4/17/2025 機械學習ワークロードの高速化：Kubernetesを活用したIn-Memoryデータキャッシュ戦略 in-memory data cachingKubernetesML workloadsGPUCNCF 機械學習（ML）ワークロードの効率化は、特にGPUリソースの希少性と高コストを背景に、クラウド環境での最適化が不可欠です。データのロード、逆シリアル化、変換プロセスにおけるGPUのアイドル時間や、単一PodでのIO、CPU、メモリのボトルネック、大規模トレーニングにおけるデータの重複処理によるリソース浪費といった課題に対し、Kubernetesを基盤としたIn-Memoryデータキャッシュ戦略が注目されています。本記事では、このアプローチの技術的詳細と実裝例を解説します。
4/17/2025 學びと共有の方法を変える可能性 #クラウドネイティブとインフラアズコードの未來 cloud nativeKubernetesinfrastructure as codeCNCF 私はフランス出身で、口吃的な性格を持つ技術専門家です。これまでにJavaやJSPといった技術に深く関わってきた経験があり、その過程で自分の學び方や共有のスタイルに疑問を持ち始めました。本記事では、教育や働き方の枠組みを問い直す中で、クラウドネイティブ（Cloud Native）、Kubernetes、インフラアズコード（Infrastructure as Code）、CNCF（Cloud Native Computing Foundation）といった技術分野を軸に、學びと共有の方法論を再考する試みを紡ぎました。
4/17/2025 Kubernetesにおける企業データ管理の進化と技術戦略 KubernetesCloud NativeHybrid CloudCouchDBCNCF Kubernetesは、コンテナーオーケストレーションの分野で革命をもたらした技術であり、企業のデータ管理戦略に大きな変化をもたらしています。クラウドネイティブアーキテクチャの中心となるKubernetesは、柔軟性とスケーラビリティを提供し、企業がデータを効率的に管理・運用するための基盤となっています。本記事では、Kubernetesを活用した企業データ管理のトレンドと技術実踐について深く掘り下げます。
4/17/2025 Kubernetes Cross 技術摘要 Kubernetescross-zoneedgeAPIplatformCNCF Kubernetes 作為雲原生計算的核心技術，近年來在跨區域（Cross-Zone）與邊緣計算（Edge Computing）場景中的應用需求持續增長。傳統基礎設施架構因忽略數據中心、虛擬化層與數據處理的整合，導致跨區域部署與邊緣數據處理效率低下。本文探討 Kubernetes Cross 技術如何透過 Bako Yao 平臺實現 Compute Over Data 架構，解決數據搬移瓶頸與跨區域任務分配的挑戰，並分析其技術實現與應用場景。
4/17/2025 Kubeflow 1.11のリリースとCNCFにおけるエコシステムの進化 Kubeflowreleaserelease management1.11CNCF Kubeflowは機械學習（ML）とAIのクラウドネイティブ実裝を可能にするオープンソースプラットフォームとして、2018年にGoogleによってリリースされ、2022年にCNCF（Cloud Native Computing Foundation）に寄付されました。現在では、約8,000人の貢獻者と14,000以上のGitHubスターを獲得し、MLOps（機械學習運用）と生成式AI（GenAI）の分野で継続的な影響力を持っています。本記事では、Kubeflowの歴史的背景、1.11リリースの主な機能、およびCNCFにおけるコミュニティの進化を解説します。
4/17/2025 クラウドネイティブカリキュラムの実踐的構築 Cloud Nativesoftware engineeringcomputer scienceinformation Technologiesmultimedia designCNCF クラウドネイティブ技術は、現代のソフトウェア開発において不可欠な要素として注目されています。Docker、Kubernetes、CI/CDなどの技術が組み合わさることで、柔軟性とスケーラビリティを実現し、開発プロセスの効率化を図ります。本記事では、セルビアのベルグレードにある私立高等教育機関が、ソフトウェアエンジニアリングのカリキュラムにクラウドネイティブ技術を統合する取り組みを紹介します。この取り組みは、學生が実務に即したスキルを習得できるようにするための実踐的な教育モデルです。
4/17/2025 PostgreSQLをKubernetes上で運用するためのDBAの挑戦と解決策 PostgressKubernetesrelational database management systemsnon-relational database management systemsCNCF PostgreSQLは関係型データベース管理システム（RDBMS）として長年信頼されてきたが、Kubernetesの登場により、DBAが直面する課題が新たな形で浮き彫りとなった。Kubernetesは無狀態アプリケーションの自動化を得意とするが、データベースは狀態を保持する必要があるため、DBAが懐疑的になるのは自然な流れである。本記事では、PostgreSQLをKubernetes上で運用する際の課題と、それを解決するための戦略を解説する。CNCF（Cloud Native Computing Foundation）が推進するKubernetesエコシステムの価値と、DBAが新たな技術に適応するための実踐的なアプローチを紹介する。
4/17/2025 クラウドネイティブAIにおけるボリューム管理の課題と解決策 cloud native AIremote storageFluidCSI drivervolumesCNCF クラウドネイティブAIの発展に伴い、Kubernetesを基盤とした計算リソース管理は必須の技術となりました。しかし、遠隔ストレージ（リモートオブジェクトストレージやNAS）との統合において、ボリューム管理は依然として複雑な課題を抱えています。本記事では、遠隔ストレージのボリューム管理における課題と、Fluid、CSIドライバ、およびCNCFの枠組みを活用した解決策を解説します。
4/17/2025 Kubeflowを活用したMLワークロードの強化：JAX分散トレーニングとLLMのハイパラ最適化 KubeflowJAXDistributed TrainingLLMHyperparameter OptimizationCNCF 機械學習（ML）ワークロードのスケーラビリティと効率化は、現代のAI開発において不可欠な課題です。Kubeflowは、クラウドネイティブなMLワークフローを実現するためのオープンソースプロジェクトであり、JAXを活用した分散トレーニングと大規模言語モデル（LLM）のハイパラメータ最適化を統合することで、開発者にとってのパフォーマンスと柔軟性を大幅に向上させます。本記事では、これらの技術の特徴、実裝方法、および実際の応用例を解説します。
4/17/2025 トレーニングオペレーターと分散型AIアプリケーションの進化：クラウドネイティブとエッジコンピューティングの統合 training operatordistributed AI applicationscloud native technologycollaborative AI applicationsedgeCNCF 近年、AI技術の進化に伴い、データセンターに集中していた計算リソースがエッジに分散するトレンドが加速しています。クラウドネイティブ技術とエッジコンピューティングの統合により、リアルタイム処理や低遅延要求を満たす分散型AIアプリケーションの実現が可能となりました。本記事では、トレーニングオペレーターを活用した分散型AIアプリケーションの設計と、KubageやSidaといった技術の役割について解説します。