記事の対象者

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。

Kubernetesを「港のコンテナ管理」として例えてみましょう。

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。

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、

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。

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。