Amazon ECS コンテナオーケストレーション完全ガイド ​

Amazon Elastic Container Service（ECS）は、Dockerコンテナを簡単に実行・停止・管理できるAWSのフルマネージドサービスです。サーバーの管理が不要なFargateモードと、詳細な制御が可能なEC2モードを選択でき、どちらもスケーラブルで高可用性なアプリケーション環境を提供します。

この記事では、ECSの基本概念から実際の運用まで、初心者の方でも体系的に理解できるよう包括的に解説します。

なぜECSが必要なのか ​

従来のコンテナ運用の課題 ​

アプリケーションをコンテナ化すること自体は、Dockerを使えば比較的簡単にできます。ただし、実際の本番環境では次のような課題が発生します。

複数のサーバーにまたがってコンテナを動かす場合、どのサーバーにどのコンテナを配置するかを決める必要があります。さらに、コンテナに障害が発生した時の自動復旧、負荷に応じたスケールアウト・スケールイン、サーバー間の通信設定など、考慮すべき点が多数出てきます。

また、アプリケーションの更新時には、サービスを停止せずに新しいバージョンのコンテナに入れ替える仕組みも必要になります。これらを手動で管理するのは非現実的で、専用のオーケストレーションツールが求められます。

ECSが解決する問題 ​

ECSは、これらのコンテナ運用における複雑な管理作業を自動化してくれます。コンテナの配置、健全性の監視、障害時の自動復旧、負荷に応じた自動スケーリング、ゼロダウンタイムデプロイメントなど、本格的な本番運用に必要な機能をすべて提供しています。

特に重要なのは、AWSの他のサービスとの深い統合です。Application Load Balancer（ALB）との連携による負荷分散、IAMによる詳細な権限管理、CloudWatchによる監視、VPCによるネットワークセキュリティなど、企業レベルのセキュリティと可観測性を簡単に実現できます。

ECSの基本概念とアーキテクチャ ​

ECSを理解するために、まずは主要な構成要素とその関係性を把握しましょう。

主要コンポーネント ​

クラスター（Cluster） ​

クラスターは、コンテナを実行するためのリソースの論理的なグループです。AWS Fargateを使用する場合は、サーバーレスでリソースが自動管理されます。EC2インスタンスを使用する場合は、複数のEC2インスタンスをクラスターとしてグループ化し、その上でコンテナを実行します。

クラスターは地理的な概念でもあり、特定のAWSリージョン内に作成されます。高可用性を実現するため、複数のアベイラビリティゾーンにまたがってリソースを配置することが一般的です。

タスク定義（Task Definition） ​

タスク定義は、コンテナアプリケーションの設計図のような役割を果たします。使用するDockerイメージ、必要なCPUやメモリリソース、環境変数、ポートマッピング、ログ設定など、コンテナ実行に必要なすべての情報を定義します。

一つのタスク定義には複数のコンテナを含めることができ、これらのコンテナは同じタスク内で密接に連携します。例えば、メインのアプリケーションコンテナと、ログ収集用のサイドカーコンテナを同じタスクに含めることができます。

タスク（Task） ​

タスクは、タスク定義から実際に実行されるコンテナインスタンスです。タスク定義がクラス、タスクがそのインスタンスと考えると分かりやすいでしょう。

各タスクには一意のIDが割り当てられ、独立したライフサイクルを持ちます。タスクはクラスター内の適切なリソース上で実行され、完了すると自動的に終了します。

サービス（Service） ​

サービスは、指定した数のタスクを継続的に実行し続ける仕組みです。例えば「常に3つのタスクを実行する」と設定すると、タスクが何らかの理由で停止した場合でも、自動的に新しいタスクが起動して指定数を維持します。

サービスには、Application Load Balancer（ALB）やNetwork Load Balancer（NLB）を統合でき、複数のタスクに対する負荷分散を自動的に処理してくれます。また、アプリケーションの更新時には、ローリングデプロイメントやBlue/Greenデプロイメントを実行できます。

