Istio vs Linkerd徹底解明：サービスメッシュ最前線

サービスメッシュ技術の概要

マイクロサービス（アーキテクチャ）への移行や、クラウド環境に合わせたカスタマイズが進むにつれ、複数のサービスが複雑に連携するようになりました。サービスメッシュ技術は、こうしたサービス間のつながりを整理し、通信を一元的に制御して、効率的かつ信頼性の高い仕組みを支えます。

サービスメッシュをもう少し深く見る

サービスメッシュは、アプリに組み込む通信のための枠組みです。複数のサービス同士のやり取りを整理し、サービスの検知や負荷分散、障害時の復旧、各種メトリクスの取得と継続的な監視までをカバーします。さらに、A/Bテストや段階的なデプロイ、リクエストのレート制御やアクセス制御、包括的な検証など、サービスメッシュならではの高度な機能を一括管理できます。

サービスメッシュが必要とされる理由

従来のモノリシックなアーキテクチャでは、アプリの機能はひとかたまりでした。マイクロサービスはそれを役割ごとに分割し、多くの課題を解決しましたが、新たな問題としてサービス間通信の同期が複雑になりました。

その代表的な問題としては、以下が挙げられます。

サービスの検知：個別に分割・配置されたサービス同士がお互いを正しく認識する必要があります。
負荷分散：複数のサービスインスタンスに、処理を適切に振り分ける必要があります。
障害後の復元：サービスの障害を検知し、自動的に復旧させる必要があります。
監視と継続的な評価：無数のサービスが並行して動く中で、それぞれのパフォーマンスと安定性を把握する必要があります。
セキュリティ：サービス間のやり取りを安全にすることが求められます。

サービスメッシュは、これらの課題を直接カバーし、マイクロサービス同士を効率よく管理するための基盤を提供します。

サービスメッシュの進化の流れ

サービスメッシュの考え方自体は以前から存在していましたが、Kubernetesなどの分割・オーケストレーションソリューションが台頭したことで重要性が増しました。初期にはNetflixのPranaのように、アプリ側にライブラリを組み込む手法もありましたが、アプリがサービスメッシュを意識する必要がありました。

近年主流のIstioやLinkerdなどのサービスメッシュは、プラットフォームやプログラミング言語から独立して動作し、ネットワーク層で動くように設計されています。つまりアプリのコードに手を入れなくても、主要な機能を利用できます。

続いて、IstioとLinkerdという代表的なサービスメッシュについて、それぞれの思想や機能、比較点を中心に解説します。

基本コンセプト：IstioとLinkerd

Istio：マイクロサービスを巧みにオーケストレーション

Google、IBM、Lyftといった大手企業が共同開発したオープンソースのサービスメッシュがIstioです。特徴は、アプリのコードを変更せずにマイクロサービス同士を連携させることができる点です。

Istioはサイドカー方式を採用しており、Envoyというプロキシを各サービスに付与します。Envoyがサービス間の通信を制御し、トラフィックを適切に振り分けます。Istioの中枢となるPilot、Mixer、Citadelがコントロールプレーンとして全プロキシを管理し、正確なトラフィック制御を実現します。

Istioの主な特徴は以下のとおりです。

トラフィック管理に優れる：細かいルーティング、障害対応、故障のシミュレーションなど高度な操作が可能です。
強固なセキュリティ：ネットワークポリシーの適用や証明書管理、ID認証によって高度に安全な運用を実現します。
可視化機能：クラスター内（入口・出口含む）のすべてのトラフィックを自動的に記録・解析できます。

Linkerd：軽量さを追求した革新的サービスメッシュ

Buoyant社が開発し、Cloud Native Computing Foundation（CNCF）の支援を受けるLinkerdもまた、オープンソースのサービスメッシュとして注目されています。ネットワークの安全性、耐障害性、可視化などを実現しつつ、アプリ側のコードを変更しないシンプルな設計がポイントです。

Linkerdもサイドカー方式を用いており、Envoyの代わりにRustで書かれたLinkerd2-proxyを使用することで、高いセキュリティと低メモリ消費を両立しています。コントロールプレーンはGoで書かれ、サービスの検知、ルーティング、データ収集などを行います。

Linkerdの主な特長は以下のとおりです。

簡易的な導入：シンプルな設計と少ない設定項目により、わずか1コマンドでインストールできるほど導入が容易です。
余裕のある設計：無駄を徹底的に省き、レイテンシを最小化して速度を重視しています。
強化されたセキュリティ：メッシュ内のトラフィックに自動的に相互TLSを適用し、Pod間の通信も暗号化します。

このように、IstioとLinkerdはマイクロサービス管理という同じ課題を解決する一方で、方針や特徴が異なります。幅広い機能をもつIstioは柔軟性や堅牢性に強みを持ち、Linkerdはシンプルで軽快な導入や運用を得意としています。実際にどちらを選ぶかは、プロジェクトのニーズや要件に左右されます。

サービスメッシュの全体像を解きほぐす

技術の世界において、サービスメッシュは多機能で賢いデジタルの司令塔のような役割を担っています。これはマイクロサービスという小さな要素の集合を束ね、あたかも一つの仕組みのように動かす指揮者ともいえます。各マイクロサービスは自分の担当機能を持ち、サービスメッシュが通信ノードとして全体をつないでいます。

サービスメッシュの仕組み | どう動く？

端的に言えば、サービスメッシュは多数のマイクロサービスをつなぎ合わせるためのインフラ基盤であり、この複雑なやり取りをまとめて管理します。最終的に実現するのは、システムの耐久性やセキュリティ、信頼性の向上です。多くのアプリはこの基盤を利用してサービス間のやり取りを整理し、アクセス性や可視性を高めています。

一般的なサービスメッシュでは、データプレーンとコントロールプレーンという2つのレイヤーが主要な役割を持ちます。データプレーンは実際のサービス間通信を中継し、コントロールプレーンはそれを設定・管理する役割を担います。

