Apache MesosとKubernetesは時を経て大きな飛躍を遂げてきました。どちらも大規模デプロイメントに利用されますが、Kubernetesはツールや統合機能のエコシステムによって発展を遂げています。組織のミッションやビジョンによって、コンテナオーケストレーションやフェデレーションのニーズは異なります。コンテナクラスター技術は、複数のドメインを統合・管理するために必要です。同時に自律性を保ち、セキュリティを高い水準で維持します。多くの組織がスケーラビリティ、柔軟性、セキュリティを求めてコンテナプラットフォームに移行しています。
そして、この2つの中から選択するのは難しいかもしれません。そこで本ガイドでは、MesosとKubernetesの比較分析を行います。セキュリティ、導入の容易さ、デプロイ速度、ソフトウェアアプリケーションテストの観点から、どちらが優れているかを判断するお手伝いをします。それでは、早速見ていきましょう。
Mesosとは？
Mesosは、サンフランシスコのスタートアップ企業が開発した製品「Mesosphere」を基盤としており、同社はこの製品を最近オープンソース化しました。Apache MesosはMesosphereエコシステムの核となる存在です。サーバーのスケーラブルなクラスター上でアプリケーションを実行し、10,000 ノード以上での優れたスケーラビリティを提供します。
分散システムカーネルを備え、アプリケーションとマシンの間のゲートウェイとして機能します。Mesos を使用すると、クラスタ内のすべてのマシン上のすべてのリソースを抽象的に把握することができます。
Mesos の主な機能
Mesos について知っておくべきことは次のとおりです。
- 大規模なデプロイメント向けに、シンプルなマスター-スレーブアーキテクチャを提供します。リソースをプールに分割し、利用可能なリソースに基づいてタスクを割り当てるため、単一のノードに負荷が集中することなく、多数のワークロードを処理できます。
- フォールトトレランスが組み込まれているため、ノードが障害を起こしても、Mesosがタスクを別の場所に再ルーティングします。Marathon、Aurora、Chronosなど複数のフレームワークをサポートし、異なる種類のジョブを円滑に実行できます。
- 非コンテナ化されたワークロードも実行可能で、レガシーアプリケーションと新しいコンテナベースのアプリケーションを混在させられます。
- Mesosの優れた機能として、2段階スケジューリングが挙げられます。マスターがクラスターリソースを割り当て、各フレームワークが独自のスケジューラを実行します。これにより、柔軟性と動的性が維持されます。
Kubernetesとは？
Kubernetesは、Googleが最初に開発したコンテナオーケストレーションプラットフォームです。しばしば「K8s」と呼ばれるのを耳にするでしょう。Kubernetesの核心は、複数のホストにまたがるコンテナ化されたアプリケーションの管理を支援することです。ワークロードを瞬時にスケールアップ/ダウンでき、コンテナ間の通信やリソース共有のルールを設定できます。コンテナがクラッシュした場合、Kubernetesが自動的に再起動します。さらに、クラスターを組織化し制御するための抽象化概念として、Pod、Service、Deploymentなどが提供されます。
Kubernetesの主な機能
Kubernetesについて知っておくべき点は以下の通りです：
- コンテナはPod内で実行されます。Podは1つ以上のコンテナを単一の論理ユニットにまとめ、ストレージ、ネットワーク、仕様を共有します。
- Kubernetes は宣言型モデルを採用しています。希望する状態（例：レプリカの数や割り当てるリソース）を定義すると、その設定を継続的に維持します。
- 内部および外部トラフィックを管理するためのサービスとイングレスオブジェクトも利用できます。自動配置と負荷分散は便利な機能です。
- KubernetesはPodをノード間で分散配置し、ワークロードのバランスと可用性を確保します。永続ストレージソリューションとシームレスに連携するため、Podが消失してもデータは失われません。
- ローリングアップデートにより新バージョンを段階的に公開でき、ダウンタイムを最小限に抑えられます。
- 最後に、Helmチャート、オペレーター、サービスメッシュなど、豊富なプラグインやツールのエコシステムによりクラスター機能を強化できます。これにより、企業の固有要件に合わせてコンテナ環境をカスタマイズ・微調整することが可能です。
MesosとKubernetesの5つの重要な相違点
