Red Hat OpenShift 4.21 でさらに多くのことを達成する

Kubernetes 1.34 および CRI-O 1.34 をベースとする Red Hat OpenShift 4.21 の一般提供が開始されました。Red Hat OpenShift Platform Plus を組み合わせることで、このリリースは、企業がハイブリッドクラウド全体でプロダクションワークロード用に使用する信頼性が高く、包括的で一貫性のあるアプリケーション・プラットフォーム を、セキュリティを損なうことなく提供するという Red Hat の継続的な取り組みを示すものです。

このリリースでは、AI トレーニングジョブ、コンテナ化されたマイクロサービス、仮想化アプリケーションを、同じインフラストラクチャと同じ運用モデルで実行することに重点を置いています。OpenShift 4.21 を使用すると、リアルタイムのビジネス需要に基づいて自動的に拡張できる単一のコスト効率の高いプラットフォーム上で、既存の IT インフラストラクチャのモダナイズと AI イノベーションの加速を同時に行うことができます。

ある大手金融機関では、コアバンキング用のレガシー仮想マシン (VM) を維持しながら、不正行為検出のために新しい AI モデルをトレーニングする必要があります。以前は、これら 2 つの世界は異なるシステムに存在したために「サイロ」が形成され、コストの無駄が発生していました。

しかし、OpenShift 4.21 を使用すれば、同じインフラストラクチャ上でこれらの両方を実行できます。新しい Dynamic Resource Allocation (DRA) Operator を使用すれば、日中は AI トレーニング用にハイエンドの GPU を優先し、これらのリソースを自動的にシフトしたり、夜間にゼロに縮小してコストを節約したりすることができます。さらに、アクティブな VM をダウンタイムなしでデータセンター間で移動できるため、ハードウェアのメンテナンス中もバンキングサービスのオンライン状態を維持できます。

OpenShift をセルフマネージド・プラットフォームとしてデプロイする場合でも、フルマネージド型のクラウドサービスとして利用する場合でも、クラウドネイティブ、AI、仮想、従来のワークロードのいずれにも対応する、統合されたツールおよびサービス一式を利用できます。本稿では、AI、コアプラットフォーム機能および仮想化など OpenShift 4.21 の主なイノベーションについて説明します。詳細については、OpenShift 4.21 リリースノートを参照してください。

AI

人工知能は現代の産業の基盤となり、個別化された医療から自律型システムまで、あらゆる分野での飛躍的な進歩を推進しています。しかし、AI モデルの複雑さが増すにつれて、基盤となるインフラストラクチャは大量の計算需要を効率的に処理できるように進化しなければなりません。OpenShift のこのリリースでは、引き続き AI 機能をプラットフォームに追加して、プロダクション AI のワークロードを大規模にサポートします。

Kueue v1.2 の Red Hat ビルドで AI ワークロードを最適化する

OpenShift 4.21 により、Red Hat build of Kueue v1.2 は、AI チームにとって重要な 2 つの機能を大規模に提供します。

• Red Hat OpenShift AI 3.2 における KubeFlow Trainer v2 のサポート：データサイエンティストは、機械学習 (ML) フレームワークごとに個別のリソースを管理するのではなく、単一の TrainJob API を使用して作業できるようになりました。チームはモデルのコードに注力し、プラットフォームチームはトレーニングランタイムを通じてインフラストラクチャを定義します。
• 保留中のワークロード用の可視化 API：それまでは、バッチジョブはキューに留まり、位置や待機時間に関する情報がありませんでした。ユーザーは、自分が 1 番目なのか 100 番目なのかを判断できませんでした。管理者は、リソースのボトルネックを特定する方法がありませんでした。今では、何が起こっているかを双方が確認できます。ユーザーは推定開始時刻を確認できます。管理者は、GPU タイプなどの特定のリソースがオーバーサブスクライブしている場所を特定できます。キューはもはやブラックボックスではありません。

