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コンテナオーケストレーションの事実上標準 — GoogleのBorgでの運用知見をもとに生まれたコンテナ管理システムで、複数ホスト間でのアプリのデプロイ・維持・スケーリングを自動化します。CNCFが主導し、事実上の業界標準として大規模インフラ運用を支えています。
Production-Grade Container Scheduling and Management
全メトリクスを毎秒監視するAI時代の観測ツール — Netdataは少人数チームでもフルスタックの可観測性を実現できる監視基盤です。全メトリクスを毎秒収集し、AIを活用した異常検知やMCP連携も備えます。Prometheus・Grafanaなど既存ツールと組み合わせつつ、設定不要で即導入できる点が特徴です。
The fastest path to AI-powered full stack observability, even for lean teams.
Kubernetesを支える分散KVストア — RaftアルゴリズムによりKubernetesのバックエンドとして採用されている、分散システムの重要データを堅牢に管理するキーバリューストアです。gRPCベースのシンプルなAPI、TLSによるセキュアな通信、高スループットを兼ね備え、CNCFプロジェクトとして厳格な堅牢性テストを継続しています。
Distributed reliable key-value store for the most critical data of a distributed system
手元でKubernetesを動かすminikube — macOS・Linux・Windows上にローカルKubernetesクラスタを構築できるCNCFプロジェクトです。LoadBalancerやNodePort、Persistent Volume、ダッシュボード、GPU対応などKubernetesの主要機能を再現でき、アドオンで拡張も可能。クラウド不要で本番同等の検証環境を手軽に作れる点が開発者に支持されています。
Run Kubernetes locally
Kubernetesのapt/yum的存在、Helm — KubernetesアプリをChartという形で配布・管理できるパッケージマネージャーです。テンプレート化されたマニフェストをもとにリリースを管理でき、CNCFプロジェクトとして広く使われています。CI/CDやローカル環境でも動作し、現在はHelm v4が最新安定版です。
The Kubernetes Package Manager
eBPFで実現するKubernetesネットワーキング基盤 — CiliumはeBPFを基盤とし、L3〜L7のネットワークポリシーやロードバランシングをカーネル内で高速に処理するCNIです。kube-proxyを完全に置き換え可能で、ゲートウェイやサービスメッシュ、可視性機能も統合。CNCF卒業プロジェクトとしてKubernetes環境のネットワーク・セキュリティ・監視を一元化したいエンジニアに最適です。
eBPF-based Networking, Security, and Observability
CNCF卒業の分散トレーシング基盤Jaeger v2 — Uber発でCNCFに寄贈された分散トレーシングプラットフォームです。v2ではOpenTelemetry SDKからOTLP(gRPC/HTTP)で直接トレースを収集でき、Dockerコマンド一発でUI・コレクター・ストレージをまとめて起動できます。マイクロサービスの可観測性を支える定番ツールとして広く使われています。
CNCF Jaeger, a Distributed Tracing Platform
Docker/Kubernetesを支える業界標準コンテナランタイム — containerdはイメージ管理・実行・ネットワークなどコンテナのライフサイクル全体を担うランタイムで、DockerやKubernetesの内部で広く採用されています。単体利用より大規模システムへの組み込みを前提に設計され、CNCFのgraduatedプロジェクトとして高い信頼性と実績を持ちます。
An open and reliable container runtime
コンテナレジストリの標準実装、CNCFプロジェクト — OCI Distribution仕様に準拠したオープンソースのコンテナレジストリ実装です。Docker HubやGitHub Container Registry、GitLab、Harborなど多くの主要レジストリの中核として使われており、独自のプライベートレジストリ構築や大規模レジストリ基盤の土台として活用できます。
The toolkit to pack, ship, store, and deliver container content
生成AIと予測AIを統合するKubernetes推論基盤 — KServeはKubernetes上でLLM推論と従来の機械学習モデル推論を単一プラットフォームで扱えるCNCFプロジェクトです。vLLMによる高速化やOpenAI互換API、KVキャッシュオフロードなど生成AI向け機能に加え、TensorFlow/PyTorch/XGBoostなど多様なフレームワークのモデルサービングやCanaryデプロイ、説明可能性もサポートし、MLOps基盤を統一します。
Standardized Distributed Generative and Predictive AI Inference Platform for Scalable, Multi-Framework Deployment on Kubernetes
K8s上でGPUを分割共有するHAMi — HAMiはKubernetes上でNVIDIA GPUやNPUなど多様なアクセラレータを仮想化・分割共有できるCNCF Incubatingプロジェクトです。メモリやコア単位でのリソース分離、トポロジ考慮のスケジューリングをアプリ変更なしで実現し、GPU稀少環境での利用効率向上に役立ちます。
Heterogeneous GPU Sharing on Kubernetes