サービスメッシュ界の主なプレイヤー

この分野には、Istio、Linkerd、Consul、Kuma、Envoyなど複数の主要ツールが存在します。

Istio：Google、IBM、Lyftが共同で開発し、高度なトラフィック制御や強固なセキュリティ、先進的な観測機能などを実装しています。
Linkerd：Buoyant社による、ユーザーフレンドリーで軽量なサービスメッシュ。シンプルな作りと高速な応答で人気です。
Consul：HashiCorp発のConsulはマルチプラットフォーム対応と豊富なコントロールプレーン機能で知られ、サービス発見や設定管理、分離なども提供します。
Kuma：Kongが開発したKumaは、Envoyを中心としたサービスメッシュに柔軟に組み合わせられる統合的なコントロールプレーンを提供します。
Envoy：Lyftが開発したC++ベースの分散型プロキシ。Istioのデータプレーン部分にも採用されるなど、単体としても利用可能です。

サービスメッシュを取り巻く最新の動向

この領域は技術進歩に伴い絶えず変化しています。マイクロサービスと分散化が進むほど、その管理や安全性、効率性を確保できるサービスメッシュへのニーズが高まります。

IstioやLinkerdなどの第一世代ともいえるサービスメッシュは、サービス間通信をシンプルに扱うところから始まりましたが、今ではセキュリティ面や可視化、トラフィック制御などを強化する方向へと発展しています。

クラウドの普及やセキュリティ、コンプライアンスの重要性、スケールと効率を求められるマイクロサービスが増加する中、サービスメッシュ技術はさらに広がる可能性を秘めています。

企業がサービスメッシュ領域の進化に追随し、適切なツールを取り入れれば、マイクロサービス運用における管理や安全性、使いやすさを大きく高められるでしょう。

Istioを深掘り：特徴と機能

Istioは、オープンソースのネットワーク管理において有力な選択肢として位置づけられ、マイクロサービス間の接続、安全対策、一元的管理に関して優れた働きをします。トラフィック制御を柔軟に行い、アクセスルールを詳細に設定し、データを分析しながら既存のコードを変更しないメリットは大きいです。

Istioの際立つ特徴

Istioが持つ重要な機能は、トラフィック制御、セキュリティ機能、可視化、柔軟性の4つに集約されます。

トラフィック制御

Istioによるトラフィック管理機能により、開発者は設定ファイルを用いてサーキットブレーカーの設定やタイムアウト、リトライなどを簡単に適用できます。A/Bテストや段階的ロールアウトといった高度なルールも容易に実装できます。

トラフィックを均等に分散させたり、制御したり、障害を切り離すといったポリシーを柔軟に適用することで、通信面を最適化します。

セキュリティ機能

Istioを利用することで、開発者はネットワークやポリシーの適用に煩わされることなく、ビジネスロジックに集中できます。代表的なセキュリティ対策は以下のとおりです。

認証と認可：相互Transport Layer Security（mTLS）によるサービス間・ユーザ間通信の暗号化や認証情報管理が行われます。
包括的な保護：外部からの不正アクセスはもちろん、内部からの意図的・偶発的な攻撃に対しても防御を強化します。
境界のない防御：従来型の境界防御ではなく、サービスIDをベースにした恒常的なセキュリティを適用します。

可視化

Istioは各サービスの動作状況を明確に把握できるよう、大量のテレメトリを自動収集します。コードを変更することなく、サービスの状況を把握し、問題発生時の原因究明を容易にします。

柔軟性

Istioは既存のAPMやNPMツール、ログプラットフォームなどと容易に連携し、任意のポリシーや独自のテレメトリを自由に収集・適用できるアーキテクチャです。これにより、アプリ部分を直接いじらずに運用ルールや監視設定を拡張できます。

Istioのアーキテクチャ

Istioは、大きく分けてコントロールプレーンとデータプレーンで構成されます。データプレーンにはEnvoyプロキシがサイドカーとして稼働し、サービス間通信を管理します。コントロールプレーンは、これらのプロキシに対してトラフィック制御やポリシーの指示をして高速に運用を反映します。

Istioの主要コンポーネント

Istioのコントロールプレーンは次の要素で構成されています。

Istiod：これまで別々だったPilot、Citadel、Galleyを統合し、サービスの検出、設定管理、証明書管理をまとめて行います。
Envoy：C++で開発されたEnvoyプロキシを各サービスにサイドカーとして導入し、サービス間の通信を制御します。
Mixer：プラットフォームに依存しない形でアクセス制御や共通ポリシーの適用、Envoyなどからのテレメトリ収集を担います。
Galley：IstioのAPIで設定されたカスタム設定を検証し、他のコントロールプレーンコンポーネントに届けます。

Istioの設定方法

Istioでは、トラフィックルーティングやポリシー関連をシンプルな統一モデルで設定できます。KubernetesやConsul、Nomadなど、複数の環境で運用可能で、同じ管理体験を提供します。

このように、Istioは充実した機能と柔軟な設計が特長で、複雑なマイクロサービスを管理するのに非常に有用です。トラフィック制御、セキュリティ機能、可視化、拡張性のすべてをカバーすることで、開発チームはビジネスロジックにより集中できます。

Linkerdの詳細：特徴と機能

Linkerdは、サービス間の通信を監視・制御するレイヤーを提供するサービスメッシュソフトウェアとして存在感を放っています。CNCFのサポートを受けつつも、シンプルさ、高速性、リソース効率性を重視して開発されている点が特徴です。ここでは、Linkerdの特長や機能を掘り下げて紹介します。

シンプルな運用

Linkerdの大きな魅力は、その扱いやすさです。ネットワーク運用の深い知識を持たない方でも理解しやすい設計になっており、必要最低限の機能を中心にまとめています。

