deploy-to-kubernetes

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关于

This skill deploys containerized applications to Kubernetes clusters using kubectl manifests for core resources like Deployments and Services. It implements production-ready features including health checks, resource limits, rolling updates, and Helm chart packaging. Use it for deploying new applications, migrating from Docker Compose, or setting up multi-environment deployments across dev, staging, and production.

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技能文档

name: deploy-to-kubernetes description: > Deployment、Service、ConfigMap、Secret、IngressリソースのkubectlマニフェストでKubernetesクラスターにアプリケーションをデプロイします。本番デプロイメント向けのヘルスチェック、リソース制限、ローリングアップデート、Helmチャートパッケージングを実装します。EKS、GKE、AKS、セルフホストクラスターへの新規アプリケーションのデプロイ、Docker Composeからコンテナオーケストレーションへの移行、ゼロダウンタイムローリングアップデートの実装、またはdev・staging・production間のマルチ環境デプロイメントのセットアップに使用します。 locale: ja source_locale: en source_commit: 6f65f316 translator: claude-opus-4-6 translation_date: "2026-03-16" license: MIT allowed-tools: Read Write Edit Bash Grep Glob metadata: author: Philipp Thoss version: "1.0" domain: devops complexity: intermediate language: multi tags: kubernetes, k8s, kubectl, deployment, service

Kubernetesへのデプロイ

ヘルスチェック、リソース管理、自動ロールアウトを含む本番対応設定でコンテナ化アプリケーションをKubernetesにデプロイします。

使用タイミング

KubernetesクラスターへのアプリケーションのデプロイWhen（EKS、GKE、AKS、セルフホスト）
Docker Composeまたは従来のVMからコンテナオーケストレーションへの移行
ゼロダウンタイムローリングアップデートとロールバックの実装
Kubernetesでのアプリケーション設定とシークレットの管理
マルチ環境デプロイメントのセットアップ（dev、staging、production）
アプリケーション配布向け再利用可能Helmチャートの作成

入力

必須: Kubernetesクラスターアクセス（kubectl cluster-info）
必須: レジストリにプッシュ済みのコンテナイメージ（Docker Hub、ECR、GCR、Harbor）
必須: アプリケーション要件（ポート、環境変数、ボリューム）
任意: HTTPSイングレス向けTLS証明書
任意: 永続ストレージ要件（StatefulSets、PVC）
任意: チャートベースデプロイメント向けHelm CLI

手順

完全な設定ファイルとテンプレートは拡張サンプルを参照してください。

ステップ1: NamespaceとResourceQuotaの作成

アプリケーションをリソース制限とRBACを持つNamespaceに整理します。

# Create namespace
kubectl create namespace myapp-prod

# Apply resource quota
cat <<EOF | kubectl apply -f -
apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
  name: compute-quota
  namespace: myapp-prod
spec:
  hard:
    requests.cpu: "10"
    requests.memory: "20Gi"
    limits.cpu: "20"
    limits.memory: "40Gi"
    persistentvolumeclaims: "5"
    services.loadbalancers: "2"
---
apiVersion: v1
kind: LimitRange
metadata:
  name: default-limits
  namespace: myapp-prod
spec:
  limits:
  - default:
      cpu: "500m"
      memory: "512Mi"
    defaultRequest:
      cpu: "100m"
      memory: "128Mi"
    type: Container
EOF

# Create service account
cat <<EOF | kubectl apply -f -
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: myapp
  namespace: myapp-prod
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: Role
metadata:
  name: myapp-role
  namespace: myapp-prod
rules:
- apiGroups: [""]
  resources: ["configmaps", "secrets"]
  verbs: ["get", "list", "watch"]
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: RoleBinding
metadata:
  name: myapp-rolebinding
  namespace: myapp-prod
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: myapp
  namespace: myapp-prod
roleRef:
  kind: Role
  name: myapp-role
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
EOF

# Verify namespace setup
kubectl get resourcequota -n myapp-prod
kubectl get limitrange -n myapp-prod
kubectl get sa -n myapp-prod

