インフラKubeCon EU 2026 GPU First-Class化の衝撃 ── DRA GA・NVIDIA KAI Scheduler・ScaleOps 1.3億ドル調達が定義する「GPU運用20%→80%」時代のAIインフラ経済学KubeCon EU 2026でNVIDIAのGPU DRAドライバーCNCF寄贈、KAI SchedulerのSandbox昇格、ScaleOpsの1.3億ドル調達が同時発生。DRA GA・3層GPUスタック・Kata Containers統合の技術仕様と、GPU運用効率20%→80%の実装設計・経済的インパクトを分析する。2026.04.0614分伊東雄歩
インフラMicrosoft Kubernetes AI Infrastructure OS宣言の衝撃 ── KubeCon 2026でDRA・AI Runway・Cilium統合が定義する「GPU運用40%→100%」時代のインフラ標準とNVIDIA支配構造の転換MicrosoftがKubeCon Europe 2026でKubernetesを「AI Infrastructure OS」と宣言。DRAのGA昇格、NVIDIA KAI SchedulerのCNCF Sandbox入り、GPU時分割/MIG標準化により、従来30-40%のGPU稼働率が85-95%に到達する技術的転換を分析する。2026.03.2710分伊東雄歩
インフラNVIDIA DRA GPU Driver寄贈の衝撃 ── Kubernetes Dynamic Resource Allocationのコミュニティ移管が書き換えるGPU統合の経済性とNVIDIA支配構造の転換NVIDIAがDRA Driver for GPUsをCNCFに寄贈。GPU分割割り当て・トポロジー認識スケジューリングのコミュニティ移管が書き換えるKubernetes GPU統合の経済性と、KAI Scheduler・Grove・NVSentinelを含むエコシステム戦略を分析。2026.03.2616分伊東雄歩
インフラKubernetes 1.36 Workload API実装ガイド ── PodGroup・ギャングスケジューリング・CSIボリューム制限統合でAI分散訓練基盤を構築するKubernetes v1.35で導入されたWorkload API/GangScheduling Alphaを基点に、v1.36で予定されるPodGroup API分離を見据えた実装手順を整理。Cluster AutoscalerのCSIボリューム制限カウント統合まで含め、AI分散訓練基盤への移行設計を解説する。2026.03.198分伊東雄歩
プロダクト開発Google TPU商用化戦争 ── Meta・Anthropic数十億ドル契約が書き換えるNVIDIA 95%独占の市場構造GoogleがTPU v7 Ironwoodを大規模外販し、Meta・Anthropicが数十億ドル規模の契約を締結。NVIDIA 95%独占のAIチップ市場は「寡占の重層化」へ移行する。推論コスト4.7倍の優位性、6.32億ドル削減の経済性、3つの市場再編シナリオを経済の視点から分析。2026.03.0912分伊東雄歩
インフラKubernetes GPU割り当ての限界 vs NVIDIA KAI Scheduler ── 2026年AI推論基盤が直面するスケジューリング設計の構造転換Kubernetes標準スケジューラとNVIDIA KAI Schedulerを、トポロジー認識・MIG統合・時分割・cold start耐性で比較し、2026年の推論基盤に必要な設計判断を実装視点で整理する。2026.03.0813分伊東雄歩
インフラKubernetes 1.34/1.35のAIワークロード専用機能 ── バッチポッド一括スケジューリングとeBPF統合がLLM推論基盤を変えるKubernetes 1.34でDRAがGA昇格、1.35でGang Schedulingがアルファ導入。GPU利用率30%→70%への改善、分散学習デッドロックの排除、eBPF/Ciliumによるネットワーク限界費用削減など、AIワークロードの経済構造を変える技術進化を分析する。2026.02.2010分伊東雄歩
インフラKubernetesがAIインフラの「デファクトOS」に ── 本番環境82%、推論ワークロード66%が示す2026年の現実CNCF 2025年版調査で本番環境82%、AI推論66%がKubernetesを採用。DRA GA化によるGPUプール化、推論スタック四層標準化が進む一方、最大課題は「開発文化の変革」47%という組織的転換点を技術視点で解説する。2026.02.208分伊東雄歩
インフラKubernetes 1.35 DRAベータ昇格の衝撃 ── GPU時代のリソース管理が書き換えるCPU/メモリ中心設計の終焉Kubernetes 1.34でGA到達、1.35でフィーチャーゲートがロックされたDynamic Resource Allocation（DRA）。GPU中心のAI/MLワークロードが要求する属性ベースのリソース管理モデルは、従来のCPU/メモリ中心設計をどう書き換えるのか。技術的背景、4つのAPIオブジェクト、ベンダー実装状況、移行戦略を解析する。2026.02.1810分伊東雄歩
