405-AWS SAP AWS 「理論・実践・一問道場」トポロジースプレッド制約

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理論

1. Amazon EKS (Elastic Kubernetes Service)

Amazon EKS は、Amazon Web Services (AWS) が提供するフルマネージドな Kubernetes クラスターサービスです。Kubernetes はコンテナ化されたアプリケーションのデプロイと管理を自動化するオープンソースのプラットフォームです。EKSは、Kubernetesの運用負荷を軽減し、簡単にスケーラブルで高可用性のあるコンテナ管理を実現します。

EKS の基本的な機能:

管理されるコントロールプレーン: EKS では、Kubernetes コントロールプレーン（API サーバーなど）を管理する必要がありません。AWSがその管理を行い、高可用性を提供します。
オートスケーリング: Kubernetes クラスター内で、ポッドやノードを自動的にスケールできます。
セキュリティ: EKSは、IAM（Identity and Access Management）と統合され、認証とアクセス管理が行えます。

2. ステートレス vs ステートフル

ステートレスなポッド: ステートレスなポッドは、状態（データ）を保持せず、リクエストが終了するたびにその状態が失われます。これにより、ポッドを自由にスケールアウト（複製）やスケールイン（削除）できます。多くのWebアプリケーションやマイクロサービスはステートレスに設計され、負荷に応じて迅速にスケールできます。

ステートフルなポッド: ステートフルなポッドは、データを保持し、状態を管理します。これには永続的なストレージ（EBS、EFSなど）が必要になることが多く、スケーリングの際に注意が必要です。

3. ノードのレジリエンス（耐障害性）

ノードのレジリエンスとは、EKS クラスター内で稼働するインスタンス（EC2 ノード）の可用性と耐障害性を指します。ノードの障害時にアプリケーションが適切に動作し続けるためには、以下のような技術が重要です。

アベイラビリティゾーンの分散:

Kubernetes のポッドは、アベイラビリティゾーン（AZ）に分散配置することで、特定のAZに障害が発生しても、他のAZに配置されたポッドが動作を続けることができます。これにより、全体のシステムの可用性が向上します。
トポロジースプレッド制約を利用することで、ポッドが複数のAZに分散され、システムの耐障害性を最大化できます。

オートスケーリング:

Kubernetes クラスターオートスケーラーを設定することで、リソースの使用状況に基づいて自動的にノードを追加・削除し、クラスターのスケールに柔軟に対応できます。

4. Kubernetes オートスケーリング

Kubernetes には、ポッドとノードのスケーリングを管理するための機能があります。

Horizontal Pod Autoscaler (HPA):

ポッドの数を自動的に増減させるためのリソース管理機能です。ポッドのCPUやメモリの使用状況に応じて、適切な数のポッドを維持します。

Cluster Autoscaler:

クラスターのノード数を増減させる機能です。ノードが過剰または不足している場合に自動的に調整します。

5. ワークロードのスケーリング戦略

EKS を使用している場合、ワークロードが予測できない数のポッドをサポートするために、次のようなスケーリング戦略が重要です。

Pod Distribution (ポッド分散):

複数のアベイラビリティゾーン（AZ）にポッドを分散させることで、耐障害性を高めます。これにより、1つのAZがダウンした場合でも、他のAZのポッドがリクエストを処理し続けます。

リソース要求の設定:

各ポッドに対して適切なリソース要求（CPU、メモリ）を設定することが重要です。リソース要求が適切でないと、ポッドが十分にスケールしない可能性があります。

6. Kubernetes スプレッド制約

トポロジースプレッド制約は、Kubernetesでポッドを異なるリソースやゾーンに分散するための方法です。これにより、システムが障害に対してよりレジリエント（耐障害性）になり、可用性が向上します。具体的には、次のような制約が使用されます：

topologySpreadConstraints:

