WebエンジニアのためのDocker + AWS徹底解説：ECS・CI/CD・モニタリングまで実務対応

1. イントロダクション

コンテナ技術は、近年のシステム開発の現場で急速に存在感を高めています。

特にWebアプリケーション開発に携わるエンジニアにとって、DockerとAWSの活用は避けて通れないテーマと言っても過言ではありません。

この記事では、AWS環境におけるDockerの基本と応用、運用のベストプラクティスまでを、実務で使える形で段階的に解説します。

1-1 AWS における Docker の役割

Dockerは、アプリケーションを「コンテナ」と呼ばれる小さな箱に閉じ込め、どんな環境でも同じように動かせる技術です。

AWSではこのDockerを扱いやすくするための様々なサービスが提供されており、その代表がAmazon ECSやFargateです。

アプリ開発の現場では「同じコードなのにステージング環境と本番環境で動かない…」という問題が起きがちですが、Dockerを使えばこれを防ぐことができます。

AWSとの相性が非常に良く、クラウド環境にスムーズにアプリを展開できる点も魅力です。

1-2 モノリシックアプリとの違いとマイクロサービスへの利点

モノリシックなアプリケーションとは、すべての機能を1つの塊で開発・実行している構造を意味します。

それに対し、マイクロサービスは、機能ごとに個別の小さなサービスに分割する設計方針です。

この分割された構成を支えるのがDockerコンテナで、それぞれの機能（例：認証、商品一覧、支払いなど）を独立して管理できます。

開発やデプロイが速くなり、障害が起きた際の影響範囲も限定されるなど、多くのエンジニアにとって魅力的な選択肢となっています。

1-3 コンテナと仮想マシンの違い

仮想マシンは、1台のコンピュータの中に複数の「ミニPC」を動かす仕組みです。

一方コンテナは、OSの上でアプリだけを「軽量な箱」に閉じ込めて動かすため、起動が速く、必要なリソースも少なく済みます。

仮想マシンは毎回OS自体を立ち上げるので重くなりがちですが、コンテナはアプリ単体に集中しているため、よりスピーディーに動かせます。

そのため、AWS上でコストを抑えつつ柔軟に環境構築をしたいとき、Dockerコンテナは非常に相性が良いのです。

2. Docker の基礎知識

Dockerの仕組みを理解することは、AWS環境への効率的なアプリケーション展開のためには欠かせません。

ここでは、コンテナの基本概念からDockerfileの書き方まで、必要な知識をわかりやすく整理して解説します。

Dockerを使ったことがない、または触り始めたばかりの方も、基盤となる理解を深められる内容です。

2-1 コンテナとは何か

コンテナとは、アプリケーションが「いつでも、どこでも同じように動作する」ための“箱”のようなものです。

例えるなら、家の中で育てた植物を、他の土地に移しても同じように育てられるよう、容器・水・土などを一式まとめて持ち運ぶようなイメージです。

この箱には、アプリと必要なプログラム、ライブラリ（共通の部品群）がぎゅっと詰め込まれていて、外部に依存しにくい仕組みになっています。

そのため、開発環境と本番環境での「環境の差」に起因するバグや不具合を減らすのにとても役立ちます。

2-2 Docker イメージ、コンテナ、レジストリとは

Dockerでよく出てくる用語に「イメージ」「コンテナ」「レジストリ」があります。

まず、Dockerイメージは設計図のようなもので、どのアプリをどう動かすかが記録されたファイル群です。

このイメージから動いている実体を「コンテナ」と呼びます。

つまり、イメージが完成前の料理レシピだとすれば、コンテナはその出来上がった料理です。

そしてレジストリは、Dockerイメージを保管しておく倉庫のような存在。

AWSでは、このレジストリにAmazon ECR（Elastic Container Registry）というサービスがあります。

2-3 Dockerfile の構文とベストプラクティス

Dockerfileは、Dockerイメージの設計図を書くファイルで、「この環境でアプリをこう動かしてね」と指示を出すものです。

例えば、どのOSを使うか（FROM）、コピーするファイルは何か（COPY）、どんなコマンドを叩くか（RUN）などが含まれます。

Dockerfileを書くときには、不要なファイルを含めないこと、キャッシュを効率よく使うこと、複数のコマンドをまとめることなどが大切です。

近年では「マルチステージビルド」という手法が注目されており、ひとつのDockerfileの中でビルド用と実行用を分けることで、より軽くて安全なイメージを作ることができます。

