Google Cloud Next '26は、2026年4月22日から4月24日の3日間、アメリカ・ラスベガスのMandalay Bayにおいて開催されるGoogleのクラウドサービスに関する世界最大級のイベントです。「ディープ ラーニング、刺激的なセッション、共同での問題解決など、充実した 1 週間になることでしょう。業界の専門家や、あなたと同じ課題や機会に直面している同業者から直接学ぶチャンスです。Next 26 を終える頃には、他では得られない斬新なアイデア、最先端のスキル、行動につながる知見を身につけていることでしょう。」と銘打っており、AIコンテンツで大いに盛り上がった昨年や一昨年にも勝るとも劣らないイベントとなることが期待されます。
私たちNTTインテグレーションも、Google Cloudに精通した専門家として、技術イノベーションの最新動向を取り入れ、顧客に対するソリューション提供に活かしていくことを目指して参加しています。
このような貴重な機会ですので、現地からいち早くブログで最新情報や熱量を発信してまいります。
講演日時：2026年4月23日 9:30 - 10:15
セッションタイトル：「Build and scale GKE workloads: A master class in node-level performance」
セッション内容のサマリ：パフォーマンスを最大化するには、ノードレベルの深いカスタマイズと正確なベンチマークが不可欠です 。本セッションでは、Google Kubernetes Engine (GKE) 上でステートレス、ステートフル、および推論ワークロードを最適化するための構成とツールについて探ります。業界標準の最適化が組み込まれたポッドマニフェストを生成する新しい GKE API について紹介します。Nginx、Redis、MySQL などのワークロードのベンチマークとチューニングについて深く掘り下げ、パッケージ化された最適化のプレビューを確認します。独自のワークロードでこれらの成果を再現するためのオープンソース フレームワークの使用方法を学びます。そして、パフォーマンス チューニングのプレイブックと、大規模な GKE ノードのリファレンス アーキテクチャを持ち帰ってください
私が普段業務でGKEを利用する際、ワークロードのカスタマイズに深入りすることは少なく、多くの部分をデフォルト設定のまま運用しています。現状の運用に大きな問題はありませんが、将来的に課題が生じた際、解決の糸口となる知見を持っておきたいという思いから、本セッションに参加しました。
会場では、冒頭にスピーカーが「タイトルに『AI』という言葉が入っていないから、誰も来ないんじゃないかと心配したよ」というジョークを飛ばしました 。それに対し会場からは拍手が起きており、エンジニアたちの気持ちが垣間見えたタイミングがありました。
GKEで最高のパフォーマンスを引き出すためには、開発者が自身のワークロードだけでなく、Kubernetesの最適な構成や基盤となるOS・ハードウェアの観点で専門家にならなければなりません 。しかし、これらすべてを理解することは現実的ではないだろうと言及されました。
例えばRedisのような一般的なワークロードであっても、選択したハードウェアに合わせてスレッド数などの設定を微調整するだけでパフォーマンスに大きな影響を与えますが、最適な組み合わせを手探りで見つけ出すには試行錯誤と時間が必要となります。
この課題に対し、Googleは人気のあるワークロードに対するベンチマークのオープンソース化を発表しました。
これにより以下のことが可能になります。
データに基づいた客観的な評価ができるようになる点は、非常に画期的だと感じました。
このベンチマークと最適化設定を活用した具体的な事例として紹介されたのが、Redisのパフォーマンス向上です。マシン構成に合わせてスレッド数などのパラメータを最適に調整することで、パフォーマンスを2倍にまで引き上げることができるという結果が示されました 。
個人的に大きな学びだったのは、「パフォーマンス問題に直面した際、インフラの力不足だと思い込んでいたものが、実は設定に起因している可能性がある」という点です。これまでの知識のままでは、設定だけでこれほどの差が出るとは気づけなかったでしょう。
セッションでは、単に処理速度を追求するだけでなく、「必要以上のインフラをプロビジョニングせずに済む」ことの重要性も強調されていました。最適化の手法を正しく知ることは、そのままインフラコストの節約に直結します。
スピーカーは「パフォーマンスと同様に、価格性能比は極めて重要である」と述べており、適切なハードウェア選択と設定によって、コストを抑えつつ最高の成果を得る戦略が示されました
Redisの例に代表されるように、設定一つで性能が劇的に変わるという事実は、インフラエンジニアとして大変有用な学びでした。
一方で、現状ではベンチマーク分析が可能なワークロードの種類がまだ限定的であるため、あらゆる現場で今すぐ使えるという段階ではないのかもしれません。しかし、今後分析対象が拡大していけば、開発者がインフラのオーバーヘッドを気にせず、あらゆるワークロードのパフォーマンスを劇的に改善できるのではと思っています。今後の継続的なアップデートに期待しています。
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