Kubernetes: 基本から高度まで

入力要件:

• Linux の基礎知識 (systemd、ネットワーク、ファイルシステム)

• Docker とコンテナ化_

• 基本的なネットワーク知識 (TCP/IP、DNS、負荷分散)

• システムは cgroup v2 (K8s からの必須要件) を使用しました。 1.36+)

• containerd 2.0+ (K8s 1.36+ から必要)

🎯 コース目標

コース完了後、学生は次のことを行うようになります:

• Kubernetes 1.32+のアーキテクチャとコンポーネントを理解する_

• containerd 2.0 を使用して Kubernetes クラスターをデプロイおよび管理するおよび cgroup v2_

• 新機能を使用してアプリケーションをデプロイおよび管理: サイドカー コンテナー、インプレース ポッド サイズ変更、動的リソース割り当て_

• API Gateway および Cilium を使用したネットワークの構成(eBPF)

• OpenTelemetry、Grafana Alloy、Loki、Tempo による可観測性の実装_

• 最新のセキュリティの適用: ValidatingAdmissionPolicy、ポッド セキュリティ標準、サプライ チェーンセキュリティ_

• 動的リソース割り当て (DRA) を使用して Kubernetes 上で AI/ML ワークロードを操作

📚 主な内容学習

モジュール 1: 概要と基本

第 1.1 章: コンテナ オーケストレーションと Kubernetes

• コンテナ オーケストレーションとは何か、その理由は必要ですか?

• 歴史: Google Borg → Kubernetes (2014) → CNCF

• Kubernetes 2026: ユニバーサル コントロール プレーン — コンテナだけでなく、VM、サーバーレス、エッジ、AIもパイプライン_

• 比較: Kubernetes vs K3s vs k0s vs Nomad (Docker Swarm は 2026 年の運用には適さなくなりました)

• Kubernetes エコシステム 2026: CNCF ランドスケープ、卒業済みプロジェクト_

第 1.2 章: Kubernetes アーキテクチャ

• コントロール プレーンコンポーネント:_

  • kube-apiserver

  ___HTMLTA G_103___

  etcd

  • kube-scheduler

    ___HT MLTAG_110___

  • kube-controller-manager

  • ___HTMLTAG_11 6___クラウド コントローラー マネージャー_

• ノード コンポーネント:

  • kubelet_

  • kube-proxy (注: IPVS モードは非推奨の K8s 1.35、nftables を使用)

  • コンテナランタイム:containerd 2.0 (デフォルト)、CRI-O

• Docker をランタイム コンテナーとして使用してみませんか? (dockershim は K8s 1.24 から削除されました)_

• アドオンとプラグイン_

第 1.3 章: 環境設定(2026)_

• システム要件 2026: cgroup v2 (必須)、containerd 2.0+

• インストール方法セット Kubernetes local:_

  • Minikube (containerd 2.0 サポート)

  • kind (Kubernetes のDocker)

  • k3d (Docker の K3s — 軽量、スターターが早い)

• kubectl をインストールして構成するkubeconfig

• パブリック必須 CLI ツール: k9s (ターミナル UI)、kubectx/kubens、stern_

• ダッシュボード: ヘッドランプ (アーカイブされた Kubernetes ダッシュボードの公式代替品) 2026 年 1 月)_

• IDE:Lens (無料個人枠)、FreeLens (オープンソース フォーク)

実践1:_

• cgroup v2 を確認し、containerd 2.0 をインストール

• kind またはk3d_

• k9s、ヘッドランプのインストールと構成_

• 基本的な kubectl の実行コマンド_

_モジュール 2: 基本的な KUBERNETES オブジェクト_

第 2.1 章:ポッド_

• _ポッドとは何ですか?なぜ必要ですか?ポッド?_

• ポッドのライフサイクル

• マルチコンテナポッド

• Initコンテナ

• サイドカーコンテナ (K8s 1.33 から GA): restartPolicy でコンテナを初期化: Always — サイドカープロキシのライフサイクル問題を解決します (Envoy、OTel コレクター、ログ エージェント)

