2024 年に注目すべき Kubernetes の 5 つのトレンド

Kubernetes が進化し続ける中、2024 年には Kubernetes エンジニアが細心の注意を払うべきいくつかのトレンドが出現しています。これらの傾向は、テクノロジー、実践、およびエコシステム全体における大きな変化を反映しており、将来の発展に関する洞察を提供します。

著者 David W (skyDragon) の「2024 年に注目すべき 5 つの Kubernetes トレンド」からの翻訳です。

1. KubernetesへのAIと機械学習の統合

トレンドの説明: Kubernetes における人工知能 (AI) と機械学習 (ML) の統合は、複雑なワークロードを展開、管理、拡張する組織の能力を強化する変革的なトレンドです。この統合は、Kubernetes の柔軟性と拡張性を活用して、Kubernetes 上の AI/ML ワークロードの可観測性、管理、展開の領域で特に大きな効果を発揮します。

発生している場所: この傾向は、金融、ヘルスケア、電子商取引など、データに基づく意思決定が重要な分野でますます顕著になっています。これらの分野の企業は、大量のデータと集中的な計算タスクを処理するためにスケーラブルで弾力性のあるインフラストラクチャを必要とする AI および ML モデルを展開するために Kubernetes を使用します。

使用例:

金融サービス: 銀行やフィンテック企業は、取引量に基づいて動的に拡張される不正検出アルゴリズムに Kubernetes 上の AI/ML を使用しています。
ヘルスケア: 医療研究機関は、Kubernetes 上に機械学習モデルを導入し、創薬や個別化医療のための大規模なデータセットを分析します。
Eコマース: 小売業者は AI/機械学習を使用してパーソナライズされた推奨事項を提供し、Kubernetes 上でリアルタイムのデータ処理と洞察の生成を最適化します。

主なツール:

Kubeflow: 機械学習 (ML) ワークフローを Kubernetes に簡単に、移植可能かつスケーラブルにデプロイできるようにするためのオープンソースプロジェクトです。
Kubernetes 上の TensorFlow: TensorFlow は、分散アプリケーションを管理するオーケストレーションプラットフォームの機能を活用して、Kubernetes にデプロイできます。
NVIDIA GPU Operator: すべての NVIDIA ソフトウェアコンポーネントの管理を自動化し、GPU 対応の Kubernetes クラスターを提供します。

このトレンドを取り入れ始める方法:

チームを教育する: まず、Kubernetes と特定の AI/ML ツールについてチームをトレーニングします。
Kubernetes クラスターをセットアップする: Google Kubernetes Engine (GKE)、Amazon EKS、Azure AKS などのマネージド Kubernetes サービスを提供するクラウドサービスを使用します。
Kubeflow または同様のフレームワークをデプロイする: クラスターに Kubeflow または別の ML フレームワークをインストールして、ML モデルのデプロイと管理を簡素化します。
小規模なプロジェクトを試す: スケールアップする前に、小規模な AI/ML プロジェクトの導入を開始して複雑さを理解し、ワークフローを最適化します。

この傾向に関する予測:

採用の増加: AI と機械学習がビジネス運営の中核となるにつれて、Kubernetes との統合は大幅に増加する可能性があります。
ツールの進化: Kubernetes 上で AI/ML モデルをデプロイするプロセスを簡素化し、使いやすさと効率性を向上させるために、より専門的なツールとフレームワークが開発されることが期待されます。
より幅広いユースケース: 現在のアプリケーションを超えて、Kubernetes との AI/ML 統合によって提供される機能により、製造、自動車、エンターテイメントなどの業界で新しいユースケースが生まれます。

この傾向は、クラウドネイティブテクノロジーに基づく、よりスマートなデータ駆動型アプリケーションへの幅広い動きを浮き彫りにしています。組織が競争上の優位性を得るためにデータを活用しようとするにつれて、AI/ML ワークロードを展開および拡張するためのプラットフォームとしての Kubernetes の役割はさらに重要になります。

その他のリソース:

Kubeflow の詳細については、https://www.kubeflow.org/ をご覧ください。
Kubernetes 上の TensorFlow ガイド: https://www.tensorflow.org/
GitHub 上の NVIDIA GPU Operator: https://github.com/NVIDIA/gpu-operator