以下は、MesosとKubernetesが異なる5つの主要な領域です。それぞれがインフラの計画・運用方法に影響を与えるため、慎重に検討してください。
1. アーキテクチャとアプローチ
Kubernetesはコンテナオーケストレーションに特化したツールであるのに対し、Mesosはデータセンター向けオペレーティングシステムです。多様なワークロードを処理でき、クラスター管理のアプローチがより汎用的です。Kubernetesはコンテナ化されたアプリケーションのオーケストレーションを目的に設計されています。マイクロサービスアーキテクチャを念頭に構築されていますが、Mesosはより汎用的です。MesosはMarathonを用いてコンテナ、Hadoop、Sparkをオーケストレーションします。Kubernetesはコンテナ内でポッドを実行するため、デプロイメントを細かく制御できます。
2. スケーリングと統合
Kubernetesは水平スケーリングが可能で、コンテナインスタンスの追加・削除によりコンテナ化アプリケーションを効率的に処理します。水平ポッドスケーリングとクラスタ自動スケーリング機能により、クラスタとポッドを自動拡張できます。Mesosは複数のスケジューラや多くのビッグデータフレームワークと連携します。KubernetesはAWSのEKS、Google CloudのGKEなど、他のサービスとも連携します。
3. コミュニティサポート
Mesosのコミュニティ規模は小さいですが、専用のサポートが受けられます。Kubernetes には広範なグローバルコミュニティがあり、さまざまなチュートリアルやリソースを利用できます。また、Red Hat、Google、Microsoft からの貢献もあり、Kubernetes コミュニティは急速に成長しています。
4.使いやすさ
Mesos では、コンテナオーケストレーションのための Marathon などのフレームワークの配線において、もう少し手動での設定が必要となります。特殊なユースケースがある場合、そのモジュール性を評価できるかもしれません。Kubernetesは初期段階では学習曲線が急ですが、堅牢なデフォルト設定と十分に文書化されたベストプラクティスを備えています。クラウドプロバイダーのマネージドKubernetesサービスに直接移行し、迅速に運用を開始できます。
5.ロードバランシング
Mesosアプリケーションはクラスター上で動作し、可用性向上のために複数のエージェントが必要です。Kubernetesはサービスを利用して外部ノードを公開します。KubernetesではL7ラウンドロビン、ラウンドロビン、Kube-proxy L4ラウンドロビン、一貫性ハッシュなどのロードバランシング戦略を実装できます。Mesos-DNSは必須の負荷分散サービスを提供し、SRVレコードを生成できます。
MesosとKubernetes：主な相違点
以下は、意思決定に影響を与える可能性のある追加要素の簡易比較です。これらのポイントは、通常のアーキテクチャやスケジューリングの詳細を超えたものです。
| 差異化領域 | Mesos | Kubernetes |
|---|---|---|
| データストレージと永続性 | これらをうまくオーケストレーションできるものの、永続データの管理は主に外部ソリューションやフレームワークに依存している。 | 永続ボリュームとストレージクラスをネイティブサポートしており、ステートフルアプリケーションをクラスター内で直接管理しやすくする。 |
| セキュリティとマルチテナント | マスタースレーブ構成は基本的な分離を提供しますが、細粒度のセキュリティポリシーには外部レイヤーに依存します。 | RBAC、マルチテナント用ネームスペース、アクセスとトラフィック制御を強化するネットワークポリシーなどの機能を備えています。 |
| 可観測性とロギング | Marathon-LBなどのプラグインやサードパーティ監視フレームワークと連携可能。ロギングスタックは独自構築が想定される。 | Prometheus、Grafanaなどの監視ツールや各種ロギングアドオンとシームレスに連携し、一貫性のある可観測性パイプラインを構築します。 |
| DevOpsツールとの連携 | タスクのスケジューリングやCI/CDパイプラインの統合には、MarathonやChronosなどのフレームワークの設定が必要です。 | Helm、Operators、GitOpsワークフローなど幅広いツールサポートを備えているため、既存のDevOpsプロセスとの統合が容易です。 |