期待結果： コンピュートとストレージを制限するResourceQuotaを持つNamespaceが作成されます。LimitRangeがデフォルトのCPU・メモリリクエストと制限を設定します。ServiceAccountが最小権限RBACで設定されます。

失敗時： クォータエラーの場合、kubectl describe nodes でクラスターに十分なリソースがあることを確認します。RBACエラーの場合、kubectl auth can-i create role --namespace myapp-prod でクラスター管理者権限を確認します。拒否されたリソースに kubectl describe を使用してクォータ・制限違反を確認します。

ステップ2: アプリケーションシークレットとConfigMapの設定

ConfigMapとSecretを使用して設定と機密データを外部化します。

# Create ConfigMap from literal values
kubectl create configmap myapp-config \
  --namespace=myapp-prod \
  --from-literal=LOG_LEVEL=info \
  --from-literal=API_TIMEOUT=30s \
  --from-literal=FEATURE_FLAGS='{"newUI":true,"betaAPI":false}'

# Create ConfigMap from file
cat > app.properties <<EOF
database.pool.size=20
cache.ttl=3600
retry.attempts=3
EOF

kubectl create configmap myapp-properties \
  --namespace=myapp-prod \
  --from-file=app.properties

# Create Secret for database credentials
kubectl create secret generic myapp-db-secret \
  --namespace=myapp-prod \
  --from-literal=username=appuser \
  --from-literal=password='sup3rs3cr3t!' \
  --from-literal=connection-string='postgresql://db.example.com:5432/myapp'

# Create TLS secret for ingress
kubectl create secret tls myapp-tls \
  --namespace=myapp-prod \
  --cert=path/to/tls.crt \
  --key=path/to/tls.key

# Verify secrets/configmaps
kubectl get configmap -n myapp-prod
kubectl get secret -n myapp-prod
kubectl describe configmap myapp-config -n myapp-prod

より複雑な設定にはYAMLマニフェストを使用します：

# configmap.yaml
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: myapp-config
  namespace: myapp-prod
data:
  nginx.conf: |
    server {
      listen 8080;
      location / {
        proxy_pass http://backend:3000;
        proxy_set_header Host $host;
      }
    }
  app-config.json: |
    {
      "logLevel": "info",
      "features": {
        "authentication": true,
        "metrics": true
      }
    }
---
# secret.yaml
apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: myapp-secret
  namespace: myapp-prod
type: Opaque
stringData:  # Automatically base64 encoded
  api-key: "sk-1234567890abcdef"
  jwt-secret: "my-jwt-signing-key"

期待結果： ConfigMapが非機密設定を、Secretが認証情報・キーを保存します。値が環境変数またはボリュームマウント経由でPodからアクセス可能です。TLSシークレットがIngressリソース向けに適切にフォーマットされています。

失敗時： エンコードの問題には、YAMLで data の代わりに stringData を使用します。TLSシークレットエラーの場合、openssl x509 -in tls.crt -text -noout で証明書とキーのフォーマットを確認します。アクセス問題の場合、ServiceAccount RBACパーミッションを確認します。kubectl get secret myapp-secret -o jsonpath='{.data.api-key}' | base64 -d でデコードされたシークレットを表示します。

