1. Kubernetes クラスターの設計
Cluster
├─ Node Pool: General apps (API, web)
├─ Node Pool: Workers (rendering, queues)
├─ Node Pool: GPU (AI inference)
└─ Node Pool: Data plane add-ons
- ドメインで区切られた名前空間: `core`、 `ai`、 `ops`、 `data`
- CPU/RAM/キュー深度に応じた HPA
- PodDisruption重要なサービスの予算
2. CI/CD + GitOps
Git push
-> CI (test/lint/build/security scan)
-> Build image + SBOM
-> Push registry
-> Update manifest repo
-> ArgoCD sync to cluster
-> Progressive rollout (canary)
// Example deployment strategy
strategy:
type: RollingUpdate
rollingUpdate:
maxSurge: 25%
maxUnavailable: 0
3. 秘密と IaC
- シークレット: Vault/外部シークレット オペレーター
- IaC: ネットワーク、クラスター、DB、CDN 用の Terraform モジュール
- コードとしてのポリシー: OPA/ゲートキーパー
4. マルチリージョン展開
| 地域 | 役割 |
|---|---|
| 米国 | プライマリトラフィック + AI 推論 |
| EU | データ常駐 + 低遅延 EU |
| アジア太平洋 | 地域の店舗 + 非同期ワーカー |
Routing: Geo DNS + health checks
Data: primary region + read replicas + async replication
Failover: RTO < 30 min, RPO < 5 min
5. コストの最適化
- バッチ ワーカーのスポット インスタンス
- 断続的なジョブによるゼロへのスケールアップ
- 安定したワークロードのための予約容量
- 画像の最適化 + CDN オフロードによる下り送信の削減
6. まとめ
階層型クラスター パフォーマンスとコストの最適化に役立ちます
GitOps 制御とロールバック能力の向上
マルチリージョン グローバルに展開する場合は重要な要件です
コストの最適化 最初から設計する必要がある