3. AWS 上で利用可能なコンテナサービス

AWSには、開発者がDockerコンテナを効率よくデプロイ・管理できるよう、いくつかの選択肢が用意されています。

それぞれの特性や役割を理解することで、目的に合ったサービスを選定することができます。

ここでは、ECS、EKS、Fargate、App Runner といった代表的なサービスを紹介し、その違いや使いどころを解説していきます。

3-1 Amazon ECS（Elastic Container Service）

Amazon ECSは、Dockerコンテナを管理・実行するためのAWSネイティブなサービスです。

一言でいえば「複数のコンテナの動かし方、まとめ方、止め方をAWSが手伝ってくれる司令塔」のような役割です。

ユーザーは、ECS上で「このコンテナを何個動かすか」や「トラブルが起きたらどう対応するか」などのルールを設定できます。

さらに、FargateやEC2と組み合わせることで、柔軟にリソースを調整できる仕組みが整っています。

ECSを使うことで、インフラの複雑な設定なしに目の前のアプリ開発に集中できる環境が整います。

3-2 Amazon EKS（Elastic Kubernetes Service）

Amazon EKSは、Kubernetes（クーバネティス）というオープンソースのコンテナ管理ツールをAWSで手軽に使えるようにしたサービスです。

Kubernetesは世界中の大規模なシステムやチームでも広く採用されており、ECSよりも複雑な構成も可能です。

ただし、初学者や小規模なチームにとっては、EKSの構成や設定が難しく感じられることもあります。

ある程度 Kubernetes の知見が必要なため、ECSとの使い分けが重要になります。

3-3 AWS Fargate（サーバーレスコンテナ）

AWS Fargateは、「コンテナは動かしたいけど、インフラ（仮想マシンやCPU・メモリの配置など）には触りたくない」という開発者のための仕組みです。

Fargateはサーバーレスで動作するため、利用者はコンテナに必要なリソース（例：CPUやメモリ量）だけを指定するだけでOK。

あとはAWS側が舞台裏ですべて動かしてくれます。

管理が不要になる分、シンプルに開発が進められるのが特徴です。

3-4 AWS App Runner

AWS App Runnerは、さらに一歩進んだ自動化のサービスで、DockerイメージあるいはGitHubのコードリポジトリを指定するだけでアプリを公開できます。

Webアプリのデプロイをとにかく早く、簡単に済ませたい人にはもってこいの選択肢です。

一方で、カスタマイズ性が低い点やトラブル時の細かな制御が難しい点があるため、学習用や小規模なアプリの運用に適しています。

4. Amazon ECS を活用した Docker アプリのデプロイ

これまでDockerと各AWSコンテナサービスの基礎を見てきましたが、ここからは実際にアプリを動かす手順を解説します。

特にAmazon ECSを使ったDockerアプリケーションのデプロイに焦点を当てながら、実務でも役立つ知識を整理します。

EC2ベースの従来型アプリから、よりスケーラブルで柔軟な構成に移行を検討している読者にとって、導入・実装イメージがクリアになる内容を目指しています。

4-1 ECS クラスターとタスクの仕組み

Amazon ECSでは、複数のコンテナが集まって動作するグループを「クラスター」と呼びます。

クラスターの中では、それぞれのアプリを実行する「タスク」があり、1つのタスクは複数のコンテナを動かす単位になります。

例えば、フロントエンドとバックエンドの2つのコンテナで1つのWebアプリを構成し、それを1つのタスクとして管理できます。

この構成を使えば、複数のチームがそれぞれのサービスを独立して開発・更新でき、全体の柔軟性が高まります。

また、クラスターはECSが管理するEC2やFargateで構築できるため、インフラの規模も自由に調整可能です。

4-2 Docker イメージのビルドと Amazon ECR へのプッシュ

AWS 上でDockerコンテナを動かすには、イメージを「Amazon ECR（Elastic Container Registry）」に格納するのが一般的です。

