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へのプッシュは秘密ではなく、正当な理由があります。 CEOのSundar Pichaiが昨年の休暇前に内部会議で強調したように、「2025年、[AI]テクノロジーのメリットを解き放ち、実際のユーザーの問題を解決することに執lentに集中する必要があります。」このビジョンは、特にクラウドサービスとAI統合において、Googleが製品を大幅に強化するように駆り立てています。

ラスベガスでの次の2025年のGoogle Cloudイベントで、GoogleはKubernetesとGoogle Kubernetes Engine（GKE）で実質的な進歩を発表しました。これらの更新は、既存のKubernetesの専門知識を活用しながら、プラットフォームチームと開発者にAIを活用できるようにすることを目的としています。 Googleのクラウドランタイム担当副社長であるGabe Monroyは、簡潔に言っています。

それで、これらの新しい進歩は正確に何ですか？詳細に飛び込みましょう。

簡素化されたAIクラスター管理： GKEは、以前はHyper Computeクラスターとして知られていたGKEのクラスターディレクターなどのツールを通じて、簡素化されたAIクラスター管理を導入しています。このツールを使用すると、ユーザーはNVIDIA GPUを備えた仮想マシン（VM）の大規模なクラスターを展開および管理できるため、AIワークロードを効率的にスケーリングしやすくなります。

関連する今後のサービスは、Slurmのクラスターディレクターです。 LinuxのオープンソースジョブスケジューラおよびワークロードマネージャーであるSlurmは、Googleの簡素化されたUIおよびAPIのおかげで、プロビジョニングと運用が容易になります。これらには、事前に構成されたソフトウェアを備えた典型的なワークロードの青写真が含まれ、信頼性の高い繰り返し可能な展開が確保されます。

最適化されたAIモデルの展開： 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推論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でうまく機能するようにします。

Gabe Monroyは、特に推論の領域における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傾向を強調しました。彼は、「私たちはAIの時代に明確な傾向を見ています。従来の計算がニューラルネットワークと相互作用している場合、「推論」と呼ばれる驚くべき革新が起こっています。 KubernetesとAIの最先端で運営されている企業は、LiveXやMolocoなど、GKEでAI推論を実行しています。」

費用対効果の高い推論： GKEは、推論ゲートウェイで費用対効果の高い推論を進んでいます。 Monroyは、このアプローチでは、他のマネージドおよびオープンソースのKubernetesの提供と比較して、このアプローチが最大30％削減し、最大60％削減し、スループットを40％増加させることができると主張しています。これらは有望な数字ですが、それらの影響を確認するためにそれらが動作しているのを見る必要があります。

モデル認識負荷分散は、この戦略の重要な要素です。 AIモデルの可変応答長を考えると、ラウンドロビンのような従来の負荷分散法は非効率的です。ただし、推論ゲートウェイでは、AI向けに最適化されたモデル認識ゲートウェイを提供し、さまざまなモデルバージョンへの高度なルーティングを備えています。

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オートパイロットは、より高速なポッドスケジューリング、スケーリング反応時間、およびより良い容量の右サイジングを提供するようになりました。これは、ユーザーが同じリソースでより多くのトラフィックを処理したり、リソースが少ない既存のトラフィックを維持できることを意味します。 Googleは、改善されたオートパイロットにより、クラスター容量は常に右サイズになると主張しています。

現在、オートパイロットには、ベストプラクティスクラスター構成ツールと、ワークロードと一致する容量を自動的に調整するコンテナが最適化された計算プラットフォームが含まれています。ただし、特定の構成なしでは既存のクラスターを右サイズではありません。第3四半期から、Autopilotのコンテナが最適化されたコンピューティングプラットフォームも、ゲームチェンジャーである可能性のある特定の構成を必要とせずに標準のGKEクラスターが利用できます。

AI対応のジェミニクラウドアシスト：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可能性があります。これに対処するために、GoogleはGemini Cloud Assistを導入し、アプリケーションライフサイクル全体にAIを搭載した支援を提供しました。 Gemini Cloud Assist調査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。

最良の部分？ ASIST調査には、GKEコンソールから直接アクセスでき、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により多くの時間を解放します。これにより、ノード、IAM、ロードバランサーなど、さまざまなGoogleクラウドサービスのGKEコンソールからのPODおよびクラスターの問題を診断できます。複数のGKEサービス、コントローラー、ポッド、および基礎となるノードでログとエラーを表示できます。この機能を直接体験するために、プライベートプレビューにサインアップしてください。

より広範な新興技術戦略の一環として、GoogleはA-Optimized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、業界全体の企業はAIをより効果的に使用し、革新と運営と顧客体験の効率を促進することができます。

たとえば、IntuitはGoogle CloudのドキュメントAIとGeminiを活用して、何百万人ものTurboTaxユーザーの税の準備を簡素化します。 Redditは、GoogleのAIエージェントビルダーであるVertex AIを介してGeminiを使用して、ホームページエクスペリエンスを改善す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であるReddit Answersを強化します。

GoogleはこれらのAI対応変換を正常に実行できますか？時間だけがわかります。 Pichaiが12月に述べたように、「歴史上、あなたは常に最初である必要はありませんが、あなたはよく実行しなければならず、製品としてクラスで最高である必要があります。それが2025のすべてだと思います。」