オンプレLLM基盤のCI/CD自動化
オンプレミス環境でLLM基盤を構築する際のGPUリソース管理とGitOps運用による完全自動化の実現
Executive Summary
経営課題
オンプレLLM基盤の属人化とGPUリソース管理の非効率が、AI投資のROIを圧迫していた。
ROI・成果
- 構成リードタイム60%短縮
- 障害検知時間60分→15分
- デプロイ失敗率90%低減
プロジェクト概要
クライアント
大手通信グループ
業界
通信・AIインフラ
チーム規模
4名体制
技術スタック
Infra
- Kubernetes
- NVIDIA GPU Operator
- MIG
- Harbor
Tools
- ArgoCD
- Keycloak
- Prometheus
- Grafana
- Alertmanager
背景・課題
オンプレミス環境にLLM基盤を構築するにあたり、GPUリソースの効率的な管理、クローズドネットワークでのCI/CDパイプライン構築、マルチテナント環境での認証統合が最大の課題だった。
- オンプレ環境でのKubernetesクラスタ構築に多くの工数を要し、手動設定で属人化が進行
- クローズドネットワークのため、パブリッククラウドのCI/CDサービスがそのまま利用不可
- 複数チームがLLM基盤を利用するマルチテナント環境で認証・認可の統合が複雑
- GPUノードのスケジューリングとリソース配分の最適化に課題があり、コスト効率が悪化
- 障害検知から復旧まで平均60分を要し、SLA達成が困難な状況
ソリューション
Kubernetes + ArgoCDによるGitOps運用基盤と、Keycloak認証基盤統合、Prometheus + Grafanaによる包括的監視により、セキュアで自動化されたLLM運用基盤を構築。
GitOps運用基盤
ArgoCDによる宣言的デプロイ管理で、Gitリポジトリを単一の真の情報源として運用
マルチテナント認証
KeycloakによるRBAC統合で、チーム単位のリソースアクセス制御とSSOを実現
GPU最適化管理
NVIDIA GPU Operator + MIGパーティショニングで、GPUリソースの細粒度な割り当てと監視
包括的監視基盤
Prometheus + Grafana + Alertmanagerでメトリクス収集・可視化・アラート通知を一元化
実装プロセス
Phase 1: インフラ基盤構築（1-2ヶ月目）
- Kubernetesクラスタ構築（オンプレGPUノード3台+コントロールプレーン3台）
- Harborプライベートレジストリ構築によるイメージ管理の閉域網内完結
- NVIDIA GPU Operator導入とMIGパーティショニング設定
Phase 2: GitOps・認証基盤構築（2-3ヶ月目）
- ArgoCDによるGitOpsパイプライン構築とApplicationSet設定
- Keycloak認証基盤の構築とKubernetes RBACとの統合
- SSO・マルチテナントアクセス制御ポリシーの設計・実装
Phase 3: 運用自動化・監視構築（4-5ヶ月目）
- Prometheus + Grafanaダッシュボード構築（GPU使用率・推論レイテンシ・エラー率）
- Alertmanagerによる障害検知・通知自動化（Slack連携）
- 自動スケーリングポリシーとロールバック戦略の実装
- 運用マニュアル整備とエスカレーションフローの策定
成果
リードタイム短縮
60%
手動構成からGitOpsデプロイ失敗率
90%低減
自動ロールバック導入障害検知時間
15分
従来60分→15分運用自動化
GitOps完了
完全自動化達成ビジネスインパクト
- オンプレLLM基盤のデプロイリードタイムを60%短縮し、AIサービスの迅速な提供を実現
- デプロイ失敗率を90%低減し、ArgoCD自動ロールバックによる安定したリリース運用を確立
- 障害検知から平均15分での対応が可能となり、SLA目標を安定的にクリア
- Keycloak認証統合により5チームでのマルチテナント運用を安全に実現
オンプレ環境でLLMを運用するには、パブリッククラウドとは異なる多くの制約がありましたが、GitOpsの採用により宣言的な運用管理が実現できました。GPUリソースの最適化も大幅に進み、チーム間でのリソース配分もスムーズになっています。