クラウドネイティブインフラの時代において、Kubernetesはスケーラブルなコンテナ化ワークロードをデプロイするための標準となっています。しかし、企業が弾力的なコンピューティングと自動スケーリングを採用するにつれて、一つの課題がよく浮上します：急騰するAWS請求書です。
ワークロードがAmazon EKS上で実行されている場合、ポッドのスケジューリング方法がコスト効率に大きく影響します。この記事では、パフォーマンスや可用性を損なうことなくAWSコストを削減できるKubernetesスケジューリング戦略を探ります。
スケジューリングがコストに重要な理由
Kubernetesのスケジューリングは、単にワークロードを実行させるだけでなく、どこでどのように実行するかに関わります。 スケジュールされる各ポッドは、クラスターオートスケーラーやKarpenterなどのツールによってプロビジョニングされるEC2インスタンスに変換されます。不適切なスケジューリングは以下を引き起こします：
- 十分に活用されていないインスタンス
- ビンパッキングの非効率性
- オンデマンドノードへの過度の依存
- アンチアフィニティの設定ミスによる無駄なコンピューティングリソース
良いニュースは、スケジューリングの決定に影響を与えることで、コスト最適化されたビンパッキング、より良いスポット使用率、改善されたノードライフサイクル効率を達成できることです。
1. ビンパッキング：効率的なスケジューリングの基盤
Kubernetesはデフォルトでポッドを積極的にビンパッキングしません。デフォルトのスケジューラは、最大密度よりもバランスの取れたリソース割り当てを優先するため、リソース使用の断片化につながる可能性があります。
コスト効率の良いビンパッキングを有効にする方法：
topologySpreadConstraintsは必要な場所でのみ使用してください。過剰使用するとポッドが不必要に分散され、容量が無駄になります。podAffinityとpodAntiAffinityを慎重に活用してください。絶対に必要でない限り、グローバルなアンチアフィニティは避けてください。- Karpenterなどの統合ツールを
consolidationPolicyと共に使用して、十分に活用されていないノードを積極的に削除します。
💡 プロのヒント：Karpenterでleast-wasteビンパッキング戦略を使用して、密度の高いスケジューリングを優先しましょう。
2. スポットインスタンス：中断を考慮した節約のためのスケジューリング
スポットインスタンスはオンデマンドと比較して最大90％の割引を提供しますが、中断のリスクがあります。スポットを安全に使用するには、戦略的にポッドをスケジュールする必要があります。
主要な戦術：
-
テイントベースのスポットスケジューリング：スポットノードに
NoScheduleテイントを使用して重要なポッドがそこにスケジュールされるのを防ぎ、耐性のあるワークロードに適切な許容を適用します。taints: - key: "k8s.amazonaws.com/lifecycle" value: "Ec2Spot" effect: "NoSchedule" -
複数のスポットキャパシティプール：同時中断を最小限に抑えるために、AZ全体でインスタンスタイプを多様化します。
-
ノードセレクターとアフィニティを使用して、重要でないワークロードをスポットノードにプッシュします。
-
Spot Insightsを使用して、利用可能なゾーン全体のリアルタイムのスポット価格と中断を照会します。
🛡️ これをCloudPilot AIの45分間の中断予測と自動フォールバックと組み合わせて、安全にドレイニングを処理します。
3. ポッドアフィニティとアンチアフィニティの理解
これらの機能は、ポッドが同じノードまたはゾーンに配置される（またはされない）方法を制御します。これらは強力ですが、誤用するとコスト効率が低下します。
ポッドアフィニティ
ポッドが同じノードまたはトポロジードメインで一緒に実行されることを奨励します。密接に結合されたアプリ（例：ローカル通信が必要なマイクロサービス）に適しています。
affinity:
podAffinity:
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
- labelSelector:
matchLabels:
app: my-service
topologyKey: "kubernetes.io/hostname"
ユースケース：レイテンシーを減らすために、アプリのフロントエンドとそのサイドカーを同じノードで実行します。
ポッドアンチアフィニティ
ポッドが別々のノードまたはゾーンで実行されることを確保します。冗長性と高可用性に役立ちます。
affinity:
podAntiAffinity:
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
- labelSelector:
matchLabels:
app: my-service
topologyKey: "kubernetes.io/hostname"
🚨 注意：過剰使用するとノードの使用率が低下し、コストが増加します。
ベストプラクティス
- 可用性が重要でない限り、
required...の代わりにpreferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecutionを使用してください。 - 常に現実的な
topologyKey値とペアにしてください："kubernetes.io/hostname"（ノードごと）"topology.kubernetes.io/zone"（AZごと）
4. トポロジー認識：コストと耐障害性のバランス
高可用性は非常に重要ですが、それには代償が伴います。レプリカをゾーンやノード間に分散させることは耐障害性に必要ですが、過度な分散はリソースの効率的な配置を妨げます。
多くのシナリオでは、topologySpreadConstraints が単純な podAntiAffinity ルールの代わりになり、より細かく調整可能な制御を提供します。ただし、特定のポッド間での正確な配置や分散配置には、podAffinity/podAntiAffinity がまだ必要です。
topologySpreadConstraints:
- maxSkew: 1
topologyKey: "topology.kubernetes.io/zone"
whenUnsatisfiable: "ScheduleAnyway"
labelSelector:
matchLabels:
app: my-service
maxSkew：トポロジードメイン間のポッド数の最大差。topologyKey：分散するドメイン（例：ノード、ゾーン）。whenUnsatisfiable："DoNotSchedule"：制約が満たされない場合、ポッドのスケジューリングを失敗させる。"ScheduleAnyway"：分散を優先するが、スケジューリングをブロックしない。
ヒント：
