用する場合に最適です。

Docker Swarm: Docker に組み込まれているコンテナオーケストレーションツールです。Docker Compose との互換性があり、シンプルな構成でコンテナを管理できます。小規模なシステムや Docker Compose の経験者向けです。

2. Amazon ECS の概要

Amazon ECS は、AWS が提供する、Docker コンテナを大規模に実行、管理、スケーリングするためのフルマネージドなコンテナオーケストレーションサービスです。ECS を使用することで、EC2 インスタンスまたは AWS Fargate 上でコンテナを実行できます。

2.1 ECS のアーキテクチャ

ECS のアーキテクチャは、以下の要素で構成されています。

  • コントロールプレーン: ECS の管理とオーケストレーションを行う AWS 管理のサービスです。
  • データプレーン: コンテナが実際に実行される場所です。EC2 インスタンスまたは AWS Fargate を使用できます。
  • ECS エージェント: データプレーンで実行され、コントロールプレーンと通信し、コンテナの管理を行います。

2.2 ECS の主要なコンポーネント

ECS を理解するためには、主要なコンポーネントを理解することが重要です。

2.2.1 ECS クラスター

ECS クラスターは、タスクを実行するために使用される EC2 インスタンスまたは Fargate 容量の論理的なグループです。クラスターは、コンテナをデプロイする環境を定義します。

2.2.2 タスク定義

タスク定義は、アプリケーションを実行するために必要なコンテナの構成を定義する JSON ファイルです。タスク定義には、使用する Docker イメージ、CPU とメモリの要件、ネットワーク設定、ログ設定などが含まれます。

2.2.3 タスク

タスクは、タスク定義に基づいて実行されるコンテナのインスタンスです。タスクは、ECS クラスター内の EC2 インスタンスまたは Fargate 容量で実行されます。

2.2.4 サービス

サービスは、指定された数のタスクを常に実行し続けることを保証します。サービスは、ロードバランサーと統合して、タスクへのトラフィックを分散させることができます。

2.2.5 ECS エージェント

ECS エージェントは、各 EC2 インスタンスで実行されるソフトウェアです。ECS エージェントは、コントロールプレーンと通信し、タスクの起動、停止、監視などのコンテナ管理を行います。

2.3 ECS のメリット・デメリット

メリット:

  • 管理の容易さ: フルマネージドなサービスであるため、インフラストラクチャの管理が不要です。
  • AWS サービスとの統合: EC2、ELB、VPC、IAM など、他の AWS サービスとの統合が容易です。
  • スケーラビリティ: 必要に応じてコンテナを簡単にスケールアップまたはスケールダウンできます。
  • セキュリティ: IAM ロールを使用して、コンテナへのアクセスを制御できます。
  • コスト効率: 使用したリソースに対してのみ料金が発生します。

デメリット:

  • 柔軟性の制限: Kubernetes ほど柔軟性はありません。
  • AWS 環境への依存: AWS 環境に特化しているため、他のクラウドプロバイダーへの移行が困難です。

2.4 ECS のユースケース

ECS は、以下のようなユースケースに適しています。

  • マイクロサービスアーキテクチャ: 独立したサービスとして開発されたアプリケーションをコンテナ化し、ECS で実行することで、スケーラビリティと可用性を向上させることができます。
  • バッチ処理: 大量のデータを処理するバッチ処理ジョブをコンテナ化し、ECS で実行することで、処理時間を短縮できます。
  • ウェブアプリケーション: ウェブアプリケーションをコンテナ化し、ECS で実行することで、スケーラビリティと可用性を向上させることができます。
  • 機械学習: 機械学習モデルをコンテナ化し、ECS で実行することで、モデルのデプロイとスケーリングを容易にすることができます。

3. ECS の構築手順

ここでは、実際に ECS を構築する手順を説明します。

3.1 事前準備：AWS アカウントの作成と IAM ロールの設定

まず、AWS アカウントを作成し、ECS で必要な IAM ロールを設定する必要があります。

  • AWS アカウントの作成: AWS のウェブサイトからアカウントを作成します。
  • IAM ロールの設定: 以下の IAM ロールを作成します。
    • ecsTaskExecutionRole: タスク定義で使用する Docker イメージを ECR から取得したり、CloudWatch Logs にログを書き込んだりするために必要なアクセス許可を付与します。
    • ecsTaskRole: タスク内で実行されるアプリケーションが AWS サービスにアクセスするために必要なアクセス許可を付与します。
    • EC2 インスタンスロール (EC2 を使用する場合): ECS エージェントが ECS コントロールプレーンと通信するために必要なアクセス許可を付与します。