ステップ3: ヘルスチェックとリソース制限を含むDeploymentの作成

プローブとリソース管理を含む本番対応設定でアプリケーションをデプロイします。

# deployment.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: myapp
  namespace: myapp-prod
  labels:
    app: myapp
    version: v1.0.0
spec:
  replicas: 3
  strategy:
    type: RollingUpdate
    rollingUpdate:
      maxSurge: 1
      maxUnavailable: 0  # Zero-downtime updates
  selector:
    matchLabels:
      app: myapp
  template:
    metadata:
      labels:
        app: myapp
        version: v1.0.0
      annotations:
        prometheus.io/scrape: "true"
        prometheus.io/port: "8080"
        prometheus.io/path: "/metrics"
    spec:
      serviceAccountName: myapp
      securityContext:
        runAsNonRoot: true
        runAsUser: 1000
        fsGroup: 1000
      containers:
      - name: myapp
        image: myregistry.io/myapp:v1.0.0
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        ports:
        - name: http
          containerPort: 8080
          protocol: TCP
        env:
        - name: LOG_LEVEL
          valueFrom:
            configMapKeyRef:
              name: myapp-config
              key: LOG_LEVEL
        - name: DB_USERNAME
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: myapp-db-secret
              key: username
        - name: DB_PASSWORD
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: myapp-db-secret
              key: password
        - name: POD_NAME
          valueFrom:
            fieldRef:
              fieldPath: metadata.name
        - name: POD_NAMESPACE
          valueFrom:
            fieldRef:
              fieldPath: metadata.namespace
        resources:
          requests:
            cpu: 250m
            memory: 256Mi
          limits:
            cpu: 500m
            memory: 512Mi
        livenessProbe:
          httpGet:
            path: /healthz
            port: http
          initialDelaySeconds: 30
          periodSeconds: 10
          timeoutSeconds: 5
          failureThreshold: 3
        readinessProbe:
          httpGet:
            path: /ready
            port: http
          initialDelaySeconds: 5
          periodSeconds: 5
          timeoutSeconds: 3
          failureThreshold: 2
        startupProbe:
          httpGet:
            path: /healthz
            port: http
          initialDelaySeconds: 0
          periodSeconds: 10
          timeoutSeconds: 3
          failureThreshold: 30  # 5 minutes for slow startup
        volumeMounts:
        - name: config
          mountPath: /etc/myapp
          readOnly: true
        - name: cache
          mountPath: /var/cache/myapp
      volumes:
      - name: config
        configMap:
          name: myapp-properties
      - name: cache
        emptyDir: {}
      imagePullSecrets:
      - name: registry-credentials

デプロイと監視：

# Apply deployment
kubectl apply -f deployment.yaml

# Watch rollout status
kubectl rollout status deployment/myapp -n myapp-prod

# Check pod status
kubectl get pods -n myapp-prod -l app=myapp

# View pod logs
kubectl logs -n myapp-prod -l app=myapp --tail=50 -f

# Describe deployment for events
kubectl describe deployment myapp -n myapp-prod

# Check resource usage
kubectl top pods -n myapp-prod -l app=myapp

期待結果： Deploymentがローリングアップデート戦略で3つのレプリカを作成します。Podがトラフィックを受信する前にReadinessプローブをパスします。Livenessプローブが異常なPodを再起動します。リソースリクエスト・制限がOOMキルを防ぎます。ログが正常なアプリケーション起動を示します。

失敗時： ImagePullBackOffの場合、kubectl get secret registry-credentials -o yaml でイメージが存在しimagePullSecretが有効であることを確認します。CrashLoopBackOffの場合、kubectl logs pod-name --previous でログを確認します。プローブ失敗の場合、kubectl port-forward と curl localhost:8080/healthz でエンドポイントを手動テストします。OOMKilledされたPodの場合、メモリ制限を増やすかメモリリークを調査します。

ステップ4: ServiceとLoad Balancerでアプリケーションを公開

Serviceリソースでアプリケーションを内部および外部に公開します。

# service.yaml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: myapp
  namespace: myapp-prod
# ... (see EXAMPLES.md for complete configuration)

Serviceの適用とテスト：

# Apply services
kubectl apply -f service.yaml

# Get service details
kubectl get svc -n myapp-prod

# ... (see EXAMPLES.md for complete configuration)

期待結果： LoadBalancer ServiceがパブリックIP・ホスト名を持つ外部LBをプロビジョニングします。ClusterIP Serviceが安定した内部DNSを提供します。EndpointsリストがヘルシーなPod IPを表示します。curlリクエストが期待されるレスポンスで成功します。

