Kubernetesリソースの最適化において、Vertical Pod Autoscaler (VPA)は十分に活用されていないものの、強力なツールと言えます。多くのチームがHorizontal Pod Autoscaler (HPA)に依存していますが、VPAは水平方向にスケールすることが難しいワークロードにとってゲームチェンジャーになり得ます。

しかし、VPAの採用には課題がないわけではありません。RedditでKubernetesエンジニアが共有した実世界の経験に基づき、この記事ではVPAを効果的に使用するための一般的な課題と実行可能なベストプラクティスを紹介します。

VPAの課題とは何か？

1. 水平スケーリングに対する適用限界

一部のワークロードはCPUバウンドであり、アーキテクチャの制約、依存関係、またはステートフルな操作のため、水平方向にスケールアウトできません。このような場合、VPAが唯一の実行可能なオプションですが、期待値の管理が必要です。

2. リクエストとリミットの誤設定

リソースリクエストの不適切な設定は、容量の無駄やメモリ不足(OOM)エラーにつながることがよくあります。オーバープロビジョニングはノードの使用率を下げ、アンダープロビジョニングは不安定性を生み出します。多くのチームはバランスを取るためにVPAを採用しています。

3. ポッドの再起動とノードの入れ替わり

積極的なリクエスト変更により、ポッドが頻繁に再起動したり、再スケジューリングイベントが発生したりする可能性があります。これによりノードの入れ替わりが発生し、パフォーマンスが低下し、全体的な不安定性につながります。

4. リスクの高いスケールダウンの決定

バースト的なトラフィックパターンやロングテール使用のワークロードでは、スケールダウンが危険になります。リソースを過度に削減すると、ピーク負荷時にレイテンシスパイクやリクエスト失敗が発生する可能性があります。

5. ワークロード多様性の課題

すべてのワークロードが同じように動作するわけではありません。初期化が重いポッド、急激な負荷変動のあるサービス、または不規則なワークロードは、標準的なVPAの推奨事項に適切に対応せず、カスタム処理が必要になることがよくあります。

6. パーセンタイルベースのプロビジョニングのリスク

リクエストに高いパーセンタイル（例：p90）を使用すると、ピーク時に多くのワークロードがリソース不足になり、複数のポッドが同時に使用上限に達した場合にリソースの競合が発生する可能性があります。

7. コスト認識と現実のギャップ

クラウドプロバイダーはノードごとに課金するため、VPAがどのようにコストを削減するかを理解できないチームもあります。節約効果は、より良いビンパッキングから生まれます。リクエストを適切なサイズに調整することで、1つのノードにより多くのポッドを配置でき、無駄なオーバーヘッドを減らし、必要なノードの総数を削減できます。

VPAを使用するためのベストプラクティスは何ですか？

1. 実際の使用状況メトリクスに基づく推奨事項

推測ではなく、常に実際の本番環境のメトリクスに依存してください。VPAのレコメンダーは、実際のワークロードの動作から学習する場合に最も効果的です。

2. 可能な場合はインプレースリサイズを活用する

Kubernetes v1.33+では、ポッドの再起動なしでリソースの調整をサポートしています。これにより中断が大幅に減少し、本番環境のワークロードにとってVPAがより安全になります。

3. ワークロードタイプごとに複数のレコメンダーを使用する

異なるワークロードには異なる戦略が必要です。例えば、メモリを多く使用するサービスはより遅い減衰率を使用し、CPUを集中的に使用するワークロードはより積極的なスケーリングが必要かもしれません。それに応じてspec.recommendersを設定してください。

4. 最小/最大の境界を設定する

極端な変動を防ぐためにminAllowedとmaxAllowedの値を定義してください。これにより、スケールダウン時に小さくなりすぎたり、スパイク時に過剰プロビジョニングしたりすることを避けられます。

5. スケールダウンを慎重に扱う

スケールアップは通常安全ですが、スケールダウンにはリスクが伴います。バースト時にワークロードに十分なバッファがあることを確認するために、減衰率とクールダウン期間を設定してください。

6. 特殊なワークロードを除外する

初期化が重いポッドや予測不可能なサービスなど、一部のワークロードはVPAから除外するか、カスタムポリシーを適用する必要があるかもしれません。

7. 継続的なモニタリングと監査

VPAの推奨事項が実際のリソース使用量とどのように一致しているかを追跡しましょう。定期的な監査は非効率性を特定し、ポリシーを改善するのに役立ちます。

8. VPAとノードオートスケーリングを組み合わせる

VPA単体ではポッドレベルのリクエストのみを最適化します。コスト削減を実現するには、Karpenterやノードプールなどのツールと組み合わせて、最適化されたポッドが全体的に少ないノードにつながるようにしましょう。

さらにシームレスな体験のために、CloudPilot AIのようなソリューションは、インテリジェントなノードオートスケーラーと直接統合するワークロードオートスケーラーを提供しています。これにより、ポッドは適切なサイズに調整されるだけでなく、リアルタイムで最もコスト効率の高いノードとマッチングされ、最大の効率と大幅なコスト削減を実現します。

結論

VPAはワークロードの適切なサイジングに役立つ貴重なツールです。しかし、その可能性を最大限に引き出すには、チームはその落とし穴を理解し、適切なベストプラクティスを採用する必要があります。

リアルタイムの使用状況メトリクス、インプレースでのリサイジング、ワークロード固有の戦略、慎重なスケールダウンポリシーを組み合わせることで、組織は安定性を犠牲にすることなく、クラスターの効率を高め、コストを削減することができます。

ワークロードがリソースの無駄、OOMエラー、非効率なスケーリングに悩まされている場合は、VPAを見直す時期かもしれません—万能薬としてではなく、Kubernetesオートスケーリング戦略の重要な要素として。