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NVIDIA Kubernetes Engine（NVKE）とは？GPUクラウド事業者がマネージドKubernetesを自前で提供するためのオープンソース

技術
解説
NVIDIA
Kubernetes
結論：NVKE（NVIDIA Kubernetes Engine）とNVKR（NVIDIA Kubernetes Recipes）は、GPUを持つデータセンター事業者が、AWSのEKSやAzureのAKSのようなマネージドKuberne…
作者

obelos

公開

2026年11月12日

更新日

2026年11月12日

結論：NVKE（NVIDIA Kubernetes Engine）とNVKR（NVIDIA Kubernetes Recipes）は、GPUを持つデータセンター事業者が、AWSのEKSやAzureのAKSのようなマネージドKubernetesサービスを自前で提供するためのオープンソースの部品です。

ポイントは次の3つです。

  1. NVKR（ビルド層）：GPUの世代ごとに検証済みのソフトウェアのバージョンの組み合わせを「レシピ」として定義し、ノードのOSイメージなどを再現可能な形でビルドする
  2. NVKE（管理層）：顧客ごとに独立したKubernetesクラスタを、コマンド1つで作成して管理する
  3. 位置づけ：Apache 2.0ライセンスのパブリックプレビュー版。APIは変更される可能性があり、本番利用はまだ推奨されていない

2026年11月10日に、NVIDIAのDSX AI Factory Platformの部品として公開されました。

前提1：マネージドKubernetesとは

Kubernetesは、多数のサーバー上でコンテナを管理するソフトウェアです。ただし、Kubernetes自体の構築と運用には手間がかかります。

  • クラスタを制御する コントロールプレーン を冗長構成で動かす
  • 設定を保存するデータベース etcd を保護する
  • Kubernetesのバージョンを定期的に更新する
  • ノードの追加や交換に対応する

AWSのEKS、AzureのAKS、Google CloudのGKEのように、Kubernetesの構築と運用をクラウド事業者が引き受け、利用者はAPIやコンソールからクラスタを作成するだけでよいサービスを、マネージドKubernetesと呼びます。

前提2：AIファクトリーとNVIDIA Cloud Partner

大手クラウド以外にも、GPUを大量に設置したデータセンターを構築し、その計算能力を提供する事業者が増えています。NVIDIAはこうした施設を「AIファクトリー」、提携する事業者を「NVIDIA Cloud Partner（NCP）」と呼んでいます。

こうした事業者の顧客も、EKSのようにGPU付きのKubernetesを使いたいと考えます。しかし、大手クラウドのようにマネージドサービスを独自に開発するには、大きな開発投資が必要です。NVKEとNVKRは、マネージドKubernetesサービスを構築するための部品一式です。

全体構成

層 名前 役割
ビルド層 NVKR 検証済みの構成（レシピ）から、OSイメージ、コンテナイメージ、バイナリ、Helmチャートをビルドする
管理層 NVKE 管理クラスタ上でREST APIとコントローラーを動かし、顧客ごとのクラスタを作成・管理する

NVKR：バージョンを固定して、再現可能にビルドする

  • GPUの世代ごとに、検証済みのソフトウェアのバージョンの組み合わせを「レシピ」として定義する
  • レシピから、ノードのOSイメージ、コンテナイメージ、バイナリ、Helmチャート（Kubernetesのアプリケーション定義）をビルドする
  • ビルドの入力を記録するため、あとから「このイメージは何から作られたか」を特定し、同じものを再ビルドできる
  • NVKE以外のKubernetes管理システム向けの成果物もビルドできる

GPU向けのソフトウェアは、ドライバー、CUDA、ネットワークなどのバージョンの組み合わせによって不具合が出やすい分野です。検証済みの組み合わせを固定することの価値は大きいと言えます。

NVKE：顧客ごとに独立したクラスタを作成する

  • 管理クラスタ上でREST APIとコントローラーが動く
  • 顧客ごとに、専用のコントロールプレーン、etcd、ノードプールを持つクラスタを作成する。顧客間でコントロールプレーンを共有しないため、分離が明確
  • 操作は nvkectl というCLIで行う
  • 実行時にNVKRに依存しない
  • Kubernetes 1.36で適合性試験を通過し、CNCFの「Certified Kubernetes AI Platform」と「Certified Kubernetes Installer」の認定を受けている