2. クラウドネイティブインフラの拡張

トレンドの説明: クラウドネイティブインフラストラクチャへの移行は、ソフトウェアの開発と展開の実践における大きな進化を表しています。このトレンドには、クラウドの柔軟性、スケーラビリティ、弾力性を活用するテクノロジーとアプローチの採用が含まれ、Kubernetes はコンテナ化されたアプリケーションのオーケストレーションにおいて中心的な役割を果たします。クラウドネイティブアプローチにより、組織はパブリッククラウド、プライベートクラウド、ハイブリッドクラウドなどの最新の動的環境でスケーラブルなアプリケーションを構築および実行できるようになります。

現状: この傾向は業界全体で拡大しており、俊敏性、効率性、革新性の向上を目指しています。これは、市場の変化に迅速に適応し、導入頻度を高め、より優れたスケーラビリティとフォールトトレランスを実現する必要性によって推進されています。金融サービス、ヘルスケア、小売、テクノロジーの各業界は、運用目標と顧客エクスペリエンス目標を達成するためにクラウドネイティブプラクティスを導入する点で大きく先行しています。

使用例:

電子商取引プラットフォームの自動スケーリング: 小売業者は Kubernetes を使用して、顧客の需要に基づいてオンラインプラットフォームを自動的にスケーリングし、ピーク時の高可用性を確保しています。
金融サービスにおけるマイクロサービスアーキテクチャ: 銀行やフィンテック企業は、サービスの迅速な革新と更新を実現するために、Kubernetes によって管理されるマイクロサービスアーキテクチャを採用しています。
医療データ処理: 医療機関はクラウドネイティブソリューションを活用して大規模なデータセットを処理および分析し、より迅速な洞察を通じて患者ケアを改善します。

主なツール:

Kubernetes: コンテナオーケストレーションの事実上の標準であり、マイクロサービスとクラウドネイティブアプリケーションの管理を可能にします。
Istio: マイクロサービス間のネットワーク通信を管理するための安全でシンプルなサービスメッシュを提供します。
Prometheus と Grafana: Kubernetes クラスターとアプリケーションのメトリックを監視および視覚化します。

このトレンドを取り入れ始める方法:

現在のインフラストラクチャを評価する: 既存の設定の制限を理解し、クラウドネイティブプラクティスからメリットを得られる領域を特定します。
クラウドネイティブスキルの構築: Kubernetes、コンテナー、マイクロサービス、その他のクラウドネイティブテクノロジーに関するチームのトレーニングに投資します。
小規模から始める: パイロットプロジェクトから始めて、実践的な経験を積み、クラウドネイティブアーキテクチャへの移行の影響を理解します。
DevOps プラクティスを採用する: DevOps 方法論を採用して、開発チームと運用チーム間のコラボレーションを改善し、ワークフローを合理化し、展開速度を向上させます。

この傾向に関する予測:

広範な採用: クラウドネイティブインフラストラクチャが標準となり、従来のシステムをクラウドネイティブプラットフォームに移行する組織が増えます。
強化されたツールとプラットフォーム: クラウドネイティブテクノロジーの導入と管理を簡素化するツールとプラットフォームのさらなる開発が期待されます。
セキュリティに重点を置く: クラウドネイティブの採用が拡大するにつれて、クラウドネイティブ環境のセキュリティプラクティスとツールがますます重要になります。

その他のオンライン学習リソース:

Kubernetes 公式ドキュメント: https://kubernetes.io/docs/
クラウドネイティブコンピューティング財団 (CNCF): https://www.cncf.io/
Istio ドキュメント: https://istio.io/latest/docs/

クラウドネイティブインフラストラクチャへの移行は、単なるテクノロジーのアップグレードではありません。これは、組織がアプリケーションを構築、展開、管理する方法に根本的な変化をもたらします。このトレンドを取り入れることで、企業は新たなレベルの俊敏性、回復力、拡張性を実現し、デジタル時代で成功できるようになります。