まずローカルPCでDockerfileをもとにイメージを作成（＝ビルド）し、それをECRへ「プッシュ」します。

イメージはセキュリティ的にも安全な保管庫であるECRに保存され、ECSなどがそこから自動的に取得してコンテナを起動します。

ECRではイメージのバージョン管理もできるため、過去の構成に戻したい、特定のリリースへロールバックしたい、という場面でも柔軟に対応可能です。

4-3 ECS タスク定義、サービス、オートスケーリング

タスク定義は、Dockerイメージ、使用メモリやCPU、ポート番号、ログ記録の方法などをまとめた設計図です。

この設計情報をもとにECSはタスクを作成し、実行してくれます。

さらに、一定数のタスクを継続的に稼働させたい場合「サービス」という単位で管理し、安定稼働を自動で実現します。

例えば「常に3つのWebアプリを動かしてね」と設定しておけば、途中で1つが異常終了しても、自動で新しいインスタンスが起動します。

そこに「オートスケーリング」という仕組みを加えれば、アクセスが集中したときにはタスク数を増やし、アクセスが落ち着くと数を減らすといった動的な振る舞いが可能です。

4-4 Fargate vs EC2 起動タイプの選定

ECSではタスク実行のために2つの方式を選べます。「Fargate」または「EC2」を使った起動です。

Fargateは管理不要なサーバーレス方式で、必要なリソースだけを選べばあとはAWSが自動で準備・起動してくれます。

特にスモールスタートや小～中規模なアプリに向いており、インフラの管理が要らない分、設定も簡単です。

一方、EC2起動タイプはサーバーの細かな設定・管理が必要になる分、既に構築済みのインフラとの統合や詳細なチューニングに強みがあります。

どちらか一方に縛られず、ステージング環境ではFargate、本番ではEC2など、目的別に柔軟な使い分けが可能です。

5. インフラの自動化とデプロイメントツール

新しいアーキテクチャをうまく導入できたとしても、それをいかに「安全で効率的に運用し続けられるか」が次の課題です。

ここでは、DockerとAWSを組み合わせた代表的な自動化ツールについて、導入例やメリットとともに紹介していきます。

5-1 Docker Compose vs AWS Copilot

Docker Composeは、ローカル環境で複数のDockerコンテナを一括で構成・起動できるツールです。

一方、AWS CopilotはAWS公式のCLIツールで、本番環境向けにECSやFargateにアプリをデプロイするための手順を簡略化します。

例えば、YAML（ヤムル）という決まった書き方でアプリの設定を書くと、VPC（ネットワーク）、ECR登録、ECSサービス作成まで自動処理してくれます。

開発～ステージング～本番環境への流れを一貫してCopilotで管理でき、実務での実装スピードが大きく向上します。

既存のDocker ComposeからCopilotに移行することで、より実運用向けの構成が自然に身につくのも大きなメリットです。

5-2 AWS CloudFormation による構成管理

CloudFormationは、AWS環境の設定（サーバーやネットワークなど）をテンプレートファイルとして管理できるサービスです。

これにより、ある環境を設定した内容ごと「型どり」して、いつでも同じものを再現できるようになります。

例えば、「テスト環境と本番環境を同じ条件で作り直したい」という場合、手動操作なしに自動でコピーできます。

DevOps（開発と運用を一体で行う考え方）において、インフラも「コード化（IaC＝Infrastructure as Code）」することが重視されており、CloudFormationはその具体例です。

5-3 GitHub Actions や CodePipeline を活用した CI/CD

CI/CDとは「継続的インテグレーション／継続的デリバリー」の省略語で、ソフトウェア開発と配信を自動化して迅速化する考え方です。

CI（Continuous Integration）は、コードの変更があるたび自動でテストやビルドを行う仕組みです。

CD（Continuous Delivery）は、そのビルド済みコードを本番環境へ安全にデプロイします。

GitHub ActionsやAWS CodePipelineを使えば、GitHubへコードをプッシュしたら自動でビルドし、テスト・デプロイまで完了する仕組みも構築可能です。

