【はじめに】Kubernetesがクラウドを変えた理由
Googleでクラウドプラットフォームエンジニアをしている佐藤です。私はKubernetesの前身であるBorgシステムの開発経験もあり、今日はKubernetesの設計思想と実運用で得た知見を余すところなくお伝えします。
Kubernetesは単なる「コンテナオーケストレーションツール」ではなく、分散システムの抽象化レイヤーです。Googleの大規模サービス（Gmail、YouTubeなど）で培ったノウハウが詰まっています。
【1】Kubernetesアーキテクチャの本質的理解
1.1 コントロールプレーンの魔法
- etcd：分散キーバリューストアの選定理由（RAFTアルゴリズムの詳細）
- kube-schedulerのスコアリングロジック（実際のGoogleのカスタムスケジューラ事例）
// サンプルスケジューラ拡張（Go実装）
type EnergyAwareScheduler struct {
preferredNodes []string // 再生可能エネルギー利用ノード優先
}
func (e *EnergyAwareScheduler) Filter(pod *v1.Pod, nodes []*v1.Node) []*v1.Node {
// カスタムフィルタリングロジック
}
1.2 データプレーンの設計原則
- Podネットワーキング：Googleが採用するIP-per-Podモデルの利点
- **CSI（Container Storage Interface）**によるストレージ抽象化の実装例
【2】本番環境で学んだ重大な教訓
2.1 大規模クラスタの障害事例
- ケーススタディ：500ノードクラスタで発生した「etcdクォーラム喪失」
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解決策：
- リージョン分散配置
- 定期的なコンパクション設定
# etcdメンテナンスコマンド例 etcdctl defrag --endpoints=https://etcd-cluster:2379
2.2 リソース最適化テクニック
- **Vertical Pod Autoscaler（VPA）**の落とし穴
- **Horizontal Pod Autoscaler（HPA）**のカスタムメトリクス連携（Prometheus連携）
【3】Google流Kubernetesベストプラクティス
3.1 セキュリティ設計
- GKE Sandboxによるコンテナ分離技術
- Binary Authorizationでイメージ署名を強制
3.2 コスト最適化
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ノードプール戦略：
- スポットインスタンス活用（最大70%削減）
- 自動スケーリングの閾値設定術
【実践ガイド】トラブルシューティングフロー
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診断コマンド：
kubectl get events --sort-by='.lastTimestamp' -A -
ログ収集：
stern -n production ".*" --template '{{.PodName}} | {{.Message}}' -
パフォーマンス解析：
kubectl top pod --containers
【まとめ】Kubernetes成功の5原則
- 宣言的APIを徹底活用する
- 観測可能性を最初から設計に組み込む
- カオスエンジニアリング（Chaos Meshなど）で耐障害性をテスト
- GitOps（Argo CDなど）で構成管理
- マルチクラスタ戦略で可用性を確保
次回は**「分散システム設計の基礎と実践！CAP定理を理解する」**について解説します！ 質問は#KubernetesQAで募集しています。
🔧 チェックリスト
- コントロールプレーンの高可用性構成を確認
- Podディスラプション予算を設定
- バックアップ/Restoreプロセスをテスト済み
- ノードの自動修復を有効化
（※本記事の内容は個人の見解であり、Googleの公式見解ではありません）