k3s 自宅Kubernetes構築ガイド｜軽量K8sで始めるホームラボ

k3s 自宅 Kubernetes 構築ガイド｜軽量 K8s で始めるホームラボ

近年、自宅サーバーやホームラボの環境において、Kubernetes（以下 K8s）を取り入れる動きが急速に拡大しています。従来の Docker Compose や単一コンテナ管理では対応しきれない高可用性や自動スケーリングを求められるケースが増加しており、特に技術愛好家層を中心に「自宅でも本格的な分散システムを動かしたい」というニーズが高まっています。しかし、一般的な Kubernetes 実装はリソース消費が激しく、家庭環境の低スペックなサーバーや Raspberry Pi クラスターには重すぎるという課題がありました。そこで注目されているのが、Rancher Labs が開発する軽量 K8s ディストリビューション「k3s」です。2026 年 4 月時点でもなお、そのシンプルさと機能性のバランスは群を抜いており、自宅での学習やプロダクション環境の試作に最適な選択肢となっています。

本記事では、PC 自作やハードウェア知識を持つ読者向けに、k3s を用いた自宅 Kubernetes 環境の構築方法を徹底的に解説します。単なるインストール手順だけでなく、Raspberry Pi 5 や GEEKOM などの Mini PC を活用した構成から、高可用性（HA）を考慮したマルチノード構成まで段階的に紹介していきます。また、ネットワーク設定においては Traefik Ingress の最適化や MetalLB を用いたローカル IP の割り当て、ストレージ面では Longhorn や Rook-Ceph を比較検討し、それぞれの特徴とコストパフォーマンスを詳説します。さらに、Helm 3.16 や ArgoCD を活用した GitOps 運用、Prometheus と Grafana を用いた監視体制の構築まで、生産性を高めるための周辺ツールも網羅的に取り上げます。

自宅サーバーにおける K8s 導入は、単にアプリを動かすだけでなく、IT インフラに対する深い理解を促す絶好の機会となります。特に k3s は Kubernetes のコア機能を維持しつつ、不要なコンポーネントを排除することで、最小限のリソースで動作します。本ガイドでは、k3s 1.32 を最新バージョンとして想定し、2026 年 4 月時点でのベストプラクティスに基づいた構成案を提示します。Ubuntu 24.04 LTS や Debian 12 といった OS の選定から、セキュリティ向上のための Tailscale/Headscale との連携まで、実運用に耐えうる環境作りの指針を提供します。読者の皆様には、本記事を参考にしながら、安全かつ効率的な自宅 K8s クラスタを構築し、クラウドベースの技術を実機で体感することを目指していただければ幸いです。

k3s の概要とホームラボでの適性

k3s とは、Rancher Labs が開発した Kubernetes の軽量ディストリビューションです。名称の由来は「Kubernetes」と「Lightweight（軽量）」の合成語であり、名前の通り設計思想として最小限のリソース消費を重視しています。一般的な K8s はコンポーネントが多数存在し、各ノードに kube-proxy や cloud-controller-manager などのデモンが常駐しますが、k3s ではこれらが統合化または削除されています。例えば、kube-proxy の代わりに eBPF ベースの CNI プラグインや Calico の軽量な実装を使用可能であり、ストレージコンテナも sqlite を使用してデータベースのサイズを大幅に削減しています。このアーキテクチャ上の工夫により、k3s は通常の Kubernetes 環境と比較して、メモリ消費が約半分程度で済むことが多く、4GB の RAM でも動作可能なクラスターを実現します。

ホームラボという閉じた環境において k3s が適している理由は、そのインストールの容易さと学習コストの低さにあります。一般的な K8s では、制御プレーン（Master ノード）と計算ノードを分離して管理するための複雑なネットワーク設定や認証設定が求められますが、k3s なら単一のインストールスクリプトでクラスタ全体を構築できます。また、Kubernetes の標準 API を厳密に維持しているため、本番環境の K8s 向けのアプリケーションもそのままデプロイ可能です。2026 年 4 月現在において k3s はバージョン 1.32 が安定版としてリリースされており、その機能は成熟期を迎えています。特に Kubernetes の最新仕様である eBPF のサポートや、より強力なセキュリティ機能（如き Pod Security Standards）を標準で提供しているため、学習用環境だけでなく、実用的なプロトタイプ開発にも十分耐えうる性能を持っています。

