Docker Swarmのシステム開発の進め方/やり方/流れや方法/手法/工程/手順

Docker Swarmのシステム開発は、Dockerコンテナで構成した業務アプリケーションを複数ホストへ配置し、可用性・更新性・運用性を確認しながら段階的に本番へ移す取り組みです。単にコンテナを起動するだけでなく、業務要件、データの永続化、障害時の復旧、セキュリティまで設計して初めて、実用的なシステムになります。

本記事では、Docker Swarmのシステム開発を検討している担当者に向けて、要件整理から選定、設計・開発、テスト、稼働、定着までの6フェーズを解説します。費用相場、見積もりの比較ポイント、Kubernetesと比較するときの判断基準、データベースや秘密情報を扱う際のチェック項目も、発注や社内稟議に使える形で整理します。

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Docker Swarmのシステムとは何ですか？全体像を整理します

Docker Swarmのシステムとは、Docker Engineに組み込まれたSwarm modeを使い、複数のサーバー上でWeb、API、バッチ、キューなどのコンテナサービスを運用する構成です。Docker公式は、Swarm modeについて、追加のオーケストレーションソフトウェアを導入せずにDocker EngineのCLIからクラスタを作成・管理できる機能と説明しています（出典: Docker Docs「Swarm mode」、2026年8月確認）。

クラスタの状態やサービスの配置を管理するmanagerノードと、実際にコンテナを実行するworkerノードを分けることが基本です。managerは、サービスに何個のreplicaを置くか、どのノードへ配置するか、CPUやメモリの上限をどうするかという望ましい状態を保持し、実際の状態との差分を埋めるように再配置します。

本番でmanagerを複数台にする場合は、障害時にも管理情報を維持できるよう、3台または5台の奇数構成を候補にします。ただし、managerを増やせば自動的にデータベースが冗長化されるわけではありません。managerのquorumと、DBやアップロードファイルのバックアップ・復元設計は別々に確認する必要があります。

業務システムの構成要素は、managerとworkerだけではありません。コンテナイメージを保管するprivate registry、外部公開用のロードバランサーやリバースプロキシ、サービス間通信に使うoverlay network、データベースやファイルを保存する永続ストレージ、CI/CD、監視、ログ、バックアップまで含めて一つのシステムとして設計します。

WebやAPIのように状態を持たないstatelessなサービスは、複数replicaへ分散しやすい領域です。一方、データベース、セッション、ファイル、ジョブの実行状態は、コンテナが別ノードへ移動しても失われない方法を決める必要があります。DBコンテナを複数台にするだけでは整合性やフェイルオーバーは実現しないため、マネージドDBやDB専用ノードも比較します。

Docker Swarmのシステム開発の進め方を6フェーズで解説します

Docker Swarmのシステム開発は、最初にサーバーを作ってから業務要件を当てはめると失敗しやすい進め方です。要件整理、技術選定、設計・開発、テスト、稼働、定着の順に、業務上の目的と基盤の設定を結び付けます。各フェーズの完了条件を文書化すると、後から「そこまで見積もりに含まれていると思っていた」という認識違いを抑えられます。

最初に、誰が何の業務で使うシステムか、既存システムとどのデータを連携するか、利用時間帯とピーク時の同時アクセス数はどの程度かを整理します。次に、許容停止時間、障害から復旧するまでの目標時間であるRTO、どの時点までデータを戻せればよいかを示すRPO、監査ログの保存期間、個人情報の取扱範囲を決めます。

チェックリストとして、(1)本番・ステージング・開発の環境数、(2)managerとworkerの想定台数、(3)サービスごとのreplica数、(4)DB・ファイル・セッションの保存先、(5)外部公開ポート、(6)バックアップ頻度と復元目標、(7)夜間や休日の障害対応者、(8)納品してほしい設計書・設定ファイル・ソースコードを並べます。特に非機能要件を曖昧にすると、後半で監視、性能、冗長化を追加することになり、費用と期間が膨らみます。

Swarmを採用するかどうかは、Dockerを使えるかではなく、必要な運用機能とチームの体制で判断します。既存のCompose環境から少人数でWeb/APIを複数台へ展開したい場合や、宣言的なサービス管理、ローリング更新、簡潔な運用を重視する場合は候補になりやすいです。Docker Docsでは、サービスの望ましい状態をmanagerが監視し、障害でreplicaが減ったときに再配置する仕組みが説明されています（出典: Docker Docs「Swarm mode」、2026年8月確認）。

一方で、複雑なマルチテナント制御、豊富な周辺製品、組織内でのKubernetes標準化、大規模な自動化を最初から求める場合は、Kubernetesも同じ条件で比較します。選定時は「Swarmの方が簡単」という印象だけで決めず、3年後に保守できる人材がいるか、障害対応を誰が担うか、将来Kubernetesへ移行するときにアプリを再利用できるかを確認します。