| ハイブリッド＆マルチクラウド対応 | 複数のクラウド環境やオンプレミスで実行可能ですが、環境の均質化には通常、より多くの手動設定が必要です。 | 主要なクラウドプロバイダーの多くは、ハイブリッドまたはマルチクラウド環境の構築を簡素化するマネージドKubernetesサービスを提供しています。 |
KubernetesではなくMesosを選ぶべき場合とは？
MesosとKubernetesの選択はユースケースによって異なります。混合ワークロード（ワークロード、仮想マシン、ビッグデータなど）の管理に重点を置き、大規模分散システムの柔軟な管理が必要な場合はMesosを選択してください。
自動スケーリング機能が必要で、クラウドネイティブ環境全体でコンテナ化されたアプリケーションの管理、スケーリング、デプロイを行いたい場合はKubernetesを選択してください。エコシステムとして、Kubernetesはよりシンプルで親しみやすく、スケーラブルです。しかし、非コンテナ化されたワークロードのオーケストレーションも扱える多様な環境を求めるなら、Mesosの方が適しています。
Mesos vs Kubernetes: ユースケース
以下に、MesosとKubernetesが各業界に与える独自の影響例を示します。代表的なユースケースをリストアップしました：
- ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）: 負荷の高いシミュレーション、データモデリング、大規模な継続的インテグレーションテストを実行する場合、HPCが選択肢として浮上します。Mesosはこうした純粋な計算ワークロードを処理可能です——特にSparkやHadoopといった既存のジョブやフレームワークが混在している場合です。HPC環境がコンテナベースであればKubernetesが活用でき、データを処理するマイクロサービスの容易なスケーリングを実現します。
- フィンテックと決済システム:金融機関はリアルタイム決済処理や不正検知に超高信頼性ワークロードを必要とします。Kubernetesはトランザクションフローにマイクロサービスを導入し、トラフィックに応じて迅速にスケールイン/アウトしたいチームに適しています。リスクモデリング向けビッグデータ分析とコンテナアプリなど多様な負荷を実行する場合、Mesosが活用される可能性があります。両プラットフォームともハイリスクなフィンテック分野の大規模処理に対応しますが、Mesosはコンテナ化タスクと非コンテナ化タスクを単一基盤で統合可能です。
- 医療データ処理とコンプライアンス:医療 アプリケーションは、厳しい規制を管理し、患者データに迅速にアクセスする必要があります。Kubernetes は、コンテナのオーケストレーションとローリングアップデートのための組み込み機能を提供し、改善を推進しながら稼働時間を維持するのに役立ちます。Mesos は、まだコンテナ化されていない古い医療システムを統合するのに役立ち、段階的に最新のワークフローに移行することができます。大規模な遺伝子データや画像データの処理を行う場合、Mesos はコンテナワークロードを犠牲にすることなく HPC ツールを活用できます。
- メディアおよびエンターテイメント： ストリーミングプラットフォームやビデオオンデマンドサービスは、ライブイベントや世界的なプレミア上映など、予測不可能なトラフィックの急増が発生する可能性があります。Kubernetes でのポッドスケーリングの自動化により、需要に見合ったリソースに対してのみ料金を支払うことができ、アイドル状態のサーバーに無駄なお金を費やすことがありません。Mesos は、リアルタイムのデータ配信と、分析フレームワークによるストリーミングタスクのバインディングを引き続き行います。メディアパイプラインにバッチエンコーディングジョブと、リアルタイムユーザーエンゲージメントのためのマイクロサービスが混在する場合、Mesosは柔軟なオーケストレーターとして機能します。
- 自動車の無線更新（OTA）： コネクテッドカーでは、搭載システムの定期的な安全な更新が必要です。Kubernetes は分散ノード間でコンテナ化されたコンポーネントをオーケストレーションします。これは頻繁なファームウェア更新を配信する場合に最適です。Mesos は、OTA プラットフォームが大規模な HPC ワークロード（自動運転やそれ以上の機械学習など）や従来のマイクロサービスまでカバーする場合に優れています。複数のフレームワークを並行して実行し、適切な更新が車両に時間通りに届くようにすることができます。
