2026 年 6 月 25 日、26 日に AWS Summit Japan が開催され、多数のセッションとブース展示が行われました。AWS セッションや AWS Village のブース展示においては、レジリエンスに関するトピックを多数お届けしていました。本ブログでは、AWS Summit Japan 2026 よりレジリエンスに関するセッション、ブースの内容をサマリーでご紹介します。 AWS セッションより 大規模障害から考える、AWS 上で備えるべきレジリエンスの実践 AWS エンタープライズサポート シニアテクニカルアカウントマネージャー 猪又 赳彦より、実際の障害発生時に AWS が何をしているのかを解説するセッションをお届けしました。AWS の障害対応は「検出と軽減策の実施」「振り返り」「学習とスケーリング」の 3 フェーズで進められ、振り返りでは COE（Correction of Error）の中核として Five Whys による根本原因分析が行われることを紹介。「5 回で止める」「直線的な分析に限定する」といった典型的な誤解に触れつつ、1 つの事象から複数の根本原因へ問いを分岐させていく実例が解説されました。 また、障害から生まれた「Availability Axioms（可用性の基本原則）」として、リージョンの分離（AWS STS のリージョナル化の歴史）、AZ 障害への自動対応（Fleet Health Service や Zonal Event Detector による検知と Amazon Application Recovery Controller の Zonal Shift / Autoshift）、厳密なテスト（専用のテストリージョンでのゲームデー）、過負荷からの保護（Metastable Failure という準安定障害の概念）という 4 つの原則が紹介されました。事例では、2025 年 10 月 20 日の US East 1（バージニア北部）リージョンでの Amazon DynamoDB DNS 障害を踏まえ、Fidelity Investments 社が日常的なレジリエンステストにより、当日 2,000 個のアプリケーションのフェイルオーバーを検知から 9 分で完了させた実践が紹介されました。 Operation Phase of AI-DLC － AI 駆動カオスエンジニアリングのすすめ－ AWS Developer スペシャリストソリューションアーキテクト 金森 政雄より、AI-Driven Development Lifecycle（AI-DLC）の Operation フェーズに焦点を当てたセッションをお届けしました。AI-DLC のホワイトペーパーでは、AI がテレメトリを能動的に分析して問題を予測し、ランブックと連携して推奨アクションを提案・実行し、開発者が検証・承認するというサイクルが定義されていますが、実運用に導入するには「既存の運用に乗せる」→「AI で改善する」→「AI を活用した運用（AIOps）へ」という段階的なアプローチが有効であると解説されました。具体例として、アーキテクチャ図上でリスクを可視化する「リスクストーミング」と、カオスエンジニアリングを組み合わせ、AI-DLC で開発されたデモアプリ「Unicorn Market」を用いて、リスク抽出から障害注入実験までを AI が加速するデモが実演されました。 AWS DevOps Agent による自律的インシデント対応 －その能力を引き出す設計のベストプラクティス－ AWS シニアスペシャリストソリューションアーキテクト 加藤 正樹より、障害対応と運用改善に特化した AI エージェント「AWS DevOps Agent」の能力を引き出す設計を解説するセッションをお届けしました。障害対応における AI 活用の課題として、暴走と停止の制御、多様なデータソースの横断、チーム全員でのコンテキスト維持の 3 点を整理し、「調査は AI、判断は人」という設計思想のもと、複数オブザーバビリティツールを横断したテレメトリ調査やコードリポジトリと連携した変更特定、Skills によるナレッジ共有といった機能が紹介されました。デモでは CloudWatch Alarm をトリガーに自律的に調査を開始し、複数テレメトリを相関づけて根本原因に到達、緩和計画を Kiro 等のコーディングエージェントに引き渡すまでの一連の流れが実演されています。 能力を引き出すベストプラクティスとして、調査スコープを定義する Agent Space の設計原則、Insights ファミリーや OpenTelemetry によるテレメトリの充実、Skills と Agent Instructions によるナレッジ共有の 3 点が解説されました。ナレッジ整備前後では根本原因到達時間が 6 分 32 秒から 3 分 38 秒へ短縮された結果も共有されています。事例として KDDI 様では調査リードタイムが数週間から数日へ短縮され、CyberAgent 様では MCP サーバーを活用して本番データベースを安全に調査する独自拡張を構築した事例が紹介されました。 ランサムウェアに対して最優先で取るべき AWS の復旧対策 ソリューションアーキテクト 向井 稔より、ランサムウェア被害からの「復旧」にフォーカスし、状況に応じた 3 段階の対策を解説するセッションをお届けしました。IPA「情報セキュリティ 10 大脅威 2026」でランサム攻撃が 11 年連続 1 位となる中、防御・検知・対応だけでなく、暗号化されたデータを確実に復元し業務を再開する「復旧」フェーズの重要性を強調しました。 まず「すぐに始められる対策」として、Write Once Read Many（WORM）によるイミュータブルなデータ保護を紹介しました。AWS では Amazon S3 Object Lock、Amazon EBS Snapshot Lock、Amazon FSx for NetApp ONTAP SnapLock、AWS Backup Vault Lock の 4 つのサービスで WORM を実現でき、いずれも追加料金なしで利用可能です。Compliance モードを選択すれば、保持期間中は管理者であってもデータを削除できない強固な保護が適用されます。 次に「包括的な対策」として、AWS アカウント自体が侵害されるリスクに備え 3-2-1-1-0 ルールに基づく戦略を解説しました。具体的には、AWS Backup の論理エアギャップボールト（Logically Air-gapped Vault）により AWS 管理の専用アカウント内にバックアップを隔離し、デフォルトで Vault Lock による WORM 保護を適用する構成を紹介しました。さらに Amazon GuardDuty Malware Protection for AWS Backup によりバックアップのマルウェアスキャンを復旧前に実施できること、自動復元テストにより復旧プロセスの正常性を継続的に確認できることを説明しました。最後に「オンプレミス環境の対策」として、バックアップソフトウェアと S3 Object Lock を連携させ、オンプレミスのデータを AWS に WORM 保護付きでバックアップし、DR 対策とランサムウェア対策を同時に実現する構成を紹介しました。 