設計では、アプリケーションをDockerfileでイメージ化し、開発環境はCompose、検証と本番はstack deployで配備する流れを決めます。イメージのタグをlatestだけにせず、コミットIDやリリース番号で固定し、registryから取得できること、healthcheckが異常を検知すること、CPU・メモリのresource limitをサービスごとに定義することが重要です。

ネットワークでは、外部ロードバランサー、DNS、TLS証明書、firewall、manager間とworker間の通信を整理します。Swarmのrouting meshを使う場合、各ノードが公開ポートを受けて稼働中のタスクへ転送できます。Docker公式では、service discoveryに使う7946番のTCP/UDPと、ingress networkに使う4789番のUDPなど、ノード間通信に必要なポートが示されています（出典: Docker Docs「Use Swarm mode routing mesh」、2026年8月確認）。公開範囲を広げすぎず、必要な送信元と宛先だけを許可します。

データ設計では、DBをどのノードで動かすかだけでなく、障害時にどのバックアップから何分で復元するかを決めます。host bind mountに依存すると、別ノードへタスクが移動した際に同じデータを読めないことがあるため、共有ストレージ、マネージドDB、DB専用ノードを比較します。セッションは外部の共有ストアへ寄せ、アップロードファイルはオブジェクトストレージなどへ分離すると、Webサービスを複数replicaへ展開しやすくなります。

テストは、画面が表示されるかだけでは足りません。単体テストや結合テストに加え、ノード停止、コンテナ異常終了、registry停止、overlay networkの分断、managerの一時的な停止、DB接続エラー、ディスク容量不足を再現し、サービスがどう復旧するかを確認します。replica数が戻っても、処理中の注文やバッチが二重実行されないかまで検証します。

受入条件は数値で書くと判断しやすくなります。たとえば、指定したreplica数を維持できること、ローリング更新中も許容停止時間以内であること、失敗したリリースを前バージョンへ戻せること、バックアップからRPO内のデータを復元できること、監視通知が担当者へ届くことを確認します。負荷試験では、平均値だけでなくピーク時の応答時間、CPU・メモリ使用率、ログ量も記録します。

本番稼働では、切り替え日時、作業担当、確認項目、戻し方、連絡先をランブックにまとめます。既存環境から移行する場合は、データの差分取り込み、停止時間、DNSやロードバランサーの切り替え、旧環境をいつまで残すかを決めます。利用者に影響する業務システムでは、担当部門による業務シナリオの確認と、切り替え直後の問い合わせ窓口も必要です。

監視対象は、ノードの死活だけではありません。サービスのreplica数、コンテナ再起動回数、CPU・メモリ・ディスク、証明書の有効期限、registryの取得失敗、DB接続、バックアップ成功、キュー滞留、外形監視を分けて設定します。アラートに「誰が、何分以内に、どの手順で対応するか」を紐付け、通知を増やしすぎないことも運用上のポイントです。

稼働後は、開発担当だけが操作できる状態を避けます。stack定義、Dockerfile、環境変数の一覧、Secretsの更新手順、証明書更新、バックアップ復元、ノード追加・交換、rollback、障害時のエスカレーションを運用ドキュメントに残します。ソースコードだけでなく、Infrastructure as Codeや監視設定まで納品範囲に含めると、担当者が変わっても引き継ぎやすくなります。

定着のチェックでは、月次で脆弱性のあるイメージ、Docker Engineの更新、証明書、バックアップ容量、ログ保存量、コストを確認します。四半期ごとに復元テストや障害訓練を行い、実際にRTOを満たせるかを測定します。運用を外部へ委託する場合も、一次対応と二次対応、平日・休日の受付時間、作業承認、月次レポートの内容を契約に明記します。

Docker Swarmのシステム開発の費用相場とコストの内訳

Docker SwarmはDocker Engineの機能として使えるため、ソフトウェアのライセンス費用だけを見れば低コストに見えます。しかし、業務システムでは要件定義、アプリのコンテナ化、ネットワーク、認証、データ移行、監視、バックアップ、障害訓練、保守までが費用になります。以下の金額はDocker Swarm単体の公定価格ではなく、リサーチノートに基づく開発工数の推定レンジです。要件、既存資産、SLA、データ量で大きく変動します。

学習やPoCで1〜2台の非本番環境を作り、Composeからの移植、イメージ化、Swarmの基本設定、簡易デプロイだけを行う場合は、50万円〜150万円程度がたたき台になります。小規模本番で3〜5台のクラスタを構築し、registry、TLS、CI/CD、監視、バックアップ、リリース手順まで含める場合は、200万円〜500万円程度が目安です。