アプリのコードに手を加えずに導入できるので、既存の環境への影響を最小限に抑えつつ導入が可能です。各サービスと一緒にデプロイされるサイドカーがネットワーク通信を自動的に扱い、運用者がネットワーク管理の複雑さに煩わされることを減らします。

高速性とリソース効率

Linkerdは、RustとGoで開発され、軽快かつ低リソースな動作を目指しています。データプレーンで稼働するLinkerd2-proxyはRust製のため、レイテンシが少なく、メモリやCPUの使用量も抑えられています。

大規模なトラフィック負荷がかかったときでもシステムパフォーマンスが落ちにくく、高い効率性を持続できます。

信頼性と安定性

Linkerdでは、通信経路の暗号化を自動で行うTransport Layer Security (TLS)を標準で導入し、データを安全に守ります。また、ネットワークトラブルが発生した場合の自動リトライやタイムアウト、故障したサービスを切り離す「サーキットブレーカー」などの仕組みにより、システム全体の安定性を維持しやすいです。

可観測性とトラブルシューティング

Linkerdはリクエスト数やレイテンシ、成功率などの豊富なメトリクス情報を正確に収集し、トラブルシューティングを効率化します。これらのメトリクスはWebダッシュボードやPrometheusと連携することで閲覧可能です。

さらに「tap」機能によるリアルタイム通信の確認や、「top」が示す主要なトラフィック元の把握など、デバッグを支援するツールも備わっています。

柔軟性と他ツールとの連携

LinkerdはgRPCのAPIにも対応しており、任意のスクリプトやプログラムからメッシュの動きを制御できます。また、Prometheus、Grafana、Jaegerなど数多くのツールとシームレスに連携できる点も大きな魅力です。

すなわち、Linkerdは強力さとシンプルさ、そして運用者にやさしい設計が特徴で、マイクロサービスの信頼性や可視化を高めるための幅広い機能を持ちます。ネットワーク技術に詳しいエキスパートから初心者まで、多くの方にメリットがあるサービスメッシュと言えるでしょう。

Istio vs Linkerd：アーキテクチャの比較

クラウド時代のインフラでは、サービスメッシュの設計がシステム性能や拡張性、安定性を左右する重要な要素となっています。IstioとLinkerdはその代表例であり、それぞれが異なる設計のアプローチで多様な要件に応えています。

Istioの設計概要

Istioは、拡張性や柔軟性を意識した分割構造をとっており、大きくデータプレーンとコントロールプレーンに分かれます。

データプレーン：Envoyプロキシがサイドカーとして存在し、マイクロサービス間の通信をいったん受け取って制御します。同時に詳細なテレメトリを収集する役割も担います。
コントロールプレーン：トラフィックをどのように流すか、プロキシに対して設定を行う部分です。アクセス制御やテレメトリ収集もMixerが担当し、これらをPilot、Mixer、Citadelという3つのコンポーネントで管理しています。
- Pilot：Envoyへのサービス情報提供やルーティング設定などを行い、トラフィック制御を補助します。
- Mixer：全サービスに共通のアクセス制御を適用し、テレメトリ情報を集約するマルチプラットフォームなモジュールです。
- Citadel：サービス間やエンドユーザーのアクセス認証を担い、セキュリティ管理を行う中心的存在です。

Linkerdの設計概要

一方、Linkerdはミニマムかつシンプルな設計を目指し、同じくデータプレーンとコントロールプレーンに分かれていますが、その内部コンポーネントはIstioと比べてコンパクトです。

データプレーン：Rustで開発された軽量なプロキシをサイドカーとして設置し、トラフィック管理や負荷分散、メトリクス取得などを行います。
コントロールプレーン：プロキシへ設定を行い、サービスの検出をはじめ、ControllerやDestination、Identity、Proxy Injectorなどのコンポーネントを使って動作します。
- Controller：公開APIやダッシュボードを提供し、ユーザーとのインタラクションを担います。
- Destination：プロキシにサービス情報を提供し、トラフィックを適切にルーティングします。
- Identity：プロキシ同士の安全な通信のため、mTLS用の証明書を発行します。
- Proxy Injector：ポッドにプロキシを自動挿入するための仕組みで、運用の簡便化に寄与します。

IstioとLinkerdの比較

IstioとLinkerdを比較すると、以下のような差分が見られます。

複雑さ：多様な機能を備えるIstioは構成が複雑になりがちですが、その分柔軟性は高いです。一方、Linkerdは使いやすさを重視してシンプルにまとまっています。
パフォーマンス：Linkerdの軽量設計により、低レイテンシやCPU消費の少なさで優位に立つケースが多いです。
セキュリティ：Istio、LinkerdどちらもmTLSを実装して安全な通信を実現できますが、IstioのCitadelはIDや鍵の管理などさらに多機能です。
観測機能：IstioのMixerは豊富なデータ収集や高度なポリシーを適用可能です。Linkerdもシンプルながら必要十分なメトリクスを取得できます。

結局は、扱うプロジェクトの要件や規模によって、柔軟かつ機能性に富むIstioを選ぶか、シンプルで高パフォーマンスなLinkerdを選ぶかが変わります。

Istio導入ガイド：手順をステップ形式で

Kubernetes環境でネットワーク管理を高度化するには、Istioを導入するのが一つの有力な方法です。ここでは儀式的になりやすい導入手順を、なるべくシンプルにまとめます。

前提条件

Istioの導入前に、以下のことを満たしているかを確認してください。

Kubernetesクラスタを正常に動かせる状態であること
kubectlでクラスタにアクセスできること
Helmが導入されていること（IstioのHelmチャートを利用する場合）

