ウォーターフォールモデルは、従来のアプリケーション開発において広く使われてきた開発手法です。このモデルでは、設計やプログラミングといった各段階を順番に進めることで、システムを完成させます。具体的には、上から下へと一方向に流れる滝をイメージするように、各工程を一つずつ終わらせる形式です。この方法には、計画の立てやすさや工程管理の容易さといった利点があります。しかし、現代のアプリケーション開発、とりわけ柔軟性や迅速な変更が求められるデジタルトランスフォーメーション（DX）の時代には、ウォーターフォールモデルにはいくつかの課題が浮き彫りになっています。
ウォーターフォールモデルの最大の課題は、「変更への対応が難しい」ことです。このモデルでは、前工程が終わった後の変更が発生した場合、手戻りが大きくなり、コストや工数が増加します。例えば、顧客の要求がプロジェクトの中盤で変わった場合、設計段階からやり直さなければならないこともあり、これがスケジュールに大きな影響を与えます。さらに、プロジェクトが長期化する場合、技術が陳腐化してしまうこともあります。このように、柔軟性の欠如はウォーターフォールモデルの大きな制約と言えます。
そこで注目されているのが、コンテナ技術を用いたアプローチです。特に、マイクロサービスアーキテクチャーとコンテナの組み合わせは、ウォーターフォールモデルの課題を解決する有力な手段とされています。コンテナとは、アプリケーションを実行するための環境をまとめた仮想化技術で、異なる環境間でアプリケーションを簡単に移動させることができる利点があります。
コンテナ技術の利点の一つは、「開発環境と本番環境の違いによるトラブルを減らせる」点です。例えば、Dockerを使って作成したコンテナイメージは、開発中のローカル環境でも、クラウド上の本番環境でも同じように動作します。これにより、「開発環境では動いたのに、本番環境では動かない」といった問題を回避できます。
さらに、スケーラビリティ（拡張性）にも優れています。コンテナは、仮想マシンと比べて立ち上げが迅速で、システムに負荷がかかった際に自動で新しいコンテナを追加することが可能です。これにより、例えば、キャンペーンや大規模なイベント時に予想以上のトラフィックが発生した場合でも、即座に対応が可能になります。柔軟なスケーリング機能を持つコンテナは、企業が機会損失を防ぐ上で重要な役割を果たします。
また、コンテナ技術はコスト削減にもつながります。リソースの割り当てが柔軟であるため、アプリケーションが必要とするCPUやメモリを細かく調整でき、仮想マシンに比べて無駄が少ない運用が可能です。例えば、リソースが不足しがちな状況でも、コンテナは動的にリソースを調整できるため、運用コストを抑えることができます。
このように、コンテナ技術はウォーターフォールモデルの課題に対する強力な解決策として、アプリケーション開発や運用の効率を大幅に向上させます。特にDX推進においては、柔軟性、スケーラビリティ、そしてコスト削減が求められており、コンテナ技術はそれらを実現するための不可欠な技術となっています。
