Amazon ECS徹底解説：GKE・AKS・Cloud Run / Container Apps と比べて分かる“ちょうどいい”コンテナ基盤設計

はじめに（要点サマリー）

本記事の主役は Amazon Elastic Container Service（Amazon ECS）。
ECSは、コンテナ化されたアプリケーションを簡単にデプロイ・管理・スケールできるフルマネージドのコンテナオーケストレーションサービス です。
ECSは EC2 / Fargate / ECS Anywhere という3種類の実行・起動タイプをサポートし、クラウド・オンプレ・エッジまで一貫した運用ができるのが特徴です。
GCPの世界では GKE（Google Kubernetes Engine） がマネージドKubernetesとして、Azureでは AKS（Azure Kubernetes Service） が同じポジションを担います。どちらも「Kubernetesそのものをマネージドで運用する」サービスです。
さらに一段上の抽象度として、
- AWS：App Runner
- GCP：Cloud Run
- Azure：Azure Container Apps
  といった「サーバレスなコンテナ実行基盤」もあり、ECSとの住み分けがポイントになります。
想定読者は、
- これからコンテナを本番で使いたい Web/バックエンド開発者
- ECS / GKE / AKS の違いを整理したい SRE・インフラエンジニア
- どのレイヤー（ECS or App Runner / Cloud Run / Container Apps）を採用するか迷っている 技術リーダー・アーキテクト
  のみなさまです。
読み終わるころには、
- 「このユースケースなら ECS がちょうどいい」
- 「ここまで抽象化したいなら App Runner / Cloud Run / Container Apps を選ぶ」
- 「Kubernetesが必要なら GKE / AKS / EKS を選ぶ」
  といった 判断軸が自分の言葉で説明できる状態 を目指しますね。

1. Amazon ECSとは：AWSに最適化された“ちょうどいい”オーケストレーション

1.1 ECSの立ち位置

Amazon ECS は、AWSが提供する フルマネージドのコンテナオーケストレーションサービス です。コンテナ化されたアプリケーションを、AWS上で効率よく配置・スケーリング・監視するための“司令塔”の役割を担います。

ざっくり言うと：

ECS
- AWSに最適化されたクローズドなオーケストレーション
- IAM / VPC / ALB / CloudWatch などとの統合が非常にシンプル
EKS（参考）
- OSSの Kubernetes をAWSでマネージド運用
- “Kubernetesネイティブ”な設計をしたい場合の選択肢
GKE / AKS
- どちらもマネージドKubernetesサービス
- KubernetesそのもののAPI・エコシステムを軸にする世界観

ECSはKubernetesではありませんが、そのぶん 概念が少なくシンプル で、「AWSだけで完結するシステムならまず候補に挙がる」存在だと思ってもらうとイメージしやすいです。

1.2 ECSの主なユースケース

Web API / バックエンド（マイクロサービス）
バッチ処理・ジョブ実行
キューを消化するワーカー（SQS / Kinesisなど）
ゲームサーバー・リアルタイム処理
機械学習の推論・前処理

要するに、“常時起動 or 継続的に動くコンテナ” はだいたいECSで扱えます。

2. ECSの基本概念：クラスター・タスク定義・サービス

ECSは、いくつかの基本部品の組み合わせで成り立っています。用語に慣れてしまえば、そんなに難しくありません。

2.1 クラスター（Cluster）

コンテナを実行する 論理的な“箱”
中には、
- EC2インスタンス（EC2起動タイプ）
- Fargateの実行環境（Fargate起動タイプ）
- ECS Anywhereで登録したオンプレノード
  などが含まれます。

2.2 タスク定義（Task Definition）

「どのイメージを、どんなリソースで、どんな環境変数で動かすか」という コンテナ実行のひな型
1つのタスク定義の中に、複数のコンテナを含めることもできます（Sidecarパターンなど）。

