過剰プロビジョニングなしでパフォーマンスを向上

Kubernetesのパフォーマンスとは、クラスタがワークロードをどれだけ高い信頼性と回復性で稼働させられるかを示すものです。可用性、継続的な稼働時間、通常時およびトラフィック急増時の安定性によって測定され、アプリケーションが定められたサービスレベルを満たすことを保証します。

パフォーマンスを迅速かつ効率的に改善するには、まず最も差し迫った問題を特定する必要があります。Podのライトサイジングを行い、深刻なCPUスロットリングやメモリプレッシャーなどのリスクに対処することで、即座に効果が現れ、クラスタの安定性を大きく向上させられます。

ただし、パフォーマンスは「設定して終わり」というものではありません。クラスタの回復性と信頼性を保つには、継続的な最適化と先を見越したチューニングが欠かせません。ここで力を発揮するのがスケーリングの自動化です。水平・垂直、あるいはその両方のオートスケーリングを設定することで、実際の需要に応じてリソースを動的に調整し、クラスタが安定して稼働し続けるのに十分なリソースを確保できます。

ノードが正常に見えるのにPodが再起動するのは、K8sクラスタを運用するチームがよく直面する課題です。多くの場合、問題はノードレベルではなくPod側にあります。OOMやOOMKilledイベント、CPUスロットリング、メモリリーク、不正確なリクエストやリミットは、いずれも再起動の原因となり得ます。ノードに空き容量があっても、設定が不適切なワークロードは、基盤となるインフラが正常であっても失敗することがあります。一方で、ノード自体は正常でもワークロードの要件に合わないノード(たとえば、メモリ集約型のワークロードをCPU最適化インスタンスで実行する場合)も、不安定さの原因になります。

PerfectScaleはK8s最適化に多面的なアプローチを提供し、ワークロードのライトサイジングから最適なノードの選択まで、環境のあらゆるレイヤーを最適化できるようにします。

オートスケーリングは、実際の需要に基づいてリソースをリアルタイムに調整することで、クラスタのパフォーマンス維持に貢献します。正しく設定すれば、通常時やトラフィック急増時にも可用性と安定性を保てます。Karpenterのようなクラスタオートスケーラーは、需要に応じてノードリソースを調整することでクラスタを垂直方向にスケールさせ、稼働に十分なリソースを確保します。HPAやKEDAといったソリューションは、Podのレプリカ数を自動的に調整して水平方向にスケールし、リソース使用率を定義されたしきい値内に保ってプロビジョニング不足を防ぎます。

PerfectScaleは設定を細かくチューニングして正確なスケーリングトリガーを実現し、オートスケーリングの効率を最大化します。

リソースを過剰にプロビジョニングすればクラスタの安定性が保証され、CPUスロットリングもなくなると考えるチームは少なくありません。しかし、リクエストやリミットの設定が誤っていれば、必要以上にCPUを追加してもスロットリングは防げません。場合によってはスケジューリングの問題を引き起こし、不安定化やダウンタイムにつながるなど、クラスタに悪影響を及ぼすこともあります。

PerfectScaleはK8sワークロードを継続的に分析し、実際の需要に基づいてCPUのリクエストとリミットを自律的にライトサイジングします。これにより、スロットリングのリスクを低減し、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できます。