ステップ1：Istioのダウンロード

まずはIstio公式のGitHubリポジトリから最新バージョンを取得します。必要に応じて適切なバージョンを選び、展開したフォルダを使用します。

以下のコマンドでIstioを素早くダウンロード・展開できます。

 
curl -L https://istio.io/downloadIstio | sh -

ステップ2：Istioをインストール

ダウンロードしたら、解凍されたIstioディレクトリへ移動し、istioctlというコマンドラインツールを使ってインストールを行います。

 
cd istio-*
export PATH=$PWD/bin:$PATH

以下のコマンドでIstioの主要コンポーネントを起動します。

 
istioctl install --set profile=demo -y

上記ではdemoプロファイルが適用され、Istioの基本機能一式がインストールされます。

ステップ3：Istioの動作確認

Istioをインストールしたら、istio-systemという名前空間にあるサービスやPodの状態を確認し、正常に稼働しているかチェックします。

 
kubectl get svc -n istio-system
kubectl get pods -n istio-system

関連する各コンポーネントが起動していることを確認しましょう。

ステップ4：サイドカー自動注入を有効化

Istioはサイドカー方式を用いるため、Podごとにネットワークプロキシを挿入します。これを自動で行うには、ターゲットの名前空間にistio-injection=enabledというラベルを付与します。

 
kubectl label namespace default istio-injection=enabled

ステップ5：サンプルアプリをデプロイ

Istioの稼働をテストするために、Bookinfoアプリなどのサンプルを導入してみます。以下のコマンド例では、Bookinfoアプリをデプロイします。

 
kubectl apply -f samples/bookinfo/platform/kube/bookinfo.yaml

これにより、Kubernetesクラスタ上にBookinfoアプリがデプロイされます。

ステップ6：アプリの状態を確認

デプロイ完了後、kubectl get servicesやkubectl get podsでサービスやPodの状態が正しく動いているか確認します。

 
kubectl get services
kubectl get pods

Bookinfoに関連するサービスやPodの有無をチェックします。

ステップ7：アプリにアクセス

Istio Gatewayを利用して、Kubernetesクラスタ外からアプリにアクセスできるようにします。

 
kubectl apply -f samples/bookinfo/networking/bookinfo-gateway.yaml

最後に、KubernetesプラットフォームのIPアドレス情報を使い、ブラウザからBookinfoアプリにアクセスします。

以上がIstio導入の概要ステップです。Istioは多機能ゆえに学習コストがかかりますが、公式ドキュメントには詳細な手順や実例が載っています。うまく活用すれば、マイクロサービス環境での強力な基盤として役立ちます。

Linkerd導入ガイド：ステップバイステップ

それでは、Linkerdを実際に取り入れるための手順を見ていきましょう。必要な環境準備から試験的なデプロイまでを順を追って紹介します。

Linkerd構成の流れ

Linkerdをネットワークに導入する全体的なイメージとしては、以下のステップで進みます。

環境を整える

LinkerdはKubernetesとの相性が良いため、まずはKubernetesクラスタが整っていることが前提です。まだクラスタがない場合は、GKEやEKSなどでクラスタを作成すると良いでしょう。また、kubectlの準備とLinkerd CLIのダウンロードを行います。

ステップ1：Linkerd CLIの準備

Linkerd CLIを取得し、動作環境に組み込みます。たとえば、curl -sL https://run.linkerd.io/install | shというコマンドで、最新バージョンのLinkerd CLIをダウンロードし、パスに追加することができます。

ステップ2：Kubernetesクラスタの検証

linkerd check --preコマンドを実行し、Linkerdの導入要件がKubernetesクラスタで満たされているかを確認します。

ステップ3：Linkerdのクラスタ反映

linkerd install | kubectl apply -f -と入力するだけで、Linkerdの必要リソースを自動生成し、一括でクラスタに反映できます。

ステップ4：インストール確認

linkerd checkコマンドを利用すれば、Linkerd本体が正常に動いているかどうかを一通りチェックできます。

ステップ5：テストアプリをデプロイ

実際にLinkerdが機能しているか試験するため、emojivotoというサンプルアプリをデプロイします。curl -sL https://run.linkerd.io/emojivoto.yml | linkerd inject - | kubectl apply -f -のような手順で簡単に導入できます。

ステップ6：アプリの状態を可視化

linkerd dashboardコマンドでLinkerdのダッシュボードを起動し、emojivotoがどのように動作しているかを確認します。各種メトリクスを一目で把握できるので便利です。

以上のステップを踏めば、Linkerdの基本的な導入から動作確認、テストまで一通り体験できます。Linkerdの公式ドキュメントには、さらに詳細な設定例が掲載されているので、必要に応じて参照してください。

Istio vs Linkerd：パフォーマンスメトリクス

サービスメッシュ技術を評価するうえで、パフォーマンスメトリクスは重要です。IstioとLinkerdはどちらも監視機能を備えていますが、それぞれ特徴があります。ここでは、IstioとLinkerdが提供するパフォーマンスメトリクスを比較し、その長所と短所を確認します。

Istioのパフォーマンスメトリクス

Istioは総合的かつ細やかなメトリクス収集を行い、システムの内部動作を深く把握できるように設計されています。

標準メトリクス：リクエスト数やエラー数、レスポンスタイムなどをデフォルトで計測し、システム全体の状態を捉えやすくします。
カスタムメトリクス：利用者が独自の指標を定義することも可能で、柔軟性が高いのが特徴です。

これらを可視化・保存するために主にPrometheusが使われ、即時の観測や分析を可能にします。

Linkerdのパフォーマンスメトリクス

Linkerdはシンプルかつ使いやすさを重視した設計で、主要なメトリクスを自動収集します。

リクエスト数：システム全体または個別サービスへのリクエスト負荷を把握できます。
成功率：リクエストの成功割合を示し、エラーの兆候を見逃しません。
レイテンシ：リクエスト処理にかかった時間を測定し、パフォーマンス上の問題を特定しやすくします。