AWS ブース展示より レジリエンス強化と障害対応につかえる AI 体験 本ブースでは「EC サイトが障害で停止し、復旧まで 1 時間を要した」というシナリオを起点に、レジリエンスライフサイクルの各ステップを AI で加速する 4 つのデモを体験いただきました。 起点となる AWS DevOps Agent のデモでは、DB 接続プール枯渇と Redis キャッシュ障害が同時発生する複合障害に対し、CloudWatch Alarm をトリガーに AI が自律的に調査を開始。約 10 分で 2 件の根本原因を特定し、緩和計画まで日本語でレポートする一連の流れをお見せしました（運用・対応と学習）。続いて BIA（Business Impact Analysis）のデモでは、Kiro 上で動く AI ファシリテーターが対話形式でビジネスインパクトの分析を支援。ダウンタイムコストと最大許容ダウンタイムを算出し、DR の目標値を導き出す過程をご紹介しました（目標を設定）。 3 つ目の次世代 AWS Resilience Hub × Kiro のデモでは、GenAI による障害モードアセスメントが現行アーキテクチャの課題を評価し、その結果を Kiro に渡すとマルチリージョン化の提案レポートから CloudFormation テンプレートの改修まで AI が一気通貫で生成。評価・計画・実装を AI が担い、人間は判断とデプロイ承認に集中できるワークフローを提案しました（設計と実装）。最後の Chaos Agent（Kiro × AWS FIS）のデモでは、再設計後の環境に対し AI がカオステストのシナリオ生成から障害注入、RTO/RPO の合否判定までを自律実行。実測 RTO 約 99 秒で目標を大幅にクリアする結果を示し、設計後も AI が継続的に検証する重要性をお伝えしました（評価とテスト）。 4 つのデモは「運用・対応と学習 → 目標を設定 → 設計と実装 → 評価とテスト」というライフサイクルを一気通貫で体験できる構成とし、ご来場いただいた方のご興味のポイントに合わせてご説明させていただきました。 大阪リージョンを使用したマルチリージョン構成のデモ（たこ焼き AI 大将） 大阪リージョンをメインとしたディザスタリカバリ（DR）構成を、たこ焼き注文アプリ「たこ焼き AI 大将」として体験できるデモをご案内しました。レジリエンス／DR は重要でありながら難解と捉えられやすいテーマなので、技術的な堅牢性を保ちつつ誰もが直感的に楽しめる構成を目指してデモを設計・実装しました。注文操作に連動して、たこ焼きを焼く・盛り付けるロボットアームを配置し、来場者の関心を自然に技術デモへ引き込む導線を目指しました。 ブースではリージョン障害を疑似的に発生させても注文を継続できる様子を実演し、Amazon Aurora DSQL のマルチリージョン アクティブ‐アクティブクラスターによる高可用性、Amazon Bedrock のクロスリージョン推論、Amazon CloudWatch Application Signals による SLO モニタリングを組み合わせた構成を紹介しました。障害対応には Amazon CloudFront のオリジンフェイルオーバーと Amazon Application Recovery Controller の Region Switch を採用し、AWS Fault Injection Service で Lambda レイテンシーや DSQL 接続障害時の動作を検証するアーキテクチャを体感いただきました。 AWS レジリエンス体験ゲーム 〜 選ぶだけで学べる、障害対応の意思決定 手を動かしながらレジリエンスを学べるよう、ブースにクイズ形式のゲームを用意しました。AWS のレジリエンス設計を体験できる展示です。来場者は架空のグローバル企業で「最高レジリエンス責任者（Chief Resilience Officer）」となり、次々と発生する障害シナリオに対して復旧の選択肢を選んでいきます。専門知識がなくても選択肢を選ぶだけで進められるので、クラウド初心者からアーキテクトまで、立ち止まって手を動かしていただけました。 用意したのは、業種の異なる 4 つのシナリオです。 FinancePay（決済 / マルチリージョン災害復旧） — リージョン障害に直面し、RTO / RPO を意識しながら、バックアップ＆リストア、パイロットライト、ウォームスタンバイ、マルチサイトアクティブ/アクティブという 4 つの DR 戦略を選択。Amazon Application Recovery Controller（ARC）のルーティングコントロールによるリージョン間のトラフィック切り替えも体験します。 StreamMax（動画配信 / 高可用性とゾーン分離） — ライブ配信中のアベイラビリティゾーン（AZ）障害に対応。マルチ AZ 配置と、ARC の Zonal Shift・Zonal Autoshift による健全な AZ へのトラフィック退避を通じて、障害の影響を AZ 単位に封じ込める考え方を学びます。 ShopFast（EC / セルベースアーキテクチャ） — フラッシュセール中のカスケード障害が題材。セルベースアーキテクチャとシャッフルシャーディング、バルクヘッドパターンで爆発半径（Blast Radius）を最小化し、一部が壊れてもサービス全体を止めないグレースフルデグラデーションを体感します。 DoWellAI（生成 AI / AI ワークロードのレジリエンス） — 生成 AI アプリの安定運用がテーマ。Amazon Bedrock Guardrails による入出力フィルタリング、クロスリージョン推論、プロンプトキャッシング、共有障害の防止といった、生成 AI 時代のレジリエンスパターンを扱います。 「アベイラビリティゾーンとは何か」といった基礎から、セルベースアーキテクチャや生成 AI ワークロードの可用性設計まで、体験しながら段階的に学べる展示を行いました。 進化する金融 × レジリエンス 〜 金融システムを支えるセキュリティ＆レジリエンス 金融ブースでは、ミッションクリティカルなワークロードのレジリエンス強化とサイバーセキュリティ対策について、具体的な実装をデモでご紹介しました。取り上げたのは、次のようなユースケースです。 リアルタイムカード決済のマルチリージョン構成 — 東京・大阪の両拠点で止まらない決済基盤をライブ実演。カードをかざした瞬間から処理完了までの流れを体感いただけます。 認証情報侵害の検知と AI による自律調査 — 多段階攻撃の個別アラートを AI が「攻撃チェーン」として自動判定し、調査レポートまで生成。検知から調査完了までを一気通貫でお見せしました。 AWS Security Agent による設計書レビュー — 設計書を読み込ませ、コンプライアンス確認作業を効率化する取り組みをご紹介しました。 AI との対話によるランサムウェア対策アーキテクチャ提案 — ランサムウェア対策を生成 AI が活用できる Agent Skill として体系化。金融グレードの AWS 推奨構成を対話で具体化し、設計提案・現状評価・改善ロードマップをレポート出力します。 障害訓練シナリオの AI 自動生成 — 構成情報を入力するだけで障害訓練のシナリオと実施計画を AI が自動生成し、訓練準備の負担を大幅に削減します。 