4/15/2025 Kubernetes 狀態連接擴展與負載平衡實踐 KubernetesStateful ConnectionsWebSocketsCloud NativeCNCFCNCF Kubernetes 作為 Cloud Native 技術的核心基礎架構，其在處理狀態連接（Stateful Connections）時面臨獨特的挑戰。隨著 WebSockets 等協議的普及，應用場景對持續雙向通訊的需求日益增加，而 Kubernetes 的設計本質上傾向於無狀態（Stateless）服務。本文探討 Kubernetes 中狀態連接的擴展策略、負載平衡優化及實際實踐，並結合 CNCF（Cloud Native Computing Foundation）生態的技術特性，分析如何在雲原生環境中實現高可用與可擴展的狀態服務。
4/15/2025 KubernetesにおけるAIチップ管理の革新：Hamiアーキテクチャの活用 KubernetesGPU utilizationAI chipscomputing powerflexibilityCNCF Kubernetesは現代のクラウドコンピューティングにおいて不可欠なプラットフォームとして注目を集めていますが、AI技術の進化に伴い、GPUやAIチップの有効活用が新たな課題となっています。特に、AIモデルのトレーニングや推論には高性能な計算リソースが不可欠であり、GPU利用率の向上や異質なチップ環境の管理が求められます。本記事では、Kubernetes環境におけるAIチップの管理とスケジューリングに焦點を當て、Hamiアーキテクチャの設計と実裝戦略を解説します。
4/15/2025 量子コンピューティングとクラウドネイティブエコシステムの統合：Kubernetesの役割と課題 quantum computingKubernetesquantum workloadsquantum-safecloud-native ecosystemCNCF 量子コンピューティングは理論段階から実用段階へと進化し、IBMやCERNなどの機関がクラウドベースのサービスを提供し、開発者向けに実験・學習の機會を提供しています。一方で、クラウドネイティブエコシステムにおけるKubernetesは、混合ワークロード管理やセキュリティ強化の観點から、量子コンピューティングとの統合が求められています。本記事では、量子コンピューティングとKubernetesの統合技術、後量子暗號（PQC）の導入、クラウドネイティブエコシステムにおける課題を解説します。
4/15/2025 eBPF 非侵入式ネットワーク監視技術解析 eBPFnetwork monitoringnon-invasiveinstantnetwork stackCNCF 現代のクラウド環境では、ネットワークのリアルタイム監視と効率的なリソース管理が不可欠です。eBPF（Extended Berkeley Packet Filter）は、Linux內核の拡張機能として注目を集めています。CNCF（Cloud Native Computing Foundation）の技術スタックにおいて、eBPFは非侵入的な監視を実現し、ネットワークスタックのパフォーマンスを向上させるための強力なツールとして位置づけられています。本記事では、eBPFを活用した非侵入式ネットワーク監視の仕組み、特長、実裝例、および課題について詳しく解説します。
4/15/2025 コンテナランタイムと隔離技術の解析：マルチテナント環境における課題と選択戦略 Container Runtimesisolationworkload isolationMulti-tenancyCNCF コンテナ技術は現代のクラウドコンピューティングにおいて不可欠な存在ですが、その安全性と隔離性は常に課題となっています。特にマルチテナント環境では、異なるユーザーが共有リソースを介して相互に影響を與えるリスクが高まります。この記事では、コンテナランタイムの役割、隔離技術の種類、そしてマルチテナント環境における課題と選択戦略を詳しく解説します。
4/15/2025 Kubernetes上でのAIワークロード統合：Cubeflow Trainerの設計と実裝 KubernetesPyTorchJAXdistributed workloadsAPICNCF 近年、高性能計算（HPC）からAIワークロードへの移行が進む中、Kubernetesを基盤とするクラウドネイティブ環境でのスケーラビリティと柔軟性が求められている。本記事では、Kubernetes上でPyTorch、JAXなどの機械學習フレームワークを統合し、分佈式トレーニングを簡易化するCubeflow Trainerの設計と実裝を解説する。このプロジェクトは、データサイエンティストがKubernetesの複雑さに直面することなく、AIモデルの開発と運用を可能にするための統一インターフェースを提供する。
4/15/2025 KubernetesとAIによる森林防火の雲原生インフラストラクチャ KubernetesAIcloudnativewildfire preventioninfrastructureCNCF 近年、野火は生態系や人間社會に深刻な被害をもたらしており、特にアメリカのカリフォルニア州では電力線の故障が60％以上の重大野火を引き起こしている。伝統的な電力インフラの維持は広範な範囲と複雑な構造を伴い、気候や植生の影響を受けるため、人工巡検のコストが高く、効率が低下している。この課題に対し、KubernetesとAIを活用した雲原生インフラストラクチャが注目されている。本記事では、この技術の背景と実裝方法を解説する。
4/15/2025 Kubernetesを活用したAIスーパーコンピュータの構築と実踐 Kubernetescontainer imagesAI supercomputerGeondata perspectivesCNCF AI技術の進化に伴い、大規模なデータ処理と高性能な計算リソースが不可欠となっています。本記事では、Kubernetesを基盤としたAIインフラストラクチャの設計と実裝に焦點を當て、特にGeonスーパーコンピュータとCNCF（Cloud Native Computing Foundation）の技術を活用した実踐的なアプローチを解説します。このアプローチは、醫薬品開発分野におけるAI応用を支えるための技術的基盤を構築するための指針となります。
4/15/2025 Dockerリポジトリから漏洩した機密情報の分析とセキュリティ対策 ScrapyPythonpacketsecurity researchsecret detectionCNCF 近年、Dockerなどのコンテナ技術が広く採用される中、リポジトリに含まれる機密情報の漏洩リスクは深刻な問題となっています。本記事では、18萬件のパブリックリポジトリを分析した結果から得られた知見をもとに、秘密検出技術や攻撃者行動のパターン、そして防禦策を解説します。ScrapyやPythonを活用した大規模なデータ解析手法や、CNCF（Cloud Native Computing Foundation）関連のセキュリティ対策についても詳しく説明します。
4/15/2025 透明チェックポイント技術とKubernetesの統合：AI/MLワークロードのレジリエンス向上 transparent checkpointingresilient AI ML workloadsKubernetesGPU provisioningmanaged Kubernetes serviceCNCF AI/MLワークロードの実行において、GPU故障やノードダウンなどのインフラ障害は、トレーニング中斷やリソース浪費を引き起こす主な課題です。この問題に対応するため、**透明チェックポイント技術**が注目されています。本記事では、この技術がKubernetesと統合され、AI/MLワークロードのレジリエンスを向上させる仕組み、実裝方法、およびそのメリット・課題を詳しく解説します。