Kubernetes

K8sと略されることも多いKubernetesは、コンテナ化されたアプリケーションのデプロイ、スケーリング、管理を自動化するオープンソースのコンテナ・オーケストレーション・プラットフォームだ。元々はGoogleによって開発され、現在はCloud Native Computing Foundation（CNCF）によってメンテナンスされているKubernetesは、弾力性のある分散システムを実行するための堅牢なフレームワークを提供する。人工知能（AI）と機械学習（ML）の文脈では、トレーニングから本番環境へのデプロイまで、MLモデルのライフサイクル全体を管理するための不可欠なツールとなっている。

Kubernetesの仕組み

Kubernetesは、物理サーバーでも仮想マシンでも、オンプレミスでもクラウドでも、マシンのクラスタ上で動作する。主なコンポーネントは以下の通り：

• クラスタ：コンテナ化されたアプリケーションを実行するノード（ワーカーマシン）の集合。
• ノード：Kubernetesクラスタのワーカーマシン。各ノードはKubeletを実行しており、これはノードを管理し、コントロールプレーンと通信するためのエージェントである。
• Pod：Kubernetesオブジェクトモデルにおける最小かつ最も単純な単位。Podはクラスタ内で実行中のプロセスの単一インスタンスを表し、Dockerコンテナなどの1つまたは複数のコンテナを含むことができる。
• デプロイメント：レプリカPodのセットを管理し、指定された数のレプリカPodが常に実行されるようにします。更新とロールバックを自動的に処理します。

基盤となるハードウェアを抽象化することで、Kubernetesは開発者とMLOpsエンジニアがアプリケーションの望ましい状態を定義することを可能にし、その状態を維持するために動作し、障害やスケーリングの必要性を自動的に処理する。詳細はKubernetesの公式ドキュメントを参照されたい。

AIと機械学習におけるKubernetes

Kubernetesは、AIシステムの構築とデプロイに関連する多くの課題に大規模に対応するため、機械学習オペレーション（MLOps）にとって特に強力です。リソースを効率的に管理できるKubernetesは、モデルトレーニングのようなリソース集約型のタスクに最適です。Kubernetesは、複数のGPUやノードにまたがってトレーニングジョブをスケールできるため、トレーニング時間を大幅に短縮できます。

推論では、Kubernetesは高い可用性とスケーラビリティを保証する。実例をいくつか紹介しよう：

1. スケーラブルな物体検出サービス：ある企業は、リアルタイムの物体検出のためのUltralytics YOLO11モデルをウェブサービスとして展開しています。モデルはコンテナにパッケージされている。Kubernetesを使えば、トラフィックに応じて推論ポッドの数を自動的に増減できる。ノードに障害が発生した場合、Kubernetesは自動的に健全なノードにポッドを再スケジュールし、手動による介入なしにサービスを利用できるようにする。これは、スマート監視システムでモデルをデプロイする際の一般的なパターンだ。
2. マイクロサービスとしての複雑なNLPパイプライン：あるチームは、テキスト前処理、感情分析、名前付きエンティティ認識といった複数のステップを含む自然言語処理（NLP）アプリケーションを構築します。各コンポーネントは独立したマイクロサービスであり、独立してコンテナ化されています。Kubernetesはこれらのサービスをオーケストレーションし、ネットワーキングを管理し、各部分を独立して更新、スケールできるようにする。このアーキテクチャは、複雑なAI駆動型アプリケーションに柔軟性と回復力を提供する。

Kubernetesと関連テクノロジーの比較

• KubernetesとDockerの比較： Dockerは、個々のコンテナを構築して実行するためのツールだ。Kubernetesはコンテナ用のオーケストレーターで、多数のマシンにまたがる何千ものコンテナを管理する。Dockerでコンテナイメージを構築し、Kubernetesで管理する。Dockerクイックスタート・ガイドに従えば、基本から始めることができる。
• Kubernetesとサーバーレス・コンピューティングの比較： AWS Lambdaのようなサーバーレスプラットフォームは、すべてのサーバー管理を抽象化する。対照的に、Kubernetesはインフラストラクチャをよりコントロールできるため、長時間稼働するアプリケーションやステートフルなアプリケーションに適している。サーバーレスはイベント駆動型の機能にはシンプルだが、サーバーレス・フレームワークはKnativeのようなツールを使ってKubernetes上で実行できる。

ツールとエコシステム

Kubernetesのエコシステムは広大で、その機能を拡張するための多くのツールが含まれている：

• Helm：Kubernetesのパッケージマネージャーと呼ばれることもあるHelmは、Kubernetesアプリケーションの管理を支援する。
• PrometheusとGrafana：Kubernetesクラスタとアプリケーションを監視するための人気の組み合わせ。
• クラウドプロバイダーとの統合：主要なクラウドプロバイダーは、Google Kubernetes Engine (GKE)、Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS)、Azure Kubernetes Service (AKS)などのマネージドKubernetesサービスを提供し、クラスタのセットアップとメンテナンスを簡素化している。
• MLプラットフォーム： Kubeflowのようなツールは、パイプライン、トレーニング、デプロイのためのML固有のワークフローを提供するためにKubernetes上に構築されている。Ultralytics HUBのようなプラットフォームはMLOpsパイプラインを効率化し、モデルのデプロイを容易にするためにKubernetesの複雑さを抽象化します。