3.2 ECS クラスターの作成

ECS クラスターは、コンテナをデプロイする環境を定義します。クラスターは、AWS マネジメントコンソール、AWS CLI、または Infrastructure as Code (IaC) ツールを使用して作成できます。

3.2.1 AWS マネジメントコンソールからの作成

  1. AWS マネジメントコンソールにログインします。
  2. ECS サービスに移動します。
  3. 「クラスターの作成」をクリックします。
  4. クラスタータイプを選択します (EC2 Linux + Networking、EC2 Windows + Networking、Fargate)。
  5. クラスター名を入力します。
  6. EC2 を使用する場合は、インスタンスタイプ、インスタンス数、VPC、サブネットなどを設定します。
  7. Fargate を使用する場合は、VPC、サブネットなどを設定します。
  8. 「作成」をクリックします。

3.2.2 AWS CLI を使用した作成

AWS CLI を使用して ECS クラスターを作成するには、以下のコマンドを実行します。

bash
aws ecs create-cluster --cluster-name my-cluster

EC2 インスタンスを使用する場合は、Auto Scaling グループを作成し、それを ECS クラスターに関連付ける必要があります。

3.2.3 Infrastructure as Code (IaC) ツール (CloudFormation, Terraform) を使用した作成

CloudFormation または Terraform などの IaC ツールを使用して ECS クラスターを作成することもできます。IaC ツールを使用すると、インフラストラクチャの構成をコードとして管理し、繰り返し可能な方法でデプロイできます。

3.3 タスク定義の作成

タスク定義は、アプリケーションを実行するために必要なコンテナの構成を定義する JSON ファイルです。タスク定義には、使用する Docker イメージ、CPU とメモリの要件、ネットワーク設定、ログ設定などが含まれます。

3.3.1 Docker イメージの準備と Amazon ECR への登録

まず、アプリケーションの Docker イメージを作成し、Amazon ECR (Elastic Container Registry) に登録する必要があります。

  1. Dockerfile を作成し、アプリケーションの依存関係を記述します。

  2. Docker イメージをビルドします。

    bash
    docker build -t my-app .

  3. ECR リポジトリを作成します。

    bash
    aws ecr create-repository --repository-name my-app

  4. Docker イメージに ECR リポジトリの URI でタグ付けします。

    bash
    docker tag my-app:latest <AWS アカウント ID>.dkr.ecr.<リージョン>.amazonaws.com/my-app:latest

  5. Docker イメージを ECR にプッシュします。

    bash
    docker push <AWS アカウント ID>.dkr.ecr.<リージョン>.amazonaws.com/my-app:latest

3.3.2 タスク定義のパラメータ解説

タスク定義は JSON 形式で記述されます。主なパラメータを以下に示します。

  • containerDefinitions: タスク内で実行するコンテナの定義をリストとして含みます。
  • family: タスク定義のファミリー名。
  • taskRoleArn: タスクに割り当てる IAM ロールの ARN。
  • executionRoleArn: ECS エージェントがタスクの実行に必要なリソース（ECR からのイメージプルなど）にアクセスするための IAM ロールの ARN。
  • networkMode: タスクで使用するネットワークモード。awsvpc、bridge、host などがあります。awsvpc は Fargate で必須です。
  • requiresCompatibilities: タスクを実行できるインフラストラクチャ（EC2、FARGATE）の互換性要件を定義します。
  • cpu: タスクに割り当てる CPU ユニット数。Fargate の場合は、あらかじめ定義された値の中から選択します。
  • memory: タスクに割り当てるメモリ量 (MiB)。Fargate の場合は、あらかじめ定義された値の中から選択します。

