クラウド アーキテクトが設計する多層アーキテクチャには、コンピューティング レイヤが含まれます。コンテナのデプロイは一般的に、組織のコンピューティング ニーズを満たすために行われます。設計を完成させる際には、次のことを考慮します。

• Kubernetes を使用してどのようにコンテナをデプロイし、一元的に管理するか
• クラスタでコンテナをどのようにグループ化できるか
• クラスタのパフォーマンスと効率が最適化されていることをどのように確認できるか

アマゾン ウェブ サービス（AWS）では、Amazon Elastic Kubernetes Service（Amazon EKS）を通じてコンテナをデプロイします。EKS は、Kubernetes を通じて Kubernetes コントロール プレーン ノードの可用性と拡張性を管理します。このノードは、コンテナのスケジュール設定、アプリケーションの可用性の管理、クラスタデータの保存を行います。 AWS EKS のコンテナ化されたアーキテクチャは次のようになります。

次に、ゾーンの Google Kubernetes Engine（GKE）クラスタを作成してコンテナを割り当てる方法を説明します。

概要

このラボでは、それぞれがウェブサーバーを 1 つ含んでいるコンテナをいくつかまとめて、Google Kubernetes Engine クラスタを作成します。クラスタの手前にロードバランサを配置してコンテンツを参照します。

目標

このラボでは、次のタスクの実行方法について学びます。

• Kubernetes Engine を使用して Kubernetes クラスタをプロビジョニングする。
• kubectl を使用して Docker コンテナをデプロイおよび管理する。

タスク 1. Google Cloud にログインする

各ラボでは、新しい Google Cloud プロジェクトとリソースセットを一定時間無料で利用できます。

1. Qwiklabs にシークレット ウィンドウでログインします。

2. ラボのアクセス時間（例: 1:15:00）に注意し、時間内に完了できるようにしてください。
   一時停止機能はありません。必要な場合はやり直せますが、最初からになります。

3. 準備ができたら、[ラボを開始] をクリックします。

4. ラボの認証情報（ユーザー名とパスワード）をメモしておきます。この情報は、Google Cloud Console にログインする際に使用します。

5. [Google Console を開く] をクリックします。

6. [別のアカウントを使用] をクリックし、このラボの認証情報をコピーしてプロンプトに貼り付けます。
   他の認証情報を使用すると、エラーが発生したり、料金の請求が発生したりします。

7. 利用規約に同意し、再設定用のリソースページをスキップします。

タスク 2. 必要な API が有効になっていることを確認する

1. Google Cloud プロジェクトの名前をメモします。この値は、Google Cloud コンソールの上部のバーに表示されます。qwiklabs-gcp- の形式で、その後に 16 進数が続きます。

2. Google Cloud コンソールのナビゲーション メニュー（）で、[API とサービス] をクリックします。

3. 有効になっている API のリストを下にスクロールして、次の API が両方とも有効になっていることを確認します。

• Kubernetes Engine API
• Container Registry API

いずれかの API がない場合は、上部にある [API とサービスを有効化] をクリックします。上記の API を名前で検索し、現在のプロジェクトでそれぞれを有効にします（GCP プロジェクトの名前は先ほどメモしたものです）。

タスク 3. Kubernetes Engine クラスタを起動する

1. Google Cloud コンソールの右上のツールバーにある [Cloud Shell をアクティブにする] ボタンをクリックします。

   

2. [続行] をクリックします。

3. 便宜上、Qwiklabs によって割り当てられたゾーンを MY_ZONE という環境変数に配置します。Cloud Shell プロンプトで、次のコマンドを入力します。

   export MY_ZONE=

   この後に、Qwiklabs によって割り当てられたゾーンを続けて指定します。実際のコマンドは次のようになります。

   export MY_ZONE=us-central1-a

4. Kubernetes Engine で管理されている Kubernetes クラスタを起動します。このクラスタに webfrontend という名前を付けて、2 つのノードを実行するように構成します。

   gcloud container clusters create webfrontend --zone $MY_ZONE --num-nodes 2

   Kubernetes Engine によって仮想マシンがプロビジョニングされるため、クラスタの作成には数分かかります。

5. クラスタが作成されたら、kubectl version コマンドを使用して、インストール済みの Kubernetes のバージョンを確認します。

   kubectl version

   kubectl は、gcloud container clusters create コマンドで自動的に認証されました。

6. GCP コンソールで実行中のノードを表示します。ナビゲーション メニュー（）で、[Compute Engine] > [VM インスタンス] をクリックします。

   これで Kubernetes クラスタを使用する準備が整いました。

   [進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 Kubernetes Engine クラスタを起動する