しかし、軽量化ゆえに放棄されている機能も存在するため、そのデメリットを理解しておく必要があります。例えば、Cloud Controller Manager が組み込まれていないため、クラウドプロバイダー（AWS や GCP）とのシームレスな連携には追加設定が必要となります。また、標準の LoadBalancer 実装は含まれておらず、MetalLB などの外部コントローラをインストールする必要があります。これはホームラボにおいて必ずしも欠点ではありませんが、自宅ネットワークでの IP アドレス管理や、外部サービスへのポート開放といった課題が発生するためです。加えて、k3s は RKE2（Rancher Kubernetes Engine）とは異なり、完全なコンプライアンス対応パッケージではないため、機密性の高い企業データや厳格な監査が必要な環境には向いていません。ただし、自宅で Home Assistant や Nextcloud を動かす用途であれば、これらの制限はほぼ問題とならず、むしろ学習と実装のバランスが最適化されていると言えます。

ハードウェア選定と OS の準備

自宅 K8s クラスタを構築する際、最も重要となるのがハードウェアの選定です。k3s は軽量ですが、Kubernetes の特性上、複数のノードを管理するための制御プレーン（Master ノード）には安定した性能が求められます。特に etcd というデータベースコンポーネントはディスク I/O に対して敏感なため、SSD または NVMe ストレージの使用が必須となります。SD カードを使用する Raspberry Pi の場合、書き込み頻度が高いため寿命が短くなるリスクがあり、外付け USB SSD に接続して使用することが推奨されます。また、メモリの容量も重要で、k3s 自体の動作に 1GB を消費し、各アプリケーションコンテナにもリソースを割く必要があるため、最小限でも 4GB、できれば 8GB の RAM を搭載した環境を構築すべきです。

具体的なハードウェア構成案として、Raspberry Pi 5 が挙げられます。2026 年時点で Raspberry Pi 5 は 8GB モデルが安価に入手可能であり、ARM アーキテクチャ上で k3s を実行する際の代表的な選択肢です。ただし、Pi5 の CPU 性能は x86 シリーズと比較して劣るため、複数のノードを組んで分散処理を行う構成に適しています。一方で、x86 ベースの Mini PC も非常に有力な候補です。GEEKOM や Minisforum などのブランドから発売されている Mini PC は、Intel Core i5 または Ryzen シリーズを搭載しており、仮想化機能（VT-x/AMD-V）を有効にすることで、高密度な VM やコンテナ実行が可能です。特に Mini PC の場合は静音性と省電力設計が優れているため、24 時間稼働するホームサーバーとして最適です。さらに、より大規模なクラスターを目指す場合には、中古の x86 サーバー（例：Dell PowerEdge R740 など）を導入し、仮想化ベースで k3s を動かす方法もあります。

OS の選定も構成の成否を分けます。k3s は Linux ベースであれば広く対応していますが、ホームラボでは主に Ubuntu 24.04 LTS、Debian 12、Alpine Linuxが利用されています。Ubuntu 24.04 LTS はサポート期間が長く、コミュニティのドキュメントも豊富であるため、初心者におすすめです。特に k3s のインストールスクリプトが Ubuntu を前提として作成されていることが多いため、互換性の問題が最少で済みます。Debian 12 はより軽量で安定しており、k3s の推奨 OS でもあります。Alpine Linux は極限まで軽量ですが、カーネルのバージョンや glibc の互換性により、一部の K8s コンポーネントに不具合が生じるリスクがあるため、中級者向けと言えます。また、OS をインストールする際、ディスクパーティションを適切に分割し、/var/lib/k3s などのデータ領域を独立させることで、OS の再インストール時にデータを保持する柔軟性を確保しておくと運用が楽になります。

