Preferred Networks（PFN）は深層学習などの最先端の技術を最短路で実用化することで、これまで解決が困難であった現実世界の課題解決を目指しています。コンピュータビジョン、自然言語処理、音声認識、ロボティクス、コンパイラ、分散処理、専用ハードウェア、バイオインフォマティクス、ケモインフォマティクスといった幅広い分野で研究開発を行っており、それを支えているのが Kubernetes を用いて構築しているオンプレミス/ベアメタルの GPU クラスタです。 本セッションでは、PFN が Kubernetes を用いてクラスタを運用するなかでどのような障害が起きるのかを紹介し、また障害対応をどのように自動化しているのかを具体的に使用/開発したソフトウェアを含めてご紹介します。また Kubernetes クラスタの管理、アップグレードの自動化にも取り組んでおり、それを実現する Clus
Kubernetesは、コンテナアプリケーションをデプロイするためのオーケストレーションツールです。Kuberenetesは分散環境におけるスケーラブルなコンテナ実行環境をつくるための、さまざまな機能が提供されています。 もともとはGoogleが開発したBorgをもとにOSS化したものですが、今日ではマイクロソフトやRedHatも積極的に開発に加わり、非常に早いスピートで機能拡張していて、追いかけるのも大変です。 Kubernetesの大きな特徴は宣言的設定にあります。 この宣言的設定とは、イミュータブルなインフラを作るための基本的な考え方で、「システムのあるべき姿」を設定ファイルにて宣言する！という考え方です。Kubernetesは設定ファイルに書いたとおりのインフラを維持するように設計されています。 Kubernetesはコンテナを「Pod」という単位で管理します。このPodをKube
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