タスク 4. コンテナを実行およびデプロイする

1. Cloud Shell プロンプトで、nginx コンテナの単一インスタンスを起動します。（Nginx は一般的なウェブサーバーです）。

   kubectl create deploy nginx --image=nginx:1.17.10

   Kubernetes では、すべてのコンテナは Pod で実行されます。kubectl create コマンドを使用すると、Kubernetes で、nginx コンテナを含む単一の Pod で構成された Deployment が作成されます。Kubernetes Deployment は、Pod が実行されているノード間で障害が発生した場合でも、指定された数の Pod が稼働した状態で維持されます。このコマンドでは、デフォルトの数（1）の Pod が起動されました。

2. nginx コンテナを実行している Pod を表示します。

   kubectl get pods

3. nginx コンテナをインターネットに公開します。

   kubectl expose deployment nginx --port 80 --type LoadBalancer

   Kubernetes によって、Service と、パブリック IP アドレスが関連付けられた外部ロードバランサが作成されました。この IP アドレスは、Service の存続期間中は変更されません。そのパブリック IP アドレスへのネットワーク トラフィックは、Service の背後にある Pod（この場合は nginx Pod）にルーティングされます。

4. 新しい Service を表示します。

   kubectl get services

   表示された外部 IP アドレスを使用して、nginx コンテナをリモートでテストしてアクセスすることができます。

   Service の External-IP フィールドに値が表示されるまでに数秒かかる場合がありますが、これは正常な動作です。このフィールドに値が表示されるまで数秒ごとに kubectl get services コマンドを再実行します。

5. 新しいウェブブラウザ タブを開き、クラスタの外部 IP アドレスをアドレスバーに貼り付けます。Nginx ブラウザのデフォルトのホームページが表示されます。

6. Service で実行する Pod の数をスケールアップします。

   kubectl scale deployment nginx --replicas 3

   Deployment のスケールアップは、利用が拡大しているアプリケーションで使用できるリソースを増やす場合に役立ちます。

7. Kubernetes で Pod の数が更新されたことを確認します。

   kubectl get pods

8. 外部 IP アドレスが変更されていないことを確認します。

   kubectl get services

9. クラスタの外部 IP アドレスを表示したウェブブラウザ タブに戻ります。ページを更新して、nginx ウェブサーバーが応答していることを確認します。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 コンテナを実行およびデプロイする

お疲れさまでした

このラボでは、Kubernetes Engine で Kubernetes クラスタを構成しました。アプリケーションを含む複数の Pod をこのクラスタに配置し、アプリケーションの公開とスケーリングを行いました。

Kubernetes はオープンソースであり、ポータビリティと適応性に優れたコンテナ化された環境を提供します。このため、Kubernetes のデプロイはすべてのプラットフォームで同様に行うことができます。

これらのサービスの類似点と相違点を以下にまとめました。

類似点:

• GKE と EKS はどちらもマネージド Kubernetes サービスであり、どちらのサービスを利用しても、クラウド内でコンテナ化されたアプリケーションのデプロイ、管理、スケーリングを行うことができます。
• Google Cloud と AWS はどちらも、Kubernetes サービスを Platform as a Service（PaaS）として提供しています。
• GKE と EKS はどちらも Deployment の作成に YAML ファイルを使用できます。
• GKE と EKS はどちらも、クラスタにデータを入力する際にコンテナと Deployment に同じ原則を適用します。
• GKE と EKS はどちらも kubectl を使用して Docker コンテナをデプロイおよび管理できます。

相違点:

• Kubernetes の実装に関しては、GKE と EKS でそれほど違いはありませんが、インフラストラクチャのプロビジョニングやサービスの管理では違いが生じます。
• Google の GKE は、フルマネージドの最適化された Kubernetes エクスペリエンスを提供する GKE Autopilot という機能を利用できるため、基盤となるインフラストラクチャをユーザーが管理する必要はありません。なお、Autopilot はこのコースの範囲外です。詳しくは、こちらをご覧ください。

ラボを終了する

ラボが完了したら、[ラボを終了] をクリックします。ラボで使用したリソースが Google Cloud Skills Boost から削除され、アカウントの情報も消去されます。

ラボの評価を求めるダイアログが表示されたら、星の数を選択してコメントを入力し、[送信] をクリックします。

星の数は、それぞれ次の評価を表します。

• 星 1 つ = 非常に不満
• 星 2 つ = 不満
• 星 3 つ = どちらともいえない
• 星 4 つ = 満足
• 星 5 つ = 非常に満足

フィードバックを送信しない場合は、ダイアログ ボックスを閉じてください。

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