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Amazon EKS の一般的なユースケース
Amazon EKS は、AWS 上で堅牢なマネージド型の Kubernetes サービスを提供しています。このサービスは、コンテナ化されたアプリケーションを最適化するように設計されています。以下は、Amazon EKS の強みを活用して特定のニーズに対応するのに役立つ、最も一般的ないくつかのユースケースを示しています。
- 高可用性アプリケーションのデプロイ
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Elastic Load Balancing
を使用することで、複数のアベイラビリティゾーン をまたいでアプリケーションの高可用性を確保できます。 - マイクロサービスアーキテクチャの構築
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Kubernetes サービス検出機能と AWS クラウドマップ
または Amazon VPC Lattice を使用して、回復力のあるシステムを構築します。 - ソフトウェアリリースプロセスを自動化する
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自動化されたアプリケーションの構築、テスト、デプロイのプロセスをシンプルにする、継続的インテグレーションおよび継続的デプロイ (CI/CD) パイプラインを管理します。宣言型の継続的デプロイについては、「Argo CD による継続的デプロイ」を参照してください。
- サーバーレスアプリケーションの実行
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AWS Fargate
と Amazon EKS を使用して、サーバーレスアプリケーションを実行します。つまり、Amazon EKS と Fargate が基盤となるインフラストラクチャを処理している間に、お客様はアプリケーション開発のみに集中できます。 - 機械学習ワークロードの実行
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Amazon EKS は、TensorFlow
、MXNet 、PyTorch などの一般的な機械学習フレームワークと互換性があります。GPU サポートにより、複雑な機械学習タスクでも効果的に処理できます。 - オンプレミスとクラウドで一貫してデプロイする
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オンプレミス環境での Kubernetes の実行を簡素化するために、同じ Amazon EKS クラスター、機能、ツールを使用して AWS Outposts でセルフマネージドノードを実行したり、独自のインフラストラクチャで Amazon EKS Hybrid Nodes を使用したりできます。エアギャップのある自己完結型の環境では、Amazon EKS Anywhere
を使用して、独自のインフラストラクチャで Kubernetes クラスターのライフサイクル管理を自動化できます。 - 費用対効果の高いバッチ処理とビッグデータワークロードの実行
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スポットインスタンス
を使用すると、わずかなコストで Apache Hadoop や Spark などのバッチ処理およびビッグデータワークロードを実行できます。これにより、未使用の Amazon EC2 キャパシティを割引価格で活用できます。 - Kubernetes から AWS リソースを管理する
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Kubernetes 用 AWS コントローラー (ACK) を使用すると、ネイティブの Kubernetes API を使用して Kubernetes クラスターから直接 AWS リソースを作成および管理できます。
- プラットフォームエンジニアリング抽象化を構築する
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kro (Kube Resource Orchestrator) を使用すると、複数のリソースを高次の抽象化に構成するカスタム Kubernetes API を作成できます。
- アプリケーションを保護し、コンプライアンスを確保する
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AWS Identity and Access Management
(IAM)、Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC)、AWSKey Management Service (AWS KMS) などの AWS セキュリティサービスと統合されている Amazon EKS を使用して、強力なセキュリティ対策を実施し、コンプライアンスを維持します。これにより、業界標準に準拠したデータのプライバシーと保護が保証されます。
