Amazon EKS徹底解説：GKE・AKSとの比較で学ぶ「本気のKubernetes運用」実践ガイド

はじめに（要点サマリー）

本記事では Amazon Elastic Kubernetes Service（Amazon EKS） を主役に、Google Kubernetes Engine（GKE）、Azure Kubernetes Service（AKS） と比較しながら、「Kubernetesを本番でちゃんと運用するための考え方」 を丁寧に整理していきます。
Amazon EKS は、AWSが提供するフルマネージドのKubernetesサービスで、KubernetesのコントロールプレーンをAWSが管理し、ユーザーはワーカーノードやアプリケーションに集中できるようにしたサービスです。
GKE・AKSも同じくマネージドKubernetesサービスですが、
- EKS：AWSネイティブ連携（IAM / VPC / CloudWatch）とハイブリッド（EKS Anywhere） が強み
- GKE：Kubernetes発祥のGoogleが作った“王道Kubernetes”＋Autopilotによるほぼサーバレス運用
- AKS：Azure AD（Entra ID）・Azure Monitor・DevOpsとの統合が濃く、企業ITとの親和性が高いKubernetes
  といったカラーがあります。
設計の肝は、
1. 「なぜKubernetesなのか」をチームで言語化すること
2. クラスタ構成（環境・チーム・テナントの切り方）を最初に決めること
3. ネットワーク・セキュリティ・IAM/RBACを“最小権限”で設計すること
4. アップグレード／アドオン／ログ・監視の運用を仕組みとして用意すること
5. 将来のマルチクラウド・ハイブリッドを見据えて“共通の考え方”で設計すること
想定読者は、
- Kubernetesをそろそろ本気で本番運用したい SRE / プラットフォームエンジニアの方
- ECS と EKS、GKE と AKS の違いを整理したい バックエンド開発者・テックリードの方
- AWS / GCP / Azure を横並びで見たい 情報システム部門・ITガバナンス担当の方
  です。
読み終わるころには、「自分たちのチーム事情なら、EKS / GKE / AKS のどれを、どういう構成で採用するのが現実的か」を、自分の言葉で説明できる状態を目指しますね。

1. Amazon EKSとは？3クラウドに共通する“マネージドKubernetes”の基本

1.1 Amazon EKSの概要

Amazon EKS は、AWSが運営する フルマネージドのKubernetesクラスターサービス です。ユーザーは自前でKubernetesコントロールプレーン（APIサーバー、etcdなど）を構築・運用する必要がなく、AWSがスケーリング・冗長化・パッチ適用などを行ってくれます。

特徴をシンプルにまとめると：

Kubernetes準拠（CNCF認定） のマネージドサービス
コントロールプレーンはAWS側が運用（高可用・自動スケール・パッチ）
ワーカーノードは
- EC2ノード
- Fargate（サーバレスノード）
- EKS Anywhere / Hybrid Nodes（オンプレ・エッジ）
  など、複数の実行環境から選択可能
IAM・VPC・CloudWatchなど、他のAWSサービスと強く連携

要するに、「Kubernetesというオーケストレーションの考え方は採用したいけれど、コントロールプレーンの運用はAWSに任せたい」 というときの選択肢です。

1.2 GKE / AKS との共通点

GKE・AKS も同じカテゴリのサービスです。

GKE（Google Kubernetes Engine）
- Googleが提供するマネージドKubernetes。
- Google Cloudのネットワークと密接に統合され、Autopilotモードではノード管理をほぼ意識せずに運用できます。
AKS（Azure Kubernetes Service）
- AzureのマネージドKubernetes。
- Kubernetesの制御プレーンをAzureが管理し、ユーザーはノードやアプリケーションに集中できます。Azure AD（Entra ID）・Azure Monitor・DevOpsとの連携が特徴です。

3つとも、

「KubernetesのAPIをそのまま使える」
「クラウド事業者がコントロールプレーンを運用してくれる」
「ノードのプロビジョニング・オートスケール・アップグレード周りを支援してくれる」

という意味で共通しています。

2. アーキテクチャ比較：EKS / GKE / AKSの“骨格”をそろえて理解する

2.1 コントロールプレーンとデータプレーン

Kubernetesクラスターは大きく、

コントロールプレーン（APIサーバー、etcd、スケジューラなど）
データプレーン（アプリコンテナが動くノード群）

に分かれます。

EKS：コントロールプレーンはAWS管理、ノードはEC2/Fargate/EKS Anywhere。
GKE：同様にGoogle管理のコントロールプレーン＋Compute Engineノード or Autopilot。
AKS：Azure管理のコントロールプレーン＋VMスケールセットノード。