内部の構成要素

構成要素 役割
NVIDIA Infra Controller（NICo） 物理サーバー（ベアメタル）のライフサイクルを管理する
CAPNICo Kubernetesの標準的なクラスタ管理の仕組み「Cluster API」から、NICoにサーバーを要求するプロバイダー
SPIFFE ノードが正規の機器であることを証明（アテステーション）できるまで、クラスタへの参加用の認証情報を渡さない
OpenTelemetry ログ、メトリクス、トレースを収集し、OTLPで送信する
AICR／NodeWright／NVSentinel 顧客クラスタに追加されるコンポーネント。GPUの実行環境、ノードのパッケージ管理、障害時の自動対応を担う

SPIFFEによる身元確認は、セキュリティ上の重要な設計です。ネットワークに接続されたサーバーを無条件にクラスタへ参加させるのではなく、正規の機器であることを証明できたサーバーだけを参加させるため、不正な機器の混入を防げます。

リリースセット

NVKEでは、顧客に提供する構成を「リリースセット」として管理します。

  • マシンイメージ：iPXEのブートスクリプト
  • クラスタリリース：マシンイメージ、cloud-init、Kubernetesのバージョンの組み合わせ
  • ノードプールリリース：ノードプールの構成

顧客は、リリースを名前で選んでクラスタを作成します。

構築の手順

NVIDIAの解説では、次の5ステップで顧客クラスタを作成しています。

  1. NVKRでノードのOSイメージをビルドする（Kubernetes 1.36のパッケージとSPIREエージェントを含むQCOW2形式のディスク）
  2. nvkectl bootstrap site で管理クラスタを構築し、nvkectl config set-site で接続する
  3. マシンイメージ、クラスタリリース、ノードプールリリースを登録する
  4. nvkectl create cluster で顧客クラスタを作成する（状態がProvisioningからProvisionedに変わる）
  5. nvkectl get kubeconfig で接続情報を取得する

2の管理クラスタの構築では、まずブートストラップ用のホスト上にkindで一時的なクラスタを作り、それを使って本番の管理クラスタを構築したあと、一時的なクラスタを削除します。

例として示された構成は、管理クラスタがCPUサーバー3台、顧客クラスタがコントロールプレーン3台（Kubernetes 1.36.3、etcdの暗号化を有効化）とGPUノード4台です。GPUやNVIDIAアカウントがなくても試せる、1台で完結するクイックスタートも用意されています。

利用者とパートナー

主な利用者は、GPU付きのKubernetesを顧客に提供したいAIファクトリーやNCPです。NVIDIAによると、NCPのFirmusとSK Telecomが組み込みを進めており、Mirantis、Rafay、Spectro Cloud、OpenNebula Systems、vClusterも自社のマネージドKubernetes製品に部品を取り入れています。Netrisはネットワーク自動化でNVKEに対応します。

利用者の立場で見ると、大手クラウド以外のGPUクラウドでも、EKSやAKSに近い使い勝手のKubernetesが提供されるようになる可能性があります。

制約と注意点

  • パブリックプレビューで、APIは変更される可能性があります。NVIDIA自身が本番利用はまだ推奨していません
  • 物理サーバーの管理にNICoを前提としているため、既存のデータセンター管理システムとの連携は別途検討が必要です
  • 主な対象はGPUを提供する事業者で、一般企業が直接使う場面は当面限られます

まとめ

  • NVKRは、GPU世代ごとの検証済みのソフトウェア構成を「レシピ」として、OSイメージなどを再現可能な形でビルドする
  • NVKEは、顧客ごとに独立したKubernetesクラスタを作成・管理する、マネージドKubernetesの基盤
  • 物理サーバーの管理、Cluster APIとの連携、ノードの身元確認、監視までが部品として提供されている
  • GPUクラウド事業者がマネージドKubernetesを提供しやすくなるが、現時点ではプレビュー段階

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参考