Amazon EKSのようなKubernetesプラットフォームにより、大規模なKubernetesクラスターの実行がかつてないほど容易になりました—しかし、大きな柔軟性には大きな責任が伴います。監視を怠ると、リソースの非効率性が静かにクラウドコストを押し上げてしまいます。ここで、スマートなリソース監視が重要な役割を果たします。
このブログでは、Kubernetesリソースの使用を最適化しコストを削減するために監視すべき重要な指標について解説します—特にクラウド環境において。EKS上で本番ワークロードを実行している場合でも、始めたばかりの場合でも、これらのベストプラクティスは無駄を省き効率を高めるのに役立ちます。
K8sコスト最適化におけるリソース監視の重要性
Kubernetesはインフラストラクチャを抽象化しますが、クラウドの請求書は痛いほど現実的です。可観測性の不足は以下のような問題を引き起こします：
- 過剰プロビジョニングされたワークロード（未使用のCPU/メモリに対する支払い）
- 活用度の低いノード（インスタンス時間の無駄）
- ゾンビワークロード（アイドル状態のポッドや忘れられた名前空間）
- 不均衡なスケジューリング（使用率の偏りを引き起こす）
モニタリングによって、これらの問題を早期に発見し、スケーリング、スケジューリング、適正サイジングに関する情報に基づいた決定を下すことができます。
コスト最適化のために監視すべき重要な指標
最も重要な指標とその活用方法について詳しく見ていきましょう。
1. CPUとメモリのリクエストと使用量の比較
重要な理由: オーバープロビジョニングはリソースの無駄につながり、アンダープロビジョニングは不安定性を引き起こします。
監視すべき項目:
kube_pod_container_resource_requests_cpu_coresとcontainer_cpu_usage_seconds_totalkube_pod_container_resource_requests_memory_bytesとcontainer_memory_usage_bytes
確認すべきポイント:
- ワークロードが一貫してリクエストしたリソースの30%未満しか使用していない。
- メモリ不足によりOOMキルされたポッド。
実行可能なヒント: Vertical Pod Autoscaler (VPA)をレコメンデーションモードで使用して、チューニングの機会を特定しましょう。
2. ノード使用率（CPU/メモリ）
重要な理由: ノードの使用率が低いということは、アイドル状態のEC2キャパシティに対して支払いをしていることを意味します。
監視すべき項目:
node_cpu_utilizationnode_memory_utilization
確認すべきポイント:
- ノードが一貫して50%未満の使用率である。
- 偏ったワークロードにより一部のノードがほとんど空の状態になっている。
実行可能なヒント: Karpenterなどのツールを使用して、使用率の低いノードを統合しましょう。
これ（およびそれ以上）を自動的に行うソリューションをお探しなら、CloudPilot AIはノードの使用率をインテリジェントに監視し、使用率の低いインフラストラクチャをより費用対効果の高いオプションに自動的に置き換えます—手動チューニングは不要です。
3. ポッドスケジューリングの失敗
重要な理由: ポッドスケジューリングの失敗はクラスターの過剰プロビジョニングにつながる可能性があります。
監視すべき項目:
kube_pod_status_unschedulablekube_pod_status_phase{phase="Pending"}
確認すべきポイント:
- メモリやCPUの不足によるスケジュール不可能なイベントの頻発。
- パッキング効率を低下させるスケジューリング制約（例：テイント、アフィニティ）。
実行可能なヒント: より良いビンパッキングを可能にするために、アフィニティ/アンチアフィニティルール、許容範囲、リソースリクエストを見直しましょう。
また、KarpenterやCloudPilot AIのようなコスト意識の高いオートスケーラーを検討して、ワークロードを動的に再調整し、スケジューリング失敗イベントを減らしましょう。
4. 永続ボリュームの使用状況
重要な理由: EBSボリュームは、アイドル状態やマウントされていない場合でも継続的なコストが発生します。
監視すべき項目:
kubelet_volume_stats_used_byteskube_persistentvolumeclaim_info（バインドされていないPVCを検出するため）
確認すべきポイント:
- データがほとんどないか全くないのに大きな割り当てがあるボリューム。
- ポッドに接続されていない孤立したPVCとEBSボリューム。 実行可能なヒント: 未使用のボリュームを定期的に監査しましょう。古いEBSスナップショットを自動削除するライフサイクルポリシーの導入を検討してください。
5. アイドル状態の名前空間とリソース
重要な理由: 忘れられたテストワークロードやゾンビサービスはリソースを消費し、コストを増加させます。
監視すべき項目:
- アクティブなポッドがない名前空間。
- エンドポイントのないサービス。
確認すべきポイント:
- 古い、未使用の開発/テスト名前空間。
- トラフィックのないCronJobやDeployment。
実行可能なヒント: クリーンアップスクリプトやTTLコントローラーを使用して、時間の経過とともにアイドル状態のリソースを自動的にクリーンアップしましょう。
EKSでのメトリクス監視の設定
これらのメトリクスを効果的に追跡するには、堅牢な監視スタックが必要です。以下は、始めるためのシンプルなセットアップです：
Prometheus + Grafanaの使用
インストール方法：
Helmを使用してkube-prometheus-stackをインストールします：
helm repo add prometheus-community https://prometheus-community.github.io/helm-charts
helm repo update
helm install monitoring prometheus-community/kube-prometheus-stack --namespace monitoring --create-namespace
これにより以下がデプロイされます：
- Prometheus（メトリクス収集）
- Grafana（可視化）
- Alertmanager（オプション）
ヒント: ノードとポッドのリソース使用量にはデフォルトのダッシュボードを使用しましょう。アイドル状態のリソース検出やリクエストと使用量の比較のためにカスタマイズすることができます。
クラウドコスト配分の有効化
AWSはCloudWatch Container Insightsを通じてネイティブなコストメトリクスをサポートしています。これらのメトリクスをPrometheusやサードパーティのコスト可視化プラットフォームにエクスポートして、より深い分析のために強化することもできます。
コストリスクのアラート自動化
Prometheusのアラートルールを以下のために使用します：
- しきい値以下のCPU/メモリ使用量
- スケジュールできないポッド
- 未使用のPVC
- 十分に活用されていないノード
これらのアラートをSlack、PagerDuty、またはメールに送信できます。
作業を容易にするツール
| ツール | ユースケース |
|---|---|
| CloudPilot AI | AIを活用した自動化でノード使用率、スポット価格、EKSクラスター全体のコスト効率を最適化 |
| Karpenter | 効率的なビンパッキングによるスマートなオートスケーリング |
| VPA | 最適なリソースリクエストを提案 |
| Goldilocks | VPAを使用してデプロイメントの適切なサイズ設定を支援 |
| Lens | ポッド、ノード、ワークロードを監視するためのGUI |
結論
Kubernetesは魔法のようにクラウド料金を削減するわけではありません。実際、可視性がなければ、過剰支出が簡単に発生します。しかし、適切なメトリクスと監視方法を導入することで、パフォーマンスとコストのバランスを取る賢明な判断ができるようになります。
小さな成功から始めましょう：使用率の低いポッドを特定し、リクエストを調整し、アイドル状態のボリュームを回収します。あるいは、CloudPilot AIのようなツールを活用して一歩進んでみましょう。これはEKSクラスターにインテリジェントな自動化をもたらし、コストリスクを検出し、ノード選択を最適化し、リアルタイムでスポットの中断を管理します。
無駄を減らし、パフォーマンスを向上させる—すべてのコアとギガバイトが重要だからです。