これによりリリース作業のミスを減らし、エンジニアが本来注力すべき開発業務に集中できます。

6. ログとモニタリング

サービスがスムーズに動いているかを確認するためには、ログと監視の仕組みが欠かせません。

AWSではCloudWatchを中心としたモニタリング機能が提供されており、ECSやFargateで動くコンテナの挙動を正しく可視化できます。

ここでは、ログの扱い方や運用上のセキュリティ対策についても触れていきます。

6-1 CloudWatch でのログ管理と可視化

Amazon CloudWatchは、AWSのログ収集・可視化・通知を行う統合的なサービスです。

ECSやFargateで動いているコンテナからの出力（標準出力やエラー出力など）を、自動的にCloudWatch Logsへ転送できます。

これにより、「ある時刻に何が問題だったのか」「このコンテナだけ頻繁に落ちている？」といった状況をすぐに確認可能です。

ロググループやストリームを分けることで、環境（本番／ステージング）ごとに記録を整理できます。

また、CloudWatch Insightsを活用すれば、蓄積されたログデータに対して条件検索やグラフ表示も可能になります。

6-2 コンテナごとのログ管理

システム全体ではなく、特定のコンテナ単体に問題が起きるケースも少なくありません。

そのため、コンテナ単位でログを収集・監視することが重要です。

ECSではタスク定義内でログ設定（logConfiguration）を行い、どのコンテナの出力をどのロググループに送るか細かく指定できます。

これにより、例えば「処理Aを担当するコンテナはlogs-group-aへ」「処理Bはlogs-group-bへ」といった具合に分離ができ、障害分析が格段にしやすくなります。

6-3 セキュリティ対策（IAM ロール、VPC、ポート管理）

クラウド環境でのセキュリティは非常に重要です。

AWSでは、IAM（アイアム）という仕組みで「誰が」「どのサービスに」「どの操作を許可・禁止するか」を制御します。

ECSやFargateで動かす際は、タスクロールを設定することで、最小限の権限だけを割り当て、不要なアクセスを防止できます。

また、VPC（仮想ネットワーク）やセキュリティグループ（ポートの制限）を適切に設定することで、外部からの不正アクセスも防げます。

「必要な人・必要な場所・必要な方法のみ」を許可する「最小権限の原則」を守ることで、安全な運用が実現します。

7. よくあるトラブルとその対処法

コンテナを導入しても、最初は設定ミスや予期しない動作でつまずく場面があるかもしれません。

ここでは、ECSでアプリを動かす際によくあるトラブルとその原因、そして具体的な対処法について解説します。

7-1 ECS タスク起動失敗時のチェックポイント

タスクが起動しない時は、「IAMの設定ミス」「メモリ不足」「ポートの競合」などが原因として考えられます。

CloudWatch Logs や ECS イベントタブでエラー内容を確認し、「RESOURCE:MEM」や「ACCESSDENIED」などのキーワードから原因を特定しましょう。

また、ECSの制約上、タスク定義に誤って無効な値（CPU割当やログ設定など）が入っていると簡単に失敗します。

タスク定義をバージョンごとに管理すれば、成功していた定義にすぐ戻れるため、再現や復元も容易です。

7-2 イメージ取得エラーと ECR 認証の落とし穴

ECRからコンテナイメージを取得する際、「Unauthorized」といった認証エラーが出る場合があります。

これは、ECSタスクにアタッチされたIAMロールにECRへのアクセス権が無い、または認証トークンが期限切れ、というケースが多いです。

Fargate利用時は、ECRフルアクセス権限（AmazonEC2ContainerRegistryReadOnly）をタスクロールにきちんと付けているかを確認しましょう。

7-3 タイムアウトや CPU 使用率の急上昇時の対応策

あるタイミングだけ急にアプリが遅くなる、または停止する、という場合、リソース割当（CPU／メモリ）が足りない可能性があります。

CloudWatch のリアルタイムメトリクスで「CPUUtilization（使用率）」や「MemoryUtilization」を確認し、しきい値に近づいていないかを監視します。