- 小売および e コマース： オンラインストアは、ホリデーシーズンのショッピングや製品発売など、季節的なピークや予期せぬ需要の急増に直面します。自動化された負荷分散により、Kubernetesは検索、決済、在庫管理のマイクロサービスを管理します。同じ環境でリアルタイムのレコメンデーションやサプライチェーン予測のためのビッグデータ処理を行う場合、Mesosが便利です。Mesosを使用することで、コンテナ化されたストアフロントと並行してレガシーな注文処理システムを維持できます。
- 教育・研究分野: 大学や研究所では、シミュレーションや大規模データ分析のためのHPC要件が生じることが多い。MesosはHPCワークロードを実行しつつ、段階的にコンテナ化されたワークフローを導入できる。Kubernetesはコンテナ中心のプロジェクトに最適だ。学生が管理する共同アプリケーションやマイクロサービスをホストできる。部門内の全ワークロード（コンテナベースのものとそうでないものを含む）を単一の管理プラットフォームに統合したい場合、Mesosが適しています。
- 政府・公共部門: 政府ITシステムは、数十年にわたるレガシーソフトウェアと新たなデジタルサービス構想を跨ぐ場合があります。Mesosはメインフレーム型/従来型アプリケーションとコンテナベースのeGovサービス間の架け橋を提供します。Kubernetesは市民向けアプリのローリング更新を簡素化し、強力なセキュリティポリシーとの統合が可能です。公共機関がビッグデータ処理（例：国勢調査分析）とマイクロサービスを同時に扱う場合、Mesosが適しているでしょう。一方、コンテナを基盤とした近代化を進めるならKubernetesが有力な選択肢となります。
結論
KubernetesとMesosの選択に迷う場合、ワークロードの構成と運用目標を検討することをお勧めします。両プラットフォームの間で迷い続ける事態は避けたいものです。Mesos は複数のサーバーのリソースを 1 台の大きなマシンにクラスタリングするのに優れており、Kubernetes はアプリケーションの要件に応じてリソースを割り当てることに優れています。また、それぞれが提供するストレージ特性も差別化要因です：Mesosは永続的ローカルストレージ、Kubernetesは非永続的ローカルストレージを提供します。
Mesosは多様な環境の連携に優れ、Kubernetesはコンテナ中心のワークフローとシームレスなスケーリングで真価を発揮します。
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FAQs
これらは異なる哲学を持つ強力なプラットフォームです：Kubernetesはコンテナ中心のワークロード向けに設計されており、マイクロサービスや迅速なスケーリングを重視する分野で好まれます。一方Mesosは、コンテナ化されたタスクと非コンテナ化されたタスクの両方をサポートします。レガシーアプリケーションと最先端のコンテナを混在させる環境では、Mesosの方が柔軟性が高い可能性があります。それ以外の場合はKubernetesが適しています。
はい、Mesos上にKubernetesを実行したり、別々のクラスターで並行して運用したりできます。この組み合わせは、厳密にコンテナベースのものとそうでないものなど、多様なワークロードを扱う場合に有用です。ただし、両者を組み合わせる場合は、監視、リソース割り当て、チーム間の連携において複雑性が増すことに留意してください。
Kubernetesは大規模なオープンソースコミュニティとCNCFの強力な支援を有しており、これが急速なイノベーションと広範な採用につながりました。GKEやEKSのようなマネージドクラウドサービスにより、新規チームでもKubernetesの導入が容易になりました。Mesosは依然として強力ですが、主流としての認知度やサードパーティツールとの統合性において同等のレベルには達していません。
Kubernetesは主にコンテナ向けに設計されているため、非コンテナワークロードには追加の手順や特殊な設定が必要です。Mesosはコンテナ化タスクと非コンテナ化タスクの両方を実行することで、このギャップを自然に埋めます。ワークロードの大部分がコンテナ内に存在する場合、またはその方向を目指す場合にはKubernetesが真価を発揮します。そうでない場合、移行プロセスはMesosの方がより円滑に進む可能性があります。
HPC、研究、ビッグデータ分析などの大規模データワークロードでは通常Mesosが採用されます。一方、技術に精通した企業、小売、金融などの業界ではKubernetesが主流です。Kubernetesは迅速なマイクロサービス展開と活発なアドオンエコシステムに焦点を当てています。医療、自動車、政府機関では両プラットフォームが採用されていますが、選択は既存システムの足跡とコンテナ導入状況に大きく依存します。