例：タスク定義 (Fargate)

json
{
"family": "my-app-task",
"executionRoleArn": "arn:aws:iam::<AWS アカウント ID>:role/ecsTaskExecutionRole",
"taskRoleArn": "arn:aws:iam::<AWS アカウント ID>:role/ecsTaskRole",
"networkMode": "awsvpc",
"requiresCompatibilities": [
"FARGATE"
],
"cpu": "256",
"memory": "512",
"containerDefinitions": [
{
"name": "my-app",
"image": "<AWS アカウント ID>.dkr.ecr.<リージョン>.amazonaws.com/my-app:latest",
"portMappings": [
{
"containerPort": 80,
"hostPort": 80
}
],
"logConfiguration": {
"logDriver": "awslogs",
"options": {
"awslogs-group": "/ecs/my-app",
"awslogs-region": "<リージョン>",
"awslogs-stream-prefix": "ecs"
}
}
}
]
}

3.4 サービスの作成

サービスは、指定された数のタスクを常に実行し続けることを保証します。サービスは、ロードバランサーと統合して、タスクへのトラフィックを分散させることができます。

3.4.1 サービスタイプの選択 (REPLICA, DAEMON)

  • REPLICA: 指定された数のタスクをクラスター全体に分散して実行します。
  • DAEMON: クラスター内の各 EC2 インスタンスで 1 つのタスクを実行します。

3.4.2 ロードバランサーの統合 (ALB, NLB, Classic Load Balancer)

サービスを作成する際に、ロードバランサーと統合することができます。

  • Application Load Balancer (ALB): HTTP/HTTPS トラフィックのロードバランシングに使用します。
  • Network Load Balancer (NLB): TCP/UDP トラフィックのロードバランシングに使用します。
  • Classic Load Balancer: HTTP/HTTPS および TCP トラフィックのロードバランシングに使用します。

3.4.3 自動スケーリングの設定

サービスは、需要に応じて自動的にスケールアップまたはスケールダウンするように設定できます。自動スケーリングポリシーを作成し、ターゲット追跡スケーリングまたはステップスケーリングを使用できます。

3.5 ECS Exec を利用したコンテナへのアクセスとデバッグ

ECS Exec を使用すると、実行中のコンテナに直接アクセスしてデバッグできます。これは、問題のトラブルシューティングやコンテナ内の状態の確認に役立ちます。ECS Exec を使用するには、ECS エージェントと AWS CLI を設定する必要があります。

4. ECS の運用

ECS を運用する上で重要なモニタリング、デプロイ戦略、コスト最適化について解説します。

4.1 モニタリングとロギング

ECS のパフォーマンスを監視し、問題を早期に発見するために、モニタリングとロギングを設定することが重要です。

4.1.1 CloudWatch メトリクス

CloudWatch は、ECS クラスター、サービス、タスクのメトリクスを収集および監視するためのサービスです。CPU 使用率、メモリ使用率、ネットワークトラフィックなどのメトリクスを監視し、アラームを設定して、異常な状態を検知できます。

4.1.2 CloudWatch Logs

CloudWatch Logs は、コンテナのログを収集および保存するためのサービスです。タスク定義で awslogs ログドライバーを設定することで、コンテナのログを CloudWatch Logs に送信できます。

4.1.3 AWS X-Ray による分散トレーシング

AWS X-Ray は、マイクロサービスアーキテクチャで実行されるアプリケーションのパフォーマンスを分析およびデバッグするためのサービスです。X-Ray を使用すると、リクエストが複数のサービスを通過する際の処理時間を追跡し、ボトルネックを特定できます。

4.2 デプロイ戦略

新しいバージョンのアプリケーションをデプロイするための戦略を選択することが重要です。

4.2.1 ローリングアップデート

ローリングアップデートは、一度に少数のタスクを更新するデプロイ戦略です。古いバージョンのタスクを新しいバージョンに徐々に置き換えるため、ダウンタイムを最小限に抑えることができます。

4.2.2 Blue/Green デプロイメント

Blue/Green デプロイメントは、新しいバージョンのアプリケーションを実行するための新しい環境 (Green 環境) を作成し、すべてのトラフィックを Green 環境に切り替えるデプロイ戦略です。Blue 環境は、古いバージョンのアプリケーションを実行し続けます。Blue/Green デプロイメントは、ダウンタイムをゼロにすることができますが、より多くのリソースが必要です。

