ワークロードの設定を修正し、最適なノードを選択。自律的なチューニングで、自信を持ってスケールできます。
Kubernetesノードを効率的にスケールできていますか？
KarpenterやCluster Autoscalerなどのノードオートスケーラーは、需要に応じてノードを増減できる強力なツールです。クラスタの可用性を高め、アイドルコストを削減できます。しかし、オートスケーリングを適切に設定していても、多くのチームは次のような課題に直面しがちです。
コンテナの過剰プロビジョニング
キャパシティを無駄にし、オートスケーラーに必要以上のノードをプロビジョニングさせてしまいます。
コンテナのリソース不足
Podの強制退避（Eviction）、ノードへの負荷、ワークロードの不安定化といった信頼性の問題を引き起こします。
非効率なビンパッキング
リソースが十分に活用されないまま不要なスケーリングイベントが発生し、効率が低下します。
ワークロードの自律的なライトサイジングとパフォーマンスの可視化で、オートスケーリングを強化
設定エラーをプロアクティブに修正
ワークロードを継続的に分析し、
CPU Request未設定、
Memory Request未設定、
Memory Limit未設定といった
設定エラーを特定・解消。
予期しないEviction、
ノードのオーバーコミット、
非効率なオートスケーリングを未然に防ぎます。
ワークロードを自律的にライトサイジング
実際の使用状況に基づいてワークロードのリソースを即座に調整し、Podのビンパッキングを改善。
手動での操作は一切不要で、オートスケーリングの効率を高めます。
K8sオートスケーリングの効率を最大化
オートスケーリンググループとノードプールのコストや使用状況を詳細に可視化し、
非効率な箇所を特定。
最適なノードタイプを選択して使用率を高め、
的確なリソース配分と
最大限のコスト効率を実現します。
クラウドコストを削減しながら、最高のパフォーマンスを維持
数分でインストールでき、自律的な最適化のインサイトをすぐに得られます。
Frequently asked
questions
Kubernetesのオートスケーリングとは何ですか？
Kubernetesのオートスケーリングとは、Karpenter、Cluster Autoscaler、HPA、PerfectScaleなど、実際の需要に応じてクラスタのリソースを自動調整する強力なツール群のことです。これらのツールはリソースを動的にスケールアップ・スケールダウンし、パフォーマンス、可用性、コスト効率を維持します。
自社固有のワークロード要件に最適なノードタイプは何ですか？
最適なノードタイプは、ワークロードのCPU、メモリ、GPUなどの要件によって異なります。CPU集約型、メモリ重視型、GPUベースのワークロードには、それぞれ異なるインスタンスファミリーが必要です。ワークロードの特性に合ったノードタイプを選ぶことで、パフォーマンス、ビンパッキング、そしてK8sスタック全体の効率を大幅に向上できます。
現在のKubernetesオートスケーリング設定は、最大限のパフォーマンスを発揮できていますか？
効果的なオートスケーリング設定とは、変化に動的に対応し、リソースの無駄や不安定さを防ぐものです。ノードレベルの最適化とPodレベルのライトサイジングを組み合わせることで、オートスケーリングの効率が大幅に向上し、ビンパッキングの改善、より迅速なスケーリング判断、パフォーマンスの向上、クラウド支出の削減を実現できます。