The Doppler Quarterly (日本語) 春 2018 | Page 53

( 個別にスケーリングできないという ) 「コンテナーのデータ」、 ( 特定のマシンに関連付けら
れるという ) Docker ボリューム、または ( 柔軟性が限界があるという ) 「データコンテナー」
の作成の主な欠点は、クラウドベースのデータサービスを使用してコンテナーの永続的な
データストレージにニーズに対応することで回避されます。クラウドプロバイダーは、 PaaS の
データストアを使用してデータ保護とスケーラビリティの運用面を管理し、コンテナーをアプ
リケーションロジック、プレゼンテーション、およびユーザーサービスのデリバリに集中される
ようにしています。その一例として、 AWS 社の Elastic File System を使用すれば、さまざま
な種類のコンテナーデータを永続化するのに適した、マウントと自動拡張が可能な共有型の
データ環境を構築
できます。
コンテナーは、ア
プリケーションを
パッケージ化して
迅速な展開、アッ
プグレード、および
ライフサイクル管
理を可能にする効
果的な方法として
使 用できますが、
コンテナーは使い方を間違えると、
ほとんど、またはまったく付加価値
のない、まったく別の肥大化した
仮想マシンの代替物に
なってしまう可能性 があります。
使い方を間違えると、ほとんど、またはまったく付加価値のない、まったく別の肥大化した仮
想マシンの代替物になってしまう可能性があります。コンテナー実装戦略においては、拡張と
運用を容易にするために、適切な機能領域にデータの永続化機能とデータの移行機能を配
置することが重要です。また、コミュニケーションおよびデータストア向けの PaaS を活用す
れば、必要なデータとの安定した永続的な接続とインタラクションを実現すると同時に、コン
テナーをビジネスロジックの実行に集中させることができます。
2018 年春号 | THE DOPPLER | 51