止まらない決済基盤から、AI を活用した脅威検知・設計レビュー・障害訓練まで。守りを固めるだけでなく、生成 AI で運用そのものを進化させていく。そんな金融システムのこれからを、実装を通して感じていただける展示となりました。 人間 vs AI 障害対応バトル – Chaos Kitty Challenge AWS のアーキテクチャを物理的に表現し、インシデント対応を体験学習できる Chaos Kitty。4 回目の登場となる今年は、新たに「対戦モード」を追加して AWS Builders’ Fair に展示しました。同じ障害が発生した 2 つの環境で参加者と AI エージェントが同時に対応を開始し、どちらが早く正確に Web 3 層アプリケーションの障害を解決できるかを競います。 AI エージェントには AWS DevOps Agent を採用。メトリクス・ログ・トレースやデプロイ履歴を横断分析して根本原因を特定していく調査プロセスが対戦画面上にリアルタイムで可視化され、AI 時代のインシデント対応の未来を体感できる展示となりました。 Chaos Kitty は AWS Samples として公開しており、ご自身の AWS 環境にデプロイしてお試しいただけます。詳しくは紹介ブログ記事もあわせてご覧ください。 AWS Summit Japan 2026 に Chaos Kitty が対戦モードを引っさげて 4 回目の登場！   大阪リージョンデータセンター 最新の災害対策 大阪リージョンデータセンターブースでは、AWS インフラストラクチャの耐災害性を直感的に体験いただける展示を行いました。今回のサミットでは、大阪リージョンで採用されている日鉄エンジニアリングの免震装置「NS-SSB（球面滑り構造）」を模型と VR 体験装置でご紹介。VR を通じて免震構造の効果を体感いただくことで、大阪リージョンのインフラストラクチャが持つ高い耐災害性をより実感いただける内容としました。特に DR 戦略として大阪リージョンの利用を検討されているお客様から高い関心をいただきました。 まとめ 障害へのアプローチとしては、障害が起こる事を前提とし、素早く復旧する事（レジリエンス、回復力）が重要です。今回の AWS Summit では、このプラクティスを AI エージェントによって加速するという新しい潮流が多く確認できる内容となっておりました。特に、Business Impact Analysis から Resilience Hub によるアーキテクチャ評価、Fault Injection Service を用いたカオステスト、そして障害発生時の DevOps Agent による一次対応まで、レジリエンスライフサイクルの各フェーズに AI を組み込む具体的な実装例が確認できる内容になっておりました。加えて、ランサムウェアからの復旧対策や大阪リージョンを活用したマルチリージョン構成など、ミッションクリティカルなワークロードを守るための実践的な選択肢も幅広くご紹介しました。これからミッションクリティカルなシステムや高い可用性要件が求められるシステムのクラウド活用を検討頂いている皆様に少しでも参考になれば幸いです。 現在は、セッションの動画や資料を以下で公開中です。ぜひあわせてご覧ください。 – 動画（視聴には登録が必要です）： https://aws.amazon.com/jp/events/summits/japan/ – セッション資料： https://pages.awscloud.com/AWS-Summit-Japan-2026-Session-Materials-Download.html – ブース展示資料： https://pages.awscloud.com/AWS-Summit-Japan-2026-AWS-Expo.html 著者について 猪又 赳彦 技術支援本部 エンタープライズサポート シニアテクニカルアカウントマネージャー 鈴木 真史 技術統括本部 交通・物流ソリューション部 シニアソリューションアーキテクト 三好 史隆 技術統括本部 自動車・製造 ソリューションアーキテクト 安藤 麻衣 技術統括本部 通信・メディア技術本部 通信第二ソリューション部 ソリューションアーキテクト

はじめに こちらの記事 で実際にKubernetes環境にKubeBlocksを導入し、DBaaSの基盤を構築しました。 今回は、作成したDBaaS基盤の上に実際にMySQLクラスターを構築していきます。 導入環境構成図 以下の図は、DBaaS基盤上にMySQLを導入する環境の構成図です。 前回の記事 では「KubeBlocksオペレーター」を構築しました。 本記事の対象範囲は、赤丸で囲まれた「DB(MySQL)」です。 今回は例として、プライマリ-レプリカ構成のMySQLをKubeBlocksオペレーターを利用して導入します。 この構成では、データの書き込み・読み込みを行う「プライマリ」と、読み込み専用の「レプリカ」を配置します。 万が一プライマリに障害が発生したとしても、レプリカが自動的にプライマリに昇格して処理を引き継ぐフェイルオーバー機能が働き、高可用性を確保できるのが特徴です。 導入環境構成図 MySQLクラスターの構築方法 KubeBlocksを使用してMySQLクラスターを構築する手順をご紹介します。 前提条件 KubeBlocksが構築済みであること KubeBlocksによってデフォルトでインストールされるMySQLアドオン（以下コマンド結果のmysql 1.0.1）が有効になっていること 以下のkbcliコマンドで有効化されているアドオンを確認することができます。 kbcli addon list # 出力例 NAME VERSION PROVIDER STATUS AUTO-INSTALL qdrant 1.0.1 community Disabled false rabbitmq 1.0.1 community Disabled false apecloud-mysql 1.0.1 community Enabled true etcd 1.0.1 community Enabled true kafka 1.0.1 community Enabled true mongodb 1.0.1 community Enabled true mysql 1.0.1 community Enabled true postgresql 1.0.1 community Enabled true redis 1.0.1 community Enabled true Namespeaceの作成 まずはMySQLクラスターをデプロイするNamespeaceを作成します。 kubectl create namespace demo # 出力例 namespace/demo created rootユーザー認証用Secretの作成 MySQLのrootユーザー用のユーザー名・パスワードを設定したSecretを作成します。 kubectl create secret generic custom-mysql-root-secret \ --from-literal=username='root' \ --from-literal=password='<任意の値>' \ -n demo # 出力例 secret/custom-mysql-root-secret created ※MySQLクラスター作成時に本手順で作成したSecretを指定することで、rootユーザーのパスワードを任意の値で設定することができます。 