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注目を集めています。その中でもOperatorは、カスタムリソース（Custom Resource）を管理し、アプリケーションライフサイクルを自動化するための重要なツールです。しかし、従來のOperator開発では、コントローラーのロジックが複雑化し、カスタムリソース定義（CRD）の編集が困難な課題がありました。本記事では、モジュール設計を採用したKubernetes Operatorの開発手法を解説し、AIサービスプラットフォームなどの実用例を紹介します。
Kubernetes Operatorは、KubernetesのAPIを拡張し、特定のアプリケーションの運用を自動化するためのフレームワークです。カスタムリソース（Custom Resource）は、Operatorが管理するアプリケーションの狀態を表現するための定義であり、ユーザーがカスタムリソースを宣言することで、Operatorが自動的にリソースを管理します。モジュール設計は、Operatorを複數の獨立したコンポーネントに分割し、それぞれが特定の機能を擔うようにするアプローチです。
ACDAは、データフロー処理パイプラインを実現するため、以下のモジュールを採用しています。
type: stateless）に応じて動的に割り當てられ、リアルタイムでパラメータを調整可能です。CI/CDパイプラインで自動生成されるカスタムリソースは、Helmの値定義とテンプレートを活用し、異なるクラスタ環境（例：開発・本番）に応じたリソース規模を柔軟に設定できます。
Kubernetes Operatorのモジュール設計は、複雑なロジック管理とカスタムリソースの柔軟な定義を実現するための有効なアプローチです。特にAIサービスプラットフォームやCI/CDパイプラインといった高スケーラビリティを求めるアプリケーションにおいて、この設計は大きな価値を提供します。開発者は、Helmテンプレートと微細コントローラーの分離を意識し、カスタムリソースの抽象化を深めることで、効率的なOperator開発を実現できます。