k3s インストールと基本設定

k3s のインストールは、Linux サーバー上で単一のコマンドを実行するだけで完了します。これは k3s が持つ最大の特徴であり、他の K8s ディストリビューションよりも圧倒的に手間が少ない点です。インストールスクリプトを実行すると、コンテナランタイム（containerd）が自動的に設定され、Kubernetes のコンポーネントが systemd サービスとして起動されます。基本的なコマンドは以下の通りですが、サーバーの役割によって引数が異なります。

curl -sfL https://get.k3s.io | sh -

このスクリプトを実行するだけで、ローカルノード（シングルノード構成）での k3s が構築されます。ただし、マルチノード構成や HA 構成を考慮する場合、サーバーの起動引数（server args）を適切に設定する必要があります。例えば、制御プレーンとして機能させるには --node-taint を指定して特定のノードを管理用としてマークし、計算ノードとしては参加するノードを設定します。また、初期の k3s ではデフォルトで Traefik Ingress Controller がバンドルされていますが、バージョン 1.32 では設定を変更することで NGINX への切り替えも可能です。

マルチノード構成においては、サーバーを起動しているノード（Server）と、参加するノード（Agent）を区別して起動する必要があります。Server ノードでは --disable servicelb や --flannel-backend=none など、ネットワークバックエンドの詳細な設定を行うことができます。特に、外部のロードバランサを使用する場合や、特定のカスタム CNI プラグインを導入する場合は、これらの引数が必要となります。また、k3s の設定ファイルは /etc/rancher/k3s/config.yaml に保存され、変更を加えた後には systemctl restart k3s.service を実行して反映させます。ここで注意すべき点は、サーバー間の通信に SSL 証明書が使用されるため、初回接続時にホワイトリスト化や IP アドレスの登録が必要になる場合があります。

HA（High Availability）構成におけるインストールは、より慎重な手順を要します。k3s の HA では、etcd データベースを複数のノードで分散させる必要があります。そのためには、最小でも 3 つの制御プレーンノードを用意し、それぞれが独立した IP アドレスを持つことが必須です。また、ロードバランサ（HAProxy または Keepalived）を導入して、クライアントからのリクエストを各 Master ノードに分散させる設定も必要となります。k3s のインストールスクリプトには --cluster-init 引数があり、クラスターマスターノードの初期化を行います。これにより、etcd セットアップが自動的に実行され、他のマスターノードとの同期が始まります。ただし、ネットワーク遅延やパケットロスが発生する自宅環境では、HA 構成は安定性に欠ける可能性があるため、まずはシングルノードで動作を確認し、必要に応じて段階的に HA へ移行することが推奨されます。

ネットワーク設定：Ingress と LoadBalancer

Kubernetes クラスタ内で外部からサービスへのアクセスを可能にするためには、ネットワーク設定が不可欠です。k3s ではデフォルトで Traefik Ingress Controller がバンドルされており、これがクラスター内部のサービスへの入口となります。しかし、単に Ingress をインストールするだけでなく、外部からの接続をどのように制御するかという設計が必要です。例えば、自宅環境では固定 IP アドレスを持たないことが多く、DDNS（Dynamic DNS）や Cloudflare などのサービスと連携してドメイン名からクラスタ内のサービスへルーティングする必要があります。Ingress Resource を定義することで、特定のドメイン名に対して特定のコンテナサービスへのアクセスを許可するルールを設定できます。

また、クラスター内部の LoadBalancer サービスを使用する場合にも注意が必要です。k3s の標準実装では、外部 IP アドレスを自動で取得する機能がありますが、これはクラウドプロバイダーが提供する LB を想定したものであり、自宅 LAN 環境では機能しません。そのため、MetalLB という追加コンポーネントをインストールして、ローカル IP プールから一時的な LoadBalancer IP を割り当てる設定を行わなければなりません。MetalLB は Layer 2 モードと BGP モードをサポートしており、小規模なホームラボでは Layer 2 モードが手軽です。IP アドレスプールを設定し、サービスに対して指定された IP を割り当てることで、クラスタ外のデバイスから直接アクセス可能となります。