• 一時コンテナー (デバッグ用)

• Pod テンプレートと静的ポッド

第 2.2 章: ReplicaSet とデプロイメント

• ReplicaSet: ポッド レプリカの数を管理

• デプロイメント: 宣言的更新

• ローリング更新とロールバック_

• 展開戦略: 再作成、ローリングアップデート、ブルー/グリーン、カナリア_

• スケーリングアプリケーション_

第 2.3 章: サービスとエンドポイントスライス

• Kubernetes でのサービス検出_

• _サービスタイプ: ClusterIP、NodePort、LoadBalancer、ExternalName

• _EndpointSlices (新標準、Endpoints API は非推奨の K8) 1.33)_

• ヘッドレスサービス_

• _ゲートウェイ API と Ingress (「モジュール」を参照) 4)_

第 2.4 章: 名前空間

• 名前空間を使用してリソースを整理する

• リソースクォータと制限範囲_

• 名前空間を使用したネットワーク ポリシー

• ベスト プラクティスマルチテナンシー

実践 2:

• Deployment および Sidecar コンテナーを使用して Web アプリケーションをデプロイする (ログ)エージェント)

• 複数のレプリカを使用してデプロイメントを作成し、ローリング更新を実行_

• 別のレプリカでサービスを公開しますタイプ_

• 一時コンテナーを使用したデバッグ (kubectl) debug)

_モジュール 3: 設定とストレージ

第 3.1 章: ConfigMap とシークレット

• ConfigMaps で構成を管理

• シークレット: 機密データの管理

• シークレットの種類。 ConfigMap とシークレットのマウント_

• 不変の ConfigMap とシークレット_

• Secret 暗号化rest

• 外部シークレットオペレーター: AWS Secrets Manager、GCP Secret Manager、HashiCorp Vault からのシークレットを同期

第 3.2 章: 永続的ストレージ

• Kubernetes のボリューム: emptyDir、hostPath_

• Persistent Volumes (PV)、PersistentVolumeClaims (PVC)、StorageClasses

• 動的プロビジョニング

• CSI (Container Storage Interface) ドライバー - ツリー内プラグイン (CephFS ツリー内) の代わりに CSI の使用を強制開始K8s 1.31 では削除されました)

• ボリューム スナップショットと復元

• _VolumeAttributesClass (新機能 K8s 1.29 以降): PVC を削除せずに IOPS/スループットを変更

第 3.3 章: StatefulSets

• StatefulSet と比較導入_

• 安定したネットワーク ID、順序付けられた導入、永続ストレージ_

• _ヘッドレス サービス

• ユースケース: データベース、分散システム (Kafka、Zookeeper など)

実践 3:

• ConfigMap と Secret を使用してアプリケーションをデプロイし、外部シークレットを統合するオペレーター_

• CSI ドライバー (Longhorn または OpenEBS など) をインストール_

• StatefulSet を使用して PostgreSQL をデプロイし、 PVC_

• ボリューム スナップショットの作成と復元

モジュール 4: 高度なNETWORKING_

第 4.1 章: Kubernetes ネットワーキングモデル

• コンテナ間、ポッド間、ポッド対サービス、外部対サービスネットワーキング_

• CNI (コンテナネットワークインターフェース) とオプション:

  • _Cilium (2026 年推奨): eBPF ベース、L7 ロードバランシング、ハッブルによる組み込み可観測性、ネイティブ ゲートウェイ API サポート、サービス メッシュのサイドカー プロキシ不要

  • Calico_: 成熟した eBPF データプレーン、互換性が必要な場合に適していますWide

  • Flannel: シンプルだがネットワーク ポリシーと可観測性が欠けている — 本番環境の使用を避ける

• kube-proxy モード: iptables (レガシー)、nftables (推奨 - IPVS 非推奨の K8s 1.35)

第 4.2 章: ゲートウェイ API (新標準 - Ingress の代替)

