Kubernetesオートスケーリングはワークロードを効率的に管理するための重要な要素となっています。最近の調査によると、組織の約40%がHorizontal Pod Autoscaler（HPA）に依存している一方、Vertical Pod Autoscaler（VPA）を使用しているのは1%未満です。この傾向は、スケーリングを簡素化するツールへの需要の高まりを示しています。
これらのツールの中で、KarpenterとCluster Autoscalerはオートスケーリングに関する議論でよく比較されます。
KarpenterはクラウドプロバイダーのAPIと直接統合することで、より高速なスケーリングを提供します。また、ジャストインタイムのプロビジョニングとインテリジェントなノードクリーンアップによりクラウドコスト最適化も強化します。
一方、Cluster Autoscalerは、Kubernetes環境全体で幅広い互換性を持つ信頼性の高いソリューションを提供します。
これらのツールの選択は、ワークロードのニーズ、スケーリング速度、そして全体的なKubernetesオートスケーリング戦略によって異なります。
重要なポイント
- KarpenterはクラウドAPIに直接リンクすることで、より高速にスケールします。これにより、需要の急激な変化があるタスクに最適です。
- Cluster Autoscalerは信頼性が高く、比較的セットアップが簡単です。リソースニーズが変動する動的な環境で優れており、リアルタイムのワークロードに基づいて効率的なスケーリングを提供します。
- Karpenterはスポットインスタンスを使用し、必要に応じてノードを追加することでコストを節約します。使用した分だけ支払います。
- Cluster Autoscalerはワークロードの需要に基づいてクラスターのサイズを変更することでリソース使用を最適化し、不要なリソース消費を削減してクラウドコストを下げます。
Karpenter: 機能、強み、制限
Karpenterの主要機能
Karpenterは、ワークロード固有の最適化に焦点を当てることで、Kubernetesオートスケーリングに最新のアプローチを導入しています。ゾーンを認識することで複数のオートスケーリンググループの必要性を排除し、クラスター管理を簡素化します。ワークロード要件に基づいてノードをインテリジェントに割り当てる能力を活用することで、コスト効率と高可用性を確保できます。
このツールは様々なノード構成をサポートし、ポッドの特定のニーズに合わせてインスタンスタイプをマッチングします。ワークロードの需要に基づいてリソースを動的に調整することで、スケーリング効率を向上させます。Karpenterはまた、Cluster Autoscalerのより複雑な設定と比較して、シンプルなセットアップでユーザーエクスペリエンスを簡素化します。
さらに、ボリュームノードのアフィニティ競合を解決し、ステートフルポッドが正しくスケジュールされることを保証します。その効率的なビンパッキングメカニズムは計算コストを削減し、コスト効果の高い選択肢となります。
Karpenterの強み
Karpenterはノードのプロビジョニングと終了を自動化することに優れており、手動の作業を削減します。低負荷時でもスケーリングすることでリソースの過少利用に対処し、最適なリソース使用を確保します。リアルタイムでノード作成の失敗を検出する能力に頼ることができ、高需要期間中のパフォーマンスのボトルネックを防ぎます。
その際立った強みの一つは、EC2スポットインスタンスの効果的な使用です。Karpenterは、スポット使用を最大化しながら、中断が予測される場合にはオンデマンドインスタンスに自動的に切り替えることで、コストと信頼性のバランスを取ります。この機能は、安定性を損なうことなくKubernetesのコストを大幅に削減します。
そのワークロードのニーズに合わせたリソースクラスなどの高度なカスタマイズオプションにより、スケーリング設定に対するより大きな制御が可能になります。
Karpenterの制限
その利点にもかかわらず、Karpenterにはいくつかの制限があります。例えば、バグのあるAMIや誤設定されたルートテーブルなどの要因により、新しいワーカーノードがNotReady状態のままになると、暴走スケーリングの問題が発生する可能性があります。これにより、解決策なしに継続的なスケーリングの試みが発生する可能性があります。
さらに、Karpenterには、通常EC2 AutoScalingグループやCluster Autoscalerで管理されるクラスターコストの上限を設定するための組み込みメカニズムがありません。代わりに、CPUやメモリ使用量などのリソース需要に基づいて動的にスケーリングします
これらの制限は、Karpenterを使用する際の慎重な監視と設定の重要性を浮き彫りにしています。高度な機能を提供する一方で、これらの課題に対処することがその可能性を最大限に活用するために必要です。
Cluster Autoscaler：機能、強み、制限
Cluster Autoscalerの主な機能
Cluster Autoscalerは、Kubernetesの自動スケーリングに信頼性の高い選択肢となるいくつかの機能を提供しています。ワークロードの需要に基づいてクラスター内のワーカーノード数を自動的に調整します。これにより、リソースが効率的に使用され、アプリケーションの可用性が維持されます。このツールは過剰なプロビジョニングを防ぎ、コスト削減に役立ちます。