LinkerdもPrometheusとの連携を標準で用意しており、さらにGrafanaとの連動で視覚的なダッシュボードを構築できます。

パフォーマンスメトリクスの比較

両者とも強力な監視機能を持ちますが、細かさや拡張性に違いがあります。

メトリクス	Istio	Linkerd
リクエスト数	○	○
エラー数	○	×
レスポンスタイム	○	○
カスタムメトリクス	○	×
Prometheus連携	○	○
Grafana連携	×	○

Istioはカスタマイズ性が高く、大規模・複雑なシステムに向いています。一方、Linkerdは仕様がコンパクトで、迅速に可視化を始めたい場合に魅力があります。どちらを選ぶかは、メトリクスに対する要件やシステムの規模に依存すると言えます。

まとめると、大規模で詳細な監視が必要ならIstio、必要十分なモニタリングをシンプルに導入したいならLinkerd、といった選択基準が考えられます。

ケーススタディ：本番環境でIstioを活用

ここでは、あるグローバルEC企業がモノリシックなシステムからマイクロサービスへ移行し、Istioを本番運用した事例を取り上げます。柔軟性や信頼性を高めるため、サービスメッシュの導入を決断した流れを見てみましょう。

課題

この企業は、在庫管理や決済処理、カスタマーサービスなど多岐にわたる機能をモノリシックに統合していました。業務拡大に伴いシステムが肥大化し、度重なる障害やパフォーマンス低下が顕在化しました。

そこで、機能単位で分割したマイクロサービス化を進めた結果、今度はそれぞれのマイクロサービス間の通信やセキュリティ管理が複雑化し、新たな課題となりました。そこでIstioが選択肢となったのです。

採用した技術：Istio

Istioは、トラフィック制御やセキュリティ、監視といった機能が充実している点が評価されました。特に、各マイクロサービス間の通信管理やポリシーの集約、運用データの一元管理が大きな決め手になりました。

企業が活用した具体的な機能は以下のとおりです。

トラフィック制御：Istioのルーティング設定を活用し、一部のユーザだけ新機能に接続するカナリアリリースを実践しました。
セキュリティ：サービス間通信に相互TLSを導入し、データの暗号化と信頼性を確保しました。
運用可視化：環境全体のサービスパフォーマンスをモニタリングし、異常があれば早期に検知・対処できる仕組みを整えました。

導入ステップ

最初にステージング環境でIstioを検証し、問題なく動作することを確認したあと、本番システムへ段階的に適用しました。主な流れは下記の通りです。

Istioのデプロイ：Helmを使ってKubernetesクラスターへインストールし、サイドカー注入を設定しました。
トラフィック制御の設定：VirtualServiceやDestinationRuleを調整し、必要なルーティングポリシーを定義しました。
セキュリティの有効化：相互TLSとRBACによる細かいアクセス制御を組み込みました。
運用監視の設定：Istioのテレメトリデータを収集し、可視化ツールで解析できる基盤を構築しました。

成果

Istioの導入により、分割された多数のサービスを一元管理しやすくなり、システム全体の可用性とパフォーマンスが向上しました。また、段階的なリリースが容易になり、障害リスクを抑えながら新機能を速やかに展開できるようになりました。

このように、Istioの本番導入事例は、複雑化するマイクロサービス環境を整理し、安定した運用につなげる有効なアプローチとして注目されています。

ケーススタディ：本番環境でLinkerdを活用

次に、Linkerdを使った導入事例を見てみましょう。ここでは、Linkerdの開発元であるBuoyant社が、同社のマイクロサービス構成を管理するためにLinkerdをどう活用しているかを取り上げます。

Buoyant社のマイクロサービス構成

Buoyant社の内部システムでは、JavaやGo、Rubyなど、複数の言語で書かれたサービスが同時稼働しています。これらのサービス同士のやり取りを統一的に管理し、可視化し、安定性を保つのは容易ではありませんでした。

Linkerdの役割

Buoyant社は、この複雑なマイクロサービス連携をLinkerdに委ねました。各サービスと連携するサイドカーにLinkerdのプロキシを組み込み、InboundとOutbound双方の通信を管理します。

 
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: buoyant-core
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: buoyant-core
  template:
    metadata:
      labels:
        app: buoyant-core
    spec:
      containers:
      - name: buoyant-core
        image: buoyantio/buoyant-core:v1
        ports:
        - containerPort: 8080
      - name: linkerd-sidecar
        image: buoyantio/linkerd-sidecar:v1
        ports:
        - containerPort: 4140

たとえば上記のように、buoyant-coreというサービスにlinkerd-sidecarコンテナを追加し、すべての通信をサイドカー経由とすることでトラフィックが一元管理されます。

Linkerdによる可視化

Linkerdのテレメトリ機能によって、各サービスのリクエスト数や成功率、レイテンシなどをリアルタイムで把握できます。Buoyant社の場合、linkerd viz observeコマンドなどを使用し、主要デプロイメントごとのパフォーマンス指標を一目で確認する運用を行っています。

 
linkerd viz observe deployments

これにより問題が発生した際の迅速な障害切り分けが可能になりました。

耐障害性の強化

自動リトライやタイムアウト設定は、障害が疑われるサービスへの負荷を和らげ、システム全体の安定性を高めます。以下の例のようにServiceProfileを使い、特定のエンドポイントに対してリトライやタイムアウトを定義できます。

 
apiVersion: linkerd.io/v1alpha1
kind: ServiceProfile
metadata:
  name: buoyant-core.default.svc.cluster.local
spec:
  routes:
  - name: GET /buoyant
    condition:
      method: GET
      pathRegex: /buoyant
    retryable: true
    timeout: 1s

このように特定リクエストが失敗した場合の再試行や時間制限をリンクさせ、サービスダウン時もシステム全体を守ります。

総括

Buoyant社の実例では、Linkerdを用いてマイクロサービス間通信をコントロールし、可視化や信頼性向上につなげています。Linkerdの導入によりネットワーク周りの複雑性を吸収し、開発者は各サービスの機能拡充に注力できるようになりました。