認証、DB連携、バッチ、外部システム連携、データ移行、権限管理、障害試験、利用者教育まで含む業務システムは、500万円〜1,500万円程度のレンジを見込むケースがあります。本番とステージングの分離、災害対策、監査ログ、性能・負荷試験、24時間運用設計まで必要な高可用性構成は、1,500万円〜5,000万円以上になる場合があります。これらは公開された標準価格ではなく、見積もりを始めるための概算です。

インフラの試算では、managerとworkerの台数、CPU・メモリ、ディスク、転送量、ロードバランサー、レジストリ、監視、ログ、バックアップを分けます。AWS LightsailのLinux/Unixインスタンスは、公開料金で0.5GBが月額5米ドル、2GBが12米ドル、4GBが24米ドル、8GBが44米ドルです（出典: AWS「Lightsail instance bundles」、2026年8月確認）。たとえば5台を2GB相当でそろえると、インスタンスだけでは月額60米ドルという計算になります。

ただし、3台のmanagerと2台のworkerを4GB相当で構成した場合の月額120米ドルという計算も、あくまでサーバー部分の机上例です。実際には、バックアップ保存、スナップショット、ロードバランサー、監視、ログ転送、データ転送、外部DB、商用サポート、運用担当者の作業費が加わります。米ドルを円に換算する場合も為替で変動するため、提案書では確認日と通貨を記載し、月額インフラ費と初期構築費を別欄に分けます。

年間保守費は、初期開発費の15〜20％程度を目安にする考え方があります（出典: 社内一次Q&A「業務システム全般_12」、2026年）。たとえば初期構築が500万円なら、単純計算で年間75万円〜100万円程度ですが、これはDocker Engineやイメージの更新、証明書更新、脆弱性対応、監視、バックアップ確認、問い合わせ対応をどこまで含めるかで変わります。

24時間365日の監視、障害時の即時駆け付け、複数環境の更新、脆弱性の緊急対応、定期的な復元訓練まで含める場合は、率だけでなく対応時間と作業量で見積もります。無料で利用できる機能があることと、運用品質を維持する費用が不要であることは別です。年間契約の対象作業、対象外作業、追加作業の単価を明確にします。

Docker Swarmのシステム開発で見積もりを取る際のポイント

見積もりの金額だけを比較すると、安い提案に見えたものの、監視や復元試験が別料金だったという事態が起こります。RFPや相談資料には、業務機能だけでなく、環境数、ノード構成、SLA、RTO・RPO、データ分類、移行量、運用時間、納品物を記載します。候補会社には、初期費用、クラウド費用、保守費用、追加変更費を分けて提示してもらいます。

見積もりを依頼するときは、まず「どこまでを開発会社が担当するか」を明記します。業務要件と画面、API、バッチ、外部連携はアプリ側の範囲ですが、Dockerfile、stack定義、registry、ノードの初期構築、ネットワーク、TLS、監視、バックアップ、復元テストは基盤側の範囲です。DBを発注者が用意する場合は、接続情報、性能、バックアップ、障害時の窓口を責任分界表にします。

マスタデータや既存データの移行も、発注者側の確認作業を含めて定義します。データの抽出、変換、クレンジング、件数照合、差分移行、リハーサル、切り替え当日の最終移行を分けると、後から作業が抜けにくくなります。個人情報を扱う場合は、アクセス権、操作ログ、委託先管理、国外での取扱い、漏えい時の報告と通知の検討も、技術要件と契約条件の両方へ反映します。

開発会社を選ぶときは、「docker swarm initを実行できるか」だけでは不十分です。要件定義、アプリ開発、インフラ設計、セキュリティ、データ移行、監視、障害訓練を一体で説明できるかを確認します。提案時には、managerのquorumを失った場合、DBの復元に失敗した場合、イメージの脆弱性が見つかった場合、将来Kubernetesへ移行する場合の対応方針を質問します。

候補会社の比較表には、担当者のSwarm運用経験、類似する業務システムの実績、保守の受付時間、障害時の体制、IaCや設定ファイルの納品可否、ソースコードの権利、第三者への引き継ぎやすさを入れます。SwarmとKubernetesを併用した事例を公開しているPortainerのケースでは、15,000人規模の企業がコンテナ環境の管理を課題にしていたと紹介されています（出典: Portainer「Global Energy Company」ケーススタディ、2026年8月確認）。個別事例の成果を一般化せず、自社の体制に置き換えて評価します。

見積もりが極端に安い場合は、要件定義、性能試験、監視、バックアップ、脆弱性対応、ドキュメント、教育が含まれているかを確認します。特に「本番クラスタ構築一式」という表現だけでは、ノード追加、証明書更新、registry障害、DB復元、ログ保存、休日対応の費用が読み取れません。作業項目ごとの人日、単価、環境数、前提条件、除外条件を求めます。