• ゲートウェイ API v1.4 GA (2025 年 10 月)_ — Ingress コントローラー送信システムに代わる新しい標準

• API Gateway が Ingress よりも優れているのはなぜですか? (役割指向、表現力豊か、ポータブル)

• 主なリソース: GatewayClass、Gateway、HTTPRoute、GRPCRoute、TCPRoute

• BackendTLSPolicy: ゲートウェイとバックエンド間の TLS (v1.4)_

• トラフィック分割、ヘッダーマッチング、URL 書き換え_

• 実装: Cilium Gateway API、Envoy Gateway、nginx-gateway-fabric、 Istio_

• 従来の Ingress: 引き続きサポートされていますが、Ingress-NGINX はメンテナンス モードになっています (2026 年 3 月)_

第 4.3 章: ネットワークポリシー_

• ネットワーク分離、ポッドセレクター、イングレス/エグレスルール

• Ciliumネットワークポリシー: L7ポリシー(HTTPメソッド、パス、ヘッダー ベース)_

• ベスト プラクティス: デフォルトの拒否、最小限の権限

_実践4:

• Hubble UI を使用して CNI として Cilium をインストール

• 複数のゲートウェイ API (HTTPRoute) を構成するサービス_

• 証明書マネージャーとゲートウェイ API を使用して TLS をセットアップ_

• L7 ネットワーク ポリシーを実装Cilium_

• Hubble を通過するネットワーク トラフィックを観察

モジュール 5: ワークロード管理_

第 5.1 章: ジョブと CronJob_

• ジョブによるバッチ処理: 単一、並列、インデックス付き、作業キュー_

• ジョブのバックオフ、再試行、およびポッド失敗のポリシー

• CronJob: タイムゾーンをサポートするスケジュールされたタスク (GA K8) 1.27)

• JobSet_ (CNCF プロジェクト): 依存ジョブのグループを管理 — AI/ML トレーニング パイプラインに最適

第 5.2 章: DaemonSets

• DaemonSet の使用例: ロギング エージェント、モニタリング、ネットワーク プラグイン

• ノードの選択、更新DaemonSets_

• 実践例: すべてのノードに Grafana Alloy コレクターを展開_

第 5.3 章:自動スケーリング_

• _horizontalPodAutoscaler (HPA): CPU/メモリおよびカスタムメトリクス

• VerticalPodAutoscaler (VPA): リソース リクエストを自動的に調整

• _In-Pレース Pod リソース更新 (K8s 1.35): ポッドを再起動せずに CPU/メモリを変更

• KEDA (Kubernetes イベント駆動型自動スケーリング): ゼロにスケール、Kafka、RabbitMQ に基づいてスケールHTTP リクエスト、Cron...

• _クラスター オートスケーラー: ノードを自動的に追加/削除_

• _Karpenter (AWS/Azure): より最新のクラスター オートスケーラー置換_

第 5.4 章: 動的リソース割り当て (DRA) — 新機能 GA K8s 1.34

• DRA とは何ですか?古い拡張リソースを置き換える必要があるのはなぜですか?_

• _ResourceClaim と ResourceClass_

• DRA を使用して GPU、FPGA、NIC を AI/ML に割り当てるワークロード_

• DRA を備えた NVIDIA GPU オペレーター_

実践5:

• データセットを並列処理するためのインデックス付きジョブの作成_

• カスタム指標を使用して HPA を構成するPrometheus_

• デモのインプレースポッドサイズ変更: 再起動せずに CPU 制限を変更_

• _KEDA をインストールし、HTTP 経由でアプリケーションをスケーリングするリクエスト

モジュール 6: セキュリティ

第 6.1 章: 認証と承認

• ユーザー認証、ServiceAccounts

• RBAC: ロール、ClusterRole、RoleBindings、 ClusterRoleBindings_

• アドミッション コントローラー

• _ポッド セキュリティ標準 (PSS) + ポッド セキュリティ アドミッション (PSA) — を置き換えますPodSecurityPolicy (K8s 1.25 から削除):