必要に応じてFargateやEC2インスタンスのリソースサイズを見直し、より高いスペックへと段階的にスケールアップしましょう。

8. ベストプラクティスと運用のヒント

AWSとDockerコンテナを用いたクラウドアーキテクチャの運用では、高可用性、安全性、コスト効率を兼ね備えた仕組みが求められます。

ここでは、運用を長期的に継続していくための設計や改善の方針を紹介します。

8-1 Docker イメージの軽量化とセキュリティ管理

Dockerイメージが重たいと起動が遅くなり、リリース時の待ち時間やECRの料金も増えてしまいます。

そのため、軽量なベースイメージ（例：alpine）を使い、不要ファイルを削除することでサイズを抑えることが推奨されます。

また、ECRのイメージスキャン機能を活用すれば、既知の脆弱性を自動で検知し、セキュリティ対策も強化できます。

8-2 マルチステージビルドの活用

マルチステージビルドとは、Dockerfileの中にビルド専用・実行専用のステージを分けて記述する手法です。

これにより、開発ライブラリやテストツールなど、本番環境では不要な要素をイメージから排除可能となり、セキュアで高速な実行が実現します。

8-3 コスト最適化：Fargate と EC2 の使い分け

初期構築や小規模なアプリにはFargateが管理コストも少なく便利ですが、長時間稼働するサービスではEC2がリーズナブルな場合もあります。

インスタンスの予約購入や、Spotインスタンスの活用などを組み合わせることで、最大50%以上のコスト削減も十分可能です。

8-4 自動スケーリングとヘルスチェック設計

自動スケーリングの条件には、CPU使用率やリクエスト数が設定できます。

また、ヘルスチェック（「このアプリは正しく操作を受け付けているか」を定期的に確認する仕組み）を設定すれば、不健康なコンテナは自動で回復・再起動されます。

これにより、システムの安定稼働と自律回復ができるようになります。

9. 事例紹介と応用例

最後に、AWSとDockerの連携による活用事例をいくつか紹介しながら、実際のビジネスにどう役立っているかを見ていきましょう。

9-1 実際の企業による AWS + Docker 活用例

ある製造業ベースの企業では、社内向けの工場データ可視化アプリをDocker/ECS+Fargateで構築し、レガシーなオンプレ環境からの脱却に成功しました。

開発・検証のスピードが短縮され、約30%のコスト削減にもつながったと報告されています。

9-2 WordPress や Django アプリの ECS/Fargate 展開例

CMSのWordPressやPythonのWebフレームワークであるDjangoも、Docker化すれば簡単にAWS上に載せられます。

Fargateなら「docker-compose.yml」の情報をもとに短時間で環境構築が可能で、近年はスタートアップなどでも導入が進んでいます。

9-3 コンテナを使った ETL ワークフローの構築

データ分析の分野では、毎日決まった時刻にデータ収集・加工・転送を行うETL（Extract, Transform, Load）処理にDockerが活用されています。

例えばPython＋pandasライブラリを使った処理を、ECS/Fargate上でスケジュール実行することで、費用を抑えながら柔軟な処理設計が可能です。

10. 次へのステップ

ここまでAWSとDockerによる開発・運用を体系的に学んできました。

今後のステップアップとして、さらに以下のような応用的な技術要素も検討してみると良いでしょう。

10-1 Kubernetes（EKS）への拡張

マイクロサービスが増えて複雑化してきたら、EKS（Elastic Kubernetes Service）の導入を検討するのも一つの手段です。

Kubernetesなら、より柔軟な構成管理や高度な自動オーケストレーションが実現できます。

10-2 サーバーレスとの組み合わせ（Lambda × Docker）

AWS Lambdaでは、近年Dockerイメージを関数として実行できるようになりました。

これにより、短時間だけ必要な画像処理、PDF生成、API応答などにおいても、FargateではなくLambdaで軽量・高速に処理できます。

10-3 履歴管理と観察性（Observability）の高度化

モニタリング・トレース・ログの横断的な分析を行う「Observability（可観測性）」の考え方も今後ますます注目されます。

AWS X-Ray や Datadog などの外部サービスとの連携も活用しながら、障害の予兆検知や高速トラブル調査を可能にしていきましょう。