Google CloudがRay向けgVisorサンドボックスを紹介、試験版の機能とGKE構成

2020年1月1日

Google Cloudの発表から、導入時の判断を整理

Google Cloudは2026年9月の日本語公式ブログで、Anyscaleと協力したRay向けサンドボックスライブラリを紹介しました。強化学習やエージェントのワークフローで、生成コードやツール呼び出しをgVisorで隔離し、実行環境をRayから管理する試験版です。 [1]

発表の要点：Rayから隔離環境を作成・操作する

発表で示された内容 [1]
項目	発表の内容
発表されたもの	Anyscaleとの協業による、Ray向けサンドボックスの試験運用版ライブラリ
対象の版	Ray 2.58以降
隔離の方式	gVisor。Linuxシステムコールの大部分をユーザー空間に実装し、ホストカーネルとの間に分離境界を追加
Rayでの表現	各ハイレベルサンドボックスをRayアクターとして表現。操作用アクターがgVisorへ処理を中継
配置と資源	Rayスケジューラが実行ノードを決定し、CPU・メモリを予約
APIの操作	環境の作成／CPU・メモリの上限／環境変数・作業ディレクトリ・通信の設定／コマンド実行／ファイル操作／状態検査／終了・削除
管理上の論点	配置・資源割り当て・作成と破棄・障害からの復旧・スケーリング。既定で自動復旧や自動スケールが働くという説明ではない
今後の予定	Agent Substrate、Kata Containersへの対応拡大
試す場所	GKE。Rayサンドボックスのユーザーガイドが案内されている

Googleは、動的な環境作成に向く理由として、gVisorの1秒未満の起動と低いメモリオーバーヘッドを挙げています。これは発表者の説明です。本記事で利用環境ごとの性能を測定したものではなく、具体的な処理の所要時間は試験で確認する項目として扱います。 [1]

元記事では、Agent SubstrateやKata Containersへの対応拡大は今後の予定として示されています。この発表だけで、現在利用できるランタイムとは判断できません。導入判断には、採用するRayの版で確認できる機能を使います。 [1]

詳細記事（全4本）

入力と期待値を決め、実行・回収・照合を一つの処理で試します。公式コードの抜粋と、エラー・回収失敗・期待値不一致を分ける判断表を載せています。

通信の必要性から設定を選び、接続先・APIキー・出力経路を確認します。network="public"の説明がどの版に基づくかも区別します。

作成待ち、コマンド実行、環境の寿命を分けて設定を選びます。時間切れと削除を同じ扱いにせず、異常時の後片付けまで確認します。

隔離したい実行単位から、Ray・gVisor連携とGKE Sandboxの設定場所を区別します。導入ガイドの前提と、選んだ構成での確認方法を整理します。

出典・確認範囲

発表はGoogle Cloudが2026年9月に公開した日本語記事に基づきます。詳細記事はRay 2.58.0などの公式資料で補足し、開発版との違いを本文で明示しています。資料確認日：2026年9月8日。実機検証は行っていません。