  • 特権: 無制限のメカニズム

  • ベースライン: 特権の昇格の防止 (推奨)デフォルト)_

  • 制限付き: 強化、非 root で実行

第 6.2 章: アドミッションポリシーの検証 (GA K8s) 1.30)

• ValidatingAdmissionPolicy が必要なのはなぜですか? OPA/Gatekeeper Webhook との比較

• CEL (共通表現言語) 式

• Webhook を展開せずにポリシーを作成するサーバー_

• OPA/ゲートキーパーが必要になるのはいつですか? (変化、より複雑)_

_第 6.3 章: セキュリティのベスト プラクティス 2026_

• _SecurityContext: 非 root ユーザー、読み取り専用ファイル システム、ドロップ機能

• _シークレット暗号化残り

• 分離のためのネットワーク ポリシー (モジュール 4 を参照)

• サプライ チェーン セキュリティ: コンテナ イメージに署名して検証します。 Cosign/Sigstore

• SBOM (ソフトウェア部品表)

• イメージプルポリシーとレジストリセキュリティ

第 6.4 章: セキュリティ ツール

• kube-bench: CIS ベンチマークコンプライアンス_

• Trivy: イメージと Kubernetes マニフェストの脆弱性スキャン

• Falco: ランタイム脅威検出 (異常なプロセスの生成、ファイル)アクセス...)

• OPA/ゲートキーパー: 必要に応じて高度なポリシーを適用_

実践6:_

• 最小限の権限で ServiceAccounts と RBAC を作成

• CEL を使用して ValidatingAdmissionPolicy を書き込みます (例: CEL を使用せずに画像をブロックします)タグ)

• Cosign でコンテナイメージに署名し、デプロイ時に検証

• kube-bench でクラスターをスキャンしてプロセス調査結果_

• 制限モードでのポッド セキュリティ アドミッションの構成_

_モジュール 7: 観察可能性とLOGGING

第 7.1 章: 可観測性スタック 2026 — PLG + OpenTelemetry

• 可観測性の 3 つの柱: メトリクス、ログ、トレース

• OpenTelemetry (OTel) が唯一の標準: 自動計測、ベンダー非依存

• Grafana Alloy_: 統合コレクタの置き換えPromtail + OTel Collector + Prometheus リモート書き込み_

• スタック推奨 2026:

  • _メトリクス: Prometheus__ + kube-state-metrics + ノード エクスポーター

  • ログ: Loki (ログ用 Elasticsearch の代替 - 軽量、安価)詳細)_

  • トレース: テンポ_

  • 視覚化: _グラファナ

  • コレクター: Grafana 合金

• EFK スタック (Elasticsearch + Fluentd + Kibana): 全文検索では依然として実行可能ですが、より重いPLG

第 7.2 章: Prometheus と Grafana

• Prometheus オペレーターとkube-prometheus-stack

• ServiceMonitor および PodMonitor_

• Grafana ダッシュボード: Kubernetes クラスター、ノード、ワークロード

• AlertManager: ルール、ルーティング、受信者 (Slack、PagerDuty、電子メール)

• 記録ルールと最適な実践_

第 7.3 章: Loki、テンポ、分散トレース_

• Loki: ラベルベースのクエリによるログ集計(LogQL)

• Grafana Alloy がコンテナからログを収集_

• テンポ: 分散トレース_

• Grafana でのログ + トレース + メトリクスの結合 (相関可観測性)

第 7.4 章: デバッグとトラブルシューティング

• kubectl コマンド: kubectl デバッグ、__HTMLTAG_939___kubectl イベント、__HTMLTAG_941___kubectlトップ_

• デバッグ実行ポッド用の一時コンテナ

• ノードの問題: kubectl ノード、ノードを説明します条件__HTMLTAG_953___

• Cilium Hubble を使用したネットワークのデバッグ

• _パフォーマンスのトラブルシューティング、一般的な問題およびソリューション_

実践 7:

• kube-prometheus-stack のデプロイ (Prometheus + Grafana + AlertManager)