セキュリティ面での対策として、Tailscale や Headscale との連携も検討すべきです。ポート開放はセキュリティリスクを伴うため、自宅サーバーを外部に公開する際は SSH 経由や VPN 経由で接続するのが一般的ですが、k3s の場合、各 Pod にアクセスするための経路が複雑化します。Tailscale は WireGuard プロトコルを利用した mesh network を構築するため、クラスタ内のノード間や、自宅外からのアクセスを暗号化されたトンネルで安全に実現できます。特に、Home Assistant や Nextcloud などの個人情報を扱うサービスは、直接インターネットに公開せず、Tailscale のサブネットルーター経由でアクセスさせることで、セキュリティリスクを大幅に低減できます。Ingress Controller と Tailscale を組み合わせることで、外部からの SSL/TLS 接続と内部の安全な通信を両立する構成が可能となります。

永続ストレージの構築

Kubernetes の最大の利点の一つであるスケーラビリティは、永続ストレージが適切に管理されている場合にのみ実現されます。k3s はコンテナランタイム付きで提供されますが、データ保存領域については標準では提供されません。そのため、アプリケーションのデータを保持するための PV（Persistent Volume）と PVC（Persistent Volume Claim）の設計が必要です。自宅環境で利用可能な主なストレージソリューションとして、Longhorn と Rook-Ceph が挙げられます。それぞれの特徴を理解し、ハードウェア構成や運用コストに応じて選択することが重要です。

Longhorn は k3s と非常に親和性の高いストレージソリューションです。k3s 公式チームが開発に関与しており、インストールも Helm Chart を使用して容易に行えます。長所としては、ディスク I/O のオーバーヘッドが少なく、管理コンポーレメントの複雑さが低いことが挙げられます。各ノード上にデータが分散保存されるため、単一のノード障害に対して耐性を持たせることができます。また、バックアップ機能も内蔵されており、S3 などのオブジェクトストレージへ自動でスナップショットを保存可能です。Raspberry Pi クラスターなど、リソースが限られている環境では Longhorn が最も推奨されます。ただし、大規模なデータセット（数百 GB 以上）の管理や、高頻度な書き込み処理には向かない場合があり、その場合は Rook-Ceph の検討が必要となります。

Rook-Ceph は、Ceph という分散ファイルシステムを Kubernetes ネイティブに統合したソリューションです。複数のサーバー間でデータを複製し、冗長性を確保できるため、単一ノードの障害に対して非常に強力な保護を提供します。ただし、その分として高いリソース消費と複雑な設定が必要となります。Ceph のクラスタ管理には CephMon（モニター）や OSD（オブジェクトストレージデーモン）を適切に配置する必要があり、k3s のインストールスクリプトでは対応していないため、別途 Helm Chart や Operator を導入する必要があります。また、Rook-Ceph 自体がディスク I/O に敏感なため、低速な HDD を使用するとパフォーマンスが低下します。したがって、高速な SSD または NVMe ドライブを有する x86 サーバークラスターで運用することが前提となります。

上記の比較表は、各ストレージオプションの特徴を整理したものです。Rook-Ceph は冗長性が高い反面、リソース消費が大きいというトレードオフがあります。また、NFS Exporter を使用して外部 NAS にマウントする方法や、Local Path によってローカルディスクに直接書き込む方法もあります。Local Path は最もシンプルですが、ノード障害時にデータ消失のリスクがあるため、重要データの保存には向きません。Longhorn と Rook-Ceph の選択は、自身のハードウェア性能とデータ保護の優先度に基づいて決定すべきです。特に k3s 1.32 では、これらのストレージオプションとの統合がよりスムーズに行えるよう、Helm Chart のバージョン管理も強化されています。

