AWSコンテナサービスの選択と設計パターン - 要件に応じたベストプラクティス

はじめに

AWSでコンテナワークロードを構築する際、サービスの選択と設計パターンの理解は成功の鍵を握ります。ECS、Fargate、App Runner、EKSといった選択肢がある中で、プロジェクト要件に最適なサービスを選び、適切なアーキテクチャパターンを適用することが重要です。

本記事では、AWSコンテナサービスの選択基準を明確化し、実際のユースケースに応じた設計パターンとベストプラクティスを解説します。この記事を読むことで、以下のことが理解できるようになります。

• ワークロード特性に基づいたサービス選択の判断基準
• マイクロサービス、バッチ処理、イベント駆動など代表的な設計パターン
• 本番環境を見据えたアーキテクチャ設計のベストプラクティス
• コスト最適化とセキュリティを両立する設計指針

サービス選択の判断フレームワーク

選択を左右する4つの軸

AWSコンテナサービスを選択する際、以下の4つの軸で要件を整理することが有効です。

quadrantChart
    title サービス選択の判断軸
    x-axis 運用負荷を許容 --> 運用負荷を最小化
    y-axis カスタマイズ性重視 --> シンプルさ重視
    quadrant-1 App Runner
    quadrant-2 ECS on Fargate
    quadrant-3 ECS on EC2
    quadrant-4 EKS

ワークロード別サービス選択マトリクス

ワークロードの特性に応じた推奨サービスを以下にまとめます。

意思決定フローチャート

サービス選択を体系的に判断するためのフローチャートを示します。

flowchart TD
    Start([コンテナワークロード]) --> Q1{Kubernetesの<br/>経験・要件あり?}
    Q1 -->|Yes| EKS[Amazon EKS]
    Q1 -->|No| Q2{インフラ管理を<br/>最小化したい?}
    Q2 -->|No| Q3{GPUや特殊な<br/>インスタンスが必要?}
    Q3 -->|Yes| EC2[ECS on EC2]
    Q3 -->|No| Q4{コスト最適化を<br/>優先したい?}
    Q4 -->|Yes| EC2
    Q4 -->|No| Fargate[ECS on Fargate]
    Q2 -->|Yes| Q5{シンプルなWebアプリ/<br/>APIのみ?}
    Q5 -->|Yes| AppRunner[App Runner]
    Q5 -->|No| Q6{細かなネットワーク<br/>制御が必要?}
    Q6 -->|Yes| Fargate
    Q6 -->|No| AppRunner

代表的な設計パターン

パターン1: 単一サービス構成（モノリス）

最もシンプルな構成で、1つのコンテナでアプリケーション全体を実行します。

flowchart LR
    subgraph Internet["インターネット"]
        User((ユーザー))
    end
    
    subgraph AWS["AWS"]
        ALB["Application<br/>Load Balancer"]
        
        subgraph ECS["ECS Service"]
            Task1["タスク<br/>Web + API + 業務ロジック"]
            Task2["タスク<br/>Web + API + 業務ロジック"]
        end
        
        RDS[(Amazon RDS)]
    end
    
    User --> ALB
    ALB --> Task1
    ALB --> Task2
    Task1 --> RDS
    Task2 --> RDS

適用場面

• 小〜中規模のアプリケーション
• 開発初期のプロトタイプ
• チームが小さく、シンプルな運用を優先する場合

設計ポイント

パターン2: マイクロサービス構成

機能ごとに独立したサービスに分割し、それぞれを個別にデプロイ・スケールします。

flowchart TB
    subgraph Internet["インターネット"]
        User((ユーザー))
    end
    
    subgraph AWS["AWS"]
        ALB["Application<br/>Load Balancer"]
        
        subgraph ECS["ECS Cluster"]
            subgraph Frontend["Frontend Service"]
                FE1["Web UI"]
                FE2["Web UI"]
            end
            
            subgraph UserService["User Service"]
                US1["User API"]
            end
            
            subgraph OrderService["Order Service"]
                OS1["Order API"]
                OS2["Order API"]
            end
            
            subgraph ProductService["Product Service"]
                PS1["Product API"]
            end
        end
        
        subgraph Data["データ層"]
            UserDB[(User DB)]
            OrderDB[(Order DB)]
            ProductDB[(Product DB)]
        end
    end
    