JobSet を使用して分散ワークロードを管理する

このリリースでは、JobSet Operator が一般提供可能にされます。チームは既存の GitOps ワークフロー、ロールベースのアクセス制御 (RBAC) ポリシー、監視ツールを使用して、分散ワークロードをオーケストレーションできます。JobSet は、複雑で相互依存関係のあるジョブに対して柔軟なスケジューリングとフォールトトレランスを提供するため、組織は要求の厳しい機械学習や分散コンピューティングのワークロードを、運用の一貫性を保ちながら大規模に実行できます。

ワークロードを GPU ハードウェアに高精度で柔軟に対応させる

AI ワークロードが企業全体に拡大するにつれて、デバイス数を数えてニーズに合致することを期待する従来の GPU 割り当て手法は、すぐに機能しなくなります。OpenShift 4.21 では、組織が GPU リソースをリクエストして消費する方法を根本的に変える 3 つの機能を DRA に導入します。

DRA ドライバーによる属性ベースの GPU 割り当て

GPU をリクエストするのではなく、実際に必要なもの (たとえば「40GB 以上の VRAM を備えた GPU」など) を指定できるようになりました。スケジューラーは共通式言語 (CEL) を使用してハードウェア属性を直接クエリし、手動によるノードのラベル付けを不要にするため、クラスタ全体で gpu-type=h100 ラベルを維持する必要はありません。システムはハードウェア機能を読み取り、それらをワークロード要件に自動的に適合させます。この機能を使用するには、DRA 機能が有効にされたベンダー提供の Operator またはドライバーを使用する必要があります。

DRA の Namespace 制御の管理アクセス

標準の DRA では、割り当てられた Pod に GPU をロックするため、監視ツールやデバッガーでも GPU に触れることができません。管理アクセスは、ユーザーの割り当てを中断することなく、インフラストラクチャ・ワークロードの特権的な例外を作成します。これは、クラスタ全体の監視やライブデバッグにとくに便利です。

デバイスリクエストにおいて優先される代替手段

リソースリクエストでフォールバック戦略を直接定義できます。「H100 または失敗」の代わりに、順序リストを指定します。最初は H100、次に A100、次に V100 と指定できます。スケジューラーは、利用可能な容量が見つかるまで各オプションを順番に試行します。

コア

OpenShift のコアインフラストラクチャは、最新のパフォーマンスとコストの要件を満たすように継続的に進化しており、ハイブリッドクラウドのレジリエンス (回復力) における業界標準であり続けています。この最新リリースでは、ホスト型コントロールプレーンの自動スケーリングなどのイノベーションによってリソースの効率を最適化し、メモリーを動的に調整したり、ゼロにスケールしてからアイドル状態のインフラストラクチャにかかるコストを削減したりすることが可能です。

さらに、OpenShift は VMware Cloud Foundation 9 や Oracle Database Appliance などのプラットフォームとの検証済み統合を通じてエコシステムを拡大し続け、お客様がハイブリッドクラウド全体に OpenShift をデプロイできるようにします。

ホスト型コントロールプレーンでの適切なサイジング

OpenShift 4.21 では、Red Hat OpenShift のホスト型コントロールプレーンに、ネイティブの VerticalPodAutoscaler (VPA) 統合が含まれるようになりました。コントロールプレーン・コンポーネントは、静的な見積もりやノード数ではなく、リアルタイムのメモリー消費量に基づいて自動的にスケーリングします。このシステムは、実際の使用量を監視し、手作業を行うことなくリソースを動的に調整します。これにより、動介入なしに動的にリソースを調整し、キャパシティプランニングから需要応答へと移行できます。このプラットフォームは、6 カ月後に必要なものを予測するのではなく、現在何が起きているかを確認してこれに対応します。コントロールプレーンは、現在のワークロードに対して正確なサイズを維持します。つまり、プロビジョニング不足によるパフォーマンスの低下もなく、過剰プロビジョニングによる無駄な支出もありません。

