1台のトラブルシューティングは笑い話で済む。それが1000台なら経営リスクになる。K3sエッジ運用を属人化から救うRancher Fleetという選択肢
K3sエッジ運用のフリート管理は、1台ずつの手作業トラブルシューティングでは破綻する。宣言的管理とRancher Fleetの仕組みから、属人化しないエッジ運用の設計を解説する。
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K3sエッジ運用のフリート管理は、1台ずつの手作業トラブルシューティングでは破綻する。宣言的管理とRancher Fleetの仕組みから、属人化しないエッジ運用の設計を解説する。
1回の注文処理の裏側でサービスが5回も呼び出されていた。原因はKubernetesマイクロサービスが陥る「チャッティ呼び出し」というアーキテクチャの問題。分散システムのN+1問題と解決策を解説する。
AI計算需要は学習から推論へ逆転し、2030年には推論の計算能力が学習の1.5倍に達すると予測される。KubeCon Japanの議論とCNCF AI Conformance Programから、Kubernetes/K3sクラスタが備えるべき設計指針を解説する。
2000台規模のエッジデバイスを支えるK3sエッジ運用の現場で見えた、軽量Kubernetesを選ぶべき理由と、push型メトリクス収集が生むネットワークコストの実態を、具体的な数値とハイブリッドクラスタ設計の観点から詳しく解説する記事。エンジニア・運用担当者向け。
生成AIの普及でコードは誰でも書ける時代になったが、企業のAI導入が進むほどKubernetes上でGPUやモデルサービングを安定運用できるMLOps人材の需要は逆に高まっている。その理由と解決策を解説する。
KubernetesのSecretsはBase64エンコードされているだけで、暗号化されていない。etcdへの平文相当保存とRBACの過剰権限が引き起こす事故と、K3s本番運用で実践すべきSecrets管理の対策を解説する。
KubernetesでPodを増やしても遅延が直らないとき、真のKubernetes遅延原因はCPUではなくスロットリングやDB接続プールの枯渇かもしれない。見えない天井の正体と正しい診断・対処法を解説する。
Kubernetes本番環境の障害対応をAIに任せても、分散システムの因果関係が見えなければ的外れな対処になる。AIOpsを機能させる分散トレーシング設計とOpenTelemetry導入の実践ステップを解説する。
自宅の壁掛けダッシュボード作りで起きた総当たりのトラブルシューティングは、工場や店舗に分散したエッジKubernetesクラスタの運用でも同じ罠になる。K3s・Prometheus・Grafanaの公式ドキュメントを引きながら、観測性を後回しにしないための設計原則を解説する。
namespaceで環境を分けただけでは、ポリシーもリソース制限も自動では引き継がれない。Kubernetesマルチテナンシーの落とし穴と、Capsule・vCluster・HNCという3つの解決アプローチを実務目線で解説する。
QAテストを積み増しても本番障害は減らない。すべての例外パターンを事前に洗い出すのは原理的に不可能だからだ。Kubernetes運用で注目される『機能フラグ×監視×自動ロールバック』という壊れる前提の設計思想と、K3s環境で無理なく始めるための段階的ロードマップを解説する。
CNCFの「卒業(Graduated)」ロゴは安全証明ではない。TOC公開会議の議事から見える審査の実態と、Sandbox・Incubating・Graduatedの基準・タイムラインを解説し、本番導入前にOSSの成熟度を見極める視点を紹介する。
サブネット設計は得意なのに、なぜKubernetesのPod間通信では毎回つまずくのか。CNI・Service Mesh・NetworkPolicyというKubernetesネットワーキングの基礎を、伝統的なネットワーク設計の知識と対比しながら整理する。
開発・テスト・ステージング・本番と環境を増やすほどKubernetesのクラウド費用は膨らむ。namespace分離とResourceQuota、本番専用クラスタのハイブリッド構成でコストと隔離性を両立するKubernetes環境設計を解説する。
Kubernetesの高可用性は「レプリカを増やす」だけでは実現しない。放送業界のSMPTE ST 2022-7二重伝送技術を手がかりに、Topology Spread ConstraintsとマルチAZ設計の本質を解説する。
QAエンジニアが持つ品質ゲート思考とテスト自動化スキルは、実はKubernetes運用に直結するDevOps適性だ。半年で転身するための現実的なロードマップと、学習の最大の壁を越える方法を解説する。
AIでKubernetesマニフェストを爆速生成しても、本番のKubernetes運用が速くなるとは限らない。CPUスロットリング、HPAとVPAの競合、DB接続不足という3つの本当のボトルネックと、AIと人間の役割分担を解説する。
SaaSの無断導入だけがシャドーAIではない。Kubernetesクラスター内で誰が何をデプロイしているか分からない状態が生むリスクと、Admission Controlによるガバナンス実装を解説する。
プラットフォームエンジニアリングとKubernetesの関係を解説。開発者にK8sの複雑さを直接渡さない設計思想、IDP構築の3本柱、そしてマネージドK3sという選択肢を紹介する。
本番障害の多くは「一気にデプロイする」ことが原因で起きる。カナリアリリース・自動ロールバック・監視をKubernetes上でどう設計するか、Argo RolloutsとGitOpsを軸に、中小チームでも運用し続けられる実践手順を具体的に解説する。
VMware移行やクラウド費用増を背景にプライベートクラウド回帰が進む2026年。OpenStack×K3sで自前構築した場合の初期コストとDay2運用の負荷を、実際の運用データや統計をもとに具体的に検証し、内製とマネージドK8sサービスの分岐点をわかりやすく解説する。
AIがインフラ構築を自動化する時代、DevOpsエンジニアは本当に不要なのか?実態は逆で、MLOps Kubernetesを扱える人材の需要が急増。2026年に求められる5つのスキルと具体的な習得法を解説。
CNCF 2026年調査で生成AI組織の66%がKubernetesを採用。GPUスケジューリング、マルチテナント、コスト最適化——AIワークロードを本番で動かすためにK8sが選ばれる理由と、マネージドK8sで最短構築する方法を解説。
DevOpsエンジニアが陥る「段階スキップの罠」とは?インフラ管理の進化論から、なぜマネージドKubernetesが最適解なのかを徹底解説
Kubernetes v1.36「Haru」で強化されたUser Namespaces、セキュリティ機能をK3s軽量環境で活用する方法を解説。EKSより60%コスト削減を実現するマネージドK3s運用戦略と2026年のインフラ選定指針。