Kubernetesワークロードの85〜90%を自動化——PicnicAIがPerfectScale by DoiTで信頼性を向上
- 85–90%
- 自動リサイズが適用されたアプリケーションワークロードの割合
- 50%
- インフラチームがインフラ管理に費やす時間の削減率(概算)
年初、TraxのCFOは組織全体に厳しいコスト削減目標を掲げました。クラウドインフラストラクチャ担当ディレクターのMark Serdze氏とそのチームは、Kubernetes以外の領域では迅速にコストを削減できたものの、大規模なマルチクラウド・マルチクラスターのKubernetes環境の最適化では壁に突き当たりました。
Vertical Pod Autoscaler(VPA)やクラスターログ、既存の監視ソリューションを使った手作業の最適化では状況を十分に把握できず、大きな開発工数をかけなければ効率的にスケールできませんでした。チームは場当たり的で受け身の対応を強いられ、目標への効果はごくわずかでした。ツールの不足は時間のかかる議論の応酬を生み、勘に頼った意思決定につながり、サービスのレジリエンスにリスクをもたらすことも少なくありませんでした。
Traxは、200以上のマイクロサービスで構成されるKubernetes環境全体でAIによるコスト可視化と最適化レコメンデーションを得るため、DoiTのPerfectScaleを導入しました。プラットフォームはサービスごとに必要なリソースを明確に可視化し、コスト削減とレジリエンスのバランスを取りながら、最も大きな無駄を削減できる機会を浮き彫りにしました。
サービスのすべてのレプリカを単一のビューに統合するPerfectScale独自の機能により、Traxはレプリカごとに異なる使用率を把握できるようになりました。これはSparkやFlinkジョブのような一時的なワークロードで特に有効で、可用性に影響を与えることなくサービスを再設計し、さらなるコスト削減を実現しました。
コスト最適化のレコメンデーションは私たちにとって非常に重要でした。それぞれの変更がもたらす影響を明確に理解したうえで、どのアクションを取るべきかを教えてくれるのです。あるクラスターではコストを75%削減でき、年間10万ドル以上の費用を節約できました。
Mark Serdze, Trax クラウドインフラストラクチャ担当ディレクター
Traxのミッションは、ブランドや小売業者がデジタル技術の力を活用し、想像しうる最高のショッピング体験を生み出せるようにすることです。先進技術と自律的なデータ収集手法の開発による業界をリードするイノベーションと卓越性は、ポジティブな買い物体験を促進し、あらゆる販売時点で収益機会を引き出します。
Traxのソリューションポートフォリオは、ミッションクリティカルな指標、分析、サービスを提供し、顧客がショッピング体験の改善を通じて時間とコストを節約できるよう支援します。Kubernetesはそのインフラの中核であり、世界有数の大企業を含む90か国以上の顧客を支える大規模なマルチクラウド・マルチクラスター環境を支えています。
年初、CFOは組織の複数の領域にわたって厳しいコスト削減目標を打ち出しました。クラウドインフラストラクチャ担当ディレクターのMark Serdze氏とそのチームにとって、それはクラウドコストの最適化に迅速に着手することを意味していました。Kubernetes以外の領域では素早く成果を上げたものの、クラスターの内部では壁に突き当たりました。
「Vertical Pod Autoscaler(VPA)やクラスターログ、監視ソリューションを使い、利用可能なメトリクスをもとに手作業で最適化を始めました」とSerdze氏は語ります。「このアプローチでは状況を十分に把握できず、大きな開発投資なしに効率的にスケールさせるのは困難でした。その結果、場当たり的で受け身の対応に終始し、目標への効果はごくわずかでした」
ツールの不足は、どのアクションを取るべきかをめぐる時間のかかる議論を生み、勘に頼った意思決定や手戻り、サービスのレジリエンスへのリスクにつながることも少なくありませんでした。
DoiTのPerfectScaleを導入して間もなく、Serdze氏とチームはKubernetes環境全体で欠けていたコストの可視性を手に入れました。200を超えるマイクロサービスからなる広大な環境全体で、各サービスにどのリソースが必要か、最も大きな無駄を削減できる機会がどこにあるのかを明確に把握できるようになりました。
プラットフォームのAIによるインテリジェンスにより、コスト削減とレジリエンス全体を天秤にかけながら、パフォーマンスを損なうことなく安全かつ効率的にリソースを調整し、迅速にアクションを起こせるようになりました。
「コスト最適化のレコメンデーションは私たちにとって非常に重要でした。それぞれの変更がもたらす影響を明確に理解したうえで、どのアクションを取るべきかを教えてくれるのです」とSerdze氏は語ります。「あるクラスターではコストを75%削減でき、年間10万ドル以上の費用を節約できました」
また、包括的なデータとインテリジェンスにより、詳細なコスト情報や最適化ガイダンスが不足していた既存のFinOpsツールを、予算にほぼ影響を与えることなく置き換えることができました。
無駄なリソースを排除した後、Traxチームはビジネス成果に直結するさらなるコスト最適化の機会の特定に取り組みました。
「私たちにとって重要な指標が『処理あたりコスト』で、これはKubernetesの効率に大きく左右されます」とSerdze氏は語ります。「一定額を超えると、その原因を突き止めて削減策を講じるよう大きなプレッシャーがかかります」
サービスのすべてのレプリカを単一のビューに統合するPerfectScale独自の機能により、チームはレプリカごとに異なる使用率を明確に把握できました。これはSparkやFlinkジョブのような一時的なワークロードで特に有効でした。
「リソースレベルの異なる複数のバリエーションのサービスを構築し、データのサイズに応じて受信リクエストを適切なサービスにルーティングできるようになりました」とSerdze氏は語ります。「これは処理あたりコスト指標に大きなインパクトをもたらしました。PerfectScaleはこのデータを即座に提示してくれました。彼らがいなければ、同じ結果を得るために数百のレプリカを評価する膨大な時間を費やしていたでしょう」
迅速で効果的なコスト最適化の成果に加えて、Traxチームは成功の多くをPerfectScaleから受けた戦略的パートナーシップとサポートによるものだと評価しています。
「概念実証(POC)中のサポートは、迅速な成果を上げるうえで大きな力になりました」とSerdze氏は語ります。「PerfectScaleチームは私たちと一緒に取り組み、最適化を支援し、プラットフォーム活用の成功を確実なものにしてくれました。他のベンダーでこれほどのコミットメントを見たことはありません。スケールを続ける中でKubernetesコストを適切に管理するために頼れるパートナーを見つけられたことを嬉しく思います」
PerfectScaleが手動チューニングなしで、クラスターのライトサイジング、無駄の削減、パフォーマンス向上をどのように支援するかをご覧ください。