ホスト型コントロールプレーンでゼロから自動スケーリング

ホスト型コントロールプレーンが、非アクティブの状態である時にゼロまでスケールするようになりました。コントロールプレーンは構成と状態を保存しながら休止状態になり、必要に応じて自動的に再開するため、アイドル状態のインフラストラクチャのコストを削減できます。NodePool は同じパターンに従い、開発、テスト、および一時的な環境でゼロノードにスケールダウンします。そのため、ホスト型コントロールプレーンは OpenShift を実行するための最もコスト効率の高い方法になります。この機能により、ホスト型コントロールプレーンは待機状態でも動作し続け、迅速な可用性と積極的なコストの最適化が両立します。

VMware Cloud Foundation 9 で OpenShift を実行する

OpenShift は、OpenShift 4.18 以降、VMware vSphere Foundation 9 (VVF9) および VMware Cloud Foundation 9 (VCF9) のサポートを追加します。これにより、インフラストラクチャ・ネットワーク用の VMware NSX との互換性、オーバーレイネットワーク用の OVN-Kubernetes との互換性を確保できます。Red Hat Advanced Cluster Management for Kubernetes 2.15.1 以上は、これらのプラットフォーム全体でフリート管理機能を拡張します。Red Hat OpenShift Data Foundation 4.19.7 および 4.20 は、テクノロジープレビューとして利用でき、一般提供は 2026 年初頭に予定されています。vSphere 8 および VCF 5 から VCF9 への移行に関するガイダンスは 2026 年に提供される予定です。これは、お客様が OpenShift の完全なサポートのある VMware インフラストラクチャをモダナイズできるよう支援することを目的としてします。

詳細は、VMware vSphere Foundation 9 および VMware Cloud Foundation 9 上の Red Hat OpenShift の GA サポートについてご覧ください。

Oracle Database Appliance に OpenShift を導入

Oracle Database Appliance は、Oracle データベースを実行するために特別に設計された、ハードウェア、ストレージ、ネットワーク、ソフトウェアの事前構成済みの統合バンドルです。このソリューションは、カスタムサーバースタックをゼロから構築する複雑性をなくすので、「箱入りデータベース」とよく表現されます。これで OpenShift を Oracle Database Appliance にデプロイし、運用の単純化、セキュリティ、コンプライアンスの利点を得ることができます。

機密コンテナを使用して Microsoft Azure および Microsoft Azure Red Hat OpenShift にゼロトラスト・ワークロードをデプロイする

OpenShift 4.21 では、Microsoft Azure のお客様が管理するクラスタ上で、または Microsoft Azure Red Hat OpenShift によるマネージドサービスとして、機密コンテナのサポートを追加します。機密コンテナは、ハードウェアベースのセキュリティ層を提供し、データをメモリー内で処理している間も保護します。これによりコードとデータをクラウドプロバイダーやホスト・オペレーティングシステム、さらにはハイパーバイザーから確実に分離できるため、金融や医療など、規制の厳しい業界にとって重要な選択肢となります。

Microsoft Azure の機密コンテナを使用すると、信頼できるコンピューティング・ベース (TCB) からクラウド Operator を事実上削除できます。つまり、攻撃者が物理ホストや Microsoft Azure コントロールプレーンに root アクセス権を取得した場合でも、コンテナのメモリーに配置されている平文データを読み取ることはできません。

仮想化

Red Hat OpenShift Virtualization は VM とコンテナを同じプラットフォーム上で実行するため、1 つのチームが単一のインフラストラクチャ上で単一のツールセットを使用して作業できます。ほとんどの企業では重要なワークロードに依然として VM を使用しており、一晩ですべてをコンテナに移行することは現実的ではなく、その必要もありません。OpenShift Virtualization では、OpenShift を使用してコンテナ化ワークロードと仮想化ワークロードの両方を同じネットワーク、ストレージ、セキュリティレイヤーを通じて管理することで、独自のペースでモダナイズできます。

