[{"data":1,"prerenderedAt":16},["ShallowReactive",2],{"blog-tag-ja-dynamic-resource-allocation":3},[4],{"path":5,"title":6,"description":7,"date":8,"tags":9},"\u002Fblog\u002Fja\u002Fk3s-ai-inference-gpu-scheduling-dra-keda-kserve","Kubernetesは10年前と同じ設計のままでいいのか。AI推論ワークロードのためにK3sクラスタが見直すべき3つの前提","Kubernetesが登場して10年。AIエージェント・LLM推論の普及で、GPUリソースの扱い方、オートスケーリング、推論サービングという3つの前提が根本から変わった。K3sクラスタでDynamic Resource Allocation・KEDA・KServeをどう見直すべきかを解説する。","2026-08-31",[10,11,12,13,14,15],"k3s","kubernetes","ai-workload","gpu-scheduling","dynamic-resource-allocation","mlops",1793798753674]