Secretの指定がない場合は、KubeBlocksがrootユーザー用のパスワードを自動発行します。 MySQLクラスターの作成 KubeBlocksのカスタムリソースである「Cluster」のマニフェストを適用し、レプリカ数2のプライマリ-レプリカ構成のMySQLクラスターを作成します。 cat <<EOF | kubectl apply -f - apiVersion: apps.kubeblocks.io/v1 kind: Cluster metadata: name: mysql-cluster namespace: demo spec: clusterDef: mysql topology: semisync terminationPolicy: Delete componentSpecs: - name: mysql serviceVersion: 8.0.35 disableExporter: false replicas: 2 systemAccounts: - name: root secretRef: name: custom-mysql-root-secret namespace: demo resources: limits: cpu: '0.5' memory: 1Gi requests: cpu: '0.5' memory: 1Gi volumeClaimTemplates: - name: data spec: accessModes: - ReadWriteOnce resources: requests: storage: 20Gi EOF # 出力例 cluster.apps.kubeblocks.io/mycluster created clusterDef: mysql MySQLアドオンが提供するMySQLの構成テンプレートを、作成するDBクラスターのベースとして指定する設定です。 topology: semisync MySQLクラスターをプライマリ-レプリカ構成の準同期レプリケーションモードで起動する設定です。 terminationPolicy: Delete クラスターを削除した際、関連するデータも一緒に削除する設定です。 replicas: 2 MySQLサーバーを2台（プライマリ1台、レプリカ1台）デプロイする設定です。 systemAccounts MySQLのrootユーザーの認証情報（ユーザー名・パスワード）に、事前に作成したSecretを割り当てる設定です。 volumeClaimTemplates DBのデータを保存するためのPVの設定です。 MySQLクラスターの作成確認 MySQLクラスター作成コマンド実行後、以下のコマンドでクラスター・Podのステータスを確認します。ステータスがRunningになっていれば正常に動作しています。 kubectl get cluster mycluster -n demo # 出力例 NAME CLUSTER-DEFINITION TERMINATION-POLICY STATUS AGE mycluster mysql Delete Running 7m30s kubectl get pod -n demo # 出力例 NAME READY STATUS RESTARTS AGE mycluster-mysql-0 4/4 Running 0 8m mycluster-mysql-1 4/4 Running 0 8m 動作確認 接続テスト MySQLクラスターへの接続テストを行います。 まず、作成したMySQLクラスターのエンドポイント（Service名）を確認します。 kubectl get svc -n demo # 出力例 NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE mycluster-mysql ClusterIP 10.43.32.224 <none> 3306/TCP 8m kubectl runコマンドでMySQLクライアント用のPodを作成し、コンテナ内でシェルを起動します。 kubectl run mysql-client -n demo --rm -i --tty --image=mysql:8.0 --restart=Never -- sh # 出力例 If you don't see a command prompt, try pressing enter. sh-5.1# mysqlコマンドを使用し、確認したMySQLクラスターのエンドポイントを指定してログインします。パスワードを求められたら設定したパスワードを入力します。 sh-5.1# mysql -h mysql-cluster-mysql.demo.svc.cluster.local -u root -p Enter password: Welcome to the MySQL monitor. Commands end with ; or \g. Your MySQL connection id is 246 Server version: 8.0.35 MySQL Community Server - GPL Copyright (c) 2000, 2026, Oracle and/or its affiliates. Oracle is a registered trademark of Oracle Corporation and/or its affiliates. Other names may be trademarks of their respective owners. Type 'help;' or '\h' for help. Type '\c' to clear the current input statement. mysql> mysql>という出力が表示されればMySQLクラスターに接続できています。 フェイルオーバーテスト MySQLクラスターのフェイルオーバー機能を実際にテストしてみます。 まず起動したMySQLのPodのうち、どれが「プライマリ」で、どれが「レプリカ」なのかを確認します。 kbcli cluster describe mycluster -n demo | grep -E "ROLE|primary|secondary" # 出力例 COMPONENT SERVICE-VERSION INSTANCE ROLE STATUS AZ NODE CREATED-TIME mysql 8.0.35 mycluster-mysql-0 primary Running us-east-1a ip-10-1-0-23/10.1.0.23 Jun 25,2026 08:00 UTC+0000 mysql 8.0.35 mycluster-mysql-1 secondary Running us-east-1a ip-10-1-0-24/10.1.0.24 Jun 25,2026 08:01 UTC+0000 各PodのROLEの値を確認すると、mycluster-mysql-0がprimary、mycluster-mysql-1がsecondaryとなっています。 