ユーザーから見ると、「kubectlで話しかける先（APIサーバー）はクラウドが管理してくれる」という点が共通です。

2.2 ノード・ランタイムの選択肢

Amazon EKS

マネージドノードグループ（EC2）
- ASGと連携したEC2ノード群。インスタンスタイプ・OS・ディスクなどを自分で細かく制御できます。
Fargate（EKS on Fargate）
- Pod単位でvCPU/メモリを指定し、サーバレスで実行。ノードの管理をほぼ意識せずに済みます。
EKS Anywhere / Hybrid Nodes
- オンプレやエッジにKubernetesクラスターを立てつつ、EKSディストロや統合管理を活用できる形。

GKE

Standardモード：
- Self-managedに近い構成で、ノードをCompute Engineとして自分で管理。
Autopilotモード：
- Pod単位での課金・スケーリングで、ノードをほぼ意識せずに運用できるサーバレス寄りのモード。

AKS

ノードプール（VMSS）：
- VM Scale Setでノードを管理。システムノードプール・ユーザーノードプールを分けるベストプラクティスが有名です。
Virtual Nodes / Container Instances連携（一部構成）：
- 必要に応じてサーバレスコンテナと連携し、バーストに対応することも可能です。

3. ネットワーク・セキュリティ・ID連携の違い

Kubernetesを本番で使うとき、一番“沼”になりやすいのが ネットワークと権限まわり です。ここを3クラウドでそろえて見ておきますね。

3.1 ネットワーク（CNI・VPC/VNet）

EKS

基本は Amazon VPC CNI を使い、PodごとにVPC内のIPを割り当てるモデル（モードにより挙動は調整可能）。
ALB Ingress Controller（AWS Load Balancer Controller）などと組み合わせ、ALB/NLBと連携するのが定番です。

GKE

VPCネイティブクラスタ（IPエイリアス）で、PodにもVPC IPが割り当たる構成が主流。
Google Cloud Load Balancerと密接連携し、L7/L4ロードバランサを自動で張れます。

AKS

Azure CNI を使うか、kubenetを使うか選択可能（最近はAzure CNIが主流）。
Azure Load Balancer / Application Gateway / Nginx Ingress Controllerなどと組み合わせて構成します。

ネットワークの考え方としては、

「Podが直接クラウドVPC/VNetのIPを持つのか」
「Service / LoadBalancerタイプをどう外部公開にマッピングするか」

の2点を押さえておけば、どのクラウドでも応用が利きます。

3.2 セキュリティ（RBAC / ネットワークポリシー / Pod Security）

3つのクラウドとも、

Kubernetes RBAC
ネットワークポリシー（Calico / Cilium / Azure Policy for Kubernetesなど）
Pod Security（Pod Security Standardsや独自拡張）

をベースにした「Kubernetesの標準的なセキュリティモデル」を採用しています。

違いが大きく出るのは、クラウド側のID・権限との連携です。

3.3 クラウドIDとの連携（IRSA / Workload Identity / Managed Identity）

Amazon EKS

IAM Roles for Service Accounts（IRSA） を使うことで、
- Kubernetes ServiceAccountにIAMロールを紐づけ
- Pod単位でAWSリソース（S3 / DynamoDB / SQSなど）への権限を最小化
  できます。

GKE

Workload Identity によって、
- Kubernetes ServiceAccount ↔ Google Service Account をマッピングし
- PodからGoogle Cloud APIsへのアクセス権限を細かく制御できます。

AKS

Managed Identity + AAD Pod Identity（※現行はAzure AD Workload Identityへ移行） を組み合わせ、
- Pod単位でAzureリソースへのアクセス権限を持たせる構成が取れます。

3つを横並びにすると、

EKS：ServiceAccount → IAMロール
GKE：ServiceAccount → Google Service Account
AKS：ServiceAccount → Managed Identity（Entra IDオブジェクト）

という対応になります。Kubernetes側では「ServiceAccountを単位にPodの権限を分ける」と覚えておくと、クラウドをまたいでも理解しやすくなります。

