Karpenter 調査レポート
1. 基本情報
- ツール名: Karpenter
- ツールの読み方: カーペンター
- 開発元: AWS (現在はCloud Native Computing Foundation (CNCF) のプロジェクト)
- 公式サイト: https://karpenter.sh/
- 関連リンク:
- カテゴリ: インフラ/クラウド, 開発者ツール
- 概要: Karpenterは、Kubernetesクラスタ向けのオープンソース・高性能ノードオートスケーラーです。アプリケーションの負荷や要件に応じて、適切な性能とコストのコンピューティングリソース（ノード）をジャストインタイムで起動・削除することで、アプリケーションの可用性向上とインフラコストの最適化を実現します。
2. 目的と主な利用シーン
- 解決する課題: 従来のKubernetes Cluster Autoscalerが持つ、スケーリング速度の遅さ、ノードグループ管理の複雑さ、過剰なリソース確保によるコスト非効率といった課題を解決します。
- 想定利用者: Kubernetesクラスタを管理するDevOpsエンジニア、SRE（サイト信頼性エンジニア）、プラットフォームエンジニア。
- 利用シーン:
- トラフィックが急増するWebサービスやAPIサーバー
- 機械学習のトレーニングやバッチ処理など、リソース要求が動的に大きく変動するワークロード
- スポットインスタンスを積極的に活用して、インフラコストを大幅に削減したい環境
- ノードグループの構成管理を簡素化し、運用オーバーヘッドを削減したい場合
3. 主要機能
- ジャストインタイムなノードプロビジョニング: スケジューリングできないPod（保留中のPod）を検知し、そのリソース要求（CPU, メモリ, GPU等）や制約（アーキテクチャ, アベイラビリティゾーン等）に合致する最適なノードを数秒で起動します。
- ノードグループ不要: 事前にノードグループを定義・管理する必要がありません。Karpenterはクラウドプロバイダーが提供する多様なインスタンスタイプから、Podの要件に最も適合するものを直接選択します。
- ワークロードの集約 (Consolidation): クラスタ内のノード使用率を継続的に監視し、ワークロードをより効率的で安価なノードに集約します。これにより、不要になったノードを安全に削除し、コストを削減します。
- ノードの有効期限切れとドリフト対応: ノードの有効期限や構成の変更（ドリフト）を検出し、自動的にノードを入れ替えることで、セキュリティパッチ適用やOSアップグレードといった運用タスクを自動化します。
- 柔軟なインスタンス選択: オンデマンド、スポット、リザーブドインスタンスなど、様々な購入オプションを横断して最適なインスタンスを自動で選択し、コストと可用性のバランスを取ります。
- プロバイダー拡張性: AWSに加えて、Azure、vSphereなど他のクラウドプロバイダーやオンプレミス環境にも対応するための拡張性を持ち、各プロバイダー向けのKarpenterが開発されています。
4. 特徴・強み (Pros)
- 圧倒的なスケーリング速度: クラウドプロバイダーのAPIを直接呼び出すことで、従来のCluster Autoscaler（数分かかる場合がある）と比較して、数秒から数十秒という高速なノード起動を実現します。
- 高いコスト効率: Podの要求にぴったりなインスタンスをジャストインタイムで確保し、ワークロード集約機能で不要なノードを積極的に削除するため、リソースの過剰確保を防ぎ、インフラコストを大幅に削減できます。
- 運用オーバーヘッドの劇的な削減: 煩雑なノードグループの設計・管理から解放され、クラスタ管理者の運用負荷が大幅に軽減されます。
NodePoolという単一のカスタムリソースでスケーリングポリシーを宣言的に定義できます。 - CNCFによる中立性と信頼性: CNCFのプロジェクトであるため、特定のベンダーにロックインされることなく、オープンなコミュニティによって開発が継続されており、高い信頼性と将来性を持ちます。
5. 弱み・注意点 (Cons)
- AWS以外のプロバイダー対応: AWS向けの実装が最も成熟しています。Azure (AKS) では「Node Autoprovisioning」としてサポートされていますが、その他のプロバイダーへの対応はまだ発展途上です。
- 学習コスト: Kubernetesのスケジューリング（Affinity, Toleration等）やクラウドプロバイダーのインスタンスタイプ、価格モデルに関する知識が必要です。高度なコスト最適化を行うには、相応の学習コストがかかります。
