Googleは、AIイノベーションのための新しいKubernetesとGKEの機能強化を明らかにしています

GoogleのAIへの取り組みは秘密ではなく、それには十分な理由があります。CEOのサンダー・ピチャイが昨年のホリデー前の内部会議で強調したように、「2025年には、[AI]技術の利点を最大限に引き出し、実際のユーザーの問題を解決することに徹底的に注力する必要があります。」このビジョンは、GoogleがクラウドサービスやAI統合において提供するものを大幅に強化する原動力となっています。

ラスベガスで開催されたGoogle Cloud Next 2025イベントでは、GoogleはKubernetesおよびGoogle Kubernetes Engine（GKE）における大きな進展を発表しました。これらのアップデートは、プラットフォームチームや開発者が既存のKubernetesの専門知識を活用しながらAIを活用できるようにすることを目指しています。Googleのクラウドランタイム担当副社長であるゲイブ・モンロイは簡潔にこう述べました：「あなたのKubernetesのスキルと投資は、単に重要であるだけでなく、AIにおけるスーパーパワーです。」

では、これらの新しい進展とは具体的に何でしょうか？詳細を見ていきましょう。

簡素化されたAIクラスタ管理： GKEは、以前はHypercompute Clusterとして知られていたCluster Director for GKEのようなツールを通じて、簡素化されたAIクラスタ管理を導入しています。このツールにより、ユーザーはNvidia GPUを搭載した仮想マシン（VM）の大規模クラスタを展開・管理でき、AIワークロードを効率的にスケールすることが容易になります。

関連する今後のサービスとして、Cluster Director for Slurmがあります。SlurmはLinux用のオープンソースのジョブスケジューラおよびワークロードマネージャですが、Googleの簡素化されたUIとAPIにより、プロビジョニングと運用が容易になります。これには、事前設定されたソフトウェアによる典型的なワークロードのブループリントが含まれ、信頼性が高く再現可能な展開を保証します。

最適化されたAIモデル展開： GKEの新機能は、AIモデルの展開の最適化にも焦点を当てています。GKE Inference QuickstartおよびGKE Inference Gatewayは、AIモデルの選択と展開を簡素化し、インテリジェントな負荷分散により高いパフォーマンスを保証します。

ゲイブ・モンロイは、AIイノベーションが従来のコンピューティングと交差するトレンド、特に推論の領域について強調しました。彼は次のように述べています：「AIの時代において、明確なトレンドが見られます。従来のコンピューティングがニューラルネットワークと相互作用する場所、つまり『推論』において、驚くべきイノベーションが起こっています。KubernetesとAIの最前線で活動するLiveXやMolocoのような企業は、GKE上でAI推論を実行しています。」

コスト効率の高い推論： GKEは、Inference Gatewayを通じてコスト効率の高い推論を進化させています。モンロイは、このアプローチにより、他のマネージドおよびオープンソースのKubernetes提供と比較して、提供コストを最大30％削減、レイテンシを最大60％削減、スループットを40％向上させることができると主張しています。これらは有望な数値ですが、その影響を確認するには実際の運用を見る必要があります。

モデル対応の負荷分散はこの戦略の重要な要素です。AIモデルの応答長が変動するため、ラウンドロビンのような従来の負荷分散方法は非効率的になる可能性があります。しかし、Inference Gatewayは、AIに最適化されたモデル対応のゲートウェイを提供し、異なるモデルバージョンへの高度なルーティングを可能にします。

リソース効率の向上： GKEはリソース効率の向上にも注力しています。GKE Autopilotは、より高速なポッドスケジューリング、より迅速なスケーリング反応時間、そして適切なキャパシティサイズ調整を提供します。これにより、ユーザーは同じリソースでより多くのトラフィックを処理したり、既存のトラフィックを少ないリソースで維持したりできます。Googleは、改善されたAutopilotにより、クラスタのキャパシティが常に適切に調整されると主張しています。

現在、Autopilotにはベストプラクティスのクラスタ構成ツールと、ワークロードに合わせて自動的にキャパシティを調整するコンテナ最適化コンピュートプラットフォームが含まれています。ただし、特定の構成なしに既存のクラスタを適切なサイズに調整することはできません。第3四半期から、Autopilotのコンテナ最適化コンピュートプラットフォームは、特定の構成を必要とせずに標準のGKEクラスタでも利用可能になり、ゲームチェンジャーとなる可能性があります。

AI対応のGemini Cloud Assist： アプリケーションの問題のデバッグと診断は、イノベーションを大幅に遅らせることがあります。これに対処するため、Googleはアプリケーションライフサイクル全体でAIを活用した支援を提供するGemini Cloud Assistを導入しました。Gemini Cloud Assist Investigationsのプライベートプレビューは、ユーザーが根本原因を迅速に理解し、問題を解決するのに役立ちます。

最も優れている点は？ Assist InvestigationsはGKEコンソールから直接アクセス可能で、トラブルシューティング時間を短縮し、イ LGBTQ

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Assist InvestigationsはGKEコンソールから直接アクセス可能で、トラブルシューティング時間を短縮し、イノベーションのための時間を増やします。ノード、IAM、ロードバランサーなど、さまざまなGoogle Cloudサービスにわたるポッドやクラスタの問題をGKEコンソールから診断できます。複数のGKEサービス、コントローラ、ポッド、および基盤となるノードにわたるログやエラーを確認できます。この機能を直接体験するには、プライベートプレビューに登録してください。

Googleは、より広範な新興技術戦略の一環として、AIに最適化されたプラットフォームのリーダーとしての地位を確立しています。これらの開発により、さまざまな業界の企業がAIをより効果的に活用し、運用や顧客体験におけるイノベーションと効率を推進できます。

たとえば、IntuitはGoogle CloudのDocument AIとGeminiを活用して、TurboTaxを利用する数百万人のユーザーの税務申告を簡素化しています。Redditは、GoogleのAIエージェントビルダーであるVertex AIを通じてGeminiを使用し、ホームページ体験を向上させるために設計された新しいAI搭載の会話プラットフォーム、Reddit Answersを強化しています。

GoogleはこれらのAI対応の変革を成功裏に実行できるでしょうか？それは時間が教えてくれるでしょう。ピチャイが12月に述べたように、「歴史上、常に最初である必要はありませんが、製品として優れた実行力を持ち、最高クラスである必要があります。それが2025年のすべてだと思います。」