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クラウドインフラ採用トレンド2025:Kubernetes、サーバーレス、従来型仮想マシンの現状分析 ☁️

この記事は生成 AI による「kubernetes の採用状況と市場シェア」についての調査内容に基づいて作成されました。


2025年のクラウドインフラ市場は、Kubernetesの圧倒的な優位性、サーバーレス技術の着実な成長、そして従来型仮想マシンの継続的な重要性という3つの主要トレンドによって特徴づけられています 📊

本記事では、最新の調査データに基づいて、各技術の採用状況と市場シェアを詳細に分析します。

Kubernetesの市場支配 🚀

圧倒的な市場シェア

コンテナオーケストレーション市場

  • Kubernetes: **83-92%**の市場シェア
  • その他すべての技術: 8-17%
  • 2024年時点で60%以上の企業が採用、2027年までに90%を超える予測

本番環境での利用状況

  • 80%の組織がKubernetesを本番環境で運用(2023年の66%から増加)
  • 93%の組織がKubernetesを使用、パイロット運用、または評価中
  • Fortune 100企業の50%以上が採用

クラウドプロバイダー別Kubernetes利用率

Amazon EKS(Elastic Kubernetes Service)

  • グローバル企業の50%以上が利用(最高利用率)
  • AWSの強力なエコシステムとの統合が強み 💪
  • 企業向けの豊富な機能とサポート

Google GKE(Google Kubernetes Engine)

  • 企業での採用率: 32%
  • Kubernetesの生みの親であるGoogleが提供
  • 技術的に最も先進的な機能を提供

Azure AKS(Azure Kubernetes Service)

  • 企業での採用率: 17%
  • 大企業(5,000人以上)では28%の採用率
  • Microsoftエコシステムとの深い統合

その他のKubernetesディストリビューション

  • Red Hat OpenShift: 13%(大企業では23%)
  • IBM Cloud Kubernetes Service: 46%の企業が利用
  • Rancher: 15%(大企業では22%)

Kubernetes以外のコンテナオーケストレーション 🔄

代替技術の現状

Docker Swarm

  • 市場シェア: 約1.39%
  • シンプルなオーケストレーション
  • 小規模環境での利用が中心

HashiCorp Nomad

  • 市場シェア: 約1.57%
  • 軽量なオーケストレーション
  • マルチクラウド環境に適している

Apache Mesos

  • 市場シェア: 約0.94%
  • 大規模クラスター環境向け
  • 主にレガシーシステムで使用

サーバーレスコンテナの成長 📈

全体的な採用状況

サーバーレスコンテナ利用率

  • 46%の組織が利用(2年前の31%から増加)
  • しかし、Kubernetesの80-93%と比較すると大幅に低い

クラウド別サーバーレス利用状況

Google Cloud

  • Cloud Runを含むサーバーレスコンテナ利用率: 68%(最高)
  • 2年前の35%から大幅に増加
  • Cloud Functions第2世代がCloud Run上で構築されたことが成長要因

AWS

  • Lambda利用率: **65%**のAWS顧客が利用
  • ECS Fargate、App Runnerも含む包括的なサーバーレス環境
  • 年間3%の成長率

Azure

  • App Service利用率: **56%**の顧客が利用
  • Container Apps、Container Instancesも提供
  • 年間6%の成長率

従来型仮想マシン(EC2等)の現状 💻

仮想マシン市場の継続的成長

市場規模と成長予測

  • 2025年の仮想マシン市場: 459億5,900万ドル
  • 2035年予測: 2,350億9,510万ドル
  • 年平均成長率(CAGR): 18.2%

従来型インフラの位置づけ

継続的な重要性

  • GPUを除く従来型コンピュート(CPU等)が依然として97%以上のインスタンス時間を占有
  • レガシーアプリケーションの移行が段階的に進行
  • 規制の厳しい業界(金融、医療、政府)での継続利用

クラウドネイティブへの移行トレンド

  • 41%の組織が「すべてまたはほとんどのアプリケーション」をクラウドネイティブプラットフォームで運用
  • 82%が今後5年間で新しいアプリケーションをクラウドネイティブプラットフォーム上で構築予定

新興技術トレンド 🆕

AI/MLワークロードの急成長

GPU利用の拡大

  • GPU採用率: 4.5%から6%超に増加(2023-2025年)
  • コンテナ化されたGPUワークロードの利用時間が58%増加
  • AIワークロードがコンテナ化ワークロードの新カテゴリとして登場(7%)