4. ユースケース別：EKS / GKE / AKS の得意分野

4.1 マイクロサービス基盤

多数の小さなマイクロサービスを、共通の認証・ログ・監視・デプロイパイプラインで運用したいケースです。
EKSなら、ALB Ingress Controller＋App Meshなどと組み合わせて、サービスメッシュ＋ゼロトラスト寄りのフロント基盤 を構築しやすいです。
GKEは、IstioやAnthosなどのマネージド連携で、マルチクラスター／マルチクラウドを含めたサービスメッシュに強みがあります。
AKSは、Azure Front Door・Azure API Management・Azure Monitorとつなげることで、企業ITと親和性の高いAPI基盤が作りやすい印象です。

4.2 データ・機械学習基盤

バッチ処理・Spark・機械学習ワークロードをKubernetes上で回したいケースです。
EKSは、EMR on EKSやKubeflowなどのエコシステムと組み合わせて、クラウドネイティブなデータ/ML基盤を構築できます。
GKEは、Vertex AIやBigQueryとの親和性から、GCP中心のデータ/MLチームにとても人気があります。
AKSは、Azure MLやSynapseと連携しつつ、オンプレAD・既存Windows環境を持つ企業で選ばれやすいです。

4.3 ハイブリッド・エッジ

データ主権・低レイテンシ・工場や店舗などの現場との統合など、オンプレやエッジとセットでKubernetesを使いたいケースです。
EKS Anywhereは、オンプレKubernetesをEKSディストロ＋サポート付きで運用できる選択肢として用意されています。
GKEは、GKE on-prem / Anthosなどを通じて、オンプレ・他クラウドを含むマルチクラスタ管理が得意です。
AKSも、Arc-enabled Kubernetesを利用して、オンプレや他クラウドのクラスターをAzure側から統合管理するアプローチがあります。

5. 実務設計のポイント：クラスタ・ネームスペース・リソースの切り方

5.1 クラスターをどう分けるか

よくあるパターンは：

環境ごとにクラスター分割
- eks-prod / eks-stg / eks-dev
さらに規模が増えると、
- プロダクト単位・事業部単位でクラスターを分割
- 重要度や規制要件（PCI / 医療など）が違うものは別クラスター

GKE でも gke-prod / gke-stg、AKSでもサブスクリプションやリソースグループと組み合わせて同じような分割を行うことが多いです。

5.2 ネームスペースの役割

クラスター内では、ネームスペースでアプリ・チーム・テナントを分けるのが基本です。
- 例：team-a-api / team-a-batch / team-b / platform / observability など
RBAC・NetworkPolicyもネームスペース単位で設計できるため、**「アプリ単位orチーム単位でネームスペースを分ける」**のが運用しやすいです。

5.3 リソース制御（ResourceQuota / LimitRange）

EKS / GKE / AKS いずれも、
- Podやコンテナに対する requests / limits
- ネームスペース単位の ResourceQuota
  をサポートしているので、「CPU・メモリの取り合い」を防ぐ仕組みを必ず入れておきましょう。
これを疎かにすると、一つのPodが暴走して他サービスを巻き込む という、クラスタあるある事故に繋がります。

6. 具体比較：EKS / GKE / AKS の“性格”の違い

6.1 コントロールプレーンの運用とスケール

EKS：
- コントロールプレーンはリージョン内の複数AZに冗長化され、APIサーバーやetcdのスケーリングもAWS側が管理。
- 超大規模クラスタ（数万Pod規模）向けの最適化も積極的に行われています。
GKE：
- Kubernetesの成り立ちからして“本家”なので、大規模・高トラフィックに強い実績が豊富です。
AKS：
- コントロールプレーンはAzureが管理し、SLA付きで可用性を提供。企業IT向けの安定運用にフォーカスしています。

6.2 マネージドアドオン・統合サービス

EKS
- VPC CNI / CoreDNS / kube-proxy などのマネージドアドオン
- AWS App Mesh、CloudWatch、AWS X-Ray、AppConfig、Systems Manager などとの連携がしやすいです。
GKE
- Cloud Monitoring / Logging、Cloud Load Balancing、Config Connector など、GCPサービスとの一体運用が魅力。
AKS
- Azure Monitor / Log Analytics / Application Insights、Azure Policy for Kubernetes、Key Vault、DevOps との組み合わせで、エンタープライズ向け統合運用がしやすいです。

6.3 料金モデル（ざっくりの考え方）

細かい数値は頻繁に変わるので公式の料金ページをご確認いただきたいのですが、考え方としては：

コントロールプレーンの料金（無料/有料/クラスター単位）
ノード（VM）に対する料金
Autopilot / Fargate / サーバレスオプション利用時の課金単位（Pod vCPU/メモリ単位など）