リスクを抑えるには、いきなり全機能を移行せず、1つのstatelessなサービスでPoCを行う方法が有効です。PoCでデプロイ、ローリング更新、rollback、ノード停止、監視、バックアップ復元を経験し、その結果を本番見積もりへ反映します。PoC自体の目的と終了条件を決めておかないと、検証が長期化するため、「本番へ進む条件」「中止する条件」「Kubernetesなど別案へ切り替える条件」も合意します。

Docker Swarmのシステム開発でよくある質問

Docker Swarmを業務利用する際は、技術コマンドよりも「自社の要件を満たせるか」「運用を続けられるか」が重要です。ここでは、導入前に特に質問されやすい点を、判断の軸が分かるように回答します。

小規模から中規模のWeb/APIや社内業務システムで、Dockerとの連続性、設定の分かりやすさ、少人数での運用負荷を重視するなら、Swarmは候補になります。複雑なポリシー制御、マルチテナント、豊富なエコシステム、組織全体の標準化を優先する場合はKubernetesも比較し、3年分の人材・保守・移行コストで判断します。

できるとは限りません。データベースの複数台構成には、レプリケーション、整合性、フェイルオーバー、バックアップ、復元、書き込み先の制御が必要であり、コンテナのreplica数を増やすだけでは実現しません。まずはマネージドDB、DB専用ノード、正式なクラスタ構成を比較し、RTO・RPOとデータ量に合う方式を選びます。

パスワード、TLS鍵、SSH鍵などをDockerfileやソースコードへ埋め込まず、Docker Secretsなどの仕組みで必要なサービスだけへ渡します。Docker公式では、Secretsは転送中と保存時に暗号化され、実行中のサービスへメモリ上のファイルとしてマウントされると説明されています（出典: Docker Docs「Manage sensitive data with Docker secrets」、2026年8月確認）。ただし、Secretsを使うだけで個人情報保護法への対応が完了するわけではなく、権限管理、ログ、委託先管理、バックアップ、漏えい対応まで設計します。

採用できるかどうかは、製品名の将来性だけでなく、自社の要件と保守体制で判断します。既存のDocker資産を活かし、限られたチームでWeb/APIを運用する目的なら、PoCで更新・障害・復元を確認したうえで本番候補にできます。一方で、候補会社が現行バージョンを保守できない、必要な監視やバックアップ製品がない、将来の移行計画を説明できない場合は、Kubernetesやマネージドサービスを含めて再検討します。

Docker Swarmのシステム開発の進め方まとめ

Docker Swarmのシステム開発は、Dockerコンテナを複数台で動かす作業ではなく、業務要件と運用設計をコンテナ基盤へ落とし込むプロジェクトです。要件整理でRTO・RPO、データ分類、停止時間、監査要件を決め、選定でSwarm・Kubernetes・マネージドサービスを比較し、設計・開発でstatelessなサービスとデータを分離します。

発注前は、要件整理の成果物、採用理由と比較案、クラスタ・ネットワーク・データの設計書、テスト計画、切り替えとrollbackの手順、監視とバックアップの運用書を確認します。見積もりには初期開発費、クラウドや外部サービスの月額費、保守費、追加変更費、発注者側の協力作業を分けて記載します。これらが揃っていれば、金額だけでなく、将来の運用負担まで比較できます。

最初から全社の業務を移すのではなく、影響範囲を限定したサービスでPoCを行い、デプロイ、ローリング更新、rollback、ノード障害、秘密情報の更新、バックアップ復元を体験する進め方が現実的です。その結果をもとに本番のノード数、監視、保守体制、Kubernetesとの比較を見直します。Docker Swarmの採用判断に迷う場合は、要件と運用を整理できる開発会社へ相談し、自社で管理できる成果物と体制を含めて提案を比較します。

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会社紹介

株式会社riplaでは、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを、構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルによる高い要件定義力・システム設計力を活かし、事業成果の最大化に伴走します。

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執筆者プロフィール

張田谷凌央

株式会社ripla 代表取締役CEOとして、システムパッケージ活用、システム開発、データ分析、生成AI活用、SaaS開発、アプリ開発、EC構築など、幅広い領域で企業のDX推進と事業成長を支援している。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルが集う株式会社riplaにおいて、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援し、単なるシステム納品にとどまらず、クライアントと同じ目線で事業成果の最大化に向けた伴走支援を行う。早稲田大学卒業後、ラクスル株式会社、LINEヤフー株式会社にて事業開発やDX推進などに従事した後、株式会社riplaを創業。