ポッドが特定のトポロジー（例えば、アベイラビリティゾーン）で適切に分散されるように制約を加えることができます。

まとめ

Amazon EKSを使ってステートレスなポッドを効率的にスケーリングするためには、アベイラビリティゾーンにポッドを分散させるトポロジースプレッド制約を活用し、クラスターオートスケーラーを使ってノードの数を自動で調整することが効果的です。これにより、ポッドとノードの耐障害性が最大化され、予測できないワークロードにも対応できるようになります。

実践

略

一問道場

質問 #405

ある企業が、ワークロード用にAmazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) クラスターをデプロイしようとしています。企業は、クラスターが予測できない数のステートレスなポッドをサポートすることを期待しており、多くのポッドは、ワークロードが自動的にレプリカ数をスケーリングする際に短期間で作成されます。

ノードのレジリエンスを最大化するための最適なソリューションはどれですか？

EKS コントロールプレーンをワークロードノードグループとは別の2つ目のクラスターにデプロイするために、別々の起動テンプレートを使用する。

ワークロードノードグループを更新し、ノードグループの数を減らしてインスタンスを大きくする。

Kubernetes クラスターオートスケーラーを設定して、ワークロードノードグループのコンピューティング容量が過剰に供給されないようにする。

ワークロードに、アベイラビリティゾーンに基づくトポロジースプレッド制約を使用するように設定する。

解説

この問題は、Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) クラスターでのワークロードのスケーラビリティとノードのレジリエンスを最大化する方法について問われています。以下に、各選択肢の解説を初心者向けに説明します。

選択肢 A:

EKS コントロールプレーンをワークロードノードグループとは別の2つ目のクラスターにデプロイするために、別々の起動テンプレートを使用する。

解説: ここで言う「コントロールプレーン」とは、Kubernetes クラスターの管理部分のことです。この選択肢では、ワークロード用のノードグループと管理用のノードグループを別々のクラスターに分けようとしています。しかし、この方法は管理が複雑になり、必要なリソースを効率的にスケールするのに最適ではありません。通常、コントロールプレーンとワークロードのノードグループは同じクラスター内で運用します。

選択肢 B:

ワークロードノードグループを更新し、ノードグループの数を減らしてインスタンスを大きくする。

解説: この選択肢では、ノードの数を減らし、各ノードのサイズを大きくして、リソースを効率的に使用しようとしています。しかし、スケーラビリティ（需要に応じてポッドの数が増減する）の観点では、この方法は最適ではありません。特に、ポッドの数が変動するようなワークロードには、柔軟にスケールできる方が良いです。この方法では、ノードのスケーリングが難しくなる可能性があります。

選択肢 C:

Kubernetes クラスターオートスケーラーを設定して、ワークロードノードグループのコンピューティング容量が過剰に供給されないようにする。

解説: Kubernetes クラスターオートスケーラーは、ワークロードの需要に応じて自動的にノードを追加または削除する仕組みです。これにより、予測できない負荷やスケーリングに対応でき、リソースの効率的な利用が可能になります。しかし、この選択肢は、ノード自体のスケーリングのみに焦点を当てており、ポッドのスケーリングやノードのレジリエンスに対する最大化には十分ではありません。

選択肢 D:

ワークロードに、アベイラビリティゾーンに基づくトポロジースプレッド制約を使用するように設定する。

解説: トポロジースプレッド制約は、Kubernetes でポッドを複数のアベイラビリティゾーンに分散させる設定です。これにより、特定のゾーンで障害が発生しても他のゾーンでポッドが動作し続けるため、システム全体の可用性が向上します。ノードのレジリエンス（耐障害性）を最大化するために、この方法は非常に有効です。予測できないスケーリングに対応するだけでなく、システムの安定性も確保できます。

結論:

選択肢 Dが最適です。アベイラビリティゾーンに基づくトポロジースプレッド制約を使うことで、ポッドが複数のゾーンに分散され、クラスタの耐障害性が向上します。これにより、ワークロードのスケーリングとノードのレジリエンスが最大化されます。