    User --> ALB
    ALB --> FE1 & FE2
    FE1 & FE2 --> US1
    FE1 & FE2 --> OS1 & OS2
    FE1 & FE2 --> PS1
    US1 --> UserDB
    OS1 & OS2 --> OrderDB
    PS1 --> ProductDB

適用場面

• 大規模なシステムで、機能ごとに異なるスケーリング要件がある
• 複数チームが並行して開発・デプロイを行う
• 障害の影響範囲を局所化したい

設計ポイント

パターン3: イベント駆動構成

サービス間を非同期メッセージングで接続し、疎結合なアーキテクチャを実現します。

flowchart LR
    subgraph Producers["プロデューサー"]
        API["API Service"]
    end
    
    subgraph Messaging["メッセージング"]
        SQS["Amazon SQS"]
        SNS["Amazon SNS"]
    end
    
    subgraph Consumers["コンシューマー"]
        Worker1["Worker Service A"]
        Worker2["Worker Service B"]
        Worker3["Worker Service C"]
    end
    
    subgraph Storage["ストレージ"]
        S3[(S3)]
        DynamoDB[(DynamoDB)]
    end
    
    API --> SNS
    SNS --> SQS
    SQS --> Worker1
    SQS --> Worker2
    SNS --> Worker3
    Worker1 --> S3
    Worker2 --> DynamoDB
    Worker3 --> DynamoDB

適用場面

• 処理時間が長いタスクをバックグラウンドで実行
• サービス間の依存を減らし、障害耐性を高めたい
• スパイク的なリクエストを平準化したい

設計ポイント

パターン4: バッチ処理構成

定期的または条件に基づいて起動するバッチワークロードの構成です。

flowchart TB
    subgraph Trigger["トリガー"]
        EventBridge["Amazon<br/>EventBridge"]
        S3Event["S3イベント"]
    end
    
    subgraph Compute["コンピューティング"]
        subgraph ECS["ECS Cluster"]
            BatchTask["バッチタスク<br/>（スタンドアロン）"]
        end
    end
    
    subgraph Storage["ストレージ"]
        InputS3[(入力データ<br/>S3)]
        OutputS3[(出力データ<br/>S3)]
        RDS[(RDS)]
    end
    
    EventBridge -->|スケジュール実行| BatchTask
    S3Event -->|ファイル到着| BatchTask
    InputS3 --> BatchTask
    BatchTask --> OutputS3
    BatchTask --> RDS

適用場面

• 日次・月次の集計処理
• ファイル到着をトリガーにしたETL処理
• 大量データの一括処理

設計ポイント

パターン5: サイドカーパターン

メインコンテナの機能を補完するサイドカーコンテナを配置する構成です。

flowchart TB
    subgraph Task["ECSタスク"]
        subgraph Containers["コンテナ"]
            App["アプリケーション<br/>コンテナ"]
            Envoy["Envoyプロキシ<br/>（サイドカー）"]
            FluentBit["Fluent Bit<br/>（サイドカー）"]
        end
        
        SharedVolume["共有ボリューム"]
    end
    
    subgraph External["外部サービス"]
        OtherService["他サービス"]
        CloudWatch["CloudWatch<br/>Logs"]
        XRay["X-Ray"]
    end
    
    App <-->|ローカル通信| Envoy
    Envoy <-->|mTLS| OtherService
    App --> SharedVolume
    FluentBit --> SharedVolume
    FluentBit --> CloudWatch
    Envoy --> XRay

