コンテナと VM(仮想マシン)

コンテナと仮想マシン(VM)は、アプリケーションを分離された環境で実行できるようにする 2 つの基盤となるテクノロジーです。どちらもリソース管理や移植性といったメリットがありますが、アーキテクチャ、リソースの使い方、ユースケースは大きく異なります。どちらのテクノロジーを選ぶべきかは、アプリケーションの要件やビジネス目標によって決まります。コンテナと VM の主な違いを理解して、十分な情報に基づいて適切な選択ができるようにしましょう。

VM とコンテナの違いについて

コンテナとは

コンテナは、軽量でポータブルな自己完結型の実行可能イメージであり、ソフトウェア アプリケーションとそれらの依存関係が含まれています。開発、ステージング、本番などのさまざまな環境で一貫した方法によりアプリケーションをデプロイして実行するために使用されます。コンテナは通常、Kubernetes などのオーケストレーション プラットフォームを使用してイメージからデプロイされます。これらのプラットフォームは、コンテナを大規模に管理、デプロイする方法を提供します。

コンテナには、従来の仮想化手法と比較していくつかのメリットがあります。コンテナは VM よりも軽量で移植性に優れているため、、モノリスをマイクロサービスに分解するのに適しています。コンテナは VM よりも管理とデプロイを高速に行うことができるため、アプリケーションのデプロイに要する時間と費用を節約できます。

仮想マシンとは

仮想マシン(VM)またはゲストは、ハイパーバイザを使用して物理マシン上に共同配置されたオペレーティング システムのインスタンスを表します。各 VM には独自のオペレーティング システム、メモリ、その他のリソースがあり、同じ物理コンピュータ上の他の VM から分離されています。これにより、複数のオペレーティング システムを相互に干渉しない状態で、同じ物理コンポーネント上で実行できます。

仮想マシンは、ハイパーバイザ ソフトウェアを使用して作成および管理されます。ハイパーバイザは、物理コンピュータのリソースを管理し、それを仮想マシンに割り当てるソフトウェアです。

コンテナと VM の違い

仮想マシンは、ハイパーバイザを介して物理マシンのハードウェアにアクセスします。ハイパーバイザは抽象化レイヤを作成し、VM が CPU、メモリ、ストレージにアクセスできるようにします。一方、コンテナは実行する必要がある依存関係のある実行可能ファイルを含むパッケージを表します。

これは、各コンテナが物理マシンのハードウェアとオペレーティング システムのカーネルを他のコンテナと共有することを表します。

そのため、一般的にコンテナよりも仮想マシンのほうがより多くのリソースを必要とします。しかし、仮想マシンは高度な分離も提供するため、セキュリティとコンプライアンスの観点から重要となる場合があります。コンテナは仮想マシンよりも軽量でポータブルです。そのため、迅速かつ容易にデプロイする必要があるアプリケーションなど、コンピューティングの最適化が求められるユースケースに適しています。

コンテナと仮想マシンの違いについて詳しくは、以下の比較表をご覧ください。

機能

コンテナ

仮想マシン


仮想化レベル


オペレーティング システム レベル

ハードウェア レベル

オペレーティング システム


ホスト OS カーネルを共有

ゲスト OS(完全な OS インスタンス)


サイズ

メガバイト(MB)

ギガバイト(GB)

起動時間




リソースの使用量

少ない


高い


分離


プロセスレベル

ハードウェア レベル


ポータビリティ

移植性が高い


ポータビリティが低下


管理


通常はコンテナ オーケストレーション ツール(Kubernetes など)で管理

ハイパーバイザ(VMware、KVM など)またはクラウド管理プラットフォームで管理

ユースケース

マイクロサービス、ウェブ アプリケーション、CI / CD パイプライン、クラウドネイティブ アプリケーション

既存アプリケーション、強力な分離を必要とするアプリケーション、多様な OS 要件

機能

コンテナ

仮想マシン


仮想化レベル


オペレーティング システム レベル

ハードウェア レベル

オペレーティング システム


ホスト OS カーネルを共有

ゲスト OS(完全な OS インスタンス)


サイズ

メガバイト(MB)

ギガバイト(GB)

