インフラKubernetes DRA GPU利用率70-80%達成の実装ガイド ── 従来20-30%からの3倍改善を実現する動的リソース割り当て・MIG属性認識・ギャングスケジューリング統合設計Kubernetes 1.34 GA到達のDRAにより、GPU利用率を従来の20-30%から70-80%へ3倍改善する実装方法を解説。NVIDIA DRAドライバのMIG属性認識・NVLinkトポロジー設定、KAI Schedulerのギャングスケジューリング統合設計とインフラコスト50-70%削減のROIを示す。2026.06.08伊東雄歩
インフラKubernetes GPU Confidential Computing 2026実装ガイド ── NVIDIA Kata Containers統合・MIG vGPU分離・DRAコミュニティ化が定義するAI推論ワークロードのゼロトラスト設計Kubernetes GPUセキュリティを2026年基準で実装するために、NVIDIA Confidential Containers、SUSE VirtualizationのMIG vGPU分離、Kubernetes DRA GA、CNCF AI Conformance Programを統合する手順を解説する。2026.05.13伊東雄歩
インフラKubernetes AI Conformance Program ── Google主導の認証制度が定義する「AI First」インフラ標準と2026年4月の産業構造転換CNCFが推進するKubernetes AI Conformance Programの全容を分析。DRA GA化・Gang Scheduling・トポロジ対応の技術3本柱と、CNCF統治・ベンダーロックイン回避・セキュリティ厳格化の制度3軸から、KubernetesがAIインフラの「技術標準」から「産業標準」へ昇格する構造転換を解説する。2026.04.1716分伊東雄歩
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
インフラPlatform Engineering 2026の転換点 ── Kubernetes IDP構築が80%企業に普及する経済的背景と「YAML脱却」の実装設計Gartnerが予測した2026年の80%普及が現実化するPlatform Engineering。IDP構築のROI定量化、Golden Path設計パターン、YAML抽象化の3つのアーキテクチャ、AI/MLワークロード統合、CNCFプラットフォーム成熟度モデルに基づく段階的導入戦略を技術・経済の両面から解説する。2026.03.1615分伊東雄歩
インフラIngress NGINX 2026年3月引退の衝撃 ── Gateway API強制移行で露呈するKubernetes生態系の統治モデル転換と技術的負債の一斉清算Kubernetes Ingress NGINX Controllerが2026年3月31日で完全引退。クラウドネイティブ環境の50%が影響を受けるこの事象を、セキュリティパッチ停止リスク、Gateway APIの設計思想転換、ingress2gatewayの実態と限界、実装選定比較、並行運用設計の観点から分析する。2026.03.1316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 DRA（Dynamic Resource Allocation）のAI基盤革命 ── GPU共有と属性認識スケジューリングで40%台のGPU運用を100%に近づけるKubernetes DRAは、GPUを整数個の外部デバイスとして扱うDevice Plugin時代を終わらせ、属性認識と分割可能デバイスによってAI基盤のGPU効率を引き上げる。ResourceClaim、DeviceClass、ResourceSlice、NVIDIA DRA Driver、MIG、locality-aware schedulingを実装レベルで整理する。2026.03.0211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 AI推論基盤の実装標準 ── GPU共有で60%コスト削減、Platform EngineeringがAI/MLパイプラインを統合する2026年KubernetesがAI推論の事実上のOSとなった2026年。GPU共有技術で最大60%コスト削減、Platform EngineeringがAI/MLパイプラインを標準化する動向を教育の視点から分析し、学習者が取るべきスキルパスを提示する。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 AI覇権の確立 ── 66%がGenAIワークロードをK8s上で運用する2026年のインフラ標準CNCF 2026調査の66%データとKubernetes 1.34/1.35の新機能を基に、GenAI運用とエッジ配備がK8s標準化を加速させる構造を分析する。2026.02.197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
Web開発Go 1.26 Green Tea GCの技術解析 ── ページ単位マーキングとAVX-512がGCオーバーヘッドを最大40%削減する仕組みGo 1.26でデフォルト化されたGreen Tea GCの技術解析。ページ単位マーキング、AVX-512ベクタ命令によるGCオーバーヘッド最大40%削減の仕組みと、Kubernetes等クラウドネイティブ基盤への波及効果を解説する。2026.02.1414分伊東雄歩
インフラAzure 2月障害の技術解析 ── 構成変更カスケードとManaged Identity連鎖障害が示すクラウド依存リスク2026年2月2-3日のAzure大規模障害を技術的に解析。ストレージ構成変更→VM拡張パッケージアクセス遮断→AKS/DevOps連鎖障害、さらに復旧時のトラフィックスパイクがManaged Identityを圧倒した二次障害の構造を分解し、マルチクラウド設計への教訓を導く。2026.02.1010分伊東雄歩
インフラIngress NGINX引退とGateway API移行 ── Kubernetes全体の50%が影響を受ける2026年3月のXデー2025年11月、Kubernetes SIG NetworkはIngress NGINXの引退を発表した。EOLは2026年3月。クラスタの40〜50%が影響を受けるこの一大イベントの経緯と、Gateway APIへの移行パス、代替コントローラーの選定基準を実装レベルで解説する。2026.02.0812分伊東雄歩
インフラKubernetes 1.35とGPUワークロード管理 ── DRAによるAI基盤の効率化Kubernetes 1.35でDRA（Dynamic Resource Allocation）がGA。GPU使用率20〜40%改善、きめ細かなメモリ割り当て、トポロジ認識スケジューリングでAI基盤を効率化する仕組みを解説。2026.02.076分伊東雄歩
インフラIaC 2.0とPolicy-as-Code ── ガバナンスを組み込んだインフラ自動化の新標準Gartnerが2026年に80%のIDP採用を予測する中、IaC 2.0・Policy-as-Code・GitOpsの三位一体がインフラガバナンスの新標準として急速に定着。OPAによるコンプライアンス自動化とGitOpsの実践ガイドを解説。2026.02.079分伊東雄歩
インフラKubernetes 2026 ── コンテナオーケストレーターから「ユニバーサル制御プレーン」への進化96%の組織が利用するKubernetesは、VM・サーバーレス・AI/ML・エッジを統合管理する「ユニバーサル制御プレーン」に進化した。K8s 1.33のGPU共有でAIコスト60%削減、KEDA 3.0、エッジK8s、LTS議論の全体像を俯瞰する。2026.02.067分伊東雄歩