サイドカーの代表的な用途

設計ポイント

アーキテクチャ設計のベストプラクティス

ネットワーク設計

本番環境でのコンテナワークロードには、セキュアなネットワーク構成が不可欠です。

推奨構成: プライベートサブネット + VPCエンドポイント

flowchart TB
    subgraph VPC["VPC"]
        IGW["Internet<br/>Gateway"]
        
        subgraph Public["パブリックサブネット"]
            ALB["ALB"]
            NAT["NAT Gateway"]
        end
        
        subgraph Private["プライベートサブネット"]
            ECS["ECSタスク"]
        end
        
        subgraph Endpoints["VPCエンドポイント"]
            ECREndpoint["ECR Endpoint"]
            LogsEndpoint["CloudWatch<br/>Logs Endpoint"]
            S3Endpoint["S3 Gateway<br/>Endpoint"]
        end
    end
    
    Internet((Internet)) --> IGW --> ALB --> ECS
    ECS -.->|イメージ取得| ECREndpoint
    ECS -.->|ログ送信| LogsEndpoint
    ECS -.->|外部通信| NAT --> IGW

VPCエンドポイント設定の推奨

セキュリティ設計

コンテナワークロードのセキュリティは多層防御で実現します。

IAMロールの最小権限設計

flowchart TB
    subgraph IAM["IAMロール"]
        TaskExecRole["タスク実行ロール<br/>（ECS Agent用）"]
        TaskRole["タスクロール<br/>（アプリケーション用）"]
    end
    
    subgraph Permissions["権限"]
        ECRPull["ECRからのイメージ取得"]
        SecretsRead["Secrets Manager読み取り"]
        LogsWrite["CloudWatch Logs書き込み"]
        S3Access["S3バケットアクセス"]
        DDBAccess["DynamoDBアクセス"]
    end
    
    TaskExecRole --> ECRPull
    TaskExecRole --> SecretsRead
    TaskExecRole --> LogsWrite
    TaskRole --> S3Access
    TaskRole --> DDBAccess

セキュリティグループの設計原則

可用性設計

コンテナワークロードの可用性を高めるための設計ポイントです。

マルチAZ配置

flowchart TB
    subgraph VPC["VPC"]
        subgraph AZa["AZ-a"]
            ALBa["ALB ENI"]
            Taska["タスク"]
        end
        
        subgraph AZc["AZ-c"]
            ALBc["ALB ENI"]
            Taskc["タスク"]
        end
        
        subgraph AZd["AZ-d"]
            ALBd["ALB ENI"]
            Taskd["タスク"]
        end
    end
    
    ALB["ALB"] --> ALBa & ALBc & ALBd
    ALBa --> Taska
    ALBc --> Taskc
    ALBd --> Taskd

可用性確保のチェックリスト

コスト最適化

コンテナワークロードのコストを最適化するための指針です。

起動タイプ別コスト特性

コスト最適化のチェックリスト

設計パターン選択のまとめ

要件に応じた設計パターンの選択ガイドを以下にまとめます。

まとめ

AWSコンテナサービスの選択と設計パターンについて解説しました。重要なポイントを振り返ります。

サービス選択のポイント

• 運用負荷、カスタマイズ性、チームスキル、コスト感度の4軸で判断する
• シンプルなWebアプリにはApp Runner、本格的なワークロードにはECS on Fargateを検討する
• Kubernetes経験やマルチクラウド要件がある場合はEKSを選択する

設計パターンの適用

• 小規模から始める場合は単一サービス構成で十分
• 規模拡大に伴い、マイクロサービスやイベント駆動構成へ移行を検討する
• サイドカーパターンは可観測性やセキュリティの強化に有効

ベストプラクティス

• プライベートサブネット + VPCエンドポイントでセキュアなネットワークを構築する
• IAMロールは最小権限の原則に従い、タスク実行ロールとタスクロールを分離する
• マルチAZ配置と適切なヘルスチェックで高可用性を確保する
• Container Insightsでメトリクスを分析し、リソースサイジングを最適化する

コンテナアーキテクチャは、プロジェクトの成長に合わせて進化させることが重要です。最初から複雑な構成を目指すのではなく、要件に応じて段階的に設計を洗練させていきましょう。

参考リンク

• Amazon ECS ベストプラクティスガイド
• AWS コンテナサービス
• AWS Prescriptive Guidance - Containers on AWS
• Amazon ECS デベロッパーガイド
• AWS Fargate ユーザーガイド
• AWS App Runner デベロッパーガイド