記事の対象者
- Kubernetesという言葉をよく耳にするけど、正直まだよく分かってない
- Dockerは使ったことがあるけど、「Dockerと何が違うん？」と感じている
- 機械学習モデルを開発しているデータサイエンティストで、運用や管理の効率化に興味がある人
結論
Kubernetesとは、
「コンテナ化されたアプリケーションを効率よく管理するためのツール」です。
Dockerがコンテナを作るツールだとしたら、
Kubernetesはそのコンテナを大量に効率よく管理・運用するためのプラットフォームです。
具体的な例え
Kubernetesを「港のコンテナ管理」として例えてみましょう。
- コンテナ = Dockerなどで作ったアプリの単位
- コンテナ船（Node） = コンテナを実際に動かすサーバー
- 港（Cluster） = Kubernetesが管理する全体の環境
- 管理官（Kubernetes自身） = 「どのコンテナをどの船に何個載せるか」「問題が起きた船は自動的に再配置」などを指示
例えば、船が故障しても自動的に別の船を呼んでコンテナを載せ替えたり、
荷物（アクセス）が多くなったらコンテナを増やしたり減らしたりするのを、
自動化できます。
Dockerやコンテナとの違い
- Docker: コンテナそのものを作ったり動かしたりするツール
- Kubernetes: Dockerなどで作ったコンテナを、たくさんのサーバーで管理・運用するためのツール
つまり、Dockerはコンテナを作る「職人さん」、
Kubernetesはそれを効率よく配達・管理する「物流会社」のような関係です。
機械学習の現場で言えば、
- 学習（トレーニング）を大量のGPUで効率的に行う環境
- 推論（モデルの予測）をリアルタイムで処理する軽量な環境
というように用途に合わせて別々の環境を用意し、
最適なリソース配分が簡単にできるのがKubernetesの強みです。
まとめ
Kubernetesとは、
コンテナを「大量かつ効率的に管理するためのプラットフォーム」です。
特にデータサイエンスや機械学習の現場では、
学習と推論というまったく性質の異なる処理を効率的に分けて運用できます。
最初は難しく感じるかもしれませんが、
一度慣れれば便利さが実感できますよ！
まずはミニマムな環境で試してみましょう。