GitOps による管理：Helm と ArgoCD

Kubernetes マネジメントを効率化し、構成の統一性と追跡可能性を確保するために、GitOps（Git Operations）を取り入れることが現代のホームラボでは標準となっています。k3s 環境においてパッケージ管理を行う代表的なツールとして Helm があります。Helm 3.16 は k3s と互換性が高く、複雑な設定ファイルを手書きで記述する代わりに、Chart というテンプレートを使ってアプリケーションをデプロイできます。例えば、Home Assistant や Nextcloud のような一般的なアプリケーションは、公式またはコミュニティによって作成された Chart が存在しており、値のファイル（values.yaml）を編集するだけで簡単にクラスターへ導入可能です。

さらに、GitOps 管理を強化するには ArgoCD または Flux CD を使用します。ArgoCD は UI によるリポジトリ監視やマージ承認フローをサポートしており、初心者でも扱いやすいデザインとなっています。一方、Flux CD は CLI ベースの操作に慣れている上級者向けですが、軽量でスケーラブルなアーキテクチャを持っています。自宅 K8s 環境では、ArgoCD の導入が一般的です。ArgoCD をインストールし、GitHub や GitLab のリポジトリを監視することで、コードの変更が自動的にクラスタへ反映されます。これにより、設定ミスによるダウンタイムを防ぎ、変更履歴を追跡することが可能となります。特に、k3s の構成ファイルや Helm Chart のバージョン管理を行うことで、システム全体の状態を一元化できます。

また、SSL 証明書の自動更新についても考慮する必要があります。cert-manager は Kubernetes 標準の証明書管理コントローラーであり、Let's Encrypt と連携して自動で SSL 証明書を取得・更新します。Ingress Controller（Traefik や NGINX）と cert-manager を組み合わせることで、Web サービスへの HTTPS 接続を自動的に確立できます。自宅環境ではドメイン名を取得していることが前提となりますが、DDNS サービスを使用している場合でも証明書発行は可能です。ただし、自宅 IP が動的なため、検証プロセス（HTTP-01 または DNS-01）が正しく設定されているか確認が必要です。DNS-01 検証方式であれば、API キーをリポジトリに保存する必要があるため、セキュリティ管理が重要となります。

GitOps の運用においては、定期的なバックアップとロールバックの仕組みも不可欠です。ArgoCD は設定ファイルの変更履歴を追跡できますが、クラスタ全体のダンプには Velero などのツールが必要です。Velero を使用して、Kubernetes リソース全体を S3 やローカルストレージへスナップショットとして保存し、障害発生時に迅速に復旧できるようにします。また、k3s の設定変更がシステムに影響を与えないかを確認するため、開発環境と本番環境を分離した Git ブランチ構成も検討すべきです。例えば、「main」ブランチで安定版の構成を管理し、「develop」ブランチで新しい設定を試すという運用を行うことで、リスクを最小限に抑えられます。2026 年時点では、これらの GitOps ツールは k3s の標準コンポーネントとして統合される傾向にあり、セットアップがより簡素化されています。

モニタリングとセキュリティ

自宅 K8s クラスタを安定稼働させるためには、監視体制の構築が必須です。k3s 環境において最も一般的な監視スタックは「kube-prometheus-stack」です。これは Prometheus（メトリクス収集）、Grafana（可視化）、Alertmanager（通知）を統合した Helm Chart です。Prometheus はクラスター内の各コンポーネント（Node、Pod、Container）の CPU 使用率やメモリ消費量をリアルタイムで収集します。これにより、リソース不足によるパフォーマンス低下を事前に検知し、スケールアウトのタイミングを判断できます。Grafana を利用してダッシュボードを作成することで、視覚的にシステムの状態を確認することが可能となり、問題発生時の診断が容易になります。

セキュリティ面では、アクセス制御とネットワーク分離が重要です。k3s はデフォルトで RBAC（ロールベースアクセス制御）をサポートしており、ユーザーごとの権限を細かく管理できます。また、Tailscale や Headscale との連携により、外部からの直接アクセスを遮断し、VPN 経由でのみクラスタへの接続を許可する構成が推奨されます。特に、k3s の API Server はポート 6443 で公開されており、これが露出するとクラスターの乗っ取りリスクが高まります。したがって、Firewall で該当ポートをブロックするか、NAT ルールで外部アクセスを禁止することが必須です。また、コンテナのセキュリティポリシーとして Pod Security Policies（PSP）または Pod Security Admission（PSA）を設定し、特権コンテナの実行やホストファイルシステムへのアクセスを制限します。

