Kubernetes 2025 - AI-Nativeエコシステムへの進化

クラウドネイティブエコシステムの現在地

CNCFとSlashDataの調査によると、15.6M人の開発者がクラウドネイティブ技術を使用。バックエンド開発者の77%が少なくとも1つのクラウドネイティブ技術を採用しています。

Kubernetes 1.35 “Timbernetes”

主要機能

Gang Scheduling（AIワークロード向け）

# AIトレーニングジョブの例
apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: distributed-training
spec:
  parallelism: 4
  completions: 4
  template:
    metadata:
      annotations:
        scheduling.x-k8s.io/gang-scheduling: "true"
    spec:
      containers:
      - name: trainer
        image: pytorch/pytorch:latest
        resources:
          limits:
            nvidia.com/gpu: 2

AI-Native進化

CNCF Kubernetes AI認定プログラム

AIワークロードを標準化するための認定プログラムが開始。

# AI認定の技術要件
ai_conformance:
  - gpu_management: NVIDIA device plugin互換
  - networking: 高帯域幅、低レイテンシ
  - gang_scheduling: 分散トレーニング対応
  - storage: 大規模モデル用高速ストレージ

Kubeflow の成長

貢献者数: 302人以上
トレンド: AI/MLワークロードとK8sの融合が本格化

注目のCNCFプロジェクト

OpenTelemetry（オブザーバビリティの標準）

# OpenTelemetry Collector設定
apiVersion: opentelemetry.io/v1alpha1
kind: OpenTelemetryCollector
metadata:
  name: otel-collector
spec:
  config: |
    receivers:
      otlp:
        protocols:
          grpc:
            endpoint: 0.0.0.0:4317
          http:
            endpoint: 0.0.0.0:4318

    processors:
      batch:
        timeout: 10s

    exporters:
      prometheus:
        endpoint: "0.0.0.0:8889"
      jaeger:
        endpoint: "jaeger:14250"

    service:
      pipelines:
        traces:
          receivers: [otlp]
          processors: [batch]
          exporters: [jaeger]
        metrics:
          receivers: [otlp]
          processors: [batch]
          exporters: [prometheus]

1,884人の貢献者で、Kubernetesに次ぐ活発さ。

Backstage（Developer Portal）

# Backstageでのサービス定義
apiVersion: backstage.io/v1alpha1
kind: Component
metadata:
  name: api-gateway
  description: APIゲートウェイサービス
  annotations:
    backstage.io/kubernetes-namespace: production
spec:
  type: service
  lifecycle: production
  owner: platform-team

649人の貢献者。内部開発者プラットフォーム（IDP）の標準に。

採用の3段階

graph LR
    subgraph Foundational["Foundational 基礎"]
        F1[API Gateway]
        F2[Load Balancer]
        F3[Service Mesh]
    end
    subgraph Sophisticated["Sophisticated 高度"]
        S1[Kubernetes]
        S2[Observability]
        S3[GitOps]
    end
    subgraph Specialized["Specialized 専門"]
        SP1[Chaos Engineering]
        SP2[AI/ML Ops]
    end
    Foundational --> Sophisticated --> Specialized

実践的なマニフェスト例

本番環境Deployment

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: api-server
  labels:
    app: api-server
    version: v2.0.0
spec:
  replicas: 3
  selector:
    matchLabels:
      app: api-server
  strategy:
    type: RollingUpdate
    rollingUpdate:
      maxSurge: 1
      maxUnavailable: 0
  template:
    metadata:
      labels:
        app: api-server
        version: v2.0.0
    spec:
      containers:
      - name: api
        image: myregistry/api-server:v2.0.0
        ports:
        - containerPort: 8080
        resources:
          requests:
            cpu: "100m"
            memory: "128Mi"
          limits:
            cpu: "500m"
            memory: "512Mi"
        livenessProbe:
          httpGet:
            path: /health
            port: 8080
          initialDelaySeconds: 10
          periodSeconds: 5
        readinessProbe:
          httpGet:
            path: /ready
            port: 8080
          initialDelaySeconds: 5
          periodSeconds: 3
      affinity:
        podAntiAffinity:
          preferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
          - weight: 100
            podAffinityTerm:
              labelSelector:
                matchLabels:
                  app: api-server
              topologyKey: kubernetes.io/hostname

HorizontalPodAutoscaler

apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: api-server-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: api-server
  minReplicas: 3
  maxReplicas: 10
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 70
  - type: Resource
    resource:
      name: memory
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 80
  behavior:
    scaleDown:
      stabilizationWindowSeconds: 300

GitOpsの主流化

ArgoCD

apiVersion: argoproj.io/v1alpha1
kind: Application
metadata:
  name: production-app
  namespace: argocd
spec:
  project: default
  source:
    repoURL: https://github.com/myorg/k8s-manifests
    targetRevision: main
    path: production
  destination:
    server: https://kubernetes.default.svc
    namespace: production
  syncPolicy:
    automated:
      prune: true
      selfHeal: true
    syncOptions:
    - CreateNamespace=true

GitOps採用率: 93%の組織が継続または拡大を計画。

AIツールの台頭

CNCF Technology Radarで注目されているAIツール:

今後の展望

2026年に向けて:
・AI認定の標準化完了
・GPU/TPUオーケストレーションの成熟
・分散推論の普及
・プラットフォームエンジニアリングとの統合深化
・セキュアサプライチェーンの標準化

参考: CNCF - State of Cloud Native Development

まとめ

2025年、KubernetesエコシステムはAI-Nativeへの進化を遂げています。15.6M人の開発者がクラウドネイティブ技術を採用し、OpenTelemetry、Backstage、AIツールなど周辺エコシステムも急成長。Kubernetesは単なるコンテナオーケストレーターから、AI時代のインフラプラットフォームへと変貌しています。