4/17/2025 LLMsとGenAIモデルのホスティングに向けたKServeの進化と技術的展望 LLMsGenAImodel hostingCNCFKubernetesAI inference 近年、大規模言語モデル（LLMs）と生成型AI（GenAI）の技術革新により、企業におけるAIの実用化が急速に進んでいます。しかし、これらのモデルを効率的にホスティングし、スケーラブルなサービスを提供するには、複雑なインフラとリソース管理が不可欠です。この記事では、CNCF（Cloud Native Computing Foundation）傘下のKServeが、Kubernetes環境下でLLMsとGenAIモデルをホスティングするための技術的アプローチと、その最新の進化を解説します。KServeは、モデルのデプロイ、自動スケーリング、リソース最適化を簡素化し、企業がAIを実裝する際の障壁を削減する重要なツールです。
4/17/2025 AI、CERN、そしてGPU資源管理：DRAの導入と課題 DRAGPU sharingGPU custodyCNCFLHC CERN（歐州核子研究機構）は、世界最大の粒子加速器である大型強子対撞機（LHC）を運営しており、粒子衝突によって生成される膨大なデータを処理・分析するため、高性能なGPUリソースが不可欠です。しかし、GPUはコストが高く、供給が限られているため、効率的なリソース管理が求められます。この課題を解決するため、DRA（Dynamic Resource Allocation）が注目されています。本記事では、DRAの技術的特徴、実裝方法、およびCERNにおける応用例を解説します。
4/17/2025 可観測性とオープンテレメトリーの実踐的アプローチ observabilityopen telemetrySIGCNCF 現代のソフトウェアシステムにおいて、可観測性（Observability）はシステムの信頼性と運用効率を確保するための不可欠な要素です。CNCF（Cloud Native Computing Foundation）が推進するオープンテレメトリー（Open Telemetry）は、この分野における標準化と拡張性を実現するためのフレームワークとして注目されています。本記事では、可観測性の概念、オープンテレメトリーの特徴、そしてCNCF SIG（Special Interest Group）を通じた実踐的な応用例を解説します。
4/17/2025 サーバーレスメトリクスのスケーラビリティを実現するためのアプローチ：Shopifyの実踐 serverlessmetrics instrumentationmetrics ingestionmetric platformCNCF 現代のクラウドネイティブアーキテクチャにおいて、サーバーレスコンピューティングはコスト効率とスケーラビリティの観點から注目されています。しかし、サーバーレス環境では、従來の仮想マシンやコンテナと異なり、リソースのライフサイクルが短く、メトリクスの収集と観測が複雑化します。本記事では、グローバルなECプラットフォームであるShopifyが、サーバーレス環境におけるメトリクスの観測性を高めるためのアプローチと技術的課題を解説します。特に、メトリクスインストルメンテーション、メトリクスインギッション、メトリクスプラットフォームの設計、CNCF（クラウドネイティブコンピューティングファウンデーション）との統合について深く掘り下げます。
4/17/2025 KubernetesとSlackの統合：キャッシュサービスの障害対応とインサイト生成 KubernetesSlackcache service podCNCF Kubernetesは現代のクラウドネイティブアプリケーションのデプロイと管理において不可欠な技術であり、Slackはチーム間のコミュニケーションを効率化するためのツールとして広く利用されています。本記事では、Kubernetes環境におけるキャッシュサービスの障害をリアルタイムで検出・分析し、Slackを通じて即時インサイトを提供する実踐的なアプローチを紹介します。CNCF（Cloud Native Computing Foundation）が推進する技術スタックを活用し、運用効率と信頼性を向上させる方法を解説します。
4/17/2025 SLOs が組織の「チェックエンジンランプ」である理由 SLOsContinuous DeploymentBuild and Test InfrastructureDeployment InfrastructureCNCF 現代のソフトウェア開発において、継続的デプロイメント（Continuous Deployment）や自動化されたビルド・テストインフラストラクチャは、システムの信頼性と効率性を確保するための基盤となる。しかし、これらの技術が単なるツールにとどまらず、組織全體の健康度を監視する指標として機能するためには、サービスレベル目標（SLOs）の導入が不可欠である。本記事では、SLOsが組織の「チェックエンジンランプ」として機能する理由、その技術的背景、および実踐的な導入方法について解説する。
4/17/2025 Lightning Talk: 解鎖客戶中心可觀測性 〜Open TelemetryとAI原生開発プラットフォームの統合〜 open telemetrymean time to detectcustomer-centric observabilitycloud-native technologiesAI native development platformCNCF 現代の企業はAI原生開発プラットフォームを採用し、雲原生技術を基盤としており、ツール開発とオープンソースコミュニティへの貢獻に注力しています。數千のサービスと數百のWebアプリケーションを管理する中で、顧客體験の監視能力を向上させることが求められています。本稿では、平均検出時間（MTD）を3分未満に短縮し、顧客への影響を正確に評価するための「顧客中心の可観測性（Customer-Centric Observability）」の実現方法を解説します。
4/17/2025 無觸點インストゥルメンテーションの技術と実踐 observabilityautomationTelemetrytoilTelemetry collectionCNCF 現代のクラウドネイティブ環境では、観測性（observability）の確保がシステムの信頼性と運用効率を支える重要な要素です。しかし、従來の手動インストゥルメンテーションでは、開発者によるコード変更や複雑な設定が必須であり、運用負荷（toil）を増加させます。本記事では、Open Telemetryを活用した無觸點インストゥルメンテーション技術について解説し、自動化と観測性の向上を実現するための実踐方法を紹介します。
4/17/2025 生成式AIインフラストラクチャにおけるスケーラブルで可観測なRAGサービスの設計と実裝 Generative AI InfrastructureCluster AutoscalerCNCFMulticluster Fleet ManagerKubernetesContainer Management Platforms 生成式AIの急速な進化に伴い、企業は自社データを基盤とした問答サービスの構築を模索しています。本記事では、私有データを活用した拡張生成（RAG）サービスの設計と実裝に焦點を當て、Kubernetesを基盤としたスケーラブルなインフラストラクチャ、動的リソース管理、可観測性の実現方法を解説します。特に、クラスター自動拡縮、CNCF（Cloud Native Computing Foundation）の技術スタック、多クラスター艦隊管理器の活用が重要な役割を果たします。
4/17/2025 Observability と Mobile Performance の進化：Open Telemetry と Android での実踐 ObservabilityMobile PerformanceOpen TelemetryAndroid PerformanceCNCF Observability（可觀察性）は、システムの挙動を理解し、問題を迅速に解決するための技術的基盤として、現代のソフトウェア開発において不可欠な存在となっています。特に、モバイルアプリケーションの性能最適化においては、ユーザーの操作に直接影響を與える要因を正確に把握する必要があります。本記事では、Twitter が Observability を通じて Mobile Performance をどのように改善したか、Open Telemetry と Android での実踐事例を解説します。