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# Kubernetes

***更新：Roboflow Enterprise Customer の場合、以下を使用して Kubernetes 環境に Roboflow Inference Service をデプロイできます*** [***この Helm chart***](https://github.com/roboflow/inference/tree/main/inference/enterprise/helm-chart)***.***

または、Pod と Service を Kubernetes cluster にデプロイするためのシンプルな Kubernetes manifest を以下に示します。

以下の Kubernetes manifest は、単一の CPU ベースの roboflow infer pod を作成し、それに cluster-IP service をアタッチ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 cluster が Docker Hub から image 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 の抜粋を次の名前で保存し `roboflow.yaml` そして `kubectl` CLI を使用して、Pod と Service を Kubernetes cluster の default namespace にデプロイします。

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

\
type が ClusterIP の Service が作成されます。Kubernetes cluster 内から次の 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 service にいくつかの高度な機能や拡張を組み込むことができます。たとえば、以下のようなより高度なユースケースに向けて上記の例を拡張できます。

* nodeSelector を使用して、Kubernetes 環境内の GPU machine node pool に Pod(s) を配置し、 `roboflow/inference-server:gpu` image
* Kubernetes deployment を作成して Roboflow inference service を水平自動スケーリングし、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。
* nodePort や LoadBalancer などの別の service type を使用して、Roboflow inference service を外部に公開する
* ingress controller を使用して、TLS（HTTPS）などで Roboflow inference を公開する。
* Roboflow inference service にモニタリングとアラートを追加する
* license server と offline mode を統合する