Cluster Autoscalerは、KubernetesとクラウドプロバイダーAPIとシームレスに統合されます。このツールは複数のノードグループをサポートし、リソース管理の柔軟性を提供します。KubernetesのPod Disruption Budgets（PDBs）を尊重し、スケジューリング制約への準拠を確保します。さらに、リソース不足によりポッドがスケジュールできない場合にノードを追加し、ワークロードを再スケジュールできる場合には使用率の低いノードを削除します。
Cluster Autoscalerの強み
Cluster Autoscalerは、ワークロードのニーズに基づいてクラスターサイズを動的に調整し、最適なリソース利用と可用性を確保することに優れています。このツールは、既存のノードグループ内の事前定義された構成（CPUやメモリの仕様など）に基づいて新しいノードを起動します。これは多様なワークロード要件を満たすのに役立ちます。新しいノードは自動的にKubernetesコントロールプレーンに登録され、ポッド割り当ての準備が整います。
もう一つの強みは、ワークロードを監視してクラスターサイズを適宜調整する能力にあります。この動的なスケーリングにより、必要に応じてリソースが追加または削除され、パフォーマンスとコストの両方が最適化されます。クラウドベースのKubernetes環境との互換性により、多くの組織にとって信頼できる選択肢となっていますが、オンプレミス環境のサポートは限られています。
Cluster Autoscalerの制限
その強みにもかかわらず、Cluster Autoscalerにはいくつかの制限があります。主にクラウドベースのクラスターをサポートしており、オンプレミス環境での使用が制限されています。スケーリング操作には数分かかることがあり、突然のワークロード変更への対応が遅れる可能性があります。このツールは、ローカルストレージや再配置できないポッドなどの依存関係を持つノードが十分に活用されていない場合でも、それらを削除することができません。
Cluster Autoscalerは、実際の使用量ではなくリソース要求に基づいてスケーリングの決定を行います。これにより、過剰なプロビジョニングや不十分なスケーリングが発生する可能性があります。管理者は新しいノードのサイズを定義する必要があり、これによりリソース最適化の複雑さが増します。さらに、ワークロードの変動や予測不可能な需要パターンにより、パフォーマンスとコスト効率のバランスを取ることが難しい場合があります。
KarpenterとCluster Autoscalerの詳細比較
要約
| 機能 | Karpenter | Cluster Autoscaler |
|---|---|---|
| スケーリングの速度 | クラウドプロバイダーAPIによる迅速なスケーリング、数秒で応答 | 事前定義されたノードグループに依存するため遅い |
| 柔軟性とカスタマイズ | カスタムリソースクラス、NodePools、NodeClasses、ワークロード固有の最適化 | カスタマイズが限定的、事前定義されたノードグループに依存 |
| コスト効率 | 動的プロビジョニング、スポットインスタンスの使用を最大化、予測的終了処理 | 静的スケーリング、過剰プロビジョニングとコスト増加につながる可能性 |
| Kubernetes互換性 | 複数のクラウドプロバイダー（AWS、Azure、GCP）と様々なインスタンスタイプをサポート | 主要なKubernetesディストリビューションとの幅広い互換性 |
| 使いやすさと設定 | 簡単なセットアップ、自動ノードプロビジョニング、カスタマイズオプション | ノードグループによるシンプルなセットアップだが、動的スケーリングは少ない |
スケーリングの速度
スケーリング速度に関しては、KarpenterはCluster Autoscalerを大幅に上回ります。Cluster Autoscalerは事前定義されたノードグループとスケーリングポリシーに依存しており、スケーリング応答が遅れる可能性があります。このアプローチでは一般的に中程度のスケーリング速度となり、即時のリソース調整が必要なワークロードには理想的ではありません。
一方、Karpenterは迅速なスケーリングのために設計されています。 クラウドプロバイダーのAPIと直接やり取りし、より遅いAuto Scaling Group（ASG）メカニズムをバイパスします。これによりKarpenterは数秒で反応し、変化する需要に迅速に対応してクラスターをスケールすることができます。例えば、KarpenterはリアルタイムのEC2 API連携を活用してリソースを迅速にプロビジョニングし、即時リソースを必要とするアプリケーションのレイテンシーを削減します。ワークロードが突然のスパイクを経験しても、Karpenterはそれらが中断されないようにします。
ベンチマークでは一貫してKarpenterのより高速なスケーリング能力が強調されています。リソースプロビジョニングに対するその積極的なアプローチは、特に動的で予測不可能なワークロードに対して、Cluster Autoscalerからの大きな進歩となっています。
柔軟性とカスタマイズ
KarpenterはCluster Autoscalerと比較して比類のない柔軟性とカスタマイズオプションを提供します。Karpenterでは、特定のワークロードプロファイルに合わせたカスタムリソースクラスを定義できます。これによりコストとパフォーマンスの両方を最適化できます。例えば、KarpenterはCPUやメモリ使用量などのカスタムメトリクスに基づいてスケーリングを可能にし、リソースが実際のワークロードのニーズに合致することを保証します。