• Loki + Grafana Alloy をデプロイしてログを収集_

• Tempo をデプロイし、OpenTelemetry 自動計測を構成します。アプリケーション_

• 相関するメトリクス、ログ、トレースを含む Grafana ダッシュボードの作成_

• アラート ルールとテストの作成通知_

_モジュール 8: 高度なトピック

第 8.1 章: Helm 4

• Helm アーキテクチャと Helm 4 と Helm 3 (2025 年 11 月リリース - 10 周年)

• Helm 4 の新機能: WebAssembly (WASM) プラグイン、サーバー側適用、60% のパフォーマンス向上、OCI の強化

• Charts 構造、カスタムのインストールと作成チャート_

• チャート・リポジトリとOCIレジストリ_

• Helmフック、テスト、 Helmfile_

• Helm 3 は 2026 年 11 月までセキュリティ修正を受信_

第 8.2 章: 演算子とカスタムリソース_

• 演算子のパターンと使用例

• カスタム リソース定義 (CRD) とカスタムコントローラー_

• Operator SDK および Kubebuilder_

• 一般的なオペレーター: Prometheus Operator、CloudNativePG (PostgreSQL)、Strimzi (Kafka)_

第 8.3 章: サービス メッシュ 2026_

• なぜサービス メッシュなのか? mTLS、トラフィック管理、オブザーバビリティ_

• Cilium Service Mesh (サイドカーレス)__: カーネル層の eBPF、サイドカー プロキシ不要、40 ～ 60% のネットワーク削減オーバーヘッド

• Istio: エンタープライズに適した最も完全な機能 (マルチクラスター、粒度) RBAC)_

• Linkerd__: 最軽量の Rust ベースのマイクロプロキシ、リソースに制約のある環境に最適環境_

• _いつ何を選択するか?比較表

第 8.4 章: GitOps_

• GitOps の原則: Git は単一のソースです。真実_

• _ArgoCD 3.x_: 一元化されたハブアンドスポークマルチクラスタ、単一ペインglass_

• Flux 2.x: 分散型、クラスターは Git/OCI から自身をプルし、配布がより安全チーム

• ArgoCD または Flux を選択しますか?アーキテクチャのトレードオフ_

• GitHub Actions + ArgoCD/Flux を使用した CI/CD パイプライン

実践8:_

• Helm 4 で Helm チャートを作成し、OCI レジストリに公開

• シンプルな演算子を構築Kubebuilder_

• Cilium Service Mesh と Istio 最上位クラスターの比較

• ArgoCD を使用して GitOps をセットアップします。Git からアプリケーションをデプロイ

モジュール 9: クラスター管理

第 9.1 章: 運用クラスターセットアップ_

• containerd 2.0 および cgroup v2 を使用した kubeadm のインストール

• 高可用性: マルチマスター アーキテクチャ、ロードバランス_

• kube-proxy: nftables モード構成 (IPVS 非推奨の K8s 1.35)_

• _クラスターのアップグレード: マイナーごとの安全なアップグレード戦略バージョン_

• Velero によるバックアップ: クラスター状態と PV スナップショット_

第 9.2 章: インフラストラクチャーの移行 (重要) 2026)_

• _cgroup v1 → cgroup v2_: K8s にアップグレードする前に必要1.36

• containerd 1.x →containerd 2.0: K8s から必須1.36

• cgroup v2 とのワークロードの互換性をチェック_

• チェックリストの移行プロダクションクラスター_

第 9.3 章: ノード管理_

• 追加/削除ノード_

• ノードのメンテナンス: 排水、遮断、遮断解除_

• テイントと許容範囲_

• ノード アフィニティ、反アフィニティ、トポロジ スプレッド制約_

• ポッドの優先順位とプリエンプション_

第 9.4 章: リソース管理_

• リソース要求と制限

• Quality of Service (QoS) クラス: 保証、バースタブル、ベストエフォート_

• LimitRanges およびリソースクォータ_

• ポッド中断予算 (PDB)

• クラスター オートスケーラーとKarpenter

第 9.5 章: クラスター API

• クラスター API とは何ですか?宣言型クラスターのライフサイクル管理

• インフラストラクチャープロバイダー: AWS、GCP、Azure、vSphere

• を使用してクラスターを作成およびアップグレードします。 kubectl

練習 9:

• kubeadm +containerd 2.0 + cgroup v2 を使用して 3 ノード クラスターをセットアップ

• 既存のクラスターで cgroup v1 → v2 の移行を実行します。 run_

• 1.32 → 1.33 からクラスターのアップグレードを実行_

• Velero をインストールして実行バックアップ/復元

• 災害復旧シナリオの実践

モジュール 10: クラウド プラットフォームとベスト実践

第 10.1 章: Managed Kubernetes Services 2026

• Amazon EKS: 自動モード、ポッド ID、EKSどこでも

• Google GKE: Autopilot、Workload Identity、GKE Enterprise_

• Azure AKS: 自動アップグレード、KEDA 統合、ワークロードアイデンティティ_

• 各プラットフォームの価格、機能、および独自機能の比較_

第 10.2 章: コスト最適化_

• VPA 推奨による適切なサイジング_

• ワークロードのスポット/プリエンプティブル寛容_

• Karpenter: ノードの統合とスポット中断処理_

• Kubecost または OpenCost: コストあたりの可視性namespace/team

第 10.3 章: 本番環境 2026 のベスト プラクティス_

• クラスターのセットアップ: マルチ AZ、コントロール プレーンHA_

• アプリケーション: リソース制限、活性/準備状況プローブ、PDB_

• CIS Kubernetes に従ったセキュリティ強化ベンチマーク_

• マルチテナンシー: 名前空間の分離、階層型名前空間コントローラー_

• _ハイブリッドおよびマルチクラウド: クラスターフェデレーション、マルチクラスターゲートウェイ_

• K3 によるエッジ コンピューティング (軽量、ARM サポート)_

実践10:

• GKE Autopilot または EKS Autopilot で本番ワークロードをデプロイ

• OpenCost をインストールし、コストを分析するチーム_

• スポット インスタンスを使用した Karpenter の実装

• 最終プロジェクト: Gateway API、Cilium、GitOps、Observability を備えた完全なマイクロサービス アプリケーションをデプロイするスタック_

モジュール 11: Kubernetes 上の AI/ML ワークロード (2026)