セキュリティ機能：IstioとLinkerd

サービスメッシュは、安全性を確保する役割でも重要視されています。IstioとLinkerdはいずれも強固なセキュリティ対策を有しますが、アプローチには違いがあります。それぞれの特徴と比較点を見てみましょう。

Istioが備えるセキュリティ要素

Istioのセキュリティは「多層防御」、「ゼロトラストネットワークの徹底」、「ID・証明書管理」の3点が軸です。

多層防御

ネットワークだけでなく、アプリや基盤自体も含めた多層的な防御を行い、万が一1つの層が破られても他の層で守る構造をとっています。

ゼロトラストネットワーク

Istioでは、通信元がどこであろうと必ず認証と認可を行い、信頼できるリクエストだけを許可するゼロトラストの考え方を貫いています。

ID・証明書管理

Istioはサービス間通信で証明書を使い、相互認証します。証明書管理の自動化によりヒューマンエラーが減り、安全性が高まります。

Linkerdが備えるセキュリティ要素

Linkerdもまた、mTLSのデフォルト実装やデータプレーンを堅牢化する設計、ロールベースのアクセス制御に力を入れています。

相互TLSに注力

Linkerdでは、すべてのサービス間通信をmTLSで暗号化し、やり取りする双方がお互いを信頼できる相手か検証します。

データプレーンの強化

Linkerdはプロキシ自体を簡素化し、外部への攻撃ポイントを減らすことで安全性を確保します。こうした設計により、アプリとネットワークを分離して守ります。

ロールベースのアクセス制御

Linkerdでは、特定のユーザーやサービスのみが許可されたリソースにアクセスできるよう、ロールと紐づけた権限管理を行います。

IstioとLinkerdのセキュリティ比較

セキュリティ機能	Istio	Linkerd
多層防御	○	×
ゼロトラスト	○	×
ID・証明書管理	○	×
相互TLS	○	○
データプレーン防御	×	○
ロールベース制御	×	○

上表から分かるように、Istioは多層防御やゼロトラストを含む総合的なガードを特徴とし、Linkerdは軽量なデータプレーンとロール管理を重視しています。プロジェクトのセキュリティ要件によって、どちらを選ぶかを検討するとよいでしょう。

Istioをカスタマイズする

サービスメッシュとしてのIstioは、プロジェクトに合わせて多彩な面で調整することができます。たとえばトラフィック管理の方法やセキュリティポリシー、可観測性のレベル、拡張性などを細かく設定できます。ここでは、Istioの主なカスタマイズ例を紹介します。

トラフィック管理をカスタマイズ

Istioは標準でラウンドロビン型のロードバランシングを採用していますが、destinationRuleで設定を変えれば、ランダム方式や最小リクエスト方式なども使えます。以下はランダム方式への切り替え例です。

 
apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: DestinationRule
metadata:
  name: my-destination-rule
spec:
  host: my-service
  trafficPolicy:
    loadBalancer:
      simple: RANDOM

セキュリティを強化

Istioのセキュリティは用途に応じて柔軟に設定できます。デフォルトのmTLSは「PERMISSIVE」ですが、PeerAuthenticationをSTRICTに切り替えることで全通信を暗号化することができます。以下にその例を示します。

 
apiVersion: security.istio.io/v1beta1
kind: PeerAuthentication
metadata:
  name: default
spec:
  mtls:
    mode: STRICT

可観測性を高める

IstioではEnvoyFilterを用いて取得するデータをコントロールできます。下記の例はリクエスト数を記録するためのEnvoyFilter設定を示しています。

 
apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: EnvoyFilter
metadata:
  name: my-envoy-filter
spec:
  workloadSelector:
    labels:
      app: my-app
  configPatches:
    - applyTo: HTTP_FILTER
      match:
        context: SIDECAR_INBOUND
        listener:
          filterChain:
            filter:
              name: "envoy.http_connection_manager"
      patch:
        operation: INSERT_BEFORE
        value:
          name: "envoy.filters.http.wasm"
          typed_config:
            "@type": "type.googleapis.com/udpa.type.v1.TypedStruct"
            type_url: "type.googleapis.com/envoy.extensions.filters.http.wasm.v3.Wasm"
            value:
              config:
                config:
                  root_id: "stats_outbound"
                  configuration: '{ "metrics": ["request_count"] }'
                  vm_config:
                    vm_id: "my-vm"
                    runtime: "envoy.wasm.runtime.v8"
                    code:
                      local:
                        filename: "/etc/istio/extensions/stats-filter.wasm"

拡張性を向上

WebAssembly（Wasm）を利用すれば、IstioのEnvoyプロキシに独自のフィルタを挿入可能です。たとえば次のようなEnvoyFilter設定でWasmフィルタを組み込めます。

 
apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: EnvoyFilter
metadata:
  name: my-wasm-filter
spec:
  workloadSelector:
    labels:
      app: my-app
  configPatches:
    - applyTo: HTTP_FILTER
      match:
        context: SIDECAR_INBOUND
        listener:
          filterChain:
            filter:
              name: "envoy.http_connection_manager"
      patch:
        operation: INSERT_BEFORE
        value:
          name: "envoy.filters.http.wasm"
          typed_config:
            "@type": "type.googleapis.com/udpa.type.v1.TypedStruct"
            type_url: "type.googleapis.com/envoy.extensions.filters.http.wasm.v3.Wasm"
            value:
              config:
                config:
                  root_id: "my_root_id"
                  vm_config:
                    vm_id: "my_vm"
                    runtime: "envoy.wasm.runtime.v8"
                    code:
                      local:
                        filename: "/etc/istio/extensions/my-wasm-filter.wasm"

このように、Istioはプロジェクトの個別ニーズに応じて、トラフィック制御やセキュリティ、可観測性、拡張性などを自在にカスタマイズできる柔軟なサービスメッシュです。

