Kubernetes

Kubernetes（しばしばK8sと略されます）は、コンテナ化されたアプリケーションのデプロイメント、スケーリング、および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です。元々はGoogleによって開発され、現在はCloud Native Computing Foundation（CNCF）によって管理されており、Kubernetesは、耐障害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します。人工知能（AI）および機械学習（ML）のコンテキストでは、トレーニングから本番環境へのデプロイメントまで、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ます。

Kubernetesの仕組み

Kubernetesは、物理サーバーまたは仮想マシン、オンプレミスまたはクラウド上のマシンのクラスタ上で動作します。主なコンポーネントは次のとおりです。

• クラスター：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）のセット。
• ノード: Kubernetesクラスタ内のワーカマシン。各ノードは、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Kubeletを実行します。
• Pod: Kubernetesオブジェクトモデルにおける最小かつ最もシンプルな単位。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、1つ以上のコンテナを含むことができます。
• デプロイメント: レプリカPodのセットを管理し、指定された数が常に実行されていることを保証します。アップデートとロールバックを自動的に処理します。

Kubernetesは、基盤となるハードウェアを抽象化することで、開発者や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できるようにし、その状態を維持するように機能し、障害やスケーリングのニーズを自動的に処理します。詳細については、Kubernetesの公式ドキュメントをご覧ください。

AIおよび機械学習におけるKubernetes

Kubernetesは、AIシステムの大規模な構築とデプロイに関連する多くの課題に対処するため、特に機械学習運用（MLOps）に強力です。リソースを効率的に管理する能力により、モデルの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とノードにわた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。

推論においては、Kubernetesが高可用性とスケーラビリティを保証します。以下に、実際の例をいくつか示します。

1. スケーラブルな物体検出サービス： ある企業が、リアルタイムの物体検出のために、Ultralytics YOLO11モデルをウェブサービスとしてデプロイします。モデルはコンテナにパッケージ化されています。Kubernetesを使用して、受信トラフィックに基づいて推論ポッドの数を自動的にスケールアップまたはスケールダウンできます。ノードに障害が発生した場合、Kubernetesはポッドを自動的に正常なノードに再スケジュールし、手動で介入しなくてもサービスが利用可能であることを保証します。これは、スマート監視システムでモデルをデプロイするための一般的なパターンです。
2. マイクロサービスとしての複雑なNLPパイプライン: チームは、テキストの前処理、感情分析、固有表現認識という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、個別にコンテナ化された個別のマイクロサービスです。Kubernetesはこれらのサービスを調整し、ネットワークを管理し、各部分を個別に更新およびスケーリングできるようにします。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します。

Kubernetesと関連技術の比較

• KubernetesとDockerの比較: Dockerは、個々のコンテナを構築し実行するためのツールです。Kubernetesはコンテナのオーケストレーターであり、多数のマシンにまたがる数千ものコンテナを管理します。これらは競合するものではなく、協力関係にあります。Dockerでコンテナイメージを構築し、Kubernetesでそれらを管理します。Dockerクイックスタートガイドに従って、基本から始めることができます。
• 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します。対照的に、Kubernetesはインフラストラクチャをより詳細に制御できるため、長時間実行され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ます。サーバーレスはイベント駆動型の機能にはより簡単ですが、Knativeのようなツールを使用すると、サーバーレスフレームワークをKubernetes上で実行できます。

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ます。

• Helm: Kubernetesのパッケージマネージャーとも呼ばれるHelmは、Kubernetesアプリケーションの管理を支援します。
• PrometheusとGrafana: Kubernetesクラスタとアプリケーションの監視によく使用される組み合わせ。
• クラウドプロバイダーの統合：Google Kubernetes Engine（GKE）、Amazon Elastic Kubernetes Service（EKS）、Azure Kubernetes Service（AKS）などの主要クラウドプロバイダーは、クラスターのセットアップとメンテナンスを簡素化するマネージドKubernetesサービスを提供しています。
• 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、およびデプロイメントのためのML固有のワークフローを提供するためにKubernetes上に構築されています。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、多くの場合、より簡単なモデルデプロイメントのためにKubernetesの複雑さを抽象化します。