第 11.1 章: Kubernetes 用AI/ML

• Kubernetes が AI/ML ワークロードに最適なプラットフォームである理由

• GPU サポート: NVIDIA GPU Operator、インストール、および構成_

• 動的リソース割り当て (DRA) GA K8s 1.34_: GPU 共有、FPGA割り当て_

• GPU ノードのノード セレクターとテイント/許容範囲_

• GPU のリソース クォータワークロード

第 11.2 章: トレーニング ジョブ_

• JobSet_: トレーニング中の複数の依存ジョブを調整しますパイプライン

• Kubeflow トレーニング オペレーター: PyTorchJob、TFJob、MXJob

• 分散トレーニング パターン: データ並列処理、モデル並列処理

• チェックポイントとトレーニング再開_

第 11.3 章: モデルの提供と推論

• Kubernetes Inference Extension (KIE): LLM 提供の新しい標準_

• KServe: モデル提供フレームワーク (TensorFlow、PyTorch、 ONNX...)_

• LLM 推論のための Kubernetes 上の vLLM_

• KEDA による自動スケーリング推論 (キューの深さ、GPU に基づくスケール)使用率)_

第 11.4 章: MLOps パイプライン_

• Kubeflow パイプライン: ML のオーケストレーションワークフロー_

• _Argo ワークフロー: 汎用エンジン_

• Spark をオンにしたデータ処理Kubernetes_

• _モデル レジストリとバージョニング_

実践11:_

• NVIDIA GPU Operator をインストールし、GPU スケジューリングを確認

• Kubeflow トレーニングで PyTorchJob を作成するオペレーター_

• KServe または vLLM を使用した LLM 推論サーバーのデプロイ_

• 推論用の KEDA 自動スケーリング イメージの構造ワークロード

📖 参考文献_

メインドキュメント最終

• Kubernetes 公式ドキュメント: https://kubernetes.io/docs/_

• Kubernetes ブログ: https://kubernetes.io/blog/

• CNCF プロジェクト: https://www.cncf.io/projects/_

• ゲートウェイ API: https://gateway-api.sigs.k8s.io/

• OpenTelemetry: https://opentelemetry.io/

Book_

• 「Kubernetes Up & Running」第 3 版 — Kelsey Hightower (更新) 2023)_

• 「The Kubernetes Book」 — Nigel Poulton (毎日更新年)_

• 「Kubernetes Patterns」第 2 版 — Bilgin Ibryam & Roland Huß

• 「Production Kubernetes」 — Josh Rosso 他

• 「OpenTelemetry によるクラウドネイティブの可観測性」— Alex Boten

コースと認定資格_

• Certified Kubernetes Administrator (CKA) — Linux Foundation

• Certified Kubernetes Application Developer (CKAD) — Linux Foundation

• Certified Kubernetes Security Specialist (CKS) — Linux基礎_

ラボと実践

• KillerCoda: https://killercoda.com/ (閉じられた Katacoda を置き換えます) 2023)_

• killer.sh: CKA/CKAD/CKS 試験準備環境_

• Kubernetes の難しい方法 (Kelsey) Hightower)_

• Kubernetes で遊んでみる: https://labs.play-with-k8s.com/

コミュニティ_

• Kubernetes Slack: https://slack.k8s.io/

• Kubernetes GitHub: https://github.com/kubernetes/kubernetes

• KubeCon + CloudNativeConカンファレンス_

🔧 必須ツール_

必須ツール_

• kubectl

  ___HTMLTAG_1588__ _

• kubeadm

• kind / k3d / Minikube

• containerd 2.0+ (ランタイムとして Docker デーモンを置き換える)

• Kubernetes 拡張機能 + YAML を使用した VS コード拡張子_

推奨 CLI ツール

• k9s — ターミナル UI、超高速、「Vim の Kubernetes」

• kubectx / kubens — コンテキスト/名前空間の切り替え_

• stern — マルチポッド ログ ストリーミング

• Helm 4 — パッケージmanager

• kusTOMize — 組み込みの kubectl、インストール不要 add

• cilium CLI — 管理とデバッグCilium_

ダッシュボードとIDE

• ヘッドランプ — Kubernetesダッシュボードを置き換える公式Web UI (2026 年 1 月アーカイブ)、SIG UI endorse によって承認

• K9s — 電源用ターミナル UIユーザー_

• レンズ_ — デスクトップ IDE、個人利用枠なし。エンタープライズ層有料_

• FreeLens_ — Lens のオープンソース フォーク (OpenLens は利用できなくなりました)維持)

可観測性スタック

• Prometheus + Grafana + AlertManager_

• Loki (ログ) + テンポ (トレース) + グラファナ合金 (コレクター)

• OpenTelemetryオペレーター

• Hubble UI (Cilium ネットワーク可観測性)

🎊結論_

2026 年の Kubernetes は劇的に成熟しました。K8s はコンテナ オーケストレーション ツールから、コンテナ、VM、AI/ML パイプライン、エッジ デバイスなど、あらゆるワークロードのユニバーサル コントロール プレーンになりつつあります。 Gateway API、Cilium eBPF、Sidecar コンテナの GA、ValidatingAdmissionPolicy、Dynamic Resource Allocation などの機能は、エコシステムが強化され、本番環境に対応できるようになってきていることを示しています。

最も重要: 定期的に練習し、Kubernetes ブログと CNCF のランドスケープに従って、急速に成長するエコシステムに取り残されないようにします。 so._

注: このコースは、Kubernetes バージョン 1.32 以降 (2026 年初頭の運用に適した LTS バージョン) に基づいて設計されています。執筆時点の最新バージョンは Kubernetes 1.35.3 (2026 年 3 月) です。実稼働クラスターをアップグレードする前に、kubernetes.io/releases でリリース ノートを確認してください。