「microk8s」を使って、WSL上にKubernetesクラスターを構築してみよう

開発ツール

技術解説

連載 [第16回] :

Windowsユーザーのための WSL2で始める Linux環境構築術

2025年7月29日(火)

水野源

第16回の今回は、WSL上にmicrok8sをインストールし、Kubernetes環境を構築する方法を解説します。

はじめに

第9回では「Docker」を使ったコンテナの動かし方を紹介しました。アプリケーションをホストOSから隔離して動かすコンテナは、現在のアプリケーションのデリバリーにおいて欠かせない技術となっています。

手元のPCでコンテナを1つ起動するだけであれば、Dockerや「Podman」を直接実行すれば良いでしょうし、実際にそうしている開発者の方も多いはずです。ところが、本番環境ではそうはいきません。

システムは複数のコンテナで構成されることが一般的ですが、複数のコンテナを協調して動かそうとすると「複数のノード上で動くコンテナ間の通信はどうやって実現すれば良いのか?」「複数のアプリケーションコンテナが吐き出すログを1箇所に集約するには?」といった様々な問題が浮上してきます。コンテナの死活監視や負荷分散、オートスケール、物理ノードがダウンしたときの対応も考えなければいけません。

こうした問題を解決するのが「コンテナオーケストレーション」と呼ばれるツールです。コンテナオーケストレーションは、複数のコンテナ化されたアプリケーションのデプロイ、スケーリング、管理を自動化します。数十から数百、場合によっては数千のコンテナを本番環境で運用するには、自動化されたコンテナオーケストレーションが必要不可欠と言えるでしょう。そして現在、コンテナオーケストレーションの中でもデファクトスタンダードの地位を築いているのが「Kubernetes」(略してk8sとも呼ばれます)です。

k8sは、もともとGoogleが社内で使用していた「Borg」というシステムをベースに開発されました。2014年にオープンソース化され、現在ではクラウドネイティブアプリケーションの標準的なプラットフォームとして多くの企業で採用されています。また「AWS EKS」「Google GKE」「Azure AKS」など、主要なクラウドプロバイダーもマネージドKubernetesサービスを提供しています。

k8sで本番環境を構築するのであれば、当然開発者の手元にも開発用のk8sが必要になってきます。そこで今回は、WSL上で簡単にk8sを動かす方法を紹介します。

WindowsでKubernetesを動かす方法

KubernetesはLinux上で動作するソフトウェアなので、Windows上で動かすにはバックエンドとして何らかのLinux環境が必要となります。今回はWSLのUbuntu上に「microk8s」を直接インストールして構築します。

microk8sを選ぶメリットとしては、以下のようなものがあります。

軽量: microk8sは最小限のリソースで動作する
高速起動: 数秒でKubernetesクラスターが利用可能になる
本格的: 機能が限定されておらず、本番環境と同等のKubernetesを利用できる
豊富なアドオン: dashboard、ingress、storageなど多数のアドオンが利用可能
簡単管理: Ubuntuであればsnapパッケージで簡単にインストールできる

なお、WindowsでKubernetesを動かすには、他にもいくつかの選択肢があります。例えば「Docker DesktopのKubernetes機能を使う」「MinikubeやKindでインストールする」などですが、今回は上記のようなメリットも考慮し、本格的な学習環境を構築可能なmicrok8sを選択しました。またWSLにおいてはいつものことですが、Ubuntu上でのノウハウをそのまま流用できることもメリットです。

microk8sのインストール

それでは、WSL上にmicrok8sをインストールしていきましょう。

Windows Terminalを開き、以下のコマンドを実行してください。なお、microk8sはSnapパッケージとして提供されています。Snapについては第4回を参照してください。
```
$ sudo snap install microk8s --classic
```
sudoなしでmicrok8sコマンドを実行できるように、現在のユーザーをmicrok8sグループに追加します。
```
$ sudo gpasswd -a $USER microk8s 
$ sudo chown -f -R $USER ~/.kube
```
この時点で設定を反映するために、一度Windows Terminalを終了し、再起動してください。
以下のコマンドを実行してください。「microk8s is running」と表示されれば、microk8sが正常にインストールされ起動しています。
```
$ microk8s status --wait-ready
microk8s is running
...(以下略)...
```

コマンドにエイリアスを設定する

Kubernetesのあらゆる操作はRESF APIを通じて行われています。そのため、APIを叩くことさえできればクライアントの種類は問いません。実際にcurlコマンドでKubernetesを操作することも可能ですが、それでは使い勝手が悪いため専用のCLIコマンドを使うのが一般的です。それがkubectlコマンドです。

Snapからmicrok8sをインストールするとkubectlコマンドも同時にインストールされますが、Snapからインストールした環境はやや特殊で、各種コマンドには「microk8s.」というプリフィックスが付きます。つまり、kubectlコマンドは「microk8s.kubectl」という名前で提供されているのです。毎回長いコマンドを入力するのは面倒なので、エイリアスを設定して一般的な「kubectl」として使えるようにしましょう。

以下のコマンドを実行してください。
```
$ sudo snap alias microk8s.kubectl kubectl
```
これで「kubectl」コマンドが使えるようになります。エイリアスが正しく設定されたことを確認しましょう。
```
$ kubectl version --client
Client Version: v1.32.3
Kustomize Version: v5.5.0
```
Kubernetesクライアントのバージョン情報が表示されれば成功です。また、何らかの理由でエイリアスを解除したい場合は、以下のコマンドを実行してください。
```
$ sudo snap unalias microk8s.kubectl
```

クラスターの情報を確認する

以下のコマンドで、k8sクラスターが正常に動作していることを確認できます。

$ kubectl cluster-info
Kubernetes control plane is running at https://127.0.0.1:16443
CoreDNS is running at https://127.0.0.1:16443/api/v1/namespaces/kube-system/services/kube-dns:dns/proxy

To further debug and diagnose cluster problems, use 'kubectl cluster-info dump'.