を比較し、「うちのワークロードの特性（ピーキー・24h稼働・夜は止まるなど）」に合うものを選ぶことが大切です。

7. サンプル構成：EKS Fargateで動かすシンプルWeb API

イメージを掴みやすいように、EKS FargateでWeb APIを動かす構成の概略を書いてみますね。

7.1 全体イメージ

VPC
- Public Subnet：ALB
- Private Subnet：EKS Fargate用のサブネット
EKSクラスター（Fargateプロファイルでappネームスペースを紐付け）
デプロイ対象：appネームスペースの Deployment + Service
ALB Ingress Controllerで Ingress → ALB をプロビジョニング

7.2 Deploymentの簡易サンプル（イメージ）

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: sample-api
  namespace: app
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: sample-api
  template:
    metadata:
      labels:
        app: sample-api
    spec:
      serviceAccountName: sample-api-sa
      containers:
        - name: app
          image: 123456789012.dkr.ecr.ap-northeast-1.amazonaws.com/sample-api:1.0.0
          ports:
            - containerPort: 8080
          env:
            - name: APP_ENV
              value: "prod"
          resources:
            requests:
              cpu: "100m"
              memory: "256Mi"
            limits:
              cpu: "500m"
              memory: "512Mi"

7.3 IRSAによる権限付与イメージ

ServiceAccountにアノテーションでIAMロールを紐づける例です。

apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: sample-api-sa
  namespace: app
  annotations:
    eks.amazonaws.com/role-arn: arn:aws:iam::123456789012:role/sa-sample-api-role

このIAMロールに、たとえばS3から設定ファイルを読む s3:GetObject のみを付けておけば、アプリケーションはS3へ必要最小限の権限だけ持ってアクセスできるようになります。

同じ発想は、GKEのWorkload IdentityやAKSのManaged Identityでもそのまま応用できます。

8. よくある落とし穴と、その防ぎ方

8.1 「とりあえず1クラスタに全部乗せる」問題

複数のプロダクト・環境を一つのクラスターに詰め込みすぎると、
- RBAC / NetworkPolicy が複雑化
- 1つのクラスタ障害で全サービスに影響
  という危険があります。
解決策：
- 環境単位（prod / stg / dev）は必ず分離
- 重要度の高いプロダクトは専用クラスターを検討

8.2 Kubernetes機能に寄せすぎてクラウドの機能を使わない

何でもかんでもKubernetesネイティブで解決しようとすると、
- IAM連携をせずに長期秘密鍵をPodに埋め込む
- クラウドのマネージドDBではなく、クラスタ内にDBコンテナを立ててしまう
  など、運用・信頼性・セキュリティ面で損をすることがあります。
解決策：
- 状態はできるだけマネージドDBやクラウドサービス側に寄せる
- 認証・権限は、IRSA / Workload Identity / Managed Identityでクラウドと連携する

8.3 アップグレード戦略がない

Kubernetesのバージョンは定期的にEOLを迎えるため、
- 「半年に一度は少なくともマイナーバージョンアップ」
  を前提に計画しておかないと、後でまとめてアップグレード地獄になります。
解決策：
- 「毎年○月と○月にEKS/GKE/AKSのアップグレードを行う」など、定期スケジュールを決める
- 本番の前に、必ず検証クラスターで動作確認をしてから段階的に進める

9. 誰がどう得をする？（読者像ごとのメリット）

9.1 SRE / プラットフォームエンジニアの方へ

EKS / GKE / AKS を横並びで理解しておくことで、
- 「自社の前提条件だと、EKSでここまで、GKE/AKSではこういう構成が近い」
  といった比較表を自信を持って作れるようになります。
また、クラスタ設計・IRSA/Workload Identity・ネットワークポリシー・監視を共通の頭で考えられるので、マルチクラウド時代にも対応しやすくなります。

9.2 バックエンド開発者・テックリードの方へ

「なぜEKSを選ぶのか」「なぜGKE/AKSではなくEKSなのか」を説明できるようになると、
- チームや経営層に対して技術選定の納得感をきちんと届けられます。
設計の初期から、
- コンテナ化（Docker）
- Kubernetesマニフェスト
- CI/CD
  をセットで考えられるようになるので、本番運用までの道筋がぐっとクリアになります。

