Kubernetes入門：コンテナオーケストレーションの基本と実践
AIを知りたい
AIシステムの本番運用で「Kubernetes」が使われると聞いたのですが、Dockerとは何が違うのですか？
AIエンジニア
Dockerが1つのコンテナを作って動かすツールだとすれば、Kubernetesは大量のコンテナを自動管理するオーケストレーションツールです。コンテナの起動・停止・スケーリング・復旧を自動化します。Dockerが「船」なら、Kubernetesは「港の管理システム」です。
AIを知りたい
なぜKubernetesが必要になるのですか？
AIエンジニア
本番環境では数十〜数百のコンテナが動きます。APIサーバー、推論サーバー、前処理サービス等々。これらを手動で管理するのは不可能です。Kubernetesは負荷に応じた自動スケーリング、障害時の自動復旧、ローリングアップデートを実現します。
Kubernetes（K8s）とは、Googleが開発しオープンソース化したコンテナオーケストレーションプラットフォームです。
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、管理を自動化します。クラウドネイティブアプリケーションの標準的な実行基盤として、AWS EKS、Google GKE、Azure AKSなどのマネージドサービスでも提供されています。
Kubernetesの基本概念
AIを知りたい
Kubernetesの基本的な仕組みを教えてください。
AIエンジニア
核となる概念はPod（コンテナの実行単位）、Deployment（Podの管理・スケーリング）、Service（Podへのネットワークアクセス）の3つです。ユーザーは「YAMLファイル」で「こういう状態にしたい」と宣言し、Kubernetesがその状態を維持します。これを宣言的設定と呼びます。
AIを知りたい
PodとDockerコンテナの違いは何ですか？
AIエンジニア
Podは1つ以上のコンテナをまとめたグループです。同じPod内のコンテナはネットワークとストレージを共有します。多くの場合1Pod=1コンテナですが、メインのアプリとログ収集用のサイドカーコンテナを同じPodに入れるパターンもあります。
| 概念 | 役割 | Docker対応 |
|---|---|---|
| Pod | コンテナの実行単位 | docker run |
| Deployment | Podの管理・レプリカ制御 | docker-compose（拡張版） |
| Service | ネットワーク公開・負荷分散 | ポートマッピング |
| Namespace | リソースの論理的分離 | なし |
| ConfigMap/Secret | 設定値・機密情報管理 | 環境変数 |
AI/ML分野でのKubernetes活用
AIを知りたい
KubernetesはAIの分野ではどう使われていますか？
AIエンジニア
主に3つの用途があります。ML推論のスケーリング（リクエストに応じて推論サーバーのPodを増減）、分散学習（複数GPU/ノードでの並列学習）、MLパイプラインの管理（Kubeflowでデータ取得→学習→デプロイを自動化）です。
AIを知りたい
マネージドサービスを使うのが良いですか？
AIエンジニア
はい。自分でKubernetesクラスタを運用するのは非常に大変なので、クラウドのマネージドサービスをおすすめします。AWS EKS、Google GKE、Azure AKSが三大サービスです。コントロールプレーンの運用をクラウドに任せて、アプリケーション開発に集中できます。
まとめ
Kubernetesはコンテナ化されたアプリケーションの自動管理・スケーリングを実現するプラットフォームです。AI分野では推論サーバーのオートスケーリングやMLパイプラインの基盤として活用されています。学習コストは高いですが、EKS/GKE/AKSなどのマネージドサービスを使えば運用負荷を大幅に削減できます。