これは、mycluster-mysql-0が「プライマリ」、mycluster-mysql-1が「レプリカ」として構成されていることを表しています。 次にプライマリのPodを削除することで、プライマリに擬似的な障害を発生させます。 kubectl delete pod mycluster-mysql-0 # 出力例 pod "mycluster-mysql-0" deleted プライマリのPodを削除後、レプリカのPodが自動的にプライマリに昇格していることを確認します。 kbcli cluster describe mysql-cluster -n demo | grep -E "ROLE|primary|secondary" # 出力例 COMPONENT SERVICE-VERSION INSTANCE ROLE STATUS AZ NODE CREATED-TIME mysql 8.0.35 mycluster-mysql-0 secondary Running us-east-1a ip-10-1-0-23/10.1.0.23 Jun 25,2026 08:06 UTC+0000 mysql 8.0.35 mycluster-mysql-1 primary Running us-east-1a ip-10-1-0-24/10.1.0.24 Jun 25,2026 08:01 UTC+0000 先ほどレプリカであったmycluster-mysql-1が、プライマリに昇格していることがわかります。 これでMySQLクラスターの構築と動作確認は完了になります。 おわりに 今回は 前回 構築したKubeBlocksを使用し、実際にMySQLクラスターの構築から接続テスト・フェイルオーバのテストを行うまでの流れをご紹介しました。 KubeBlocksを活用すれば、シンプルなマニフェストを1つ適用するだけで、容易に冗長化されたMySQLクラスターを構築できることを体感できたのではないでしょうか。 KubeBlocksの大きな特徴は、様々なデータベースを同じ操作感で統一して管理できる点にあります。 そこで次回は、MySQLとはまた異なる特性を持つNoSQLのインメモリデータベースであるRedisの構築についてご紹介します。 参考文献 https://kubeblocks.io/docs/release-1_0_1/kubeblocks-for-mysql/02-quickstart https://kubeblocks.io/docs/release-1_0_1/kubeblocks-for-mysql/06-custom-secret/01-custom-secret ご覧いただきありがとうございます！ この投稿はお役に立ちましたか？ 役に立った 役に立たなかった 0人がこの投稿は役に立ったと言っています。 The post KubeBlocksでMySQLを導入！Kubernetes上でのDB構築を体験 first appeared on SIOS Tech Lab .

こんにちは、技術広報の yayawowo です。 私たち株式会社ラクス開発本部では、Missionである 「顧客の成長を支援する、圧倒的に使いやすいクラウドサービスを創り提供する」 を念頭に、日々プロダクト開発に励んでいます。 現在、ラクスでは歴史あるロングセラーのプロダクトから、近年立ち上がった新規プロダクトまで、多くの開発プロジェクトが並行して動いています。このように古いものから新しいものまで多くのプロダクト開発に深く携われるからこそ、エンジニアやデザイナーが触れられる技術の機会が非常に多い点が、私たちの組織の大きな特徴であり魅力です。 本記事では、各プロダクトの「技術スタック」を改めて整理し、皆様に最新情報をお届けしたいと思います！自社開発に携わるエンジニア、デザイナーだけでなく、これから携わりたい！という方にも必見の内容です。 現場のリアルな最新データから見えてきたのは、単なるツールの変更履歴ではありません。 ラクスが開発組織として一貫して掲げている「技術選定の思想」そのものでした。 各組織の最新スタックを公開する前に、まずは私たちが大切にしている「2つのコア思想」を技術広報の視点からご紹介します！ 1. ラクスが技術選定で掲げる「2つのコア思想」 ① お客様の日常を守り、進化させるための「顧客志向」 ② 技術を「価値創造」に集中させるための「AIネイティブ＆自動化」 2. 各プロダクトの紹介 ＆ 最新技術スタック 楽楽精算 楽楽明細 楽楽電子保存 楽楽債権管理 楽楽勤怠（給与計算） 楽楽販売 楽楽請求 楽楽自動応対開発 楽楽メールマーケティング blastmail / blastengine 3. それを支える連携部署の技術スタック フロントエンド推進課 SRE AI開発課 ＆ AIエージェント開発課 QA課 インフラ開発部 プロダクトデザイナー 4. 終わりに 1. ラクスが技術選定で掲げる「2つのコア思想」 今回、全社規模で集まった最新のデータを見て、技術広報である私が一番強く感じたのは、ラクスが大切にしている「技術選定のブレない軸」でした。私たちは、単に流行りのツールを追いかけるのではなく、以下の2つの思想をベースに日々の開発環境をアップデートしています。 ① お客様の日常を守り、進化させるための「顧客志向」 ラクスにとって、技術は「自分たちが使いたいから」選ぶものではありません。すべては「お客様の業務をいかに楽にできるか」という目の前の課題を解決するための最高の手段です。 私たちのクラウドサービスは、ありがたいことに数万社を超えるお客様の日常のビジネスを支える社会インフラになっています。だからこそ、長年培った圧倒的な安定基盤を深くリスペクトし、1分1秒のダウンも許されない堅牢性を守り抜く責任があります。しかし、私たちは「守り」だけでは終わりません。お客様へより速く、より安全に新しい価値を届けるために、歴史のあるプロダクトほど「お客様の未来のために、今最適な武器は何か」を貪欲に追求し、裏側では大胆なモダナイズを仕掛けています。 ② 技術を「価値創造」に集中させるための「AIネイティブ＆自動化」 お客様の課題解決に1分1秒でも多くの時間を割くため、ラクスはエンジニアの創造性を奪う泥臭い手作業や無駄な作業を徹底的に排除する環境作りに本気で取り組んでいます。 今回、一際目を引いたのが、各現場の「AIと自動化へのリアルな使い分け」です。単に世間の流行りに乗って同じツールを一律で入れるのではなく、プロダクトの特性に合わせて最適な技術スタックを現場主導で選定しています。そして何より特徴的なのが、ほぼすべての組織が、実装前の「壁打ち相手」としてAIをフル活用している点です。単にツールを入れて楽をするためではなく、エンジニアが本来向き合うべき「顧客のための価値ある設計や、より良いユーザー体験の創造（本質）」に100%集中できる環境を、ラクスは本気で作り上げています。 具体的にどんなツールを、どんな考え方で使い分けているのか？ それは、この後各プロダクトの技術スタックにてご紹介します。 2. 各プロダクトの紹介 ＆ 最新技術スタック ここからは、ラクスが展開する各クラウドサービスと、現場のエンジニアが2026年度現在、実際に選定して使っている技術スタックをご紹介します。 楽楽精算 会社の「経費精算」にかかる時間と労力を劇的に減らすシステムです。