9.3 情報システム部門・ITガバナンス担当の方へ

EKS / GKE / AKS を、
- 「**組織のガバナンスを効かせる単位（クラスター・プロジェクト・サブスクリプション）」
- 「監査・ログ・アクセス制御をどう設計するか」
  という目線で比較できるようになります。
結果として、セキュリティポリシーや規程と、“現実のクラウド構成”をつなぐ言葉を持てるようになります。

10. 今日からできる3ステップ

「なぜKubernetesなのか」を一言で書き出してみる
- 例：「マイクロサービスをチーム横断で運用するため」「マルチクラウドに耐えられる基盤が欲しい」など。
既存の（または予定している）コンテナアプリを1つ選び、EKS / GKE / AKS で動かすならどう設計するか紙に書いてみる
- クラスター構成、ネームスペース、必要な権限、CI/CDの流れまで、ざっくりで構いません。
IRSA / Workload Identity / Managed Identity のどれかを実際に試してみる
- 小さな検証環境で、1つのPodにだけ最小権限を渡すサンプルを作ってみると、「IDとKubernetesを結びつける感覚」が一気に掴めます。

11. まとめ：EKSは「AWSネイティブ×Kubernetes」をつなぐ橋

Amazon EKS は、

Kubernetesというオープンなオーケストレーションの世界と、
IAM / VPC / CloudWatch / そのほかAWSサービスというAWSネイティブの世界

をつなぐ“橋”のような存在です。

一方で、GKE・AKSもそれぞれのクラウドに最適化されていて、どれか一つが絶対ということはありません。大切なのは、

チームのスキルセット
既存システムとの親和性
将来のマルチクラウド／ハイブリッド構想

を踏まえたうえで、

「うちの組織なら、このパターンのEKS/GKE/AKSがちょうどいいよね」

と、自分たちにフィットした答えを見つけていくことだと思います。

本記事が、その“答え探し”のための地図になってくれたら嬉しいです。少しずつ、無理のない範囲で試しながら、ご自身とチームにとって気持ちよく運用できるKubernetes基盤を育てていきましょう。

参考リンク（公式・解説ドキュメント）

※バージョン・制限値・料金体系は変わることがありますので、実際に設計・導入される際は必ず最新の公式ドキュメントと料金ページをご確認くださいね。

Amazon EKS徹底解説：GKE・AKSとの比較で学ぶ「本気のKubernetes運用」実践ガイド

はじめに（要点サマリー）

1. Amazon EKSとは？3クラウドに共通する“マネージドKubernetes”の基本

1.1 Amazon EKSの概要

1.2 GKE / AKS との共通点

2. アーキテクチャ比較：EKS / GKE / AKSの“骨格”をそろえて理解する

2.1 コントロールプレーンとデータプレーン

2.2 ノード・ランタイムの選択肢

3. ネットワーク・セキュリティ・ID連携の違い

3.1 ネットワーク（CNI・VPC/VNet）

3.2 セキュリティ（RBAC / ネットワークポリシー / Pod Security）

3.3 クラウドIDとの連携（IRSA / Workload Identity / Managed Identity）

4. ユースケース別：EKS / GKE / AKS の得意分野

4.1 マイクロサービス基盤

4.2 データ・機械学習基盤

4.3 ハイブリッド・エッジ

5. 実務設計のポイント：クラスタ・ネームスペース・リソースの切り方

5.1 クラスターをどう分けるか

5.2 ネームスペースの役割

5.3 リソース制御（ResourceQuota / LimitRange）

6. 具体比較：EKS / GKE / AKS の“性格”の違い

6.1 コントロールプレーンの運用とスケール

6.2 マネージドアドオン・統合サービス

6.3 料金モデル（ざっくりの考え方）

7. サンプル構成：EKS Fargateで動かすシンプルWeb API

7.1 全体イメージ

7.2 Deploymentの簡易サンプル（イメージ）

7.3 IRSAによる権限付与イメージ

8. よくある落とし穴と、その防ぎ方

8.1 「とりあえず1クラスタに全部乗せる」問題

8.2 Kubernetes機能に寄せすぎてクラウドの機能を使わない

8.3 アップグレード戦略がない

9. 誰がどう得をする？（読者像ごとのメリット）

9.1 SRE / プラットフォームエンジニアの方へ

9.2 バックエンド開発者・テックリードの方へ

9.3 情報システム部門・ITガバナンス担当の方へ

10. 今日からできる3ステップ

11. まとめ：EKSは「AWSネイティブ×Kubernetes」をつなぐ橋

参考リンク（公式・解説ドキュメント）

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投稿者 greeden

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