Linkerdをカスタマイズする

Linkerdもまた、必要に応じて複数の観点からカスタマイズが可能です。ここでは、Linkerdの主なカスタマイズ領域について説明します。

Linkerdコンポーネントの基本を把握する

カスタマイズを始める前に、まずLinkerdが提供する主な構成要素を理解しましょう。

コントロールプレーン：ダッシュボードやIdentity、Proxy Injectorなど、Linkerd全体を管理する部分
データプレーン：サービスに注入されるプロキシ（Rust製）で、トラフィック制御や負荷分散を担う
インバウンド・アウトバウンド設定：外部からサービスメッシュへの入り口、内部から外部への出口などを管理
サービスプロファイル：ルート単位でメトリクスやリトライ、タイムアウトを設定
トラフィックスプリット：特定サービスへのトラフィックの振り分け比率を設定

コントロールプレーンの設定

Linkerdのコントロールプレーンは、設定ファイルを編集して振る舞いを調整できます。以下はその一例です。

 
apiVersion: install.linkerd.io/v1alpha2
kind: Linkerd
metadata:
  namespace: linkerd
spec:
  controllerReplicas: 1
  controllerLogLevel: info
  proxy:
    logLevel: warn
    image:
      version: stable-2.11.0

ここでは、controllerReplicasでコントロールプレーンのレプリカ数、controllerLogLevelでログレベルを指定しています。proxy以下ではプロキシのログレベルや使用するイメージなどを管理できます。

データプレーンの設定

データプレーンにあたるプロキシは、Kubernetes上のオブジェクトにアノテーションを付与することで挙動を変えられます。下記の例では、プロキシのログレベルをdebugに設定しています。

 
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  annotations:
    config.linkerd.io/proxy-log-level: debug
spec:
  template:
    metadata:
      annotations:
        config.linkerd.io/proxy-log-level: debug

インバウンド・アウトバウンド設定

Linkerdではトラフィックの入り口・出口を自由に設定可能です。ServiceProfileリソースを活用することで、ルート単位で細かい挙動やメトリクス収集、リトライ設定を調整できます。

サービスプロファイルの活用

linkerd profileコマンドを使うと、サービス単位のルートメトリクスやリトライなどを定義する雛形を生成できます。下記例のように実行します。

 
linkerd profile --template web-svc > web-svc-profile.yaml

これによりweb-svcサービスのServiceProfileのテンプレートが作成され、必要に応じて微調整できます。

トラフィックスプリットによる負荷調整

TrafficSplitというリソースを作成し、サービスごとのトラフィック分配を制御できます。たとえば以下の例では、web-svcに対し90%をweb-svc-v1、10%をweb-svc-v2に振り分けています。

 
apiVersion: split.smi-spec.io/v1alpha1
kind: TrafficSplit
metadata:
  name: traffic-split
spec:
  service: web-svc
  backends:
  - service: web-svc-v1
    weight: 90
  - service: web-svc-v2
    weight: 10

この設定により、新しいバージョンの機能テストや段階的リリースなどが実現できます。

このように、Linkerdは各コンポーネントの設定やアノテーション、独自リソースを通じて微調整し、自分のプロジェクトに合わせたメッシュを設計できます。

IstioとLinkerdを導入する企業

マイクロサービスが広がるにつれ、IstioやLinkerdのようなサービスメッシュソリューションは大企業からスタートアップまで幅広く取り入れられています。ここでは、それぞれを採用している代表企業を見ていきます。

Istio：導入実績のある主要企業

Google、IBM、Lyftなどの大手企業が支援するIstioは、多様な分野で活用されています。具体的には：

IBM：自社のCloud KubernetesでIstioを採用し、マイクロサービスの管理やセキュリティを強化しています。
Google：Google Cloud Platform（GCP）のKubernetesサービスであるGKEに組み込み、高度なトラフィック制御と可視化を提供しています。
eBay：数多くのサービス連携をさばくために、Istioでサービスディスカバリやトラフィック管理を実装しています。
Auto Trader UK：Kubernetes上でIstioを利用し、柔軟なマイクロサービス基盤を構築しました。
Namely：人事系システムを提供するNamelyでは、セキュリティと監視強化のためにIstioを活用しています。

Linkerd：導入実績のある主要企業

一方、Cloud Native Computing Foundation（CNCF）のLinkerdには、次のような大手企業事例があります。

Microsoft：Azure Kubernetes Service（AKS）にLinkerdを統合し、大規模マイクロサービスの安定運用をサポートしています。
Salesforce：複雑なサービス群をLinkerdで可視化と負荷分散し、障害対応を容易にしています。
PayPal：安全性・可視化・トラフィック制御を目的にLinkerdを導入し、大規模システムを支えています。
Monzo：イギリスのデジタル銀行。Linkerdを使ってセキュアで可視化しやすいマイクロサービス基盤を運用しています。
Houghton Mifflin Harcourt：教育関連パブリッシャーであるHMHも、Linkerdでマイクロサービスのセキュリティや可視化を向上させています。

Istio vs Linkerdの採用動向

CNCFの調査（2020年）ではIstioが約27%の導入率、Linkerdが約12%とIstioの方が優勢とされています。しかし、この分野は急速に変化しており、どちらにも大手ユーザーが多い点は共通しています。

総合的に見ると、Istioは多機能性を求める企業が好み、Linkerdはシンプルさとパフォーマンスを重視する企業に支持されていると言えます。

IstioとLinkerdのロードマップ

テクノロジーの将来像を知るには、それぞれのロードマップが参考になります。IstioとLinkerdの開発チームが公開している今後の方針や改良予定から、サービスメッシュがどの方向に進むのかを探ってみましょう。