ネットワークの監視においては、Calico や Cilium などの CNI プラグインの状態も確認対象に含まれます。Cilium は eBPF を利用した高性能なネットワークスタックであり、ネットワークトラフィックの可視化機能が強力です。特に、パケットロスやレイテンシが発生している場合、Cilium の監視データからボトルネックを特定できます。また、Prometheus には Alertmanager が連携しており、CPU 使用率が 80% を超えた際やディスク容量が 90% に達した際に、Telegram や Slack へ通知を送信するルールを設定できます。これにより、管理者が不在でも即座に異常を検知し、対応を開始することが可能となります。

k3s の比較と他プロダクトとの検討

自宅 K8s 環境を構築する際、k3s は一つの選択肢ですが、他の軽量 K8s ディストリビューションと比較して考える必要があります。特に k0s（Kubernetes in a single binary）、microk8s（Canonical 提供）、Talos Linux、そしてローカル開発用の minikube との違いを理解することが重要です。各プロダクトは設計思想が異なり、目的に応じて使い分ける必要があります。k3s は「軽量かつ標準 K8s 互換」を重視しており、Rancher がメンテナンスしています。一方、microk8s は Ubuntu ベースの環境での利用に最適化されており、Snap パッケージとして管理されるため、インストールが非常に簡単です。

Talos Linux は、OS 全体を Kubernetes で管理するイミュータブルな OS です。k3s や microk8s が OS の上で動作するのに対し、Talos はその基盤自体が K8s に特化して設計されています。つまり、OS を直接操作することが想定されておらず、設定変更は API 経由でのみ行われます。これはセキュリティと安定性を高める一方で、学習コストが高く、トラブルシューティングが難しいというデメリットがあります。minikube はローカル開発環境向けであり、仮想マシンや Docker コンテナ上に K8s を起動しますが、本番環境用としては設計されていません。

k3s は、学習曲線が比較的緩やかでありながら、HA 構成を外部 LB と組み合わせることで実現可能なため、多くのホームラボユーザーに支持されています。k0s は単一バイナリで動作するため、さらに軽量ですが、コミュニティの規模やドキュメントの多さが k3s に劣ります。microk8s は Ubuntu ユーザーにとって最も馴染みやすい環境を提供しますが、Snap パッケージ管理システムへの依存が課題となる場合があります。Talos Linux は高度なセキュリティ要求がある場合に最適ですが、家庭用サーバーとしては設定の複雑さが障壁となります。

実稼働アプリ例：Nextcloud と Home Assistant

自宅 K8s クラスタで実際に動かすアプリケーションの一例として、Nextcloud と Home Assistant を取り上げます。これらはどちらも、従来の Docker Compose 構成では単一インスタントで動作しますが、Kubernetes で管理することで高可用性や自動スケーリングが可能となります。Nextcloud はファイル共有サービスであり、大量の写真や文書データを保存します。k3s 環境では、Longhorn や Rook-Ceph を使用して永続ストレージを確保し、データの一貫性を保つ必要があります。また、PostgreSQL と Nginx のコンテナをデプロイする際、Helm Chart を利用することで設定を一元化できます。

Home Assistant はホームオートメーションの中枢であり、IoT デバイスの管理を行います。k3s 上で動作させる場合、USB ドライバやシリアルポートへのアクセスが必要なデバイスがあるため、HostPath や Device Plugin の設定が重要となります。特に、Z-Wave や Zigbee ゲートウェイを使用する場合、Kubernetes の Pod 内にホストデバイスをマウントする必要があります。また、Home Assistant は常時起動していることが望ましいため、Replica を複数設定して冗長性を確保し、Pod がダウンした際に自動的に再起動する設定を行います。