- 日本語情報の不足: 公式ドキュメントやコミュニティ（Slack, GitHub）はすべて英語が基本となり、日本語の情報はまだ限定的です。
6. 料金プラン
KarpenterはApache License 2.0で提供されるオープンソースソフトウェアであり、利用料金は無料です。ただし、Karpenterがプロビジョニングするクラウドのコンピューティングリソース（EC2インスタンスなど）に対しては、別途利用料が発生します。
| プラン名 | 料金 | 主な特徴 |
|---|---|---|
| オープンソース | 無料 | 機能制限なし。コミュニティによるサポート。 |
- 課金体系: Karpenterが起動したEC2インスタンス等の、クラウドインフラリソースに対する従量課金。
- 無料トライアル: なし（ソフトウェアが無料）。
7. 導入実績・事例
ADOPTERS.mdによると、Karpenterはスタートアップから大企業まで、世界中の多くの組織で採用されています。
- 導入企業:
- Amazon: 本番環境のワークロードやバッチジョブのスケーリングに利用。
- Canva: EKSクラスタにおけるCPUおよびGPUワークロードのスケーリングに利用。
- Docker: Docker HubのEKSクラスタのスケーリングに利用。
- Grafana Labs: コスト削減と複雑性緩和のためにCluster Autoscalerから移行。
- HENNGE K.K.: 東京リージョンにおける本番環境ワークロードのスケーリングに利用。
- 導入事例: Grafana Labsは、Karpenterへ移行したことで、EKSの運用コストと複雑性を削減できたと報告しています。特に、ノードグループ管理の撤廃と、スポットインスタンスの効率的な活用が大きなメリットであったと述べています。
8. サポート体制
- ドキュメント: 公式サイトに、コンセプト、導入チュートリアル、設定例、FAQなど、詳細なドキュメントが整備されています。
- コミュニティ: サポートはコミュニティベースで提供されます。Kubernetesの公式Slackには活発な#karpenterチャネルがあり、開発者やユーザー間で質問や議論が行われています。
- 公式サポート: Karpenter自体の商用サポートはありませんが、AWS Enterprise Support契約者は、AWS環境でのKarpenterの利用について問い合わせが可能です。
9. 連携機能 (API・インテグレーション)
- Kubernetes API: Kubernetesのカスタムリソース（CRD）として実装されており、
kubectlやGitOpsツールを通じて宣言的に設定を管理できます。Podのスケジューリング制約（NodeSelector, Affinity, Tolerations等）をネイティブに解釈します。 - クラウドプロバイダーAPI: AWSのEC2 Fleet APIなどを直接利用して、仮想マシンを効率的にプロビジョニングします。他のプロバイダー向けにも、それぞれのAPIと連携する実装が開発されています。
10. セキュリティとコンプライアンス
- プロジェクトセキュリティ: CNCFのインキュベーティングプロジェクトとして、セキュリティプラクティスや脆弱性管理など、CNCFの定める基準に準拠しています。
- 実行環境のセキュリティ: 実際のセキュリティは、ユーザーの責任範囲となります。これには、Karpenterが起動するノードのAMI（Amazon Machine Image）の選定、IAMロールやセキュリティグループの適切な権限設定、ネットワーク構成などが含まれます。
11. 操作性 (UI/UX) と学習コスト
- UI/UX: GUIは提供されていません。すべての設定は、
NodePoolやEC2NodeClassといったKubernetesのカスタムリソースをYAML形式で記述して行います。 - 学習コスト: Kubernetesの基本的な概念に加え、スケジューリングの仕組みやクラウドプロバイダーの多様なインスタンスタイプに関する知識が前提となります。基本的な導入は容易ですが、本番環境でコストやパフォーマンスを高度に最適化するためには、中程度の学習コストが必要です。
12. ユーザーの声（レビュー分析）
- 調査対象: 公式ドキュメント、GitHub、各種技術ブログ（Grafana Labs, AWS Blogなど）
- 総合評価: 技術コミュニティでは非常に高く評価されており、Cluster Autoscalerからの移行事例が多数報告されています。
- ポジティブな評価:
- 「Cluster Autoscalerと比較してノードの起動が圧倒的に速く、アプリケーションの可用性が向上した」
- 「ノードグループの管理から解放され、インフラ管理のコードがシンプルになり、運用が劇的に楽になった」