2.3 タスク（Task）

タスク定義を元に起動された コンテナ群の実体。
“1タスク＝1Pod相当”とイメージすると、Kubernetes経験者には分かりやすいかもしれません。

2.4 サービス（Service）

「このタスクを常に N個以上動かしておいて」とお願いする仕組みです。
サービスを作ると、
- タスクの ヘルスチェック・再起動
- オートスケーリング（ECS Service Auto Scaling）
- ALB / NLB との連携（ターゲット登録）
  などをECSが自動的にやってくれます。

この4つを押さえておけば、基本的なECS構成はだいたい読み解けるようになります。

3. ECSの起動タイプと類似サービスとの位置づけ

3.1 EC2 / Fargate / Anywhere の3つの起動タイプ

ECSでコンテナを動かす方法（起動タイプ）は大きく3つです。

EC2起動タイプ
- 自分で用意したEC2インスタンス群の上でコンテナを動かす。
- OSやミドルウェア、ディスク構成を細かくチューニングしたいときに向きます。
Fargate起動タイプ
- コンテナ実行基盤（EC2）を意識せず、“vCPUとメモリを指定するだけ” で動かせるサーバレス実行環境。
- インスタンスのパッチ・スケール・容量管理から解放される代わりに、EC2より単価はやや高めになりがちです。
ECS Anywhere
- オンプレや他クラウドのノードをECSクラスターに登録し、同じコントロールプレーンで管理する ための仕組み。

シンプルに言えば、

とにかくインフラ管理を減らしたい → Fargate
コスト最適化や特殊な要件がある → EC2
ハイブリッド／エッジまで一元管理したい → ECS Anywhere
というイメージで使い分けます。

3.2 Kubernetes系との位置づけ（ECS vs GKE / AKS）

ECS
- AWSの独自オーケストレーション。学ぶべき概念は少なめ。
GKE（GCP）・AKS（Azure）
- どちらも マネージドKubernetes。Kubernetes API・マニフェスト・Helmなど、OSSのエコシステムをフルに使えます。

Kubernetesに強いチームであれば、

AWS：EKS
GCP：GKE
Azure：AKS

で揃える方が学習コストが少ない場合もありますが、AWSに閉じたシステムで、KubernetesそのものにこだわりがないならECSの方がシンプル というケースもかなり多いです。

3.3 “さらに上”のサーバレスコンテナとの比較

ECSの一段上には、

AWS App Runner：ソースまたはコンテナイメージを指定すると、自動でビルド・デプロイ・スケーリングまでやってくれるフルマネージドコンテナアプリサービス。
GCP Cloud Run：HTTP/イベント駆動のコンテナをサーバレスで実行。スケールtoゼロが得意。
Azure Container Apps：サーバレスなコンテナ実行基盤。HTTP・イベント・CPU/メモリ負荷に応じてスケールし、KEDAベースのスケーラを利用可能。

という“PaaS寄り”のサービス群があります。

ざっくりした目安としては、

インフラやクラスタ運用は極力触りたくない → App Runner / Cloud Run / Container Apps
VPCやALB、細かいネットワーク制御、自前のジョブ制御が必要 → ECS / GKE / AKS

という分け方で考えると整理しやすいです。

4. ECSのアーキテクチャ例：Web API・バッチ・イベント駆動

ここでは、ECSを使った代表的な構成を3パターンほど簡単にイメージしてみますね。

4.1 Fargateで動かすシンプルなWeb API

VPC内に、ALB＋ECS(Fargate)クラスターを構成
ALB → ECSサービス（複数タスク）
タスク定義には
- Dockerイメージ（ECRからpull）
- 0.25 vCPU / 0.5GB のようなリソース
- 環境変数（DB接続情報はSecrets Manager参照）