ダウンタイムなしでクラスタ間で仮想マシンを移行する

OpenShift Virtualization を使用したクラスタ間のライブマイグレーションにより、管理者は実行中の VM を異なる OpenShift クラスタ間でダウンタイムなしで移行できます。管理者は、サービスを中断することなく、クラスタのメンテナンス、リージョン間のリソースの再バランス調整、または新しいハードウェアへのワークロードの移行を、厳格なサービスレベル契約に基づいてマルチクラスタ環境を管理しながら実行できるようになります。

IPv6 のみのコントロールプレーンと二次ネットワークサポート

IPv6 のみのコントロールプレーンと二次ネットワークサポートの一般提供が開始されました。これは、IPv4 アドレスが不足している組織にとって大きな一歩です。これにより、現代の IPv6 ネイティブの環境に OpenShift クラスタと仮想化ワークロードをデプロイできるようになり、複雑なネットワークアドレス変換 (NAT) の回避策が不要になるため、ネットワーク・アーキテクチャを単純化できます。

OpenShift Virtualization は、クラスタのコア管理レイヤーと二次インタフェースの両方で IPv6 をサポートすることにより、高密度のデプロイメントを無期限に拡張しながら、政府および通信事業者の厳格なコンプライアンス要件を満たします。この移行により、ネットワークのルーティングを効率化し、エンドツーエンドのセキュリティを向上させるだけでなく、グローバルに接続された次世代サービスのためのインフラストラクチャも未来のテクノロジーに対応させることができます。

Google Cloud 上の OpenShift Virtualization

Google Cloud ベアメタル上の OpenShift Virtualization により、従来のネストされた仮想化のオーバーヘッドを回避しながら、専用ハードウェア上で VM を直接実行できます。このデプロイメントモデルは、低レイテンシーのデータベースや特殊な通信アプリケーションなど、物理 CPU 機能やハードウェア・アクセラレーションに直接アクセスする必要があるパフォーマンス重視のワークロードに不可欠です。ベアメタルで実行することで、オンプレミスサーバーの生のパフォーマンスと予測可能なレイテンシーを維持しながら、クラウドの柔軟性が得られます。この統合により、VM ベースのレガシー・アプリケーションの Google Cloud への移行を最適化し、単一の OpenShift コントロールプレーン内でコンテナと仮想マシンの両方を管理できるようになります。

詳細は、Red Hat OpenShift Virtualization の Google Cloud に導入についてご覧ください。

強化された仮想化 UI で仮想ネットワークを構成する

OpenShift Virtualization の強化された UI は、高度な制御性を維持しながら、管理者を適切なネットワーク構成に導きます。管理者は、ローカルネットワーク・トポロジーを使用して二次的な ClusterUserDefinedNetworks を作成できるようになりました。組み込みのガードレールが、UDN 派生の NetworkAttachmentDefinitions が誤って削除されるのを防ぎます。強化されたホストネットワークフローでは、最初に共通する構成パスを明らかにするため、意図したものから実用的な構成へとセットアップが加速します。物理ネットワークの抽象化では NodeNetworkConfigurationPolicies を論理単位に整理します。チームは必要に応じて詳細なカスタマイズを維持しながら、ホストの接続性を統一して管理できます。

Red Hat OpenShift Lightspeed で VM のトラブルシューティングを行う

Red Hat OpenShift Lightspeed 仮想 AI アシスタントは OpenShift Virtualization ユーザーインタフェースに統合されているため、仮想化の管理者はインタフェースを切り替えたり、手動でファイルをアップロードしたりする必要がありません。代わりに、仮想化の管理者は仮想マシンのエラーのトラブルシューティングなどのタスクについて、AI を活用してコンテキストに即した知見を得ることができるようになります。

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Red Hat OpenShift 4.21 の更新内容の全リストは、OpenShift 4.21 リリースノートを参照してください。Red Hat の担当者を通じてフィードバックをお寄せいただくか、GitHub で問題を作成してください。