Armアーキテクチャの普及

コスト効率性による採用拡大

  • AWS Lambda関数でのArm利用: 9%から19%に増加
  • クラウドインスタンスでのArm利用: 9%から15%に増加
  • 最大34%のコストパフォーマンス向上

技術選択の実態 🤔

ハイブリッドアプローチの普及

複数技術の併用

  • サーバーレス関数を使用する組織の66%がコンテナオーケストレーションサービスも併用
  • ワークロードの特性に応じた技術選択が一般的
  • 短期間のワークロード → サーバーレス
  • 長時間稼働のワークロード → コンテナ

リソース利用効率の課題

過剰プロビジョニングの実態

  • 65%以上のワークロードが要求されたCPUとメモリの半分未満しか使用してない
  • Kubernetesだけでなく、サーバーレス環境でも同様の傾向
  • コスト最適化の余地が大きいです 💰

地域別・業界別トレンド 🌍

地域別クラウド市場シェア

主要クラウドプロバイダーの地域展開

  • AWS: 26地域、84のアベイラビリティゾーン
  • Azure: 60以上の地域(最も広範囲)
  • Google Cloud: 25地域、77ゾーン

業界別採用パターン

規制業界の特徴

  • 金融、医療、政府機関では従来型インフラの継続利用
  • セキュリティとコンプライアンス要件が技術選択に大きく影響

2025年の予測と展望 🔮

短期的トレンド(2025-2026年)

Kubernetesの更なる普及

  • 2027年までに90%を超える企業が採用予定
  • マネージドKubernetesサービスの機能拡充
  • AI/MLワークロードの統合加速

サーバーレスの成長継続

  • 年間15-24%の成長率維持
  • コンテナとサーバーレスの境界線の曖昧化
  • イベント駆動アーキテクチャの普及

長期的展望(2025-2030年)

技術統合の進展

  • マルチクラウド戦略の一般化
  • エッジコンピューティングとの統合
  • 自動化とAI運用の高度化

コスト最適化の重要性増大

  • リソース利用効率の改善が競争優位の源泉
  • FinOpsの組織的定着
  • 持続可能性への配慮 🌱

実践的な技術選択指針 📋

ワークロード特性による選択基準

Kubernetesが適している場合

  • 複雑なマイクロサービスアーキテクチャ
  • 高度なカスタマイゼーションが必要
  • マルチクラウド戦略を採用
  • 大規模で継続的なワークロード

サーバーレスが適している場合

  • イベント駆動の処理
  • 不規則なトラフィックパターン
  • 運用オーバーヘッドの最小化が重要
  • 短時間で完了するタスク

従来型仮想マシンが適している場合

  • レガシーアプリケーションの運用
  • 規制要件が厳しい環境
  • 特定のOS要件がある場合
  • 段階的なクラウド移行

組織の成熟度による推奨アプローチ

初期段階の組織

  • マネージドサービスの積極活用
  • サーバーレスファーストアプローチ
  • 段階的なコンテナ化

成熟した組織

  • ハイブリッド・マルチクラウド戦略
  • 高度な自動化とモニタリング
  • コスト最適化の継続的改善

まとめ ✨

2025年のクラウドインフラ市場は、Kubernetesの圧倒的優位性が確立される一方で、サーバーレス技術の着実な成長と従来型仮想マシンの継続的重要性という多様な技術選択肢が共存する状況となっています。

主要な洞察

  1. Kubernetesの標準化: 83-92%の市場シェアで事実上の業界標準
  2. サーバーレスの成長: 46%の組織が採用、特にGoogle Cloudで68%
  3. 従来技術の継続性: 仮想マシン市場は年18.2%で成長継続
  4. ハイブリッドアプローチ: 66%の組織が複数技術を併用
  5. AI/MLの影響: GPUワークロードが新たな成長分野

今後の展望

  • 技術選択はワークロードの特性と組織の成熟度に基づく戦略的判断が重要
  • コスト最適化とリソース効率化が競争優位の源泉
  • AI/MLワークロードの統合が次の成長ドライバー

組織は単一技術への依存ではなく、各ワークロードに最適な技術を選択し、継続的に最適化を図るアプローチが求められています 🎯


参考資料

本記事は2025年12月時点の最新データに基づいて作成されています。

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