Istioのロードマップ

Istioは以下に示すような分野に力を入れ、より包括的なサービスメッシュを目指しています。

パフォーマンスと拡張性：メモリ使用量の削減や通信効率向上など、大規模環境でも安定稼働するための最適化が予定されています。
使いやすさ：インストール手順や設定項目を簡素化し、ドキュメントを充実させることで、学習コストを下げる取り組みが進められています。
セキュリティ強化：さらなるmTLSやアクセス制御の細分化、コントロールプレーンの安全性向上などを計画しています。
他クラウドネイティブとの連携：KubernetesやEnvoyをはじめ、周辺ツールとの相互運用性をより高め、統合的に管理できる仕組みを強化する方針です。

Linkerdのロードマップ

Linkerdはシンプルさを保ちつつ、性能と機能を磨く姿勢を取り続けています。

使いやすさ：導入や設定の簡便性をさらに向上し、ドキュメントを明解に整備する予定があります。
性能向上：特にレイテンシやリソース使用量を最適化し、動作速度を維持・向上させる取り組みが進められています。
セキュリティ機能：mTLSやアクセス制御の強化など、細かいセキュリティ設定を可能にする方向へ拡張が計画されています。
可観測性の向上：メトリクスやログ、トレースのさらなる充実を図り、トラブルシューティングを容易にする予定です。

IstioとLinkerdのロードマップ比較

Istio	Linkerd
パフォーマンス & 拡張性	使いやすさ
使いやすさ	性能
セキュリティ	セキュリティ
他クラウドとの連携	可観測性

両メッシュとも性能やセキュリティの向上を共通テーマに据えていますが、Istioはクラウドネイティブとの統合性、Linkerdはシンプルさと可観測性をより強化する方向に注力していると言えます。

Istio vs Linkerd：プロジェクトに合わせた選択

IstioとLinkerdの力をどちらに借りるべきか迷う場合、チェックすべきポイントは多岐にわたります。ここでは、選定における主な判断基準を示します。

まずは要件を整理する

最初に自社のマイクロサービス規模や複雑度、パフォーマンス要件、セキュリティ要件を整理しましょう。高機能かつ高度なトラフィック管理が必要ならIstioが有力ですし、導入や運用のシンプルさを最優先したいならLinkerdに軍配が上がります。

巨大なマイクロサービス群を扱う場合、Istioはさまざまな機能を備えておりスケールにも強いです。Linkerdは軽快なのでパフォーマンス面を重視する場合に向いています。

セキュリティも重要な観点です。どちらも相互TLSなどの基本はカバーしていますが、より高度な管理が必要ならIstioのほうが細かい設定まで行いやすいでしょう。

IstioとLinkerdの持ち味を比較

主要機能を表に簡単にまとめました。

項目	Istio	Linkerd
トラフィック制御	高度	基本
セキュリティ	高度	基本
可観測性	高度	基本
パフォーマンス	優秀	さらに優秀
複雑さ	高い	低い
スケーラビリティ	優秀	良好

Istioは高機能で拡張性がある一方、使いこなすには学習コストがかかります。Linkerdは実装が簡潔で、性能面でも利点が大きいです。

学習コストにも注目

Istioは機能が豊富な反面、ドキュメントや設定項目が多いため学習に時間がかかりがちです。Linkerdは設計思想がシンプルで始めやすいという利点があります。

コミュニティサポートの差

コミュニティ規模はIstioのほうが大きいとされています。困ったときに情報を得やすい点ではIstioが有利ですが、Linkerdも活発なコミュニティを持っており、今後の伸びが期待されます。

つまり最終的にはプロジェクトの優先度やチームのスキルレベル、求める機能を総合的に考慮して決める必要があります。機能やセキュリティを最重視するならIstio、軽量かつ高速で使いやすさを重視するならLinkerdを選ぶとよいでしょう。

IstioとLinkerdでよくある課題と対策

サービスメッシュとして人気を集めるIstioとLinkerdですが、それぞれに特有の課題やつまずきやすいポイントがあります。ここでは代表的な問題点と、それに対する対処法をまとめます。

Istioの課題と解決策

1. 設定の複雑さ：高度な機能が多いため、初心者には設定内容が煩雑に感じられます。

対策：公式ドキュメントを段階的に読み進めるほか、各機能を小分けに学習するのが効果的です。コミュニティフォーラムも活用しましょう。

2. パフォーマンス低下：豊富な機能をフルに使うと、潜在的にレイテンシ増加のリスクが生じます。

対策：負荷テストを継続的に行い、必要な機能のみを有効化します。ポリシーや計測項目を取捨選択すると効果的です。

3. デバッグの難しさ：分散システムを制御するという性質上、障害発生時の原因追跡が複雑になりやすいです。

対策：Istioのログやトレーシング機能を適切に設定し、問題発生時にすばやくデータを取得できるように準備しておきましょう。

Linkerdの課題と解決策

1. ポリシー機能の限定：Istioほど豊富なポリシー制御がないため、細かい条件分岐が必要な場面をカバーしにくいです。

対策：周辺ツールと連携して補う、もしくはLinkerdが許容する範囲でポリシーをシンプル化します。

2. ドキュメントの情報不足：Istioと比べると資料量が少なく、詳細な設定例を探すのが難しい場合があります。

対策：SlackやDiscourseなどのコミュニティで質問し、実際に試したユーザーの事例を参考にするのが近道です。

3. 対応言語の制約：Rust製プロキシを活かすための言語的な制約があり、Istioに比べると適用範囲がやや狭いと感じることもあります。

対策：必要な言語がLinkerdで十分にサポートされているか事前に要確認し、難しい場合は別のサービスメッシュを検討します。

Istio vs Linkerd：課題対策まとめ

課題点	Istio	Linkerd
設定の複雑さ	高	低
パフォーマンス低下	可能性大	可能性小
デバッグの難易度	中	低
ポリシーサポート	豊富	やや限定
ドキュメント量	多い	やや少ない
言語サポート	広い	限定