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何を解決するか

KubernetesにAIエージェントをデプロイするには、ネットワークの隔離、シークレット管理、永続ストレージ、健全性監視のオーケストレーションが必要で、複雑です。OpenClaw Kubernetes Operatorは、これらの運用要件を1つの宣言的リソースにエンコードすることで、ユーザーがプロダクションレベルのセキュリティと監視機能を備えたAIエージェントを自己ホスティングできるようにします。

仕組み

このオペレーターは、OpenClawInstance と呼ばれるカスタムリソースを導入します。ユーザーがこのリソースを定義すると、オペレーターは自動的に9つ以上のKubernetesリソース（StatefulSets、Services、NetworkPolicies、PersistentVolumeClaimsなど）の完全なスタックに同期します。

主なメカニズムは以下の通りです：

• 適応型設定：エージェントは OpenClawSelfConfig リソースを通じて、自身のスキルや環境の変更を自律的に要求でき、オペレーターが許可リストに基づいて検証します。
• ライフサイクル管理：OCIレジストリのポーリングによる自動更新、S3バックエンドのスナップショットによるバックアップ/リストア、HPA統合による自動スケーリングを処理します。
• 強化されたセキュリティ：デフォルトで、エージェントは非rootユーザーとして、読み取り専用のルートファイルシステム、デフォルト拒否のNetworkPoliciesでデプロイされます。
• サイドカー統合：Chromium（ブラウザ自動化）、Ollama（ローカルLLM）、Tailscale（セキュアなネットワーキング）用のサイドカーを自動的にデプロイできます。

対象ユーザー

マネージドサービスではなく、自前のKubernetesインフラ上でOpenClaw AIエージェントを自己ホスティングしたい開発者や組織、特にセキュリティ、データの永続性、運用の厳密さに厳格な制御を求める方々です。

特徴

• エージェントの自己設定：Kubernetes APIを介して、実行時中にスキルのインストールや自身の設定のパッチをエージェントが行えるようにします。
• ディスク容量を意識した準備完了状態：ワークスペースボリュームが満杯または読み取り専用の場合、ポッドがトラフィックを受け入れないようにし、静黙的な書き込み失敗を回避します。
• 宣言的スタック：1つのCRDでRBAC、Ingress、PVCなど、エージェント環境全体を管理します。
• 組み込みの観測性：Prometheusメトリクスと構造化されたJSONログが統合されています。
• S3スナップショット：削除時やスケジュールに従って、S3互換ストレージへの自動バックアップが行われます。
• 柔軟なランタイム：pnpmおよびPython/uv用の組み込みinitコンテナにより、MCPサーバーとスキルのサポートが可能になります。