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この記事の概要
ScalarDBを主要な3大クラウド（AWS, Azure, GCP）すべてに構築した実体験から、マネージドKubernetes環境におけるインフラ構成の「クセ」を徹底比較します。インフラエンジニアとしての実務を通じて見えてきた、抽象化されたK8sの裏側に潜むクラウド固有の挙動や設計上の注意点を解説します。
注目のポイント
- EKS, AKS, GKEの「作法」の違い: K8s自体は標準化されていますが、IAM権限、ネットワーク設定、ストレージクラスの定義など、クラウドプロバイダー固有の設定が構築の成否を分けます。
- ScalarDBのポータビリティと課題: ScalarDB自体は環境に依存せず動作しますが、背後のデータベース（DynamoDBやSpanner等）との連携部分で各クラウド特有の最適化が求められます。
- ネットワーキングと権限の「沼」: ロードバランサーの挙動やセキュリティグループの管理手法など、ドキュメントだけでは見えにくいクラウドごとの「クセ」を理解することが安定稼働への近道です。
重要キーワード解説
- ScalarDB: 異なるデータベースをまたいだトランザクション処理を可能にするデータベースミドルウェア。高い信頼性と環境を選ばないポータビリティが特徴です。
- Managed Kubernetes (EKS/AKS/GKE): クラウド事業者が提供するK8s実行環境。基本的な操作は共通ですが、認証（IAM）やインフラ連携の仕組みは各社で大きく異なります。
- IaC (Infrastructure as Code): インフラをコードで管理する手法。マルチクラウド環境ではTerraform等を利用して、クラウドごとの差異をどう吸収するかが鍵となります。
こんな人におすすめ！
- マルチクラウドでのシステム運用を検討しており、各プロバイダーの具体的な差異を知りたいエンジニア
- Kubernetes上でScalarDBなどの分散ミドルウェアを構築する際のベストプラクティスを探している方
💡 実践へのヒント
マルチクラウド展開を行う際は、まず一つのクラウドでリファレンス構成を確立させましょう。Proxmoxなどの仮想化環境に慣れている方は、クラウド特有の「マネージドサービス間の認証（IAM）」の設計を重点的に学習することで、環境移行のトラブルを大幅に減らすことができます。