3. Kubernetes におけるプラットフォームエンジニアリングと開発経験

トレンドの説明: Kubernetes エコシステムでは、プラットフォームエンジニアリングと開発者エクスペリエンスの向上に重点を置くことが、より使いやすい開発環境の構築に向けた重要な一歩となります。このトレンドには、Kubernetes の複雑さを抽象化し、アプリケーションの展開、管理、スケーリングを簡素化するよりシンプルなインターフェースとツールを提供するプラットフォームの開発が含まれます。目標は、開発者が Kubernetes の専門家にならなくてもコードの作成に集中できるようにすることです。

何が起こったか: Kubernetes の人気が高まるにつれ、開発サイクルの高速化とデプロイメントの複雑化への需要に対応するために開発者エクスペリエンスを向上させる必要があるという認識が高まりました。テクノロジー系スタートアップ、SaaS プロバイダー、電子商取引など、開発サイクルが速い業界では、生産性の向上と市場投入までの時間の短縮のためにプラットフォームエンジニアリングの原則を採用する先駆者となっています。

使用例:

社内開発者プラットフォーム (IDP): 企業は IDP を構築して、開発者にアプリケーションの導入と管理のためのセルフサービスポータルを提供し、運用上のオーバーヘッドを大幅に削減します。
自動化された CI/CD パイプライン: Kubernetes を CI/CD ツールと統合して、ビルド、テスト、およびデプロイメントプロセスを自動化し、開発者がコード変更をより迅速に提供できるようにします。
サービスメッシュの実装: Istio や Linkerd などのサービスメッシュを採用して、サービス間通信を簡素化し、トラフィック管理、セキュリティ、可観測性などのすぐに使用できる機能を提供します。

ハイライトツール:

Backstage: 開発者がインフラストラクチャサービス、ドキュメント、ツールに簡単にアクセスできるようにする開発者ポータルを構築するためのオープンプラットフォーム。
Terraform: コード内でクラウドリソースを定義し、Kubernetes クラスターのセットアップとスケーリングを自動化する、HashiCorp の Infrastructure as Code ソフトウェア。
Argo CD: アプリケーションのデプロイメントとライフサイクル管理を簡素化する、Kubernetes 用の宣言型の GitOps 継続的デリバリーツール。

このトレンドを取り入れ始める方法:

開発ライフサイクルを評価する: 開発者のワークフローを最適化できる問題点と領域を特定します。
トレーニングに投資する: チームにリソースとトレーニングを提供し、新しいツールやプラクティスを学習して開発者のエクスペリエンスを向上させます。
社内開発者プラットフォームを実装する: 開発、展開、運用ツールへのアクセスを一元化する IDP の構築または導入を開始します。
フィードバックを繰り返し収集する: 開発者のフィードバックを収集し、そのニーズに合わせて調整することで、プラットフォームを継続的に改善します。

この傾向に関する予測:

IDP の広範な採用: 企業が開発プロセスの合理化を求めるにつれて、社内開発者プラットフォームの使用がより一般的になるでしょう。
開発者の自律性へのさらなる重点: ツールとプラットフォームは進化し、開発者がアプリケーションの展開と管理においてより大きな自律性を獲得できるようになります。
プラットフォームエンジニアリングの役割の拡大: 開発者中心のプラットフォームの構築と保守に重点を置くプラットフォームエンジニアの需要が増加すると予想されます。

その他のオンライン学習リソース:

バックステージドキュメント: https://backstage.io/docs
Terraform Kubernetes プロバイダー: https://www.terraform.io/docs/providers/kubernetes/index.html
Argo CD ユーザーガイド: https://argo-cd.readthedocs.io/en/stable/

プラットフォームエンジニアリングと開発者のエクスペリエンスを優先することで、組織はより効率的で楽しく生産性の高い開発環境を構築できます。これにより、イノベーションと展開のサイクルが加速するだけでなく、競争が激化する環境において優秀な開発人材を引き付け、維持することにも役立ちます。

4. Kubernetes におけるコスト管理と効率

トレンドの説明: 経済の不確実性とクラウドネイティブエコシステムの複雑性の増大を背景に、Kubernetes を活用する組織にとってコスト管理と運用効率が重要な懸念事項となっています。このトレンドは、パフォーマンスやスケーラビリティを損なうことなく、リソースの使用を最適化し、無駄を削減し、コスト効率の高い戦略を実装することに重点を置いています。

