【開催報告】KubeCon + CloudNativeCon Japan 2026 – AWS ブース：Amazon EKS の最新ソリューションに関するデモセッションを実施

2026年7月29日から 2 日間にわたって、アマゾンウェブサービスジャパン合同会社はパシフィコ横浜で開催された KubeCon + CloudNativeCon Japan 2026 においてスポンサーとしてブースを出展しており、たくさんの方にご来場いただきました。（ご来場いただいた皆様、有難うございました！） 

AWS ブースでは、2日間で 12 のデモセッションを行い、多くのご来場者にご視聴いただきました。その際にセッション資料をシェアしてほしいとのご要望をいくつか頂いたことを受け、こちらのブログで各セッションの資料を公開させて頂きます。デモセッションの内容について、EKS Auto Mode・AI エージェント・セキュリティ・コスト最適化など、Amazon EKS の最新機能と運用自動化を実演する内容となり、詳細は以下に記載させて頂いています。ご参考いただけますと幸いです。 

7/29(水) 11:00-11:15 | AWS DevOps Agent による EKS 上のインシデント対応の迅速化（Japanese） >>> セッション資料

フロンティアエージェントの一つである DevOps Agent は、従来のシステム運用を根本的に変革するサービスです。本セッションでは、DevOps Agent の概要を紹介し、EKS 上で稼働するシステムのインシデントをどのように調査するかをデモします。 

[Speaker] Yuya Hirooka – Partner SA 

7/29(水) 12:00-12:15 | トレーニングと推論のためのモデルロード高速化（Japanese） >>> セッション資料

大規模モデルのトレーニングおよび推論ワークロードは、数十〜数百ギガバイトに及ぶコンテナイメージの取得とモデルウェイトの読み込みによるコールドスタートの問題を抱えています。本セッションでは、EKS Auto Mode 上で SOCI パラレルプル、Mountpoint for Amazon S3 によるストリーミング、Run:ai Model Streamer による GPU への直接ロードの 3 つの手法を紹介し、起動時間の短縮と手法の選び方を解説します。 

[Speaker] Kosuke Sobue – ISV/SaaS Solutions Architect 

7/29(水) 13:00-13:15 | モデルからエージェントへ — Amazon EKS Auto Mode で LLM 駆動 AI アプリケーションを稼働させる（English） >>> セッション資料

AI が推論エンドポイントからエージェント型アプリケーションへと進化する中、Kubernetes 上で LLM を稼働させるには新たな課題が生じます。本セッションでは、Amazon EKS Auto Mode が LLM 駆動のエージェント AI を大規模にデプロイ・運用する方法を、オープンソース LLM のライブデプロイと、推論と外部アクションを連携するエージェントアプリケーションを通じて紹介します。GPU コンピューティングは Ray と vLLM により自動管理されます。 

[Speaker] Sai Vennam – Prin. WW Spec. SA, Containers 

7/29(水) 13:40-13:55 | EKS セキュリティ：Admin & Advanced Network Policies（Japanese） >>> セッション資料

マイクロサービスが拡大するにつれ、セキュリティと開発スピードの両立が課題となります。本セッションでは、Amazon EKS Network Policies がサービスメッシュなしで多層防御を実現する方法を紹介します。Admin ポリシーがクラスター全体のベースラインを強制し、Advanced ポリシーが L7 FQDN ベースの Egress 制御を追加します。いずれも EKS Auto Mode 上の VPC CNI の eBPF エンジンで動作します。 

[Speaker] Toshikazu Ichikawa – Snr Partner SA 

7/29(水) 15:25-15:40 | EKS でのプラットフォームエンジニアリング：開発者セルフサービス GitOps ゴールデンパス（ArgoCD、ACK、KRO）（Japanese） >>> セッション資料 

マネージド EKS の機能群（ArgoCD、ACK、KRO）を活用した GitOps ベースのプラットフォームで、ワークロードレベルのゴールデンパスを提供します。一例として LLM 推論を取り上げ、開発者が単一の InferenceEndpoint を宣言して git push するだけで、GPU のプロビジョニング、モデル提供（Ray Serve + vLLM）、セルフサービスでの公開までをプラットフォームが自動で行います。 

[Speaker] Yuji Matsuoka – Solutions Architect, TELCO 

7/29(水) 16:30-16:45 | AWS Neuron による動的リソース割り当て（Japanese） >>> セッション資料

Dynamic Resource Allocation（DRA）が Kubernetes 1.36 で GA となり、GPU などのハードウェアデバイスをより柔軟に割り当てられるようになりました。本デモでは、DRA の仕組みと使い方を説明し、AWS 固有のトピックとして Trainium での DRA 利用についても紹介します。 