利用者はスマホで領収書を撮影するだけで金額や日付が自動入力され、面倒な紙の提出や手入力をすることなく精算を完了できます。経理担当者にとっても、確認や承認の負担を大幅に削減する「日本のバックオフィスを楽にする」代名詞的な存在です。 ✅バックエンド カテゴリ 技術スタック 使用言語 Java、Swift、Kotlin MW PostgreSQL、Postfix、Apache、Room、Realm FW・ライブラリ Spring Boot、jQuery、Retrofit2 開発ツール IntelliJ IDEA、Xcode、Android Studio、Flyway、Redmine、GitHub、VSCode CI・テスト Selenide、Gradle、JUnit、JMeter、Jenkins、GitHub Actions AI Claude Code、Codex、GitHub Copilot、Gemini、ChatGPT、Notebook LM、Cursor ※2026年7月時点での情報です。 ✅フロントエンド カテゴリ 技術スタック 使用言語 HTML、CSS、JavaScript、TypeScript FW・ライブラリ React、jQuery、MUI、Jotai、zod、TanStack Form、Tanstack Query、Sass、Vite、ESLint、Prettier、Biome、Storybook、msw 開発ツール GitHub、GitHub Projects、VSCode、OpenAPI、Figma CI・テスト GitHub Actions、Jenkins、Playwright、Vitest AI Claude Code、Codex、GitHub Copilot、Gemini、ChatGPT、Notebook LM ※2026年7月時点での情報です。 楽楽明細 企業が取引先に発行する「請求書」や「納品書」を、すべてWeb上で一括配信するシステムです。これまでは担当者が印刷し、封筒に詰め、切手を貼って郵送していた手作業をゼロにします。受け取る側の取引先もマイページからいつでも即座に確認・ダウンロードできるため、双方のペーパーレス化と業務スピードアップを同時に実現しています。 カテゴリ 技術スタック 使用言語 Java、TypeScript、JavaScript MW PostgreSQL、Tomcat、Postfix、Docker、Redis、AWS Lambda / EventBridge / Step Functions / S3 / SQS FW・ライブラリ SpringBoot、React、Redux、JasperReports、Lombok、Jooq、jQuery、GraphQL 開発ツール IntelliJ IDEA、VSCode、Redmine、GitHub、gulp.js、webpack、Storybook CI・テスト Gradle、jUnit、Playwright、GitHub Actions AI Claude、Claude Code、GitHub Copilot、ChatGPT、Codex、Notebook LM、Gemini ※2026年7月時点での情報です。 楽楽電子保存 国税関係の書類（領収書や請求書など）を、国が定める「電子帳簿保存法」の厳しい要件に100%準拠して、安全にクラウド保存・一元管理できるシステムです。ユーザーは「法律が変わってどう対応すればいいかわからない…」という不安から解放され、検索機能を使っていつでも過去の書類を1秒で見つけ出せるようになります。 カテゴリ 技術スタック 使用言語 Java、TypeScript、JavaScript MW PostgreSQL、Nginx、Tomcat、Postfix、Docker、Kubernetes、Node.js、AWS Lambda / S3 / DynamoDB / API Gateway / SQS FW・ライブラリ React、MUI、MSW、Spring Boot、Jooq 開発ツール IntelliJ IDEA、GitHub、Vite、VSCode、Open API、Figma、ESLint、Prettier、Yarn CI・テスト Gradle、JUnit、GitHub Runner、Vitest、Cypress、argoCD、Playwright、GitHub Actions AI Claude、Claude Code、GitHub Copilot、ChatGPT、Codex、Notebook LM、Gemini ※2026年7月時点での情報です。 楽楽債権管理 「取引先からちゃんとお金が振り込まれているか」を確認する、企業の経理で最も神経を使う入金消込・債権管理業務をスムーズにするシステムです。銀行の入金データと自社の請求データを自動で照合し、ミスマッチがあればすぐに通知。人の目によるダブルチェックや残高管理のプレッシャーから担当者を解放し、確実な資金管理を支えます。 カテゴリ 技術スタック 使用言語 Java、TypeScript、JavaScript MW PostgreSQL、Tomcat、Docker、AWS S3 FW・ライブラリ React、MUI、Spring Boot、jOOQ、DuckDB、OpenTelemetry、Spring AI 開発ツール IntelliJ IDEA、VSCode、Redmine、GitHub、Open API、Figma CI・テスト Gradle、jUnit、Playwright、GitHub Actions、Spock、runn AI Claude、Claude Code、GitHub Copilot、ChatGPT、Codex、Notebook LM、Gemini ※2026年7月時点での情報です。 楽楽勤怠（給与計算） 従業員の日々の「出退勤」を正しく記録し、労働時間や時間外労働時間を自動で集計、そのまま給与計算システムへとデータをスムーズに連携させるシステムです。シフト管理や有給休暇の消化状況もひと目でわかるため、中小企業から大企業まで、複雑な労務管理をミスなくシンプルに行える環境を作ります。 カテゴリ 技術スタック 使用言語 PHP、Python、JavaScript、TypeScript MW MySQL、Nginx、Docker、Node.js、Gunicorn FW・ライブラリ Flow、Vue.js、Fast API、Pinia / Pinia Colada, Vue Router, Vue I18n, Vite, Tailwind CSS, ESLint, Prettier, Storybook, msw 開発ツール GitHub、GitHub Projects、PhpStorm、IntelliJ IDEA、VSCode、Cursor、OpenAPI、Figma、renovate CI・テスト GitHub Actions、PHPUnit、PHPStan、Selenium、Ansible AI Claude、Claude Code、GitHub Copilot、ChatGPT、Codex、Notebook LM、Gemini、VertexAI ※2026年7月時点での情報です。 楽楽販売 販売管理、顧客管理、案件管理など、自社のやりたい業務に合わせて画面や項目をノーコードで自由自在に構築できるWebデータベースシステムです。