実行モードの選択 ​

ECSでは、コンテナを実行する基盤として2つの選択肢があります。

Fargateモード ​

Fargateは、サーバーレスコンテナプラットフォームです。EC2インスタンスの管理が一切不要で、必要なCPUとメモリを指定するだけでコンテナを実行できます。

Fargateの最大の利点は、インフラストラクチャの管理負担が完全に無くなることです。OSのアップデート、セキュリティパッチ、キャパシティ管理など、従来必要だった運用作業をAWSが代行してくれます。料金は実際に使用したvCPUとメモリの時間に基づいて課金されるため、使った分だけの支払いとなります。

ただし、特殊なハードウェア要件がある場合や、GPUが必要な場合、非常に大規模で予測可能なワークロードではコスト面でのメリットが薄れる場合があります。

EC2モード ​

EC2モードでは、自分で管理するEC2インスタンス上でコンテナを実行します。インスタンスの選択、Auto Scalingグループの設定、AMIの管理などが必要になりますが、より細かい制御とコスト最適化が可能です。

大規模で安定したワークロード、GPU処理が必要なアプリケーション、特定のコンプライアンス要件がある場合などに適しています。また、予測可能な負荷パターンがある場合は、リザーブドインスタンスやスポットインスタンスを活用することで、大幅なコスト削減も期待できます。

ユースケースと適用場面 ​

マイクロサービスアーキテクチャ ​

ECSは、マイクロサービスアーキテクチャを構築する際に特に威力を発揮します。各マイクロサービスを独立したタスクとして実行し、サービスごとに異なるスケーリング設定を適用できます。

例えば、ECサイトの場合、ユーザー認証サービス、商品カタログサービス、注文処理サービス、決済サービスなどを別々のECSサービスとして運用できます。各サービスは独立してデプロイでき、障害の影響範囲も局所化されます。

Service Discoveryを使用することで、サービス間の通信も自動的に管理されます。新しいタスクが起動したり停止したりしても、他のサービスからの接続は透過的に処理されます。

バッチ処理とデータ処理パイプライン ​

ECSは、定期的なバッチ処理や大量のデータ処理にも適用できます。AWS Batchと組み合わせることで、より高度なジョブスケジューリングとリソース最適化が可能です。

データ処理パイプラインでは、Amazon SQSやAmazon EventBridgeと連携して、イベントドリブンな処理を実現できます。大量のデータが到着した際に自動的にタスクが起動し、処理が完了すると自動的に終了するため、無駄なコストが発生しません。

開発・テスト環境 ​

開発チームが複数存在する大規模なプロジェクトでは、各チームが独立した開発環境を必要とします。ECSを使うことで、同一のタスク定義から複数の環境を簡単に作成できます。

また、プルリクエストベースのレビュー環境も、ECSタスクを動的に作成することで実現できます。コードの変更に応じて一時的な環境を作成し、レビューが完了したら自動的に削除するといった運用が可能です。

ECSサービスの設定と管理 ​

サービスの基本設定 ​

ECSサービスを作成する際に重要な設定項目について説明します。

希望するタスク数（Desired Count） ​

サービスが維持すべきタスクの数を指定します。この数値は後から変更することができ、手動でのスケーリングやAuto Scalingによる自動調整の基準となります。

配置戦略（Placement Strategy） ​

複数のアベイラビリティゾーンやインスタンスがある場合、タスクをどのように配置するかを決める戦略です。高可用性を重視する場合は異なるAZに分散配置し、コスト効率を重視する場合は特定のインスタンスタイプに集約するといった選択ができます。

ロードバランサーとの統合 ​

Application Load Balancer（ALB）やNetwork Load Balancer（NLB）と統合することで、複数のタスクに対する負荷分散を自動化できます。ヘルスチェックの設定により、異常なタスクは自動的にトラフィックから除外され、新しいタスクが起動します。

デプロイメント戦略 ​

ローリングアップデート ​

デフォルトのデプロイメント戦略で、古いタスクを段階的に新しいタスクに置き換えていきます。最小ヘルシー率と最大率を設定することで、デプロイメント中に利用可能なタスクの範囲を制御できます。