開発者は Dockerfileとアプリケーションコードに集中し、デプロイはCI/CDから ecs deploy するだけ、という運用がしやすくなります。

4.2 バッチ・ジョブ処理

ECSクラスターを共有しつつ、
- 常駐Webサービス用のサービス
- バッチ用の “スケジュールドタスク（EventBridge + RunTask）”
  を共存させる構成がよく使われます。
例えば「毎時 S3 からファイルを取り込み、ETLしてRDSにロード」などを、ECSタスクとして1回実行させるイメージです。

GCPなら GKE Job / Cloud Run Job、Azureなら AKSのJob / Container Appsのジョブ機能 が近い役割になります。

4.3 イベント駆動ワーカー（SQS / Kinesis）

SQSキューをポーリングするワーカーをECSで動かし、
- メッセージ数に応じて Service Auto Scalingでタスク数を増減
  というパターンも定番です。
GCPでは Cloud Run + Pub/Sub push、GKE + Pub/Subサブスク、Azureでは Container Apps + Event Hub / Service Bus などで同様の構成が可能です。

5. 簡単なタスク定義サンプル（イメージを掴む用）

細かいところは環境に依存しますが、ざっくりしたFargate用タスク定義のイメージを載せておきますね。

{
  "family": "sample-api",
  "networkMode": "awsvpc",
  "requiresCompatibilities": ["FARGATE"],
  "cpu": "256",
  "memory": "512",
  "executionRoleArn": "arn:aws:iam::123456789012:role/ecsTaskExecutionRole",
  "taskRoleArn": "arn:aws:iam::123456789012:role/app-task-role",
  "containerDefinitions": [
    {
      "name": "app",
      "image": "123456789012.dkr.ecr.ap-northeast-1.amazonaws.com/sample-api:latest",
      "portMappings": [{ "containerPort": 8080 }],
      "essential": true,
      "environment": [
        { "name": "APP_ENV", "value": "prod" }
      ],
      "logConfiguration": {
        "logDriver": "awslogs",
        "options": {
          "awslogs-group": "/ecs/sample-api",
          "awslogs-region": "ap-northeast-1",
          "awslogs-stream-prefix": "app"
        }
      }
    }
  ]
}

ApplicationのIAM権限は taskRoleArn に付ける
CloudWatch Logsへログ送信
ALBターゲットグループではポート8080を指定

このタスク定義を元に、ECSサービスを作成して「常に最低2タスク起動」などと指定すれば、負荷や障害に応じてECSがよしなに面倒を見てくれます。

6. ネットワーク・セキュリティ：VPC・IAM・ログ連携

6.1 VPCとALB/NLB

ECS（特にFargate）は、VPC内で動くことを前提とした設計です。

ALB/NLB → ECSサービス（awsvpcモード）
セキュリティグループで通信を制御
Private Subnetにタスクを配置し、Public SubnetのALB経由で外部公開

このあたりの“型”は、GKEなら VPCネイティブクラスタ＋Internal/External Load Balancer、AKSならVNet統合＋Azure Load Balancer / Application Gateway でほぼ同じ考え方で組めます。

6.2 IAMロールとタスクロール

ECSでは、タスクごとにIAMロール（タスクロール）を割り当てることができます。
例えば、S3からファイルを読む権限だけを持つロールをタスクに付けてあげれば、
- EC2インスタンスや他リソースにはその権限を付けず
- 「このアプリだけがS3を読める」という最小権限設計ができます。

GCPならWorkload Identity + サービスアカウント、AzureならマネージドIDを使うイメージが近いです。

6.3 ログとメトリクス

標準では、アプリログをCloudWatch Logs に送る設定がよく使われます。
CPU / メモリ利用率などはCloudWatchメトリクスとして自動収集され、
- Auto Scalingのトリガー
- アラーム
- ダッシュボード
  に活用できます。

GKEなら Cloud Logging / Cloud Monitoring、AKSなら Log Analytics / Azure Monitor を使う形になり、どのクラウドでも「コンテナのログ・メトリクスをマネージド監視サービスに投げる」という構図は同じです。