topologySpreadConstraintsでmaxSkewとwhenUnsatisfiableパラメータを設定して、厳格な分散を緩和する。- ゾーン分散は正当な理由がある場合のステートレスサービスにのみ使用する。
🏷️ ステートフルまたは重要なワークロードには高い耐障害性のためのタグ付けを行い、それ以外はコスト最適化のままにしておきましょう。
5. プロアクティブなノード管理と集約
AWSの過剰支出の最も見落とされがちな原因の一つは、使用率の低いまたはアイドル状態のEC2ノードです—特にトラフィックが減少したりバッチジョブが完了した後も残っているノードです。これらのノードはクラスター内に残り続け、リソースを消費し、不必要なコストを積み上げていきます。
Kubernetesは基本的なツールとしてCluster Autoscalerを提供し、Karpenterは時間ベースのTTLをサポートしていますが、真に賢明な集約には、より深い可視性と予測的な自動化が必要です。
ノードライフサイクル最適化のベストプラクティス：
- Karpenterなどのツールを使用して、空のノードに短いTTLを設定します。これにより、すべてのポッドがドレインされた後、ノードが迅速に終了します。
- Karpenterの集約コントローラを有効にして、ビンパッキングの改善に基づいて使用率の低いノードを積極的に削除します。
- リアルタイムのコスト認識型集約にCloudPilot AIを活用します。
CloudPilot AIによる統合の強化
CloudPilot AIは、単純な閾値ベースのトリガーを超え、深い可観測性と予測スケジューリングインテリジェンスを提供します。クラスターのリソース使用パターンを継続的に監視し、以下を実行します：
- 割り当てだけでなく、実際のCPU/メモリ使用量に基づいたオーバープロビジョニングされたノードのリアルタイム検出
- アフィニティ、ポッド中断バジェット、Spotインスタンスの安定性を考慮したワークロード対応の統合
- より安価なインスタンスタイプやより密に詰め込まれたノードへのワークロードの移行を含む、安全でコスト最適化されたノードの廃止
- アクションが取られる前の潜在的な節約に関する洞察を提供し、チームが制御を維持するのを支援
6. nodeSelector、nodeAffinity、およびTolerationsの理解
Kubernetesはポッドがスケジュールされる場所に影響を与えるための複数の方法を提供しています。アフィニティとtopologySpreadConstraintsはポッド間の配置に役立ちますが、これらのメカニズムはポッドとノード間の制約を扱います：
| 機能 | 目的 | 柔軟性 | 典型的なユースケース |
|---|---|---|---|
nodeSelector | ハード要件（単純なマッチング） | ❌ 硬直的 | 特定のインスタンスタイプやAZで実行する |
nodeAffinity | ハード/ソフト設定（ラベルベース） | ✅ 柔軟 | 特定の機能を持つノードを優先する |
tolerations | ノード上のテイントを許容する | ✅ テイントされたノードでスケジュールする場合に必要 |
nodeSelector：シンプルだが制限あり
nodeSelectorは、ポッドが特定のラベルを持つノード上で実行されなければならないことをKubernetesに伝える最も簡単な方法です。
nodeSelector:
instance-type: c6a.large
使いやすいですが、完全に一致する必要があります — OR/IN演算子はありません。dev/testの分離やAZの固定などの固定制約に使用してください。
nodeAffinity：高度なラベルマッチング
nodeAffinityは、nodeSelectorよりも表現力が高く、推奨される代替手段です。論理演算子、優先度の重み付け、スケジューリング動作の制御をサポートしています。
affinity:
nodeAffinity:
requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
nodeSelectorTerms:
- matchExpressions:
- key: instance-type
operator: In
values: ["c6a.large", "m6a.large"]
In、NotIn、Exists、DoesNotExistを使用でき、必須（ハード）ルールと優先（ソフト）ルールをサポートしています
🔁 ノードに適切にラベル付けすることで、スポット/オンデマンドプールと組み合わせることができます。
tolerations：テイント（汚染）されたノードでのスケジューリング
テイントは、一致するtolerationがない限り、特定のノードでポッドが実行されるのを防ぎます。
これは、スポットインスタンスやGPUノードを分離する場合に不可欠です。これらのノードは多くの場合テイントされています。
tolerations:
- key: "k8s.amazonaws.com/lifecycle"
operator: "Equal"
value: "Ec2Spot"
effect: "NoSchedule"
⚠️ 適切なtolerationがないと、ポッドはテイントされたノードにスケジュールされません。
推奨される組み合わせ
| ユースケース | 戦略 |
|---|---|
| スポットノードのみにスケジュール | nodeSelectorまたはnodeAffinity + スポットテイント用のtoleration |
| 高メモリインスタンスを優先 | nodeAffinity内のpreferredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution |
| AZまたはゾーンのハード要件 | nodeAffinity内のrequiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution |
| デフォルトでテイントされたGPUノードを避ける | GPUが必要な場合を除き、tolerationsを定義しない |
💡 プロのヒント：ノードを明確にラベル付けし（例：workload-type=stateless、lifecycle=spot）、nodeAffinityとtolerationsを組み合わせて、スケジューラに過度な制約を課すことなくトラフィックをインテリジェントに誘導しましょう。
結論：スケジューリングは隠れたコスト削減レバー
スマートなKubernetesスケジューリングは、単なるパフォーマンス戦略ではなく、コスト管理メカニズムでもあります。適切な設定により、以下が可能になります：
- スポット利用の最大化
- ビンパッキング効率の向上
- リソース無駄の最小化
- 高価なオンデマンドノードへの依存軽減
数百のノードを管理している場合でも、EKSを始めたばかりの場合でも、CloudPilot AIのようなプラットフォームは、安定性を犠牲にすることなくコストを最適化するための技術的優位性を提供します。