Excelで属人化してしまっていた複雑なデータをチーム全員で見える化し、ボタン一つでの帳票発行や、ルーチンワークの自動化によって、会社全体のコア業務を劇的にスピードアップさせます。 カテゴリ 技術スタック 使用言語 PHP、Java MW PostgreSQL、Postfix、Apache、Redis FW・ライブラリ Zend Framework、jQuery 開発ツール VS Code、Cursor、GitHub CI・テスト Selenium/Selenide、PHPUnit、JMeter、Jenkins、PHPStan、Playwright AI Claude Code、Codex、ChatGPT、Devin、Notebook LM ※2026年7月時点での情報です。 楽楽請求 取引先から紙、PDF、メールなど様々な形でバラバラに届く「受領請求書」を、一つの画面でスマートに一元管理するシステムです。高性能なAI-OCRが中身を自動で読み取ってくれるため、手入力の手間が激減。仕訳データや支払処理、データの保存までをワンストップで効率化し、毎月発生する「請求書処理の山」を瞬時に片付けます。 カテゴリ 技術スタック 使用言語 Java, Kotlin、TypeScript MW PostgreSQL、Pure Storage、Redis、nginx、Tomcat、Kubernetes、AWS[SQS、SES、S3] FW・ライブラリ Spring Boot、jOOQ、React、MUI、Storybook 開発ツール IntelliJ IDEA、Flyway、Gradle、detekt、GitHub、OpenAPI、Figma CI・テスト Playwright、Kotest、Vitest、ArgoCD、Grafana AI GitHub Copilot、ChatGPT、Devin、Notebook LM、Claude ※2026年7月時点での情報です。 楽楽自動応対開発 お客様から届く膨大な問い合わせメールやチャットを、チーム全員で一元管理・共有するシステムです。「誰がどのメールに対応しているか」「返信待ちか、対応済か」がリアルタイムに全員に共有されるため、ネットショップやサポート窓口での対応漏れや、二重返信によるクレームを完全に防ぎ、顧客対応の品質を最大化します。 カテゴリ 技術スタック 使用言語 PHP、Node.js、TypeScript MW PostgreSQL、Apache、Postfix、AWS Lambda / S3 / DynamoDB / SQS、Qdrant FW・ライブラリ Laravel、jQuery、CKEditor、Socket.IO、Vue.js、NestJS 開発ツール PhpStorm、Github、VS Code CI・テスト Selenium/Selenide、PHPUnit、Vitest、Biome、Jenkins、GitHub Actions、Ansible AI Claude Code、Codex、GitHub Copilot、 ChatGPT、 Devin、 Notebook LM ※2026年7月時点での情報です。 楽楽メールマーケティング 企業のマーケティングや営業担当者が、顧客へ一斉にメルマガや案内メールを配信し、そこからの成果を最大化するためのシステムです。ただ送るだけでなく、「誰がメールを開いたか」「どのURLをクリックしたか」を直感的に分析可能。見込み客の興味関心を可視化することで、次の商談獲得へのアプローチをシンプルかつ効果的に支えます。 カテゴリ 技術スタック 使用言語 PHP、TypeScript MW PostgreSQL、Postfix、Nginx、Apache、Redis FW・ライブラリ Slim、jQuery、Vue.js 開発ツール PhpStorm、GitHub、Docker、Podman CI・テスト Playwright、Puppeteer、Jenkins、JMeter、PHPUnit、PHPStan、PHP_CodeSniffer、PHPDoc、Ansible、vegeta AI Claude Code、Codex、GitHub Copilot、ChatGPT、Devin、Notebook LM ※2026年7月時点での情報です。 blastmail / blastengine 「blastmail」は数百万通ものメールを顧客へ一瞬で確実に届ける独自の配信システム、「blastengine」はエンジニアが自社のシステムやアプリに組み込んで、通知メールなどを超高速で自動配信させるためのAPI・リレーサービスです。どちらも「遅延なく、迷惑メールに振り分けられることなく、確実に届ける」という配信技術の極限を支えています。 カテゴリ 技術スタック 使用言語 Java、TypeScript、Go、Python MW Docker、PostgreSQL、MongoDB、Postfix、RabbitMQ、AWS[EC2、ECS、RDS、S3、Lambda、SQS] FW・ライブラリ SpringBoot、React、Quarkus 開発ツール VSCode、GitLab、Redmine、Gradle、OpenAPI、Figma、StoryBook CI・テスト GitLab CI/CD、JUnit、Vitest、Biome、Playwright AI Claude Code、Codex、GitHub Copilot、Gemini、ChatGPT、Notebook LM ※2026年7月時点での情報です。 3. それを支える連携部署の技術スタック ラクスには、各プロダクトの提供価値を最大化し、開発組織全体のエンジニアリング水準を横断的に引き上げる連携・専門組織が存在します。実務で選定している先進的な「武器」をご紹介します。 フロントエンド推進課 フロントエンド推進課は、ラクスの各サービス開発チームと協力し、フロントエンド領域からプロダクトの成長と品質向上を支える専門組織です。 新機能開発や既存機能のUI/UX改善に加え、技術的負債の解消、リアーキテクト、パフォーマンス改善、デザインシステム構築、共通UIコンポーネント開発など、サービス単体では対応しきれない横断的なテーマにも取り組んでいます。 各プロダクトの事業フェーズや技術課題を踏まえ、開発現場に入り込みながら、ユーザーにとって使いやすく、開発者にとって継続的に改善しやすいフロントエンドを実現していくことが役割です。 技術を目的化するのではなく、ユーザー価値、開発生産性、品質、保守性を高めるためにどう活用するかを重視し、プロダクトとチームの両面からラクスのサービス成長に貢献しています。 カテゴリ 技術スタック 使用言語 HTML、CSS、JavaScript、TypeScript FW・ライブラリ React, TypeScript, MUI, RHF, zod, Tanstack Router, Tanstack Query, zustand, emotion, Vue.js, Pinia / Pinia Colada, Vue Router, Vue I18n, Vite, Tailwind CSS, ESLint, Prettier, Storybook, msw 開発ツール GitHub, Github Projects, VSCode, OpenAPI, Figma, renovate CI・テスト GitHub Actions, Playwright, Vitest, happy-dom AI Claude Code, Codex, Copilot, ChatGPT, Gemini, Notebook LM ※2026年7月時点での情報です。 