すべてのプロダクト
Search
ドキュメントセンター

Container Service for Kubernetes:Lingjun ノードプールの概要

最終更新日:Sep 05, 2026

Container Service for Kubernetes (ACK) は、Lingjun ノードプールを介して Lingjun ノードを管理します。Lingjun ノードプールは、ノードプールのライフサイクル管理、ノードの一括追加と削除、ノード設定、スケジューリングとオーケストレーション、監視と診断、自動 O&M などの機能を提供します。また、リモートダイレクトメモリアクセス (RDMA) ネットワーキングや GPU スケジューリングなど、AI およびハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) シナリオ向けの機能強化も提供します。

  • バインド関係

    ACK の Lingjun ノードプールは、インテリジェントコンピューティング Lingjun (Lingjun ベアメタルクラスター) のノードグループと 1 対 1 でバインドされます。 Lingjun クラスターのノードグループは、ACK クラスター内の単一の Lingjun ノードプールに対応し、各 Lingjun ノードは 1 つの Lingjun ノードプールにのみ所属できます。 ACK クラスター内の Lingjun ノードを異なるノードプールに分割して、差別化された管理を行います。

  • AI と HPC の強化機能

    クラウドネイティブ AI スイートをデプロイすると、Lingjun ノードプールは AI およびハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) シナリオ向けに以下の強化された機能を提供します:

    • GPU スケジューリング:複数の GPU に対するトポロジー対応スケジューリングに対応し、GPU コンテナ仮想化と組み合わせることで、共有 GPU のスケジューリングと分離を提供します。

    • ジョブスケジューリングポリシー:Gang、Capacity、Binpack などのスケジューリングポリシーに対応しています。

    • データアクセラレーション:データセットのオーケストレーションとアクセスアクセラレーションに対応しています。

機能概要

ノードライフサイクル管理

機能

説明

Lingjun ノードプールの作成、編集、削除、表示

ACK コンソールで Lingjun ノードプールを管理します。

既存の Lingjun ノードの追加

Lingjun ノードグループのノードをノードプールに一括で追加し、ACK で一元管理できるようにします。

ノードのオペレーティングシステム、システムディスク、データディスクは置き換えられません。

Lingjun ノードの削除

Lingjun ノードプールからノードを削除して、ACK によるノードの管理を停止します。ノードが削除された後、そのノードは Lingjun ノードグループからスケールインされず、自動的に解放されたり、サブスクリプションが解除されたりすることはありません。

ノードの設定と O&M

機能

説明

ノードプールの kubelet 設定のカスタマイズ

ノードプール内のすべてのノードに対して、リソース予約やノードあたりの最大 Pod 数などの kubelet 起動パラメーターを設定し、特定のワークロードの要件を満たします。

ノードプールの OS パラメーターのカスタマイズ

ノードプール内のすべてのノードに対して、ネットワークスタックパラメーターやファイルディスクリプタ制限などのオペレーティングシステムカーネルパラメーターを設定し、ノードの基盤となる実行環境を最適化します。

kubelet バージョンのアップグレード

クラスターのバージョン互換性を維持するために、ノードプール内のノードの kubelet をクラスターのコントロールプレーンと同じバージョンにアップグレードします。

インプレースアップグレードのみに対応しています。ディスク交換によるアップグレードには対応していません。

ノード自動修復の有効化

ACK は異常なイベントを自動的に監視し、基盤となるイベントによって Lingjun ノードで障害が発生した場合、Lingjun の ApproveOperation 機能を呼び出して修復を完了します。

AI と HPC の強化機能

機能

説明

RDMA 機能の使用

Lingjun ノード上の Pod に RDMA ネットワーク通信を提供し、AI トレーニングや HPC シナリオにおける高帯域幅・低レイテンシーのネットワーキング要件を満たします。

GPU 共有との連携

Lingjun ノード上の GPU リソースの共有と分離を可能にします。複数の Pod がクォータに基づいて同じ GPU を共有することで、GPU の使用率を向上させます。

kube-scheduler のカスタムパラメーター

モデルトレーニングシナリオでは、Pod をスケジューリングする際に Binpack ポリシーを有効にします。これにより、Pod の集約的な配置が優先され、ノード間の通信レイテンシーが削減されます。

ネットワークトポロジー対応スケジューリングの使用

Lingjun ノードのネットワークトポロジーに基づいて Pod の配置を最適化します。通信が集中する Pod は、ネットワーク距離が近いノードに優先的にスケジューリングされ、ノード間の通信レイテンシーを削減します。

課金

ACK マネージド Pro クラスター で Lingjun ノードプールを使用する場合、料金は以下の 3 つの部分で構成されます:

  • クラスター管理費:ACK マネージド Pro クラスター は、クラスター管理費 に記載されている料金が発生します。

  • Lingjun ノード管理費:Lingjun ノードプールに Lingjun ノードが含まれている場合、Lingjun ノード管理費 に記載されている料金が課金されます。

  • クラウド製品リソース料金:クラスターとノードが使用するコンピューティング、ストレージ、ネットワークなどのリソースについては、クラウドのリソースコスト に基づいて課金されます。

説明

Lingjun ノード管理機能の無料の招待制プレビューは 2025年8月5日 に終了し、商用課金が開始されます。詳細については、「[課金に関するお知らせ] Lingjun ノード管理の課金に関するお知らせ」をご参照ください。招待制プレビュー期間中、Lingjun ノードプール機能は無料で利用できます。ただし、クラスター管理費やクラウド製品リソース料金など、ACK マネージド Pro クラスターのその他の料金は通常どおり課金されます。詳細については、「課金の概要」をご参照ください。