起動時間




リソースの使用量

少ない


高い


分離


プロセスレベル

ハードウェア レベル


ポータビリティ

移植性が高い


ポータビリティが低下


管理


通常はコンテナ オーケストレーション ツール(Kubernetes など)で管理

ハイパーバイザ(VMware、KVM など)またはクラウド管理プラットフォームで管理

ユースケース

マイクロサービス、ウェブ アプリケーション、CI / CD パイプライン、クラウドネイティブ アプリケーション

既存アプリケーション、強力な分離を必要とするアプリケーション、多様な OS 要件

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コンテナと仮想マシンのアーキテクチャ

コンテナと VM の違いを理解するには、それぞれのアーキテクチャを視覚化するとわかりやすくなります。

  • コンテナ:
  • ホスト OS カーネルを共有: コンテナは、ホストマシンの基盤となるオペレーティング システム カーネルを活用します。
  • 軽量: VMと比較してサイズが小さく、必要なリソースも少なくて済みます。
  • 起動の高速化: OS カーネルを共有するため、すばやく起動および停止できます。
  • 仮想マシン:
  • 完全なゲスト OS を実行: 各 VM には、他の VM から分離された専用のオペレーティング システムがあります。
  • リソースを大量に消費: コンテナと比較して、より多くのリソース(CPU、メモリ、ストレージ)を必要とします。
  • 起動が遅い: ゲスト OS を読み込む必要があるため、起動に時間がかかります。

コンテナと仮想マシンの類似点

コンテナと仮想マシンはそれぞれ異なる目的で使用されますが、相互に排他的ではありません。実際、これらを組み合わせて使用することで、強力かつ柔軟なインフラストラクチャを構築できることがよくあります。

  • コンテナとは、ホスト上の分離されたアプリケーションまたはサービスであり、同じオペレーティング システムを共有します
  • 仮想マシンは、物理ホスト上のオペレーティング システムの分離されたインスタンスであり、アプリケーションやサービスを実行します

コンテナのフットプリントは仮想マシンよりもサイズが小さなものです。これは、コンテナがホスト オペレーティング システムのカーネルを共有するのに対し、仮想マシンはそれぞれ独自のカーネルを持つためです。その結果、コンテナは高速で起動および停止でき、使用するリソースも少なくなります。仮想マシンは互いに分離されるため、ゲスト間での攻撃の拡散を防ぐことができます。

コンテナおよび VM

コンテナと仮想マシンを組み合わせて使用する一般的な方法をいくつかご紹介します。

VM 内でコンテナを実行すると、分離とセキュリティのレイヤが追加されます。このアプローチは、金融サービスや医療など、セキュリティが最優先される環境でよく使用されます。

  • : 銀行が厳格な規制要件を遵守するために、コンテナ化されたアプリケーションを VM 内で実行しています。


VM に Kubernetes クラスタをデプロイすると、コンテナ化されたアプリケーションを管理するための柔軟でスケーラブルなインフラストラクチャが提供されます。これにより、両方のテクノロジーのメリットを活用できます。

  • 例: ある大企業は、Google Compute Engine VM を使用して Kubernetes クラスタをホストし、コンテナ化されたワークロード向けのスケーラブルで復元力のあるプラットフォームを提供しています。


ハイブリッド クラウド環境でコンテナと VM の両方を使用すると、特定のニーズに応じて、オンプレミスとクラウドでアプリケーションを実行できます。

  • 例: ある小売企業は、VM を使用してオンプレミスでコア ビジネス アプリケーションを実行し、コンテナを使用して Google Cloud で新しいクラウドネイティブ アプリケーションをデプロイしています。


コンテナのユースケース

コンテナは、次のようなさまざまなユースケースで広く使用されています。

  • ウェブ開発: コンテナは、開発、ステージング、本番などのさまざまな環境に簡単にデプロイできるため、ウェブ開発に適しています。
  • マイクロサービス アーキテクチャ: コンテナは、個々のサービスのデプロイと管理に使用できるため、マイクロサービス アーキテクチャに適しています。
  • クラウド コンピューティング: コンテナは、需要に応じて簡単にスケールアップ / スケールダウンできるため、クラウド コンピューティングに適しています。
  • 継続的インテグレーションと継続的デリバリー(CI / CD): コンテナを使用して、アプリケーションの構築、テスト、デプロイの自動化プロセスをサポートできます。

コンテナは、アプリケーションの開発、デプロイ、管理を改善するために使用できる強力なツールです。さまざまなユースケースに適しており、クラウド コンピューティング業界でますます人気が高まっています。

