eBPFで実現する次世代ネットワーク監視：Ciliumの仕組みと導入

COLUMN コラム

2024年07月08日
eBPFで実現する次世代ネットワーク監視：Ciliumの仕組みと導入
- ＩＴ系

eBPFがネットワーク監視を変える理由

従来のLinuxカーネルにおけるネットワーク監視は、iptablesやtcpdumpといったツールに依存してきました。しかし、これらのツールはカーネル空間での柔軟なプログラミングが難しく、高トラフィック環境ではパフォーマンスのボトルネックになることが少なくありませんでした。

eBPF（extended Berkeley Packet Filter）は、カーネル空間で安全にサンドボックス化されたプログラムを実行できる技術です。カーネルの再コンパイルやモジュールのロードなしに、ネットワークパケットの処理、セキュリティポリシーの適用、可観測性の確保を実現します。これにより、従来では考えられなかった粒度と速度でネットワーク監視が可能になりました。

筆者が本番環境でeBPFベースの監視基盤を導入した際、iptablesベースの構成と比較してCPU使用率が約30%削減され、レイテンシも大幅に改善されました。特にKubernetes環境では、Pod間通信の可視化においてその威力を発揮します。

Ciliumのアーキテクチャと中核コンポーネント

CiliumはeBPFを基盤としたKubernetesネットワークプラグイン（CNI）です。従来のkube-proxyを置き換え、サービスルーティング、ロードバランシング、ネットワークポリシーの適用をすべてeBPFプログラムで処理します。

主要コンポーネント

Cilium Agent：各ノードで動作するデーモンで、eBPFプログラムのコンパイルとロードを担当します。Kubernetes APIサーバーからの情報を監視し、ネットワークポリシーをリアルタイムに反映します。

Cilium Operator：クラスタ全体の管理タスクを担当し、IPアドレスの割り当てやガベージコレクションを行います。

Hubble：Ciliumの可観測性レイヤーで、サービス間通信のフローログやメトリクスを提供します。UIも備えており、ネットワークトポロジの可視化に優れています。

Ciliumの最大の特長は、L3/L4だけでなくL7レベルのポリシー適用ができる点です。HTTP、gRPC、Kafkaなどのプロトコルを識別し、特定のAPIパスやメソッドに対してアクセス制御を適用できます。

Ciliumの導入手順

実際にKubernetesクラスタへCiliumを導入する手順を見ていきましょう。ここではHelm chartを使った導入方法を解説します。

前提条件の確認

まず、カーネルバージョンが4.19以上であることを確認します。eBPFの機能をフル活用するには5.10以上が推奨です。

uname -r
# 出力例: 5.15.0-76-generic

# 既存のCNIを削除（kube-proxyの置き換えを行う場合）
kubectl delete ds kube-proxy -n kube-system

Helmによるインストール

helm repo add cilium https://helm.cilium.io/
helm repo update

helm install cilium cilium/cilium --version 1.15.5 \
  --namespace kube-system \
  --set kubeProxyReplacement=true \
  --set hubble.enabled=true \
  --set hubble.relay.enabled=true \
  --set hubble.ui.enabled=true

インストール後、Ciliumの状態を確認します。

cilium status --wait
# 全コンポーネントがOKであることを確認

cilium connectivity test
# 接続性テストを実行して問題がないか検証

ネットワークポリシーの実践的な設定

CiliumのネットワークポリシーはCiliumNetworkPolicyというCRDで定義します。Kubernetesの標準NetworkPolicyと比較して、はるかに柔軟な制御が可能です。

L7レベルのHTTPポリシー例

apiVersion: cilium.io/v2
kind: CiliumNetworkPolicy
metadata:
  name: api-access-control
  namespace: production
spec:
  endpointSelector:
    matchLabels:
      app: backend-api
  ingress:
  - fromEndpoints:
    - matchLabels:
        app: frontend
    toPorts:
    - ports:
      - port: "8080"
        protocol: TCP
      rules:
        http:
        - method: GET
          path: "/api/v1/users.*"
        - method: POST
          path: "/api/v1/orders"

この設定では、frontendラベルを持つPodからのみbackend-apiへの特定のHTTPメソッドとパスへのアクセスを許可しています。従来のL3/L4ポリシーでは実現できない粒度の制御です。

Hubbleによる可観測性の実現

Cilium導入後、Hubbleを活用することでネットワークフローの完全な可視化が実現します。

# Hubble CLIでリアルタイムのフローログを確認
hubble observe --namespace production --follow

# 特定のサービス間通信のみフィルタ
hubble observe --from-label app=frontend --to-label app=backend-api

# HTTP 5xxエラーのみ抽出
hubble observe --http-status 500-599 --namespace production

Hubble UIにアクセスすれば、サービス間のトポロジマップがグラフィカルに表示され、通信の流れとエラーの発生箇所を直感的に把握できます。筆者のチームでは、障害発生時のMTTR（平均復旧時間）がHubble導入前と比較して約40%短縮されました。

本番運用で気をつけるべきポイント

リソース消費とチューニング

eBPFプログラムはカーネル空間で動作するため非常に効率的ですが、Cilium Agent自体はユーザー空間のプロセスでして、大規模クラスタではメモリ消費に注意が必要です。ノードあたり数千のPodがある場合、Agentのメモリ制限を適切に設定してください。

eBPFマップのサイズ制限

eBPFはカーネル内のマップ構造でデータを管理しますが、エントリ数には上限があります。大量のサービスやエンドポイントがある環境では、bpf-map-dynamic-size-ratioパラメータの調整が必要になることがあります。

段階的な移行戦略

既存のCNI（CalicoやFlannelなど）からCiliumへの移行は、一気に切り替えるのではなく、段階的に進めることを強く推奨します。まずはテスト環境で十分な検証を行い、本番ではカナリアデプロイメント方式で徐々にノードを切り替えていくのが安全です。

まとめ

eBPFとCiliumの組み合わせは、Kubernetesネットワーキングにおけるパラダイムシフトです。カーネルレベルでの効率的なパケット処理、L7対応のネットワークポリシー、Hubbleによる包括的な可観測性は、従来のツールでは達成困難だった運用品質を実現します。導入には一定の学習コストが伴いますが、中〜大規模のKubernetes環境であれば十分にその投資に見合う価値があると、筆者の経験から断言できます。