発生している場所: この傾向は、金融サービス、電子商取引、テクノロジーなど、大規模な Kubernetes 導入を行っている業界で特に顕著です。これらの業界は、急速なイノベーションサイクルを維持しながらクラウドコストの上昇を管理するという 2 つの課題に直面しており、より高度なコスト管理ソリューションの必要性が高まっています。

アプリケーション例:

金融分野: 銀行やフィンテック企業は、洗練されたコスト監視および配分戦略を実装して、Kubernetes コストを特定の製品やサービスに正確に配分し、より正確な予算編成とコスト最適化を実現します。
電子商取引プラットフォーム: 電子商取引企業は、ホリデーセールなどの需要が急増したときに Kubernetes を使用してリソースを自動的に拡張し、オフピーク時にはコスト効率を高めるためにリソースを縮小します。
サービスとしてのソフトウェアプロバイダー: サービスとしてのソフトウェア (SaaS) プラットフォームは、Kubernetes のマルチテナント機能とリソース分離機能を活用して、拡大する顧客ベースに対応しながらインフラストラクチャコストを最適化します。

重要なツール:

Kubecost: Kubernetes のコストをリアルタイムで可視化し、洞察を提供し、チームが支出を監視および最適化できるようにします。
Prometheus と Grafana: Kubernetes クラスターのリソース使用状況を監視し、潜在的なコスト最適化に関する洞察を提供する、構成可能なオープンソースツール。
クラウドサービスプロバイダーツール: AWS Cost Explorer、Azure Cost Management + Billing、Google Cloud のコスト管理ツールは、クラウド支出を追跡および最適化するためのローカルソリューションを提供します。

このトレンドを取り入れ始める方法:

監視およびコスト分析ツールを実装する: Kubecost などのツールをデプロイするか、クラウドプロバイダーのネイティブツールを使用して、Kubernetes クラスター内でリソースがどのように消費されているかを把握します。
FinOps アプローチを採用する: 財務運用 (FinOps) プラクティスをクラウド管理戦略に組み込み、ビジネス価値に合わせてクラウドコストを継続的に最適化します。
クラスターのサイズと自動スケーリングを最適化します。Kubernetes クラスターと自動スケーリングの設定を定期的に確認して調整し、リソースが過剰にプロビジョニングされないようにします。
コスト意識についてチームを教育する: コスト意識と説明責任の文化を育み、開発者と運用チームが日常業務でコストの影響を考慮するように促します。

この傾向に関する予測:

コスト管理ツールの広範な採用: Kubernetes 環境の規模と複雑さが増すにつれて、専門的なコスト管理および最適化ツールの採用が増加すると予想されます。
クラウド FinOps との緊密な統合: 組織は、Kubernetes コスト管理戦略とより広範な FinOps プラクティスを組み合わせて、クラウド支出をビジネス成果とより密接に一致させるようになります。
コスト最適化テクノロジーのイノベーション: AI および機械学習ベースの最適化、より詳細なコスト追跡、自動化されたコスト削減の推奨に重点を置いた新しいテクノロジーとアプローチの出現が期待されます。

オンライン学習リソース:

Kubecost ドキュメント: https://kubecost.com/
プロメテウス: https://prometheus.io/
グラファナ: https://grafana.com/

Kubernetes での効果的なコスト管理は、経費を削減するだけでなく、クラウドネイティブ投資の価値を最大化することがより重要です。これらのプラクティスとツールを採用することで、組織は Kubernetes の導入が堅牢かつコスト効率に優れ、持続可能な成長とイノベーションをサポートできるようになります。

5. Kubernetes での WebAssembly (WASM) の採用

トレンドの説明: Kubernetes エコシステムにおける WebAssembly (WASM) への関心の高まりは、アプリケーションの構築および展開の方法を変える重要なトレンドです。 WebAssembly は、実行可能プログラム用の移植可能なバイナリコード形式を提供し、開発者がクライアント側およびサーバー側のアプリケーションをネイティブに近い速度で実行できるようにします。 Kubernetes との統合により、軽量でパフォーマンスが高く、安全なマイクロサービスの開発が容易になります。