仮想マシンのユースケース

仮想マシンは、次のようなさまざまなユースケースでよく使用されます。

  • テスト: 仮想マシンを使用して、安全にサンドボックス化された環境で新しいソフトウェアをテストできます。これは、ソフトウェアが問題を引き起こした場合に、VM を簡単にリセットまたは削除できるためです。
  • 開発: 仮想マシンを使用して、さまざまなオペレーティング システムでソフトウェアを開発できます。これは、さまざまなオペレーティング システムでソフトウェアをテストする必要があるデベロッパーや、さまざまなタスクにさまざまなオペレーティング システムを使用したいユーザーに役立ちます。
  • 分離: 仮想マシンを使用して、アプリケーションを互いに分離できます。これは、セキュリティ セグメンテーションとリソースのパーティショニングに役立ちます。
  • クラウド コンピューティング: 仮想マシンは、需要に応じて簡単にスケールアップまたはスケールダウンできるため、クラウド コンピューティングで広く使われています。
  • 障害復旧: 仮想マシンは、障害復旧戦略をサポートするために使用できます。これは、ホストマシンに障害が発生した場合に、VM をバックアップから簡単に復元できるためです。

仮想マシンは、さまざまな目的に使用できる強力なツールです。仮想マシンは、同じコンピュータ上で複数のオペレーティング システムとアプリケーションを実行するための費用対効果の高い方法であり、安全な環境で新しいソフトウェアをテストするために使用できます。

コンテナと仮想マシンの使い分け

コンテナと仮想マシンのどちらを選択するかは、お客様の具体的な要件によって異なります。手順は次のとおりです。

ユースケース

推奨事項

エンタープライズ企業の例

マイクロサービス アプリケーション

コンテナ


ある e コマース企業は、コンテナを使用してマイクロサービス ベースのプラットフォームをデプロイし、独立したスケーリングと迅速な開発サイクルを実現しています。

既存アプリケーションのモダナイゼーション

コンテナ


金融機関は、既存アプリケーションをコンテナ化してクラウドに移行し、ポータビリティを向上させ、インフラストラクチャの費用を削減します。


継続的インテグレーション / 継続的デリバリー(CI / CD)

コンテナ

あるソフトウェア会社は、コンテナを使用して一貫性と再現性のある CI / CD パイプラインを作成し、さまざまな環境で信頼性の高いデプロイを実現しています。


セキュリティが重要なアプリケーション


仮想マシン


医療機関は、仮想マシンを使用して患者の機密データを分離し、厳格なコンプライアンス要件を満たしています。


さまざまなオペレーティング システムの実行


仮想マシン

ソフトウェア デベロッパーは、仮想マシンを使用して、さまざまなオペレーティング システム(Windows、Linux、macOS)でアプリケーションを同時にテストします。

リソースを大量に消費するワークロード


仮想マシン

メディア企業は、専用の CPU とメモリリソースを活用して、仮想マシンを使用して動画のエンコードとワークロードのコード変換を実行しています。

ユースケース

推奨事項

エンタープライズ企業の例

マイクロサービス アプリケーション

コンテナ


ある e コマース企業は、コンテナを使用してマイクロサービス ベースのプラットフォームをデプロイし、独立したスケーリングと迅速な開発サイクルを実現しています。

既存アプリケーションのモダナイゼーション

コンテナ


金融機関は、既存アプリケーションをコンテナ化してクラウドに移行し、ポータビリティを向上させ、インフラストラクチャの費用を削減します。


継続的インテグレーション / 継続的デリバリー(CI / CD)

コンテナ

あるソフトウェア会社は、コンテナを使用して一貫性と再現性のある CI / CD パイプラインを作成し、さまざまな環境で信頼性の高いデプロイを実現しています。


セキュリティが重要なアプリケーション


仮想マシン


医療機関は、仮想マシンを使用して患者の機密データを分離し、厳格なコンプライアンス要件を満たしています。


さまざまなオペレーティング システムの実行


仮想マシン

ソフトウェア デベロッパーは、仮想マシンを使用して、さまざまなオペレーティング システム(Windows、Linux、macOS)でアプリケーションを同時にテストします。

リソースを大量に消費するワークロード


仮想マシン

メディア企業は、専用の CPU とメモリリソースを活用して、仮想マシンを使用して動画のエンコードとワークロードのコード変換を実行しています。

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