Networking for Kubernetesソリューション

Kubernetes向けIngress

組織が本番アプリケーションの基盤としてKubernetesを標準化する中、実績があり、セキュアで、本番環境に対応したIngressが求められています。F5は、F5 NGINX Ingress ControllerとBIG-IP Container Ingress Servicesを通じて、オープンソースの柔軟性に商用サポートと長期的な安定性を組み合わせた、エンタープライズグレードのIngressを提供します。

チームは、KubernetesネイティブのWAF保護により、Ingressでアプリ、API、AIを保護し、企業全体で一貫したポリシー適用を実現できます。BIG-IPユーザーは、既存のトラフィック管理とセキュリティをKubernetesへシームレスに拡張できます。これにより、運用モデルを維持しながら、クラウドネイティブへのモダナイゼーションを進められます。

Gateway API

最新のKubernetesプラットフォームでは、ツールの乱立と複雑さを解消しながら、アプリケーション、API、AIワークロードを提供するための単一のゲートウェイが必要です。NGINX Gateway Fabricは、仕様に準拠したGateway APIソリューションを実装し、KubernetesネイティブのAPIとCRDを基盤とする、一貫性と拡張性に優れた接続モデルを提供します。

高度なルーティング、トラフィック分割、重み付け負荷分散、ポリシーに基づくガバナンスを実現しながら、プラットフォーム担当者と開発者の責任範囲を明確に分離できます。同じゲートウェイでAPI、アプリケーション、AI推論のトラフィックを処理し、可視性と制御を確保します。

AIファクトリーの負荷分散

AI推論およびトレーニングのワークロードをスケールさせるには、従来の負荷分散だけでは不十分です。GPUを多用するプロンプトは、予測困難な形でメモリとコンピューティングリソースを消費し、競合やキャッシュへの負荷、クラスター間の利用率の偏りを引き起こします。

F5は、GPUaaSやオンプレミス環境への導入を含む、KubernetesベースのAI環境向けに設計された高性能なL4～L7トラフィック管理を提供します。メモリの可用性、KVキャッシュの負荷、リクエストキューの深さ、バックエンドの健全性を継続的に評価し、トラフィックをインテリジェントにルーティングすることで、GPU負荷を分散し、レイテンシを低減するとともに、安定性とインフラストラクチャ効率を向上させます。

マルチクラスターとマルチテナンシー

Kubernetesの導入がマルチクラスター、ハイブリッド、マルチクラウド環境へと拡大するにつれ、チームには、イングレス、セキュリティ、オブザーバビリティに対応する一貫したアプリケーション接続レイヤーが必要になります。このレイヤーがなければ、イングレスが乱立し、ポリシーの逸脱、TLS設定の不整合、ツールの重複、可視性の低下につながります。

Kubernetesの自動化と統合されたエンタープライズグレードのトラフィックおよびセキュリティプレーンにより、この課題を解決できます。宣言型CRDとオーケストレーションイベントを使用することで、クラスターごとのルーティング、負荷分散、TLS、DNSステアリング、ポリシーを自動化し、新たなサイロを生むことなく、マルチテナント分離、HA/DR、エンドツーエンドのテレメトリを確保できます。

Kubernetes向けEgress

AIワークロードでは、GPUへの投資効果とインフラストラクチャのROIを最大化するために、マルチテナントのKubernetesクラスターが必要になることがよくあります。AIアプリに機密データが組み込まれるにつれ、安全なアクセスが極めて重要になります。

Kubernetesの名前空間はクラスター内を論理的に分離しますが、真のゼロトラストセキュリティを実現するには、クラスター外のネットワークセグメンテーションでもその分離を維持する必要があります。

組織には、名前空間とポリシーをネットワークレベルの制御にマッピングし、分離を適用してデータを保護し、AI環境をエンドツーエンドでセキュアにする、Kubernetes対応のソリューションが必要です。

Kubernetesのオブザーバビリティ

Kubernetesワークロードは動的かつ一時的であるため、アプリのパフォーマンスを継続的に可視化することは困難です。

テレメトリはログ、メトリクス、トレースに分散していることが多く、ハイブリッドおよびマルチクラウドのクラスター全体でトラブルシューティングに時間がかかります。

最新のオブザーバビリティ戦略では、OpenTelemetryによってデータパイプラインを標準化し、eBPFベースのテレメトリによって、アプリを変更することなく、オーバーヘッドを抑えたカーネルレベルのインサイトを得られます。さらに自動化と組み合わせることで、トラフィック、レイテンシ、エラー、依存関係をリアルタイムで可視化し、大規模環境でもパフォーマンスとポリシーをプロアクティブに管理できます。