なぜ起こっているのか: 組織がさまざまなコンピューティング環境にわたってアプリケーションを構築および拡張するためのより効率的な方法を模索するにつれて、この傾向は勢いを増しています。 Kubernetes での WASM の導入をリードする業界には、テクノロジー、ゲーム、金融サービスなどがあり、これらの業界では WASM のパフォーマンスとセキュリティ上の利点が特に重要です。

使用例:

エッジコンピューティング: IoT やモバイルアプリケーションなど、低レイテンシと効率的なリソース利用が重要なシナリオでは、Kubernetes 上の WASM を使用して、軽量で実行速度が速いアプリケーションをエッジの近くにデプロイできます。
マイクロサービスアーキテクチャ: 組織は WASM を活用して、安全で分離された、簡単にスケーラブルなマイクロサービスを構築し、クラウドネイティブアプリケーションの全体的な俊敏性と回復力を強化しています。
データ処理: 分析プラットフォームなどのデータ集約型アプリケーションの場合、WASM は、従来の仮想マシンやコンテナに通常伴うオーバーヘッドを最小限に抑えることで、大規模なデータセットを効率的に処理できます。

主なツール:

Krustlet: Kubernetes 上で WASM ワークロードをネイティブに実行するために Rust で記述された Kubernetes Kubelet。
WasmEdge: Kubernetes クラスターでマイクロサービスの実行をサポートする、高性能、軽量、スケーラブルな WebAssembly ランタイム。
Envoy Proxy: WASM をサポートしているため、Envoy は WASM モジュールを動的にロードして、サービスメッシュ内で HTTP 要求/応答をカスタムフィルタリングおよび操作できます。

このトレンドを取り入れ始める方法:

チームに WASM を理解してもらいましょう。まず、開発チームに WebAssembly と Kubernetes 環境でのその潜在的なアプリケーションを紹介します。
開発で WASM を試してください。まず、WASM モジュールをアプリケーションの重要でない部分に統合して、その影響と利点を理解してください。
WASM 対応ツールを活用する: Krustlet や WasmEdge などのツールを Kubernetes クラスターに組み込むことで、WASM ワークロードの展開と管理が容易になります。
監視と最適化: WASM ワークロードのパフォーマンスとセキュリティを継続的に監視し、必要に応じて調整を行い、リソースの使用状況とアプリケーションの応答性を最適化します。

トレンドの予測:

業界をまたいだ幅広い導入: WASM の利点に対する認識が広まるにつれて、WASM の導入は現在の業界を超えて拡大し、クラウドネイティブアプリケーション開発の標準的な手法になると予想されます。
強化されたツールとエコシステム: WASM と Kubernetes に関するツールは進化し続け、開発者へのサポートが強化され、WASM ワークロードの展開と管理が簡素化されます。
セキュリティとパフォーマンスの革新: WASM の継続的な進歩は、セキュリティ分離と実行効率の向上に重点を置き、高性能で安全なアプリケーションにとってさらに魅力的な選択肢となるでしょう。

オンライン学習リソース:

Krustlet ドキュメント: https://krustlet.dev/
ワズエッジ: https://wasmedge.org/
Envoy Proxy WASM ドキュメント: https://www.envoyproxy.io/docs/envoy/latest/start/sandboxes/wasm

WebAssembly と Kubernetes の統合により、WASM の移植性とセキュリティと Kubernetes のオーケストレーション機能が組み合わされ、アプリケーションの構築と展開の新たな可能性が開かれます。この傾向は、クラウドネイティブアプリケーション開発における進歩的な飛躍を表しており、より効率的で安全かつスケーラブルなソリューションを約束します。

これらの傾向は、Kubernetes 開発の現在の方向性を示すだけでなく、クラウドネイティブテクノロジーの将来も示しています。 Kubernetes エンジニアは、情報を入手し、柔軟に対応することで、これらのトレンドを活用して、プロジェクトや組織におけるイノベーションと効率性を推進できます。

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