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# Kubernetes

***更新: Roboflow Enterprise のお客様であれば、次を使用して Kubernetes 環境に Roboflow Inference Service をデプロイできます*** [***この Helm チャート***](https://github.com/roboflow/inference/tree/main/inference/enterprise/helm-chart)***.***

代わりに、Kubernetes クラスターに Pod と Service をデプロイするためのシンプルな Kubernetes マニフェストを以下に示します。

以下の Kubernetes マニフェストは、CPU ベースの単一の roboflow infer Pod を作成し、それに ClusterIP Service を接続する簡単な例を示しています。

```yaml
# Pod
---
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: roboflow
  labels:
    app.kubernetes.io/name: roboflow
spec:
  containers:
  - name: roboflow
    image: roboflow/roboflow-inference-server-cpu
    ports:
    - containerPort: 9001
      name: rf-pod-port


# Service
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: rf-service
spec:
  type: ClusterIP
  selector:
    app.kubernetes.io/name: roboflow
  ports:
  - name: rf-svc-port
    protocol: TCP
    port: 9001
    targetPort: rf-pod-port
```

(上記の例では、Kubernetes クラスターが Docker Hub からイメージをダウンロードできることを前提としています)

上記の YAML の断片を次の名前で保存し、 `roboflow.yaml` そして `kubectl` CLI を使って、Pod と Service を Kubernetes クラスターのデフォルト namespace にデプロイします。

```
kubectl apply -f roboflow.yaml
```

\
（ClusterIP 型の）Service が作成されます。Kubernetes クラスター内からは次の URI で Roboflow inference にアクセスできます: `http://rf-service.default.svc:9001`

### この例を超えて

Kubernetes を使うと、Roboflow inference サービスにいくつかの高度な機能や拡張を組み込めます。たとえば、上記の例を次のようなより高度なユースケース向けに拡張できます。

* nodeSelector を使って、Kubernetes 環境内の GPU マシンのノードプール上に Pod を配置し、 `roboflow/inference-server:gpu` image
* Kubernetes のデプロイメントを作成して Roboflow inference サービスを水平オートスケールし、CPU 使用率などの特定のメトリクスに基づく自動スケーリングのトリガーを設定すること。
* nodePort や LoadBalancer などの異なる Service タイプを使用して、Roboflow inference サービスを外部に公開すること
* Ingress コントローラーを使用して、TLS（HTTPS）などで Roboflow inference を公開すること。
* Roboflow inference サービスに監視とアラートを追加する
* ライセンスサーバーとオフラインモードを統合する