KubernetesがAI時代に突入：標準化と進化でAIワークロードを加速

コンテナオーケストレーションのデファクトスタンダードとなったKubernetesが、AI（人工知能）ワークロードの実行基盤として、さらなる進化を遂げようとしています。Cloud Native Computing Foundation（CNCF）は、AIワークロードの実行における新たな標準を確立するため、「Certified Kubernetes AI Conformance Program（CKACP）」を立ち上げました。これにより、異なるKubernetesディストリビューション間でのAIワークロードの移行が容易になり、AI開発と運用がより一層加速されることが期待されます。

AIワークロード実行のための新基準

CKACPの目的と重要性

CKACPは、AIおよび機械学習（ML）ワークロードを、パブリッククラウド、プライベートインフラ、ハイブリッド環境といった、あらゆるKubernetes環境で一貫して、かつ確実に実行するためのオープンスタンダードをコミュニティ主導で定義することを目指しています。これにより、ベンダーロックインを回避し、組織は必要に応じてAIワークロードを柔軟に移行できるようになります。また、プラットフォームがサポートすべき共通の機能セットと設定基準を設けることで、AIの採用とスケーリングにおける断片化を減らし、企業が自信を持ってKubernetes上でAIを導入・拡張することを容易にします。

コンフォーマンスプログラムの具体的なメリット

CKACPは、ベンダーやオープンソースコントリビューターに対して、準拠すべき明確な目標を提供し、技術間の相互運用性と、本番環境で利用可能なAIデプロイメントのサポートを保証します。エンドユーザーにとっては、認定されたプラットフォームがリソース管理、GPU統合、および主要なAIインフラストラクチャのニーズに対して、CNCFによってテスト・検証されたベストプラクティスを実装しているという安心感のもと、迅速なイノベーションが可能になります。全体として、このイニシアチブは、業界を問わずAIワークロードの利用が増加する中で、AIを効率的にスケーリング、最適化、管理するための、共通のテスト済みフレームワークを、エンタープライズとベンダー双方に提供することに焦点を当てています。

KubernetesのAI向け機能強化

CNCFのCKACPは、既存のKubernetesコンフォーマンスプログラムと同様のアプローチを採用しており、2017年のコンフォーマンスプログラムの成功に基づいています。このプログラムにより、ユーザーはRed Hat OpenShiftからMirantis Kubernetes EngineやAmazon Elastic Kubernetes Serviceなど、異なるKubernetesシステム間でのワークロード移行に際して、互換性の問題を懸念することなく移行できるようになりました。このポータビリティこそが、Kubernetesが多くのハイブリッドクラウドの基盤となっている理由です。現在、58%の組織が既にKubernetes上でAIワークロードを実行しており、CKACPは、チームがAIをデプロイ、管理、イノベートする方法を大幅に合理化すると期待されています。共通のテスト基準、リファレンスアーキテクチャ、GPUおよびアクセラレータサポートのための検証済み統合を提供することで、プログラムはマルチベンダー、マルチクラウド環境全体でAIインフラストラクチャをより堅牢で安全なものにすることを目指しています。

Kubernetesの進化とAIの未来

ロールバック機能とアップデート管理の柔軟性

Kubernetesには、これまで長らく課題であったコントロールプレーンのアップデートにおける「一方通行」の問題を解決する、信頼性の高いマイナーバージョンロールバック機能が初めて導入されました。これにより、アップグレード後にクラスターを既知の良好な状態に安全に戻すことが可能になり、重要な新機能や緊急のセキュリティパッチの導入に伴うリスクが大幅に軽減されます。さらに、管理者は特定のアップデートをスキップできるようになり、バージョン移行の計画や本番環境でのインシデント対応において、より柔軟な制御が可能になります。

AIワークロードに最適化されたネイティブサポート

CKACPに加え、KubernetesはAIワークロードの要求に対応するためにネイティブで再設計されています。これにより、GPU、TPU、カスタムアクセラレータなどのハードウェアに対する詳細な制御がユーザーに提供され、最新のAIハードウェアの多様性とスケーリング要件に対応します。また、「Agent Sandbox」や「Multi-Tier Checkpointing」といった新APIとオープンソース機能も発表されました。Agent Sandboxは、AIエージェントやコードインタプリタなどのステートフルなワークロードを実行するための、隔離され安全な環境（サンドボックス）を管理するためのフレームワークです。これにより、信頼できないコードの実行も、ホストシステムやクラスターの整合性を損なうことなく安全に行えます。Multi-Tier Checkpointingは、大規模なMLモデルのトレーニング中にチェックポイントを効率的に保存・管理できるようにするもので、高速なローカルストレージ、ノード間レプリケーション、耐久性のあるクラウドストレージへのバックアップを組み合わせることで、トレーニングの進行状況を失うことなく、中断からの迅速な再開と、クラスター全体障害に対する耐障害性を実現します。

AI時代におけるKubernetesの役割

ロールバック機能、選択的なアップデートスキップ、本番グレードのAIハードウェア管理により、Kubernetesは世界で最も要求の厳しいAIおよびエンタープライズプラットフォームを支える態勢を整えています。CNCFによるKubernetes AIコンフォーマンスプログラムの開始は、クラウドネイティブAIの近い将来における相互運用性、信頼性、パフォーマンスの標準設定におけるエコシステムの役割をさらに強固なものにしています。Kubernetesの最初の10年間がITをベアメタルや仮想マシンからコンテナへと移行させることに費やされたとすれば、次の10年間は、新しいクラスのワークロードに対して安全性、速度、柔軟性を提供することにより、惑星規模でAIを管理する能力によって定義されるでしょう。