7. CI/CDとデプロイ戦略：ECR・CodePipelineとGCP/Azureの比較

7.1 典型的なECSデプロイパイプライン

Git push
CI（GitHub Actions / CodeBuildなど）でコンテナイメージをビルド
Amazon ECR にpush
aws ecs update-service でタスク定義のリビジョンを切り替え
ECSサービスのローリングデプロイ（最小稼働数を保ちつつタスク入れ替え）

AWS CodePipeline/CodeDeployを使えば、ブルーグリーンデプロイやカナリアリリース も比較的簡単に構成できます。

7.2 GCP / Azure の場合

GCP：Cloud Build でビルド → Artifact Registry → GKE / Cloud Run へデプロイ。Cloud Deploy を組み合わせると、マルチ環境への段階的デリバリがしやすくなります。
Azure：Azure DevOps / GitHub Actions → Azure Container Registry → AKS / Container Appsへデプロイ、という流れが典型です。

どのクラウドでも、「レジストリにpush → オーケストレーションサービスに新しいバージョンを適用」という基本パターンは共通です。

8. コストとスケーリング：Fargate vs EC2とGKE/AKSとの違い

8.1 FargateとEC2のトレードオフ

Fargate
- インスタンス管理不要。
- 少数のサービス・スパイクのある負荷・夜は止めたい開発環境などに向く。
EC2
- 自分でインスタンスサイズ・台数・ライフサイクルを管理。
- 長時間連続稼働・大規模トラフィックなら、リザーブドインスタンスやSavings Plansと組み合わせてコスト最適化しやすい。

GKEでも、

Standardモード + 自前ノード と
Autopilotモード（よりサーバレス寄り）

があり、AKSでもVirtual Nodesやサーバレスオプションが存在していて、「インフラ管理の楽さ」と「単価」のバランスをどこに置くか が共通の悩みどころです。

8.2 スケーリング戦略

ECSサービスオートスケーリング
- CPU / メモリ利用率、ALBのリクエスト数、SQSのメッセージ数などをトリガーにタスク数を自動調整。
GKE / AKS
- HPA（Horizontal Pod Autoscaler）やCluster AutoscalerでPod数・ノード数を調整。
App Runner / Cloud Run / Container Apps
- 「リクエスト数」「イベント数」「CPU/メモリ負荷」に応じて完全サーバレスでスケールし、空負荷時はゼロまで縮むことも可能。

ECSを選ぶ場合も、「コンテナ単位でどこまで細かくスケーリングさせるか」 を設計しておくと、コストと性能のバランスが取りやすくなります。

9. 誰がどう嬉しい？読者タイプ別のメリット

9.1 アプリケーション開発者（Web API・バックエンド）

Dockerでアプリは作っているけれど、Kubernetesはちょっと重く感じる…
そんな方には、ECS(Fargate) + ALB がとても扱いやすいと思います。
タスク定義さえ覚えてしまえば、
- 既存のDockerイメージをそのままECSに載せられ、
- ログ・メトリクス・スケーリング・WAF連携まで一気に整えやすいです。

9.2 SRE / インフラエンジニア

AWS中心の組織であれば、
- ECS + Fargate / EC2
- IAM / VPC / CloudWatch / X-Ray / WAF
  を組み合わせて「コンテナアプリ用の標準基盤テンプレート」を作りやすくなります。
Kubernetesにフルコミットしない選択肢として、ECSはとてもバランスが良いです。

9.3 技術リーダー・アーキテクト

マルチクラウドまで見据えるなら、
- AWS：ECS or EKS
- GCP：GKE or Cloud Run
- Azure：AKS or Container Apps
  といった “オーケストレーションレイヤーの地図” を頭の中に描いておく必要があります。
ECSの記事を通じてその1ピースをしっかり理解しておけば、他クラウドを検討するときも「どのレイヤーと対応しているか」を冷静に比較しやすくなります。