4.2.3 Canary デプロイメント

Canary デプロイメントは、新しいバージョンのアプリケーションを一部のユーザーにのみ公開するデプロイ戦略です。新しいバージョンが安定していることを確認した後、残りのユーザーに公開します。Canary デプロイメントは、リスクを最小限に抑えながら、新しいバージョンをテストするのに役立ちます。

4.3 コスト最適化

ECS のコストを最適化するための方法をいくつか紹介します。

4.3.1 スポットインスタンスの利用

EC2 を使用する場合は、スポットインスタンスを利用することで、オンデマンドインスタンスよりも大幅にコストを削減できます。ただし、スポットインスタンスは中断される可能性があるため、中断に耐えられるアプリケーションに適しています。

4.3.2 コンテナイメージの最適化

コンテナイメージのサイズを小さくすることで、ストレージコストとネットワークトラフィックを削減できます。不要なファイルや依存関係を削除し、マルチステージビルドを使用して、最終的なイメージに必要なファイルのみを含めるようにします。

4.3.3 不要なリソースの削除

使用していない ECS クラスター、サービス、タスク定義などのリソースを定期的に削除することで、コストを削減できます。

5. ECS の高度な活用

ECS をさらに活用するための高度な機能を紹介します。

5.1 ECS Fargate の利用

ECS Fargate は、サーバーを管理することなくコンテナを実行できるコンピューティングエンジンです。Fargate を使用すると、EC2 インスタンスのプロビジョニング、スケーリング、管理などの運用上の負担を軽減できます。

5.2 ECS Anywhere の利用

ECS Anywhere を使用すると、AWS クラウドだけでなく、オンプレミス環境や他のクラウド環境でも ECS を実行できます。これにより、ハイブリッドクラウド環境でコンテナ化されたアプリケーションを運用できます。

5.3 サービスディスカバリー (AWS Cloud Map)

AWS Cloud Map は、アプリケーションが相互に発見できるようにするサービスディスカバリーサービスです。Cloud Map を使用すると、ECS サービスを登録し、他のサービスがそれらを発見できるようにすることができます。

5.4 タスクネットワーキング (AWSSVPC, awsvpc)

awsvpc ネットワークモードを使用すると、各 ECS タスクに ENI (Elastic Network Interface) を割り当て、VPC 内の他のリソースと直接通信できるようにすることができます。

5.5 IAM ロールとアクセス許可の管理

ECS では、IAM ロールを使用して、コンテナへのアクセスを制御し、AWS サービスへのアクセス許可を付与できます。適切な IAM ロールを設定することで、セキュリティを強化できます。

6. ECS と Kubernetes (EKS) の比較

ECS と Kubernetes (EKS) は、どちらもコンテナオーケストレーションツールですが、それぞれに特徴があります。

6.1 管理の容易さ

ECS はフルマネージドなサービスであるため、Kubernetes よりも管理が容易です。ECS は、コントロールプレーンの管理を AWS に委ねることができますが、Kubernetes は自分でコントロールプレーンを管理する必要があります。

6.2 柔軟性とカスタマイズ性

Kubernetes は、ECS よりも柔軟性とカスタマイズ性に優れています。Kubernetes は、様々なサードパーティツールと統合でき、独自のカスタムコントローラーを作成できます。

6.3 コスト

ECS と Kubernetes のコストは、使用するリソースと構成によって異なります。ECS は、使用したリソースに対してのみ料金が発生しますが、Kubernetes は、コントロールプレーンの管理に必要なリソースに対して料金が発生します。

6.4 適切なユースケース

ECS は、AWS 環境でコンテナ化されたアプリケーションを運用する場合に最適です。Kubernetes は、複雑なアプリケーションや大規模なシステムを運用する場合に適しています。

7. まとめと今後の展望

本記事では、Amazon ECS の基礎から応用までを網羅的に解説しました。ECS は、コンテナオーケストレーションの強力なツールであり、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、管理を効率化することができます。

今後、ECS は、Fargate の機能強化、ECS Anywhere の機能拡張、サービスディスカバリーの改善など、さらに進化していくことが予想されます。コンテナ技術の進化とともに、ECS は、ますます重要な役割を果たすことになるでしょう。

このガイドが、ECS の理解と活用の一助となれば幸いです。

コメントする

メールアドレスが公開されることはありません。 ※ が付いている欄は必須項目です

上部へスクロール