- 「スポットインスタンスを積極的に活用できるようになり、コンピューティングコストを50%以上削減できた事例もある」
- ネガティブな評価 / 改善要望:
- 「初期設定、特にIAMポリシーの設計が少し複雑に感じた」
- 「プロバイダーごとの機能差やドキュメントの充実に、まだ改善の余地がある」
- 「高度なユースケースでは、細かいチューニングオプションがもっと欲しい」
- 特徴的なユースケース:
- GPUインスタンスを必要とする機械学習ワークロードにおいて、必要な時だけ高価なGPUノードを起動し、処理完了後に即座に削除することで、コストを最小限に抑える活用法。
13. 直近半年のアップデート情報
Karpenterは複数のバージョンラインで活発に開発が続けられており、高い頻度でアップデートがリリースされています。
- 2026-01-15: v1.8.2 - バグ修正リリース。以前のバージョンで発生したリグレッションの修正などが行われました。
- 2025-10-08: v1.8.0 - Pod Level Resourcesのサポートや、Static Capacity機能の追加など、リソース管理の柔軟性が向上しました。
- 2025-09-15: v1.7.0 - Node Overlay CRDの追加や、ノードライフサイクル管理の改善が行われました。
(出典: GitHub Releases)
14. 類似ツールとの比較
| ツール名 | 特徴 | 強み | 弱み | 選択肢となるケース |
|---|---|---|---|---|
| Karpenter (本ツール) | Podの要求に基づき、ノードグループを介さず直接ノードをプロビジョニングする。 | 高速なスケーリング、高いコスト効率、シンプルな運用（ノードグループ不要）。 | 主にAWSに最適化されているが、Azure (AKS) も正式サポート開始。その他は発展途上。 | AWS/Azure環境で、コスト最適化とパフォーマンスを最優先する動的なワークロード。 |
| Kubernetes Cluster Autoscaler | Kubernetes公式のオートスケーラー。ノードグループ単位でスケーリングを行う。 | 成熟度が高く、ほぼ全てのクラウドプロバイダーに対応。幅広い環境で利用可能。 | スケーリングが遅く、Podの要求に最適化されていないインスタンスが起動する場合がある。ノードグループの管理が複雑。 | マルチクラウド環境や、既存の運用フローを大きく変えたくない場合。 |
| EKS Managed Node Groups | AWSが提供するEKSのマネージド機能。ノードのプロビジョニングやライフサイクル管理を自動化。 | AWSとの深い統合。パッチ適用やバージョンアップが容易。 | スケーリングの判断はCluster Autoscalerに依存。Karpenterほどの柔軟性や速度はない。 | EKS上でノード管理の運用負荷を下げたいが、Karpenter導入の学習コストを避けたい場合。 |
| GKE Autopilot | Google CloudのマネージドKubernetesサービス。ノード管理を完全に抽象化。 | ノード管理が一切不要で、Pod単位の課金。運用負荷が最も低い。 | 細かいインスタンスタイプの選択やカスタマイズが困難。GKEにロックインされる。 | インフラ管理を完全にマネージドサービスに任せ、アプリケーション開発に集中したい場合。 |
15. 総評
- 総合的な評価: Karpenterは、特にAWS環境におけるKubernetesのノードオートスケーリングを革新する、非常に強力なツールです。従来のCluster Autoscalerが抱えていた速度、コスト、運用の課題を解決し、クラウドネイティブ時代のスタンダードとなり得るポテンシャルを秘めています。CNCFプロジェクトとしての信頼性も高く、今後の発展が期待されます。
- 推奨されるチームやプロジェクト: AWS上でKubernetesを運用しており、アプリケーションの要求が動的に変動するチームや、インフラコストの最適化を重要課題としているプロジェクトに強く推奨できます。SREやプラットフォームエンジニアリングチームが導入を主導するのに最適なツールです。
- 選択時のポイント: クラウド環境がAWSであり、コスト削減とスケーリング速度の向上が最優先事項であれば、Karpenterは第一の選択肢となります。マルチクラウド戦略を重視する場合や、既存のノードグループベースの運用を維持したい場合は、引き続きCluster Autoscalerが適している可能性があります。インフラ管理を完全に抽象化したい場合は、GKE Autopilotのようなフルマネージドサービスが比較対象となります。