10. 設計チェックリスト（最初の1〜2週間で固めたいこと）

どのレイヤーを使うかを決める
- ECSか？それとも App Runner / Cloud Run / Container Apps まで抽象化するか？
起動タイプの選定
- Fargate / EC2 / Anywhere のどれをメインにするか。
クラスター構成
- 本番・検証・開発でクラスターを分けるか？アカウントやVPCの分割方針は？
タスクロール設計
- 各アプリがどのAWSリソースに何をするのか（S3 GetObjectだけ、DynamoDB PutItemだけ…など）。
ネットワークとALB/NLB構成
- Public/Private Subnet、インターネット公開の要否、WAFとの連携。
ログ・メトリクス・トレース
- CloudWatch Logsグループの命名・保持期間、メトリクスアラーム、X-Rayや他APMの導入。
デプロイ戦略
- ローリング / ブルーグリーン / カナリアのどれを採用するか。
スケーリングポリシー
- CPU/メモリ基準か、ビジネス指標（キュー長・リクエスト数）基準にするか。
セキュリティ・アップデート方針
- ベースイメージの更新、脆弱性スキャン、ECRのライフサイクル。
将来のマルチクラウド戦略との整合
- Kubernetesベースに移行したくなったとき、どこからどこまでをECS→EKS/GKE/AKSに持っていくか、ざっくり想像しておく。

11. 今日からできる3ステップ

既存のコンテナアプリを1つ選ぶ
- まずは小さめのアプリを対象に、「これをECS(Fargate)に載せるとどうなるか？」を紙に書き出してみてください。
タスク定義を1つ書いてみる
- GUIでもCLIでも良いので、ECRのイメージ・ポート・環境変数・ログ設定を含んだタスク定義を作ってみる。
GKE / AKS / Cloud Run / Container Apps との対応表を作る
- 「ECSクラスターはGKEクラスタ」「タスクはPod」「サービスはDeployment + Service」「FargateはGKE Autopilot的なもの…」という表を自分なりに作ると、クラウドが変わっても迷いにくくなります。

12. まとめ：ECSは“AWSネイティブなコンテナ基盤”の第一候補

ここまで見てきたように、Amazon ECSは

AWSに深く統合された フルマネージドのオーケストレーション であり、
EC2 / Fargate / Anywhere により、
- 従来のIaaS
- サーバレスコンテナ
- ハイブリッド・エッジ
  までを一つのコントロールプレーンで扱える懐の広さを持ちます。

一方で、GKE / AKS / EKS のようなKubernetes世界、App Runner / Cloud Run / Container Apps のようなサーバレス世界も魅力的で、それぞれに強みがあります。大切なのは、

「運用をどこまで自分たちで握りたいか」
「どこまでベンダー依存を許容できるか」
「自分たちのチームが得意なのはどのレイヤーか」

を正直に見つめたうえで、ECSを含む“レイヤーの地図”を描いてから選ぶこと だと思います。

次に別のAWSサービスに進むときも、
「このサービスはGCPだと何に近い？ Azureだと？」とマッピングしながら読んでいただくと、マルチクラウド時代でも通用する“共通の頭の使い方”がどんどん育っていきます。

今日のところは、ここまで読んでくださったご自身を、ぜひねぎらってあげてくださいね。ゆっくりお茶でも飲みながら、「うちのチームならどこまで抽象化したいかな？」と、ECSと他サービスの距離感をイメージしてみてください。

参考資料（タイトルのみ）

Amazon Elastic Container Service とは
Launch types and capacity providers in Amazon ECS
- Launch types ／ Capacity providers
Google Kubernetes Engine Overview / Product Page
- Overview ／ Product Page
Azure Kubernetes Service (AKS) とは / Core concepts
- AKS とは／ Core concepts
AWS App Runner とは
Cloud Run documentation / Product Page
- Documentation ／ Product Page
Azure Container Apps overview / documentation
- Overview ／ Docs hub

※具体的な料金や制限値、最新機能は必ず公式ドキュメント・料金ページをご確認ください。