[Speaker] Kenta Goto – ISV/SaaS Solutions Architect 

7/29(水) 17:50-18:05 | Kubernetes 上のマルチテナント AI トレーニングのための DRA ベースカスタム GPU スケジューラー（English） 

組織が Kubernetes 上で AI ワークロードをスケールさせる際、チーム間での GPU 管理はフラグメンテーション、リソース競合、マルチノード間の調整失敗といった課題を生みます。本セッションでは、Kubernetes の DRA フレームワーク上に構築したカスタム GPU スケジューラーを紹介します。NVIDIA ResourceSlices を評価して共有モードを考慮した配置を行い、フラグメンテーションのないビンパッキングを適用し、クォータ管理、ギャングスケジューリング、デッドラインを考慮したバックフィルを含むマルチテナントポリシーを強制します。 

[Speaker] Youngjoon Jeong – Sr. GTM SSA Containers Korea 

7/30(木) 11:00-11:15 | AI によるシフトレフト：PR から本番までの K8s マニフェスト自動レビュー（Japanese） >>> セッション資料

経験豊富なレビュアーでも、特権コンテナ、平文シークレット、リソースリミットの未設定といった Kubernetes マニフェストの重大な問題を見落とすことがあります。本セッションでは、Amazon Bedrock 上の Claude を活用してレビューをシフトレフトする方法を紹介します。プルリクエストごとにセキュリティ、コスト、信頼性を分析し、インラインで修正提案を投稿し、堅牢化された YAML を自動コミットします。マージ後は ArgoCD があるべき状態を強制し、ドリフトを検知します。 

[Speaker] Kyosuke Konishi – Associate Solutions Architect 

7/30(木) 12:00-12:15 | AI エージェントのためのインフラ：AI エージェントワークロード向け Kro テンプレート（Japanese） >>> セッション資料

Kro と ACK を使い、AI エージェントのインフラ（複数の Kubernetes リソース + AWS リソース）を単一のカスタムリソースとしてテンプレート化します。AI エージェントワークロードを簡単にデプロイする方法をデモします。 

[Speaker] Shota Suzuki – Solutions Architect 

7/30(木) 13:00-13:15 | Amazon EKS Auto Mode による Kubernetes コスト最適化：Spot、統合、ゼロコンフィグ（English） 

Kubernetes のコスト最適化には通常、Spot の専門知識、ノードグループのチューニング、キャパシティプランニングが必要です。EKS Auto Mode は、自動 Spot 統合、インテリジェントなインスタンス選択、低トラフィック時の継続的な統合、サブミニッツのバーストスケーリングにより、この運用負荷を解消します。Karpenter が手動設定なしでコスト効率を実現する様子をご覧ください。 

[Speaker] Alex Kestner – Principal PMT-ES, Kubernetes 

7/30(木) 13:40-13:55 | もう後戻りできない？そんな時代は終わり — EKS バージョンロールバックと恐れ知らずの Kubernetes アップグレード新時代（Japanese） >>> セッション資料

Kubernetes のアップグレードは常に一方通行であり、チームはアップグレードを先延ばしにしたり、サポート切れのバージョンを使い続けたりしてきました。2026 年 7 月、Amazon EKS はバージョンロールバックを提供開始し、etcd データとワークロードを保持したまま 7 日以内に前のマイナーバージョンへ戻せるようになりました。本セッションでは、その仕組みと、ロールバックパスがアップグレード戦略をどう変えるかを解説します。 

[Speaker] Ryota Yamada – Solutions Architect 

7/30(木) 15:25-15:40 | EKS 向け Agent Skills：AI エージェントにスペシャリストレベルのアップグレード＆運用知識を（English） >>> セッション資料

EKS のアップグレードやクラスターヘルスレビューは、専門知識の不足から先送りされがちな Day-2 タスクです。本デモでは、シニア AWS スペシャリストの知見をエンコードしたキュレーション済み Agent Skills を紹介し、Claude Code や Kiro などのコーディングエージェントに読み込ませます。非推奨 API やアドオンの競合をスコア付き Go/No-Go レポートで検出し、優先度付きの運用レビューを実行する様子をご覧ください。オープンソースの APEX コレクションは Agent Skills 標準に準拠し、数分でスペシャリストレベルのアウトプットを提供します。 

[Speaker] Eng-Hwa Tan – Prin. GTM SSA Containers ASEAN / Masatoshi Hayashi – Sr. GTM SSA Containers Japan