Jellyfin も同様に人気のあるアプリです。マルチメディアサーバーとしての役割を持ち、動画ストリーミングには GPU アクセラレーションが有効となる場合があります。k3s では、nvidia-container-toolkit を使用してコンテナ内で GPU へのアクセスを許可できます。ただし、自宅環境ではハードウェアの互換性が重要であり、Intel QuickSync や AMD AMF のサポート状況を確認する必要があります。これらのアプリは個別に Helm Chart でデプロイすることも可能ですが、ArgoCD を活用して一括管理を行うことで、設定変更を効率的に行えます。

よくある質問（FAQ）

Q1. k3s は Raspberry Pi 4 でも動作しますか？ はい、Raspberry Pi 4 でも動作しますが、Pi5 の方が推奨されます。k3s は ARM 64 アーキテクチャに対応しており、Pi4 で動作可能です。ただし、メモリが 2GB の場合、クラスター全体の安定稼働には不安が残るため、8GB モデルの Pi5 を使用することをお勧めします。特に、etcd や Database を含むサービスを実行する場合は、ディスク I/O がボトルネックになりやすいため、USB SSD への接続が必要となります。Pi4 は学習用としては十分ですが、本格的なホームラボ環境では Pi5 または x86 Mini PC の導入を検討してください。

Q2. k3s のバージョンアップは安全に行えますか？ はい、k3s のアップデート機能は比較的安全に設計されていますが、バックアップは必須です。k3s-update.sh スクリプトを使用することで、サーバーとノードの同時更新が可能です。ただし、Kubernetes 間の API バージョン変更や、コンポーネントの互換性問題が発生する可能性があるため、アップデート前には必ず Velero などでクラスタ全体をスナップショットしてください。また、テスト環境で一度適用して動作確認を行った上で本番環境へ反映させる手順が推奨されます。2026 年時点では、k3s のパッチリリース頻度は月 1 回程度と安定しています。

Q3. MetalLB はなぜ必要なのですか？ デフォルトの k3s 構成では、LoadBalancer サービスに対して外部 IP を自動付与できません。Kubernetes の LoadBalancer 機能はクラウドプロバイダーの LB（AWS ELB など）を想定しており、自宅 LAN 環境には適合しません。MetalLB は、ローカル IP プールから一時的な IP アドレスを割り当て、ARP プロトコルを使用してクラスタ外からのアクセスを受け付けるためのコントローラーです。外部サービスへのポート開放を行わずに、LAN 内のデバイスからサービスへ直接アクセスさせる必要がある場合に MetalLB が必須となります。

Q4. Tailscale を使うと遅延はありますか？ Tailscale は WireGuard プロトコルを使用するため、遅延は最小限に抑えられます。自宅 LAN 内での通信速度はネットワークの帯域幅に依存しますが、外部から自宅サーバーへ接続する場合でも、標準的な SSH や Web 操作には支障をきたしません。ただし、大量のデータ転送（例：大容量ファイルコピーや動画ストリーミング）を行う場合は、VPN のオーバーヘッドにより若干遅延が発生する可能性があります。その場合は Tailscale の Subnet Router 機能を使用し、クラスタ内部トラフィックを直接経路化することでパフォーマンスを向上できます。

Q5. k0s と k3s はどちらがおすすめですか？ 用途によって異なります。k0s は単一バイナリで動作するため、より軽量なエッジデバイスや、ハードウェア制約の厳しい環境に適しています。一方、k3s はコミュニティサポートが手厚く、ドキュメントが豊富であるため、学習目的や中規模ホームラボでは k3s がおすすめです。また、k0s は RKE2 の開発チームによってメンテナンスされていますが、Rancher 社の k3s と比較すると、拡張機能の多さで k3s に軍配が上がります。特に、Helm Chart や Ingress Controller の統合性を重視する場合は k3s が有利です。

