Cilium vs Calico 比較：2024ベンチマークとGKE導入ガイド

2024 年版ベンチマーク結果と数値比較

このセクションでは、2024 年に公表された複数のベンチマークレポートをもとに スループット／レイテンシ と CPU/メモリ消費量 を定量的に比較します。
読者が「どちらの CNI が性能面で有利か」を判断できるよう、測定条件や結果の解釈も合わせて示します。

測定環境と前提条件（サブタイトル）

ベンチマークは同一ハードウェア構成・トラフィックパターンで実施されたものと想定しています。

• ハードウェア：CPU 2 × Intel Xeon Gold 6248R、RAM 256 GB、10 GbE NIC（SR‑IOV 有効）
• Kubernetes バージョン：v1.28、ノード数 3、Pod 数 300（各ノード 100）
• トラフィックパターン：TCP 80 Mbps の長寿命フローを 10 Mpps で送出、バックプレッシャーなし
• 測定ツール：wrk2（レイテンシ中心）、iperf3（スループット中心）および cAdvisor/node-exporter（リソース使用率）

※ 上記は外部レポートが示す典型的な構成を要約したもので、実際の数値は各報告書に依存します。

スループット・レイテンシの実測結果

以下の表は Cilium（eBPF） と Calico（iptables） の代表的な指標です。
出典が異なるため、数値の相対比較を主目的とし、絶対値としての正確性は保証できません。

ポイント：同条件下では Cilium が約 1.5 倍 のスループット、レイテンシは 30 % 前後 改善しています。

CPU 使用率とメモリ消費量の実測結果

Cilium は eBPF プログラムがカーネル内で直接実行されるため、CPU 負荷が低く抑えられます。一方、Calico の iptables ベースは大量のルール管理が必要になる点がメモリ使用量に影響しています。

まとめ：ベンチマークは Cilium が高スループット・低レイテンシを実現しつつ、CPU/メモリ効率でも優位であることを示唆します。ただし、Calico は成熟したポリシーエンジンや広範なツールチェーンが利用できる点で別の価値があります。

GKE における実装例と Hubble での観測結果

Google Kubernetes Engine（GKE）上に Cilium と Calico をそれぞれ導入した際の手順感と、Hubble ダッシュボードが提供する可視化情報を紹介します。
本節では「インストール手順」「実測指標」「両者の運用上の違い」の３観点で比較し、GKE 環境に適した選択肢を検討できるようにします。

前提条件とテストクラスター構成（サブタイトル）

• クラスタ規模：3 ノード、各ノード 8 vCPU / 32 GB RAM
• ネットワーク設定：VPC ネイティブ、IP aliasing 有効
• 観測期間：2024/09/09 の Sreake ブログに記載された 48 時間分のデータを抜粋

Cilium の導入手順（概要）

Cilium を GKE に組み込む際は、標準プラグインを無効化したうえで Helm によるインストールが主流です。以下は手順の概略です。

1. クラスタ作成時にネットワークプラグインを無効化
   bash
gcloud container clusters create my-cluster \
--network=default \
--no-enable-ip-alias \
--addons=NodeLocalDNS \
--metadata disable-legacy-endpoints=true
2. Helm リポジトリの追加とインストール
   bash
helm repo add cilium https://helm.cilium.io/
helm install cilium cilium/cilium \
--namespace kube-system \
--set kubeProxyReplacement=strict \
--set hubble.enabled=true
3. Hubble CLI の有効化
   bash
hubble enable
hubble status

この手順により、Cilium がカーネルレベルの eBPF データプレーンとして機能し、GKE の VPC ルーティングとシームレスに統合されます。

Hubble ダッシュボードで確認できた指標

Calico の導入概要

Calico は公式マニフェストを kubectl apply するだけでインストール可能です。設定例は以下の通りです。

• ポリシー生成：iptables が自動的に生成・適用されます。
• ロードバランサ連携：Google Cloud Load Balancing と併用し、外部トラフィックは NAT 経由で処理されます。

Calico 実装時の観測ポイント

結論：GKE 上では Cilium が eBPF と Hubble による可視化・低レイテンシの恩恵を受けやすい一方、Calico は既存の iptables 知識で運用でき、安定性が高い点が特徴です。

大規模クラスターでのスケーラビリティとボトルネック分析

ノード数・Pod 数が増大するシナリオ（10 → 100 ノード、1k → 10k Pod）における Cilium と Calico の性能変化を評価します。
このセクションでは スループット維持率 と ポリシーマッチングコスト に焦点を当て、実際のボトルネックを可視化します。

ノード増加時のスループット推移（サブタイトル）

Cilium は eBPF プログラムの動的ロード が可能で、ノード追加時にデータプレーンの再コンパイルが不要です。そのためスループット低下が緩やかになります。一方 Calico はノードごとに iptables ルールが増加し、CPU スケジューラへの負荷が急激に上昇します。

Pod 増加時のポリシー処理コスト（サブタイトル）

• Cilium：ポリシーは eBPF マップに格納され、検索はほぼ O(1) の定数時間。10k Pod でもマッチング遅延は < 5 µs と測定されています。
• Calico：iptables チェーン長が伸びるとマッチングコストが線形に増大し、同規模で平均 30 µs 程度の追加遅延が確認されました。

まとめ：数千ノード・数万 Pod へスケールする場合、Cilium はスループットとポリシーマッチングの両面で安定した性能を保ちます。Calico は規模拡大時に iptables 管理がボトルネックになる点に注意が必要です。

ユースケース別推奨シナリオと導入・運用コスト

CNI の選択は「技術的なベンチマーク」だけでなく、ビジネス要件 と 組織のスキルセット も考慮すべきです。ここでは代表的なユースケースを軸に、Cilium と Calico の適合性と運用コストを比較します。

ユースケース別推奨（サブタイトル）

設定複雑度・デバッグツール比較（サブタイトル）

結論：高速通信と L4 LB が主目的なら Cilium、ポリシー管理や既存ツール活用が重要であれば Calico を選択するのが一般的です。ハイブリッド構成も検討材料として有効です。

2024 年公開企業事例と次のアクション

実際に Cilium と Calico を採用した企業のケーススタディを紹介し、導入後に得られた効果と今後取るべきステップを提示します。
各事例は 2024 年に公式発表された情報であり、自社環境への適合性は PoC で検証してください。

企業別採用ケース（サブタイトル）

次に取るべきステップ（サブタイトル）

1. PoC の計画と実行
2. 現行クラスター（5‑10 ノード）に Cilium をベータ導入し、Hubble ダッシュボードでトラフィック・レイテンシを測定。
3. 同条件下で Calico もデプロイ
4. スループット、CPU 使用率、ポリシーマッチング遅延を表形式で整理し、数値比較を行う。
5. 評価基準の設定と意思決定
6. ビジネス要件（例：レイテンシ重視 vs ポリシー管理）とチームのスキルセットを照らし合わせ、最適な CNI を選択。

まとめ：2024 年のベンチマークと実装事例は、Cilium が高性能領域で優位性を示す一方、Calico はポリシー管理や既存ツールとの親和性で強みがあります。自社のユースケースとスケール要件に合わせて PoC を行い、データドリブンな判断を下すことが成功への鍵です。

以上が 2024 年版 Cilium と Calico の比較ガイドです。ご質問や詳細な測定手順の共有をご希望の場合は、お気軽にお問い合わせください。