TL;DR
PerfectScaleは、オープンソースのPerfectScale CLI(pscli)を基盤とするAIエージェントスキルをリリースしました。Kubernetesのコスト・無駄・リスクのデータをダッシュボードの外へ持ち出し、エージェント型ワークフローで活用できるようになります。Claude CodeやOpenAI Agents SDKなどのAIコーディング/運用エージェントが、クラスタ、ワークロード、ネームスペース、コスト、リスクを構造化されたJSON/JSONL形式で照会し、結果のフィルタリングやグルーピングを行い、PerfectScaleのデータをほかの運用データソースと組み合わせられます。CLIは無料のオープンソースとしてGitHubで公開中です。PerfectScaleのダッシュボードでAPIトークンを生成すれば、約2分で最初のクエリを実行できます。
いま、効率的なビジネス運営の鍵を握るのはデータです。しかし、あなたとチームは毎日どれだけのデータと向き合っているでしょうか。行動を起こす前に、いくつのダッシュボード、レポート、アラート、メトリクスを確認しなければならないでしょうか。Kubernetesを扱うチームにとって、この課題はきわめて切実です。コストレポート、使用率メトリクス、ワークロードのリスク、ライトサイジングの推奨、デプロイ履歴、インシデントのコンテキスト、ログ——。課題はデータを増やすことではありません。ノイズを切り分け、適切なタイミングで適切なインサイトを得ることこそが課題なのです。
PerfectScaleをお使いであれば、重要なデータはすでにPerfectScaleが可視化しています。ただし、これまでこのデータは主にPerfectScaleのダッシュボード経由でしか利用できず、ワークフロー上の手間が生じていました。
「チームがデータをエクスポートしたり、カスタムレポートを作成したり、異なるソースのメトリクスを比較したり、AIエージェントに異常の調査、結果の要約、リスクの説明を依頼したりする段階になると、UIだけのモデルは限界を迎えます」と、PerfectScale by DoiTのChief Solution ArchitectであるAmit Bezalelは語ります。「インフラ管理の未来はエージェント型AIへと向かっており、その未来はすでに形になり始めています。DevOps、プラットフォーム、SREの各チームにとって、最適化データは仕事がすでに行われている場所——ターミナル、スクリプト、社内ツール、AI活用ワークフロー——で使える必要があります」
課題は明確で、解決策はシンプルです。こうして、PerfectScaleのデータをエージェント型ワークフローに取り込むPerfectScale AIエージェントスキルが誕生しました。
PerfectScaleデータで実現するAI活用ワークフロー
このスキルにより、Claude CodeやOpenAI Agents SDKなどのAIコーディング/運用エージェントがPerfectScaleのデータを扱えるようになります。ダッシュボードを開いたり、ツールを行き来したり、クエリを書いたりする代わりに、エンジニアリングチームは質問を投げかけるだけで、あとはエージェントが答えを見つけてくれます。
PerfectScale CLIは、エージェントが本当に必要とするデータを提供し、Kubernetes最適化データの照会、フィルタリング、パース、ほかの運用データソースとの組み合わせを容易にします。
- 構造化された出力: JSONおよびJSONL形式でシームレスにパース可能。
- 豊富なフィルタリング: クラスタ、ネームスペース、ワークロードタイプ、コスト、リスクなどで結果を取得可能。
- 組み合わせ可能なデータ: PerfectScaleのデータをほかのソースと組み合わせることで、単一ツールでは得られないインサイトを生み出せます。
実際の使い方
スキルをインストールしたら、Claudeやお使いのエージェントに「aws-us-prodで最も無駄の多いワークロードのトップ10は?」といった質問を投げかけるだけです。数秒のうちに、エージェントが金額やそのほか要求した情報を含む明確な回答を返してくれます。
Kubernetes最適化データにエージェントから柔軟にアクセスできるようになることで、クラスタの一覧表示や調査、コスト・無駄・リスクによるワークロードの分析、ネームスペース、ワークロードタイプ、ポリシー、ラベルごとのグルーピングなどを簡単に行えます。既存のワークフロー全体でKubernetes運用を簡素化し、最適化の成果を高められます。
これこそが大きな転換点です。PerfectScaleのデータは、もはやダッシュボードで開くだけのものではありません。ツールやエージェントが直接活用できるものになったのです。
導入方法
PerfectScale CLIはオープンソースとして今すぐ利用できます。GitHubからダウンロードし、PerfectScaleのダッシュボードでAPIトークンを生成すれば、2分以内に最初のリクエストを実行できます。以下の短い動画では、Anton Weissがインストールからインサイト取得までの全プロセスを解説しています。
詳細なドキュメントはPerfectScaleドキュメントポータルでご覧いただけます。
今後の展開
これはまだ始まりにすぎません。今後は、期間指定の設定、サーバーサイドフィルタリング、nodegroupコマンド、さらなるエクスポート形式のサポートを追加していく予定です。
インフラ管理の未来はエージェント型AIへと向かっています。PerfectScale CLIは、チームがすでに使っているツールやワークフロー全体で、Kubernetes最適化データへのアクセス、組み合わせ、アクションを容易にすることで、この変化を後押しします。
まだPerfectScaleをお使いでない場合は、今すぐ無料で始めて、その効果をご自身でお確かめください。
FAQ
PerfectScale AIエージェントスキルとは何ですか?
オープンソースのPerfectScale CLIを基盤として、AIコーディング/運用エージェントをPerfectScaleのKubernetes最適化データに接続するスキルです。ダッシュボードを開く代わりに、エージェントに直接質問するだけで、コスト・無駄・リスクのデータを数秒で取得できます。
PerfectScale CLIと連携できるAIエージェントはどれですか?
このスキルはClaude CodeやOpenAI Agents SDKなどのAIコーディング/運用エージェント向けに構築されており、CLIを呼び出して構造化出力をパースできるほかのエージェント型ツールへの拡張も想定した設計になっています。
PerfectScale CLIではどのようなKubernetesデータを照会できますか?
クラスタ、ワークロード、ネームスペース、コスト、無駄、リスクのデータを照会し、クラスタ、ネームスペース、ワークロードタイプ、コスト、リスク、ポリシー、ラベルで結果をフィルタリングまたはグルーピングできます。出力は構造化されたJSONまたはJSONL形式で返されるため、パースやほかのソースのデータとの組み合わせが容易です。
PerfectScale CLIは無料でオープンソースですか?
はい。PerfectScale CLIはオープンソースで、GitHubにて無料でダウンロード・実行できます。
PerfectScale CLIはどのように始めればよいですか?
GitHubからPerfectScale CLIをダウンロードし、PerfectScaleのダッシュボードでAPIトークンを生成して、最初のクエリを実行します。PerfectScaleによれば、インストールから最初の結果取得まで約2分です。
PerfectScale CLIを使ってエージェントに聞ける質問の例は?
よくある例は「aws-us-prodで最も無駄の多いワークロードのトップ10は?」という質問です。エージェントはCLIを通じてPerfectScaleのデータを照会し、金額やワークロードの詳細を含む明確な回答を返します。
PerfectScale CLIの今後の予定は?
PerfectScaleは、現在のJSON/JSONLサポートに加えて、期間指定の設定、サーバーサイドフィルタリング、nodegroupコマンド、さらなるエクスポート形式の追加を予定しています。