SRE ラクスにおけるSREでは、開発とインフラの知見を活かして顧客への価値提供スピード向上に寄与する自動化・標準化（生産性向上のための取り組み）を推進する役割を担います。 開発とインフラを繋ぐHubというビジョンを持ちながら、システムのモダナイズ化や基盤の構築を行う役割です。 開発言語は主にGoを利用し、横断的なトイル削減や運用の自動化を推進しています。 新しい技術スタック調査などを進めながらノウハウを各サービスへ広めることで、開発部門全体のアーキテクチャ刷新へ寄与していきます。 カテゴリ 技術スタック 使用言語 Go 仮想基盤 Kubernetes MW PostgreSQL, Amazon Aurora, Redis, Kafka FW・ライブラリ gRPC CI/CD・IaC GitHub Actions, ArgoCD, Argo Workflows, Argo Event, Hashicorp Vault, Terraform, Helm 運用・監視 Grafana Stack AI Claude Code, Codex, GitHub Copilot, ChatGPT, Devin, Notebook LM ※2026年7月時点での情報です。 AI開発課 ＆ AIエージェント開発課 ラクスが提供する各プロダクトへ実用的なAI機能を組み込むための研究開発や、社内の複数プロジェクトを横断して業務を自動化する「AIエージェント」の実装・導入を牽引する最先端チームです。 ✅AI開発課 カテゴリ 技術スタック 使用言語 Python MW PostgreSQL、Redis、DynamoDB、Docker、Kubernetes FW・ライブラリ PyTorch、Keras、TensorFlow、FastAPI、OpenAI API、AWS Bedrock、Vertex AI 開発ツール GitHub CI・テスト GitHub Actions、pytest、Terraform AI（開発支援） Claude Code、GitHub Copilot、ChatGPT、Notebook LM、Cursor (OpenSpec) ※2026年7月時点での情報です。 ✅AIエージェント開発課 カテゴリ 技術スタック 使用言語 Java, TypeScript, Python MW amazon corretto, tomcat, postgres, Kubernetes, AWS[Lambda, SQS, SNS, Bedrock, EKS, CloudWatch, DynamoDB, S3, KMS], ArgoCD, Grafana, Litellm, flipt, Otel-collector FW・ライブラリ Spring Boot, Mastra, Hono 開発ツール Gradle, Github, Zed, Visual Studio Code, pnpm, mise CI・テスト junit, vitest, testcontainer, Github Actions AI（開発支援） Claude Code, Codex, Github Copilot Agent, Devin ※2026年7月時点での情報です。 QA課 各プロダクトに準ずる開発環境や仕様を深く理解し、お客様に届くクラウドサービスの品質を「テスト・保証」の側面からハックする品質専門組織です。 カテゴリ 技術スタック 使用言語・MW 各プロダクトに準ずる 開発ツール・FW 各プロダクトに準ずる CI・テスト Playwright、Jenkins 他、各プロダクトに準ずる AI Claude Code、ChatGPT、Gemini、Notebook LM ※2026年7月時点での情報です。 インフラ開発部 8割のサービスリソースをオンプレミスで構築しております。 オンプレミス環境でも自動化などなるべくソフトウェア視点のアプローチが出来るようにHCIで基盤構築し運用効率化をしています。 今後のアップデートとしては、クラウドで先行構築したクラウドネイティブなコンテナ環境やCI/CD環境などをオンプレミス環境にフィードバックし、自動化、自立化を推進しつつもコスト優位性を出せるシステムを構築していきます。 カテゴリ 技術スタック 使用言語 Python、Bash プラットフォーム On-Premise、AWS「EC2、ECS、EKS、RDS、S3、Lambda・・・etc」、GCP ネットワーク Cisco、Dell、Paloalto、F5 OS・仮想化 LinuxOS、VMware、Nutanix、Docker、K8S MW PostgreSQL、Apache、Tomcat、Nginx、PaceMaker、etc... IaC Ansible、Terraform その他ツール Git、Rundeck 運用・監視 Zabbix、Grafana、Prometheus、ArgoCD AI GitHub Copilot、ChatGPT、Devin、Claude、Gemini ※2026年7月時点での情報です。 プロダクトデザイナー フロントオフィス・バックオフィスの業務システムにおける管理画面のUI/UX設計を担当しています。 業務ドメインの理解を深め、ユーザーの声を直接収集しながら課題を把握し、複雑な業務をUI/UXの力でシンプルに解決することを目指している組織です。 また、AI活用による設計業務の効率化、サービス横断での一貫した体験を実現するデザインガイドラインの策定、さらにデザイン組織としての勉強会やナレッジ共有にも取り組んでいます。 カテゴリ 技術スタック デザインツール Figma コミュニケーションツール Slack、Zoom、Google Meet、FigJam AI（業務支援） GitHub Copilot、Claude Code、Cursor、ChatGPT、Notebook LM、Gemini ※2026年7月時点での情報です。 4. 終わりに 最新の技術スタック、あなたの得意な技術や、挑戦してみたい武器はどこかに見つかりましたでしょうか？ ラクスがこれほどまでに技術スタックをオープンにし、長年愛されている歴史あるプロダクトであっても現状に甘んじず変化を続けさせているのには、明確な理由があります。それは、私たちのミッションが「ITサービスで企業の成長を継続的に支援」することだからです。 技術はあくまで、誰かの課題を解決するための素晴らしい手段です。しかし、最高の手段をエンジニアが持たなければ、お客様に最高の価値を届けることはできません。 だからこそ私たちは、これまで培ってきた圧倒的な安定基盤を深くリスペクトしつつも、時代に合わせたインフラの進化や、AIを活用した開発体制へのアップデート、品質を支える仕組みづくりに注力しています。 「自分が今まで培ってきたスキルを、このクラウドサービスで活かしてみたい」 日々進化する技術を積極的に取り入れ、自社プロダクトの未来を共に創り上げていきたい。 そう少しでも感じていただけたなら、その力をぜひラクスで発揮してみませんか。 最後までお読みいただき、ありがとうございました。