例えば、10個のタスクが動いているサービスで、最小50%、最大200%に設定した場合、デプロイメント中も常に5個以上のタスクが稼働し、同時に最大20個まで一時的にタスクが存在することを許可します。

Blue/Greenデプロイメント ​

AWS CodeDeployと組み合わせることで、Blue/Greenデプロイメントを実行できます。新しいバージョンのタスクを別環境で起動し、検証が完了した後でトラフィックを一気に切り替えます。問題が発生した場合の即座のロールバックが可能です。

自動スケーリング ​

ECSサービスは、Application Auto Scalingと統合されており、様々なメトリクスに基づいた自動スケーリングを設定できます。

メトリクスベースのスケーリング ​

CPUやメモリ使用率、カスタムメトリクス、Application Load Balancerのリクエスト数など、複数の指標に基づいてスケーリングポリシーを設定できます。

例えば、「CPUが70%を超えた場合にタスクを増加し、30%を下回った場合にタスクを減少する」といったポリシーを設定できます。複数の指標を組み合わせることで、より精密な制御も可能です。

スケーリングの考慮事項 ​

スケーリングを設定する際は、アプリケーションの特性を理解することが重要です。起動に時間がかかるアプリケーションでは、予測的なスケーリングやスケールアウトのクールダウン時間を適切に設定する必要があります。

また、データベースやキャッシュなど、外部リソースとの接続も考慮に入れる必要があります。タスクが急激に増加した場合でも、外部システムが適切に処理できるかを事前に検証しておくことが大切です。

監視・ログ管理とトラブルシューティング ​

CloudWatch統合による監視 ​

ECSは、Amazon CloudWatchと深く統合されており、包括的な監視機能を提供します。

Container Insights ​

Container Insightsを有効にすることで、クラスター、サービス、タスク、コンテナレベルでの詳細なメトリクスを収集できます。CPU、メモリ、ネットワーク、ストレージの使用状況がリアルタイムで可視化され、パフォーマンスのボトルネックを特定しやすくなります。

カスタムメトリクス ​

アプリケーション固有のメトリクスも、CloudWatch Custom Metricsとして送信できます。例えば、処理したリクエスト数、エラー率、レスポンス時間などをアプリケーションから直接送信し、ビジネスメトリクスベースのアラートを設定できます。

ログ管理のベストプラクティス ​

構造化ログ ​

JSON形式などの構造化されたログを出力することで、CloudWatch Logs Insightsでの高度なクエリ分析が可能になります。エラーの原因特定やパフォーマンス分析が効率的に行えます。

ログの保存期間とコスト管理 ​

CloudWatch Logsの保存期間を適切に設定することで、コストを最適化できます。デバッグに必要な短期ログと、コンプライアンス要件を満たすための長期保存ログを分けて管理することが推奨されます。

よくあるトラブルと対処方法 ​

タスクが起動しない場合 ​

タスクが起動しない最も一般的な原因は、リソース不足とネットワーク設定の問題です。CloudWatch EventsやECS Eventsを確認することで、具体的なエラー内容を把握できます。

Fargateの場合は、指定したCPUとメモリの組み合わせが有効かを確認します。EC2の場合は、クラスター内にタスクを実行するための十分なリソースがあるかをチェックします。

ヘルスチェックの失敗 ​

Application Load BalancerのヘルスチェックとECSのヘルスチェックの設定が一致していない場合、タスクが継続的に再起動される問題が発生します。ヘルスチェックのパス、ポート、タイムアウト設定を両方で統一する必要があります。

セキュリティとベストプラクティス ​

IAMロールとセキュリティ ​

ECSでは、タスク実行ロールとタスクロールの2つのIAMロールを適切に設定することが重要です。

タスク実行ロール ​

ECSサービスがタスクを実行するために必要な権限を持つロールです。ECRからのイメージプル、CloudWatch Logsへのログ送信、AWS Secrets Managerからのシークレット取得などの権限が含まれます。

タスクロール ​

実際のアプリケーションコードが使用する権限を定義するロールです。最小権限の原則に従い、アプリケーションが実際に必要とする操作のみに権限を限定します。

ネットワークセキュリティ ​

VPC設定 ​

ECSタスクは、プライベートサブネットで実行し、必要な通信のみをセキュリティグループで許可することが推奨されます。パブリックサブネットでの実行は、特別な理由がない限り避けるべきです。