Kubernetesコントロールプレーンのエンドポイントや、動いているコアサービスの情報が表示されます。

ノードの状態を確認する

以下のコマンドを実行すると、k8sクラスターに参加しているノードの情報を表示できます。今回はシングルノードのクラスターなので、自分自身が「Ready」として表示されることを確認しましょう。

mizuno@arcturus:~/.kube$ kubectl get nodes
NAME       STATUS   ROLES    AGE   VERSION
arcturus   Ready    <none>   17m   v1.32.3

サービスを動かしてみよう

実際にKubernetes上でアプリケーションを動かしてみましょう。今回はシンプルな例として、Webサーバーの「nginx」を使用します。

Kubernetesは、いわゆる「宣言型」のアプローチを採用しており、クラスター内で実行したいリソースを「マニフェスト」という形で宣言します。ユーザーがシステムのあるべき姿を定義すると、具体的なリソースの作成や削除といった調整作業はKubernetesが自動的に行うのです。

以下の内容で、nginx-deployment.yamlというファイルを作成してください。

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nginx-deployment
  labels:
    app: nginx
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: nginx
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nginx
    spec:
      containers:
      - name: nginx
        image: nginx:latest
        ports:
        - containerPort: 80
        resources:
          requests:
            memory: "64Mi"
            cpu: "250m"
          limits:
            memory: "128Mi"
            cpu: "500m"
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: nginx-service
spec:
  selector:
    app: nginx
  ports:
  - protocol: TCP
    port: 80
    targetPort: 80
    nodePort: 30080
  type: NodePort

以下のコマンドで、マニフェストを適用します。

$ kubectl apply -f nginx-deployment.yaml

これだけで、nginxのPod(Kubernetesが管理するコンテナの最小単位)が起動します。またPodにアクセスするためのサービスも作成されます。今回はNodePortタイプのサービスを作成しているので、ホストのIPアドレスでサービスに直接アクセスできます。

以下のコマンドを実行してみましょう。nginxのサンプルページのHTLMが表示されるはずです。

$ curl http://localhost:30080

Windows上のWebブラウザからもアクセスできます。ただし、この場合localhostではなくWSLが動作している仮想マシンのIPアドレスを指定する必要があります。PowerShellを起動して、以下のコマンドでIPアドレスを調べましょう。筆者の環境では「172.18.232.10」でした。

$ wsl hostname -I
172.18.232.10

このIPアドレスとポート番号(今回の例では30080)を、Webブラウザのアドレスバーに入力してください。

Windowsからmicrok8s上のサービスにアクセスできた

以下のコマンドを実行すると、Pod内で起動しているnginxのログを確認できます。

$ kubectl logs deployment/nginx-deployment

動作テストが完了したら、以下のコマンドを実行してください。作成したリソース一式を削除できます。

$ kubectl delete -f nginx-deployment.yaml

アドオンを有効化しよう

microk8sには多数の便利なアドオンが用意されています。今回は、Kubernetesクラスターを視覚的に管理できる「Kubernetes Dashboard」を有効化してみましょう。Dashboard用のPodやサービスを自動的にデプロイするために、以下のコマンドを実行してください。なお、途中でsudoのパスワードを求められます。

$ microk8s enable dashboard

続いて、以下のコマンドを実行して生成されたダッシュボードのトークンを取得します。これはWeb UIからダッシュボードにログインする際に必要となります。表示された値を控えておいてください。

$ kubectl describe secret -n kube-system microk8s-dashboard-token

token以下の値を控えておく

ダッシュボードのサービスは先ほどのNodePortとは異なるため、ホストのIPアドレスでは直接アクセスできません。そこでポートフォワードを行います。以下のコマンドを実行してください。コマンドの実行中に限り、外部からの接続をサービスへフォワードできます。

$ kubectl port-forward -n kube-system service/kubernetes-dashboard 8443:443

WindowsのWebブラウザを開いて「https://localhost:8443」にアクセスしてください。スキーマがHTTPSであることと、今回はlocalhostで良い点に注意です。なおSSL証明書のセキュリティ警告が表示されますが、気にせずアクセスしてください。

ログイン画面が表示されるので、先ほど控えたトークンを入力して「サインイン」をクリックします。

トークンを選択してから、控えたトークンをコピペする

ダッシュボードが表示されれば成功です。

ダッシュボードの画面

Kubernetesは非常に複雑なシステムのため、慣れないうちは何がどうなっているのか、イメージしづらいことも多いでしょう。ダッシュボードはKubernetesクラスターの様々な側面をグラフィカルに表現してくれます。特にデプロイされているリソースを把握しやすいため、文字情報だけのCLIに比べると、学習の助けとなるでしょう。