失敗時： LoadBalancerが保留中の場合、クラウドプロバイダーの統合とクォータを確認します。エンドポイントがない場合、kubectl get pods --show-labels でPodラベルがServiceセレクターと一致することを確認します。接続が拒否される場合、targetPortがコンテナポートと一致することを確認します。デバッグ用にServiceレイヤーをバイパスするために kubectl port-forward を使用します。

ステップ5: Horizontal Pod Autoscalingの設定

CPU・メモリまたはカスタムメトリクスに基づく自動スケーリングを実装します。

# hpa.yaml
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: myapp-hpa
  namespace: myapp-prod
# ... (see EXAMPLES.md for complete configuration)

metrics-serverがない場合のインストール：

# Install metrics-server
kubectl apply -f https://github.com/kubernetes-sigs/metrics-server/releases/latest/download/components.yaml

# Verify metrics-server
kubectl get deployment metrics-server -n kube-system
kubectl top nodes
# ... (see EXAMPLES.md for complete configuration)

期待結果： HPAがCPU・メモリメトリクスを監視します。閾値を超えると、レプリカがmaxReplicasまでスケールアップします。負荷が減少すると、レプリカが徐々にスケールダウンします（安定化ウィンドウがフラッピングを防ぎます）。kubectl top でメトリクスが表示されます。

失敗時： メトリクスが「unknown」の場合、metrics-serverが実行中でPodにリソースリクエストが定義されていることを確認します。スケーリングがない場合、kubectl top pods で現在の使用率が実際にターゲットを超えていることを確認します。フラッピングの場合、stabilizationWindowSecondsを増やします。スケールアップが遅い場合、scaleUpポリシーのperiodSecondsを減らします。

ステップ6: HelmチャートでアプリケーションをパッケージNG

マルチ環境デプロイメント向けの再利用可能なHelmチャートを作成します。

# Create Helm chart structure
helm create myapp-chart
cd myapp-chart

# Edit Chart.yaml
cat > Chart.yaml <<EOF
# ... (see EXAMPLES.md for complete configuration)

期待結果： Helmチャートがテンプレート化された値を持つすべてのKubernetesリソースをパッケージングします。ドライランがレンダリングされたマニフェストを表示します。インストールが正しい順序ですべてのリソースをデプロイします。アップグレードがローリングアップデートを実行します。ロールバックが以前のリビジョンに戻ります。

失敗時： テンプレートエラーの場合、インストールなしにローカルでレンダリングするために helm template . を実行します。依存関係の問題には helm dependency update を実行します。値オーバーライド失敗の場合、YAMLパスがvalues.yamlに存在することを確認します。helm get manifest myapp -n myapp-prod で実際にデプロイされたリソースを確認します。

バリデーション

よくある落とし穴

Readinessプローブの欠如: Podが完全に起動する前にトラフィックを受信します。アプリケーションの依存関係を検証するReadinessプローブを常に実装してください。
起動時間の不足: 高速なLivenessプローブが起動の遅いアプリを終了させます。初期化に十分なfailureThresholdを持つstartupProbeを使用してください。
リソース制限なし: Podが無制限のCPU・メモリを消費し、ノードの不安定化を引き起こします。リクエストと制限を常に設定してください。
ハードコードされた設定: マニフェスト内の環境固有の値が再利用を妨げます。ConfigMap、Secret、Helm値を使用してください。
デフォルトのServiceAccount: Podに不必要なクラスター権限があります。最小限のRBACを持つ専用ServiceAccountを作成してください。
ローリングアップデート戦略なし: Deploymentがすべてのドを同時に再作成し、ダウンタイムを引き起こします。maxUnavailable: 0でRollingUpdateを使用してください。
バージョン管理されたシークレット: Gitにコミットされた機密データ。sealed-secrets、external-secrets-operator、またはvaultを使用してください。
PodDisruptionBudgetなし: クラスターメンテナンスがノードをドレインしサービスを破壊します。最小利用可能レプリカを確保するためにPodDisruptionBudgetを作成してください。

GitHub 仓库

pjt222/agent-almanac

路径: i18n/ja/skills/deploy-to-kubernetes

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