Service Mesh ​

複雑なマイクロサービス環境では、AWS App MeshやIstioなどのService Meshの導入を検討します。サービス間の通信を暗号化し、トラフィック制御やObservabilityを向上させることができます。

コンテナイメージのセキュリティ ​

脆弱性スキャン ​

Amazon ECRの脆弱性スキャン機能を有効にし、定期的にイメージの安全性をチェックします。重大な脆弱性が発見された場合は、速やかにベースイメージを更新し、再デプロイを実施します。

最小権限での実行 ​

コンテナは可能な限り非rootユーザーで実行し、不要な権限は削除します。読み取り専用のルートファイルシステムを使用することで、ランタイムでの改ざんを防ぐことができます。

コスト最適化と運用効率化 ​

リソース使用量の最適化 ​

ECSを効率的に運用するためには、リソース使用量の継続的な監視と最適化が必要です。

適切なリソース割り当て ​

タスク定義でCPUとメモリを過度に多く割り当てると、無駄なコストが発生します。CloudWatch Container Insightsで実際の使用量を監視し、適切なサイズに調整していくことが重要です。

スポットインスタンスの活用 ​

EC2モードを使用する場合、適切なワークロードにはスポットインスタンスを活用することで、大幅なコスト削減が可能です。ただし、中断に対する耐性があるアプリケーションに限定する必要があります。

自動化による運用効率化 ​

Infrastructure as Code ​

AWS CloudFormation、AWS CDK、Terraformなどを使用して、ECSリソースをコード化します。環境の再現性が向上し、変更履歴の追跡も容易になります。

CI/CDパイプライン ​

AWS CodePipeline、GitHub Actions、Jenkins等を使用して、アプリケーションの更新からECSへのデプロイまでを自動化します。これにより、デプロイメントの品質向上と時間短縮を実現できます。

他のコンテナサービスとの比較 ​

ECS vs EKS vs Fargate ​

ECS（Elastic Container Service） ​

AWSが独自に開発したコンテナオーケストレーションサービスです。AWSの他のサービスとの統合が非常にスムーズで、学習コストも比較的低くなっています。中小規模のアプリケーションや、Kubernetesの複雑さが不要な場合に適しています。

EKS（Elastic Kubernetes Service） ​

マネージドKubernetesサービスで、Kubernetesエコシステムを活用したい場合や、オンプレミスやマルチクラウドでの一貫した運用が必要な場合に選択されます。豊富な機能と柔軟性を提供しますが、学習コストと運用複雑さが高くなります。

Fargate ​

ECS・EKS両方で利用できるサーバーレス実行環境です。インフラストラクチャ管理が不要で、使った分だけの従量課金となります。スタートアップや開発環境、予測困難なワークロードに適しています。

選択の指針 ​

小規模から中規模のWebアプリケーションで、AWSを中心とした環境であればECSが最適です。複雑なマイクロサービスアーキテクチャや、高度なネットワーキング要件がある場合はEKSを検討します。

どちらの場合も、運用負荷を最小化したい場合はFargateでの実行を優先的に検討することをお勧めします。

まとめ ​

Amazon ECSは、コンテナ化されたアプリケーションを本格的な本番環境で運用するための、包括的なソリューションを提供します。サーバーレスなFargateモードと、柔軟性の高いEC2モードの選択により、様々な要件に対応できます。

ECSの導入により、アプリケーションの可用性向上、運用効率化、コスト最適化を同時に実現できます。特に、AWSエコシステム内での他サービスとの統合により、企業レベルのセキュリティと可観測性を簡単に構築できる点が大きな魅力です。

コンテナオーケストレーションの導入を検討している場合は、要件の複雑さと運用チームのスキルレベルを考慮して、ECS、EKS、Fargateの中から適切な選択をすることが成功の鍵となります。まずはFargateを使用したECSから始めて、必要に応じて他の選択肢を検討することをお勧めします。