はじめに
Kubernetesは現代のクラウドネイティブアーキテクチャにおいて不可欠な基盤として広く採用されており、特にグローバルなエッジクラスター環境ではデータアクセスの効率化とコスト削減が求められます。本記事では、NVIDIA GeForce NowやAI推論ワークロードなど、高要求なアプリケーション向けに設計されたWrite-Throughオブジェクトキャッシュの実裝戦略を解説します。このアプローチは、KubernetesとCNCFエコシステムを活用し、データローカリティと低遅延を実現するための技術的枠組みを提供します。
Write-Throughオブジェクトキャッシュの概念と特徴
Write-Throughオブジェクトキャッシュは、データの書き込み時にキャッシュとバックエンドストレージを同時に更新するメカニズムです。このアプローチにより、データの一貫性を保ちつつ、アクセス遅延を削減できます。本実裝では、AI Storeという軽量なS3プロトコル対応オブジェクトストレージが採用され、Kubernetes Operatorを通じて管理されます。AI Storeは、AWS、GCP、AzureなどのS3互換ストレージをバックエンドとしてサポートし、Go言語で構築されたため、パフォーマンスと拡張性に優れています。
グローバルエッジクラスターにおける実裝戦略
ネットワークアーキテクチャ
- Overlayネットワーク：クラスタ內でのPod間通信を高速化。
- 多宿主Pod：一部のネットワークをEast-West Overlayに接続し、他はMetalLBやOVN Egress IPを介して近隣クラスタに接続。
- VTEP封裝：跨ネットワークのトラフィックを隔離し、セキュリティと制御を強化。
キャッシュ戦略
- 地域別キャッシュ：ユーザーの地理的位置に応じてキャッシュを配置し、跨地域データ転送を迴避。
- フェールオーバーメカニズム：キャッシュが失効した場合、自動的にバックエンドストレージにリクエストを転送。
デプロイ構成
- 毎クラスタに獨立したAI Storeをデプロイし、100以上のクラスタ規模に対応。
- 現在は4クラスタのうち1つにAI Storeを導入し、封閉環境でのテストを実施。
パフォーマンスとコスト効果
- ダウンロード帯域幅：51%の向上、ダウンロード時間は35%短縮。
- アップロード帯域幅：45%の向上（TCP接続再利用により遅延を削減）。
- コスト削減：年間數百PBの出力トラフィック削減により、クラウドサーバーのコストを抑える。
代替ソリューションの検討と選定
- Minio：Gatewayモードが廃止され、リソース使用量が高いため採用を見送った。
- OpenRestyとカスタムプラグイン：開発・保守コストが高いため不採用。
- Sephredos Gateway/OpenStack Swift：既存環境との統合コストが高いため、AI Storeを優先。
KubernetesとCNCFエコシステムとの統合
- Kubernetesの役割：エッジクラスターの基盤として、AI Storeのデプロイと管理を支援。
- CNCF技術の活用：Kubernetesのリソーススケジューリングとサービスディスカバリーにより、オブジェクトアクセスの効率を最適化。
- セキュリティと認証：既存の認証システムと統合し、跨クラスタの安全なアクセスを実現。
技術的課題と解決策
- Write-Throughの実裝：AI StoreのS3 API互換性を活用し、オブジェクトバージョン比較や更新ロジックを実裝。
- エッジ環境への適応：高頻度アクセスに耐えられるキャッシュ戦略を採用し、中心化ストレージへの依存を減らす。
- 分散デプロイの検討：今後の高可用性と耐久性の向上を目指して、分散型のAI Storeデプロイを検討。
結論
本技術は、KubernetesとCNCFエコシステムを活用したWrite-Throughオブジェクトキャッシュの実裝により、グローバルエッジクラスターでのデータアクセス効率とコスト削減を実現します。地域別キャッシュとネットワークの最適化により、ユーザーの移動性とデータローカリティを支えることが可能となりました。今後は、AIワークロードのさらなる拡張と、キャッシュ戦略の継続的な最適化が求められます。