「Kubernetes Jobs でフォトギャラリーを作る」は、バッチ処理で目に見える成果を得たい Kubernetes 初学者向けの実践プロジェクトです。利用許諾のある庭園写真から実際のサムネイルを生成し、利用可能なギャラリー、出典索引、画像アーカイブを引き渡します。
2 つの Guided Lab では、1 グループの試作、全体を処理する Indexed Job、制御された一時的な配信元障害からの復旧を学びます。独立した Challenge では、グループの割り当て、並列数の上限、失敗するインデックスが変わります。各ユニットに独立した入力とリソースが用意され、環境間でファイルを持ち越す必要はありません。
学習内容
このコースを修了すると、次のことができるようになります。
- 入力写真をゼロから始まる完了インデックスに割り当て、枚数の少ない最後のグループも処理する；
- 正しい完了数と上限内の要求並列数を持つ Indexed Job を保存して適用する；
- ネイティブな Job の条件と完了インデックスを、所属する Pod と実際の処理ログに対応付ける；
- インデックスごとの有限な再試行、全体の失敗許容数、稼働期限を設定した新しい Job を使う；
- 失敗した試行と既に正しい画像を保持しながら、再処理で不足分を完成させる；
- 元画像に対応する実際の JPEG を検証し、出典情報付きの整合した CSV と ZIP を引き渡す。
このコースの対象者
基本的な Kubernetes オブジェクトを知っており、小規模でも完結したバッチ処理プロジェクトに取り組みたい方が対象です。
前提知識： ターミナルでのコマンド入力、パスの識別、ブラウザータブの切り替えができ、Pod、Deployment、Service、ラベル、簡単な YAML を理解していることが必要です。ここで使う Job、完了インデックス、共有ボリューム、文字列の置換、再試行の手順は Guided Lab で学びます。Python や画像処理の経験は不要です。
学習環境： LabEx は準備済みのクラスタ、処理用イメージ、利用許諾のある元写真、ストレージ、Workspace ターミナル、Gallery ブラウザータブを提供します。サイト、ラベル、コマンド出力は英語です。
よくある質問
Kubernetes のインストールや処理プログラムのビルドは必要ですか？
不要です。各ユニットにはブラウザーから使える準備済み環境と画像処理プログラムが含まれます。実際の Kubernetes バッチを設定して検証することが課題です。
ギャラリーの画像は実際のファイルですか？
はい。ワーカーは利用許諾のある元画像の実コピーを取得し、320 × 220 の JPEG を生成します。ギャラリーは存在する出力を表示し、ダウンロードには実画像と作者・ライセンス情報を含む出典索引が入ります。
再試行が成功すれば、処理は必ず 1 回だけ実行されますか？
いいえ。Job は処理を再実行することがあります。付属の処理プログラムは既に一致する JPEG を変更せず、元の失敗証拠と新たに成功した試行の両方を保持します。この単一ノードのストレージ演習は、分散処理での厳密な 1 回実行を保証しません。
Challenge は Guided Lab をどのように発展させますか？
クラブではグループ数、要求並列数の上限、失敗するインデックスが異なります。その環境の実際の依頼内容に基づき、既習のグループ分け、有限な再試行、保持、引き渡しの手法を組み合わせます。
