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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。

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。

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。