Q6. 永続ストレージを失わないために何が必要ですか？ バックアップと冗長性が必須です。Longhorn を使用している場合でも、定期的なスナップショットを取得し、外部ストレージ（S3 や NAS）へ転送する必要があります。Velero というツールを使用することで、Kubernetes クラスタ全体のリソース状態を保存できます。また、Rook-Ceph を使用する場合は、複数ノードにデータを分散させることで物理ディスクの故障に対処します。自宅環境では、RAID 構成や RAID-Z などのストレージレイヤーを組み合わせて使用することも有効な手段です。

Q7. k3s で Docker コンテナを直接動かすことはできますか？ はい、k3s はコンテナランタイムとして containerd を使用しており、Docker CLI と互換性があります。ただし、kubectl コマンドを使用して Pod 管理を行うのが標準的な使用方法です。Docker Compose のスクリプトをそのまま実行することはできませんが、Helm Chart や Kustomize を使用して Dockerfile ベースのイメージをデプロイ可能です。また、k3s は Docker 社との競合関係にあるため、一部の Docker-specific な機能が制限される場合があります。基本的には OCI コンテナ仕様に従った構成で動作させます。

Q8. クラスタが起動しない場合どうすればよいですか？ まず kubectl get nodes を実行し、ノードの状態を確認します。NotReady の状態であれば、ネットワーク接続やコンポーネントの異常が考えられます。ログは /var/lib/rancher/k3s/log/ ディレクトリや、systemd の journalctl -u k3s コマンドで確認可能です。特に、etcd の起動エラーや、CNI プラグインのネットワーク設定ミスが原因となるケースが多いです。また、Firewall でのポートブロックもよくある原因の一つであり、Kubernetes が使用するポート（6443, 10250 など）が開通しているか確認してください。

Q9. k3s のコストはどれくらいですか？ k3s 自体はオープンソースで無料です。ただし、動作させるためのハードウェアコストが掛かります。Raspberry Pi 5 や Mini PC は数万円程度から入手可能です。また、SSL 証明書の取得には Let's Encrypt を使用すれば無料で利用できます。ただし、ドメイン名の取得や DNS レコードの管理には年間数千円の費用がかかる場合があります。運用面では、監視システムとして Grafana Cloud の無料プランを利用することも可能です。

Q10. 自宅 K8s は学習以外で使えますか？ はい、実用的なプロダクション環境としても利用可能です。特に、開発環境と本番環境の差分を減らす目的で、自宅に K8s を構築し、そこからクラウドへデプロイする CI/CD パイプラインを組むケースが増えています。Home Assistant や Nextcloud のような個人サービスも、Kubernetes で管理することで、サーバー障害時に迅速な復旧が可能となります。ただし、機密情報の扱いには注意が必要であり、自宅環境でのデータ保護対策（暗号化、アクセス制御）を徹底する必要があります。

まとめ

本記事では、k3s を用いた自宅 Kubernetes 構築ガイドとして、ハードウェア選定から運用まで詳細に解説しました。以下に要点をまとめます。

• k3s の特性: 軽量かつ標準 K8s 互換。Raspberry Pi や Mini PC で動作可能。
• ハードウェア要件: SSD/NVMe ストレージ必須。RAM は最低 4GB、推奨 8GB。
• OS 選定: Ubuntu 24.04 LTS が初心者向け。Debian 12 も安定。
• インストール: スクリプトで完了。HA 構成には外部 LB と master ノードの分離が必要。
• ストレージ管理: Longhorn は軽量、Rook-Ceph は冗長性重視。目的に応じて選択。
• ネットワーク: MetalLB でローカル IP 割り当て。Tailscale で安全な外部アクセス。
• GitOps: Helm と ArgoCD を組み合わせて設定の統一性と追跡可能性を確保。
• 監視とセキュリティ: Prometheus/Grafana で可視化。Firewall と RBAC で保護。

自宅 K8s 環境は、クラウド技術を学ぶための最適な実験場です。k3s のような軽量ディストリビューションを活用することで、限られたハードウェア資源でも高度なインフラ運用を体験できます。本ガイドが読者様のホームラボ構築の足掛かりとなれば幸いです。