Kubernetesでビッグデータワークロードを実行することは、もはやニッチな実験ではなく、プラットフォームチームの標準的な実践になりつつあります。この記事では、オフラインバッチ処理、リアルタイムストリーム処理、分析サービスの3つの主要なパラダイムを検討します。各パターンには、リソース要件、スケーリング動作、運用上の課題が異なります。バッチワークロードは、一時的なジョブを管理するKubernetesの能力の恩恵を受けますが、ストリーミングワークロードは、ステートフルセットとネットワークレイテンシに注意を払う必要があります。PrestoやClickHouseなどのツールを使用した分析サービスでは、予測可能なパフォーマンスと効率的なデータローカリティが必要です。これらのトレードオフを理解することで、チームはユースケースに適したアーキテクチャを選択し、過剰プロビジョニングやオートスケーリングの誤設定などの一般的な落とし穴を回避できます。この記事では、これらのパターンが単一のクラスター上で共存できる方法にも触れ、コストと運用オーバーヘッドを削減する統合インフラストラクチャ戦略を可能にします。
Kubernetes上でビッグデータワークロードを実行するための3つの主要パターン（バッチ処理、リアルタイムストリーミング、分析サービス）と実践的なトレードオフを解説します。