Vultr Kubernetes Engine – マネージド K8s で AI アプリをスケール
本番グレードの Kubernetes クラスターを数分でプロビジョニング。VKE がコントロールプレーンを管理し、AI およびクラウドネイティブアプリのデプロイに集中できます。
Vultr Kubernetes Engine Features
Fully Managed Control Plane
VKE provisions and manages etcd, the Kubernetes API server, and scheduler automatically. No manual control-plane maintenance required.
GPU Worker Nodes
Attach NVIDIA A100 and H100 GPU-backed instances as worker nodes for AI inference pods, distributed training jobs, and GPU-accelerated workloads.
Container Registry Integration
Pull container images directly from Docker Hub, GitHub Container Registry, or Vultr's own container registry with minimal configuration.
Auto-Scaling Node Pools
Horizontally scale worker node pools based on CPU, memory, or custom metrics. Handle traffic spikes without manual intervention.
Multi-Region Deployment
Deploy clusters across Vultr's global network of 32+ data center locations. Run workloads close to your users for minimal latency.
Private Networking & RBAC
Isolated VPC networking per cluster with Kubernetes RBAC, network policies, and TLS-secured API endpoints for production-grade security.
VKE vs EKS vs GKE – Cost Comparison
| Feature | Vultr VKE | AWS EKS | Google GKE |
|---|---|---|---|
| Control Plane Fee | Free | $0.10/hr (~$73/mo) | $0.10/hr (~$73/mo) |
| Min. Node Cost | ~$2.50/mo | ~$30/mo (t3.small) | ~$25/mo |
| GPU Node Support | A100 & H100 | p3, p4d, trn1 | A100, H100, L4 |
| Free Tier | Credits via referral | 12-mo AWS Free Tier | $300 GCP trial |
| Global Regions | 32+ | 33 regions | 40+ zones |
What to Build with Vultr Kubernetes
AI Inference APIs
Deploy LLM inference servers (vLLM, TGI) as Kubernetes deployments with GPU node pools and horizontal pod autoscaling.
ML Training Jobs
Run distributed PyTorch training using Kubernetes Job resources with multi-GPU A100 or H100 worker nodes and NVLink connectivity.
Microservices Architecture
Orchestrate complex multi-service AI applications with service mesh, ingress controllers, and Kubernetes-native service discovery.
Data Pipelines
Run Apache Spark, Airflow, or Argo Workflows as Kubernetes workloads for scalable ML data ingestion and preprocessing pipelines.
Quick Start: Deploy GPU Pods on VKE
curl -LO https://dl.k8s.io/release/stable.txt | xargs -I{} curl -LO https://dl.k8s.io/release/{}/bin/linux/amd64/kubectlcurl -X POST "https://api.vultr.com/v2/kubernetes/clusters" \
-H "Authorization: Bearer $VULTR_API_KEY" \
-d '{"label":"ai-cluster","region":"ewr","version":"v1.29.0","node_pools":[{"node_quantity":2,"plan":"voc-g-2c-8gb-75s-amd"}]}'kubectl apply -f - <<EOF
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: llm-inference
spec:
containers:
- name: vllm
image: vllm/vllm-openai:latest
resources:
limits:
nvidia.com/gpu: 1
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Vultr Kubernetes よくある質問
Vultr Kubernetes Engine（VKE）とは何ですか？
VKE は、Kubernetes コントロールプレーンをプロビジョニングおよび管理する Vultr のマネージド Kubernetes サービスです。ワーカーノード（GPU ノードを含む）をデプロイすると、VKE が etcd、API サーバー、クラスターアップグレードを自動的に処理します。
VKE クラスターに GPU ノードを接続できますか？
はい。Vultr では、Kubernetes クラスターのワーカーノードとして GPU 搭載コンピューティングインスタンスを追加でき、AI 推論ポッドや分散トレーニングジョブなどの GPU 加速ワークロードを有効にできます。
VKE は EKS や GKE と比較してどうですか？
VKE は、同等のコンピューティングにおいて EKS や GKE よりも大幅に安く、クラスターごとの管理料金もかかりません。スタートアップ、AI プロジェクト、Kubernetes 機能を犠牲にせずに予測可能なクラウドコストを求めるチームに最適です。
VKE はどの Kubernetes バージョンをサポートしていますか？
VKE は最新の安定版 Kubernetes リリースをサポートし、定期的なバージョンアップグレードを提供します。ローリングノードアップデートを使用して、最小限のダウンタイムでクラスターをアップグレードできます。
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