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2025 年 4 月 1 日から Docker Hub の Rate Limit が引き締められ、未認証ユーザによるイメージ Pull は 1 時間あたり 10 回まで に制限されました。Rate Limit に引っかかると、Docker Hub からのイメージ Pull が一定の期間規制されるため、コンテナが起動できなくなる危険があります。 特に、マネージド Kubernetes の場合、イメージ Pull はクラスタの IP（NAT IP 等）アドレスを送信元としてリクエストされるため、同一の IP アドレスから大量の Pull リクエストを送信すると、その IP に対して Docker Hub の Rate Limit が適用されます。このため、単一の Pod が Rate Limit に引っかかると、他の Pod もイメージの取得ができなくなり、ImagePullBackOff や ErrImagePull に陥る可能性があります。今回は Google Cloud Artifact Registry の Remote Repository と Amazon ECR の Pull Through Cache を活用した Docker Hub の Rate Limit 対策を紹介したいと思います。

昨年 12 月 2 日 - 6 日までの 5 日間に渡り、米 Las Vegas にて AWS re:Invent が開催されました。 今回は、次世代 SageMaker の発表や Bedrock・Knowledge Bases の機能強化、Nova のマルチモーダル画像・動画生成モデルの提供開始等、生成 AI に関する話題が盛りだくさんでした。中でも個人的に興味深かったのが EKS Auto Mode の発表です。 これまでの EKS は、Control-Plane に関してある程度の機能がマネージドに提供されているものの、Google Kubernetes Engine（GKE） と比較してネイティブな Kubernetes を運用しなければならない印象でした。また、手動でのクラスタアップグレードが必要な上、Data-Plane（ワーカーノード）の運用自動化も提供されておらず、ある程度インフラの知識を持ったエンジニアによる戦略的なメンテナンス作業が必要でした。EKS Auto Mode では Kubernetes に必要なコンピュートリソース、ストレージシステム、ネットワーキング機能のプロビジョニング自動化等、従来の EKS と比較してクラスタの管理コストを大幅に下げることが期待できます。今回は、そんな EKS Auto Mode の特徴や仕組みについて、個人的な所感を交えつつ紹介したいと思います。

2020 年 11 月〜2021 年 3 月の約 5 ヶ月間、株式会社サイバーエージェントが企画する長期育成型プログラム CA Tech Accel という企画に参加をしたので、取り組んだこと、成果についてアウトプットしてみようと思います。