**このページの改善にご協力ください** 

このユーザーガイドに貢献するには、すべてのページの右側のペインにある「**GitHub でこのページを編集する**」リンクを選択してください。

# Amazon EKS の一般的なユースケース
<a name="common-use-cases"></a>

Amazon EKS は、AWS 上で堅牢なマネージド型の Kubernetes サービスを提供しています。このサービスは、コンテナ化されたアプリケーションを最適化するように設計されています。以下は、Amazon EKS の強みを活用して特定のニーズに対応するのに役立つ、最も一般的ないくつかのユースケースを示しています。

 **高可用性アプリケーションのデプロイ**   
[Elastic Load Balancing](https://aws.amazon.com/elasticloadbalancing/) を使用することで、複数の[アベイラビリティゾーン](https://aws.amazon.com/about-aws/global-infrastructure/regions_az/)をまたいでアプリケーションの高可用性を確保できます。

 **マイクロサービスアーキテクチャの構築**   
Kubernetes サービス検出機能と [AWS クラウドマップ](https://aws.amazon.com/cloud-map/)または [Amazon VPC Lattice](https://aws.amazon.com/vpc/lattice/) を使用して、回復力のあるシステムを構築します。

 **ソフトウェアリリースプロセスを自動化する**   
自動化されたアプリケーションの構築、テスト、デプロイのプロセスをシンプルにする、継続的インテグレーションおよび継続的デプロイ (CI/CD) パイプラインを管理します。宣言型の継続的デプロイについては、「[Argo CD による継続的デプロイ](argocd.md)」を参照してください。

 **サーバーレスアプリケーションの実行**   
[AWS Fargate](https://aws.amazon.com/fargate/) と Amazon EKS を使用して、サーバーレスアプリケーションを実行します。つまり、Amazon EKS と Fargate が基盤となるインフラストラクチャを処理している間に、お客様はアプリケーション開発のみに集中できます。

 **機械学習ワークロードの実行**   
Amazon EKS は、[TensorFlow](https://www.tensorflow.org/)、[MXNet](https://mxnet.apache.org/)、[PyTorch](https://pytorch.org/) などの一般的な機械学習フレームワークと互換性があります。GPU サポートにより、複雑な機械学習タスクでも効果的に処理できます。

 **オンプレミスとクラウドで一貫してデプロイする**   
オンプレミス環境での Kubernetes の実行を簡素化するために、同じ Amazon EKS クラスター、機能、ツールを使用して [AWS Outposts](eks-outposts.md) でセルフマネージドノードを実行したり、独自のインフラストラクチャで [Amazon EKS Hybrid Nodes](hybrid-nodes-overview.md) を使用したりできます。エアギャップのある自己完結型の環境では、[Amazon EKS Anywhere](https://aws.amazon.com/eks/eks-anywhere/) を使用して、独自のインフラストラクチャで Kubernetes クラスターのライフサイクル管理を自動化できます。

 **費用対効果の高いバッチ処理とビッグデータワークロードの実行**   
[スポットインスタンス](https://aws.amazon.com/ec2/spot/)を使用すると、わずかなコストで [Apache Hadoop](https://aws.amazon.com/emr/details/hadoop/what-is-hadoop/) や [Spark](https://aws.amazon.com/big-data/what-is-spark/) などのバッチ処理およびビッグデータワークロードを実行できます。これにより、未使用の Amazon EC2 キャパシティを割引価格で活用できます。

 **Kubernetes から AWS リソースを管理する**   
[Kubernetes 用 AWS コントローラー (ACK)](ack.md) を使用すると、ネイティブの Kubernetes API を使用して Kubernetes クラスターから直接 AWS リソースを作成および管理できます。

 **プラットフォームエンジニアリング抽象化を構築する**   
[kro (Kube Resource Orchestrator)](kro.md) を使用すると、複数のリソースを高次の抽象化に構成するカスタム Kubernetes API を作成できます。

 **アプリケーションを保護し、コンプライアンスを確保する**   
[AWS Identity and Access Management](https://aws.amazon.com/iam/) (IAM)、[Amazon Virtual Private Cloud](https://aws.amazon.com/vpc/) (Amazon VPC)、[AWSKey Management Service](https://aws.amazon.com/kms/) (AWS KMS) などの AWS セキュリティサービスと統合されている Amazon EKS を使用して、強力なセキュリティ対策を実施し、コンプライアンスを維持します。これにより、業界標準に準拠したデータのプライバシーと保護が保証されます。