論文の概要: Multi-tenant Kubernetes Use Cases for AI, Secure Computing and Data Services, and More
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.00742v1
- Date: Sat, 01 Aug 2026 16:24:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-04 15:07:24.882441
- Title: Multi-tenant Kubernetes Use Cases for AI, Secure Computing and Data Services, and More
- Title（参考訳）: AI、セキュアコンピューティング、データサービスなどのためのマルチテナントKubernetesユースケース
- Abstract要約: コンテナオーケストレーションエンジンは、クラウドネイティブなエコシステムで数年間広く使用されている。
AI、機密データのためのセキュアで機密性の高いコンピューティング、混在するワークロードオーケストレーションといったユースケースの多様化。
We evaluate a deployment on a Hewlett Packard Enterprise (HPE) Cray EX super computer with connected, called Isambard-AI with co-design use case。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3250512744763587
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Kubernetes, as a container orchestration engine, has been widely used in cloud-native ecosystems for several years. In supercomputing ecosystems, especially where bare-metal performance for compute and network devices are considered, the adoption is somewhat limited. However, with the increasing diversity of use cases such as AI, secure and confidential computing for sensitive data, and mixed workload orchestration, a traditional, single-tenant batch computing system does not offer the flexibility and reproducibility to which public cloud users are accustomed. Note that Kubernetes is not considered a replacement for batch scheduling systems, which have powerful features for large-scale MPI jobs with thousands of network end points. Rather, it is a complementary service provided as part of a national AI Research Resource. We evaluate Kubernetes deployment on a Hewlett Packard Enterprise (HPE) Cray EX supercomputerwith HPE Slingshot interconnect, called Isambard-AI, with co-design use cases. One is a Trusted Research Environment used for medical and health sciences. The other combines KubeRay, Ray, and vLLM to provide a distributed, sandboxed, persistent AI model hosting service targeting multi-tenant confidential computing. We discuss challenges and lessons learned, and where further development is needed to offer a production Kubernetes-as-a-Service on HPE Cray EX (and later) platforms.
- Abstract（参考訳）: コンテナオーケストレーションエンジンとしてのKubernetesは、クラウドネイティブなエコシステムにおいて、ここ数年にわたって広く使用されている。
スーパーコンピューティングのエコシステムでは、特に計算機器やネットワーク機器のベアメタル性能が考慮されている場合、採用は多少制限されている。
しかし、AI、機密データに対するセキュアで機密性の高いコンピューティング、混合ワークロードオーケストレーションといったユースケースの多様化に伴い、従来の単一テナントバッチコンピューティングシステムは、パブリッククラウドユーザが慣れ親しんだ柔軟性と再現性を提供していない。
Kubernetesは、数千のネットワークエンドポイントを持つ大規模MPIジョブに強力な機能を持つバッチスケジューリングシステムを置き換えるものではない、という点に注意が必要だ。
むしろ、国家AI研究資源の一部として提供される補完的なサービスである。
We evaluate Kubernetes deployment on a Hewlett Packard Enterprise (HPE) Cray EX super computer with HPE Slingshot connected, called Isambard-AI with co-design use case。
一つは医学・健康科学のための信頼された研究環境である。
もう1つはKubeRay、Ray、vLLMを組み合わせることで、マルチテナント機密コンピューティングをターゲットにした、分散でサンドボックス化された永続的なAIモデルホスティングサービスを提供する。
HPE Cray EX(以降)プラットフォーム上でKubernetes-as-a-Serviceを運用するには,さらなる開発が必要になります。
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