さらに、KarpenterはNodePoolsとNodeClassesを導入し、インフラストラクチャのプロビジョニングに対してきめ細かい制御を提供します。これらの機能により、インスタンスタイプ、アベイラビリティゾーン、さらにはカスタムスクリプトの統合も指定できます。このレベルのカスタマイズにより、ワークロードが最も適したインフラストラクチャ上で実行されることが保証されます。対照的に、Cluster Autoscalerは事前定義されたノードグループに依存しており、オーバープロビジョニングなどの非効率性につながる可能性があります。
Karpenterはワークロード固有の最適化にも優れています。例えば、ワークロードの配置設定に基づいてアベイラビリティゾーンをターゲットにしたり、コスト重視のタスクにスポットインスタンスを活用したりすることができます。この適応性により、KarpenterはKubernetesのオートスケーリングにおいてより応答性が高く効率的な選択肢となっています。
コスト効率
Karpenterのコスト削減対策は、Cluster Autoscalerとは一線を画しています。事前に作成されたノードグループが不要で、必要に応じて様々なサイズのノードを動的にプロビジョニングします。これにより管理オーバーヘッドが削減され、不要なリソース割り当てが防止されます。Karpenterはスケジューリングシミュレーションも実行し、余分なノード作成を回避してリソース使用率を最適化します。
Karpenterの際立った機能の一つは、スポットインスタンスの使用を最大化する能力です。AWSスポットインスタンスの終了通知をモニタリングし、デフォルトのAWS 2分前通知で中断を予測しますが、CloudPilot AIは最大120分前に予測を提供できます。 このプロアクティブなアプローチにより、コストを低く抑えながら安定性を確保できます。さらに、Karpenterはオンデマンドインスタンスとスポットインスタンスの使用を優先し、即時可用性とコスト効率に焦点を当てています。
Cluster Autoscalerは信頼性がある一方で、静的なスケーリングメカニズムによりコストが高くなることがよくあります。実際の使用量ではなくリソース要求に基づいてスケーリングを決定するため、過剰プロビジョニングにつながる可能性があります。
対照的に、Karpenterの動的プロビジョニングとインテリジェントなノード選択は無駄を最小限に抑え、パフォーマンスを最適化するため、大規模なKubernetesクラスターにとってより費用対効果の高い選択肢となります。
パフォーマンスとコストのバランスを取るツールをお探しなら、KarpenterはCluster Autoscalerを明らかに凌駕しています。リソースを動的に調整する能力により、アプリケーションのパフォーマンスを損なうことなく、必要なものにのみ料金を支払うことができます。
Kubernetesエコシステムとの互換性
Karpenterとクラスターオートスケーラーのどちらを選ぶかは、それぞれのツールがKubernetesエコシステムとどれだけうまく統合されているかを考慮する必要があります。
クラスターオートスケーラーは何年も前から存在し、幅広いKubernetesディストリビューションをサポートしています。AWS、Azure、Google Cloudなどの主要なクラウドプロバイダーとシームレスに連携します。EKS、AKS、GKEなどのマネージドKubernetesサービスを使用している場合、クラスターオートスケーラーは信頼性の高い選択肢です。Pod Disruption BudgetsやtaintsとtolerationsなどのネイティブなKubernetes機能との互換性により、ほとんどの環境でスムーズな運用が保証されます。
一方、Karpenterは互換性に対して現代的なアプローチを取っています。Auto Scaling Groupsのような従来のメカニズムをバイパスして、クラウドプロバイダーのAPIと直接やり取りします。これにより、動的なワークロードに高度に適応できます。KarpenterはAWS、Azure、GCP（開発中、貢献歓迎）などの複数のクラウドプロバイダーをサポートし、何千ものインスタンスタイプにワークロードをマッチングさせます。
クラスターオートスケーラーが従来のセットアップで優れている一方、Karpenterは柔軟性と高度な最適化が必要な環境で輝きます。あなたの選択は、幅広い互換性を優先するか、最先端の機能を優先するかによって異なります。
使いやすさと設定
使いやすさはオートスケーリングツールを選ぶ際に重要な役割を果たします。クラスターオートスケーラーは簡単なセットアッププロセスを提供します。ノードグループとスケーリングポリシーを定義することで設定します。Kubernetesとうまく統合されているため、エコシステムに慣れているユーザーにとって管理が容易です。ただし、事前定義されたノードグループに依存しているため、スケーリングの柔軟性が低くなる可能性があります。過剰なプロビジョニングを避けるために、設定の微調整に余分な時間がかかることがあります。
Karpenterは複数のオートスケーリンググループの必要性を排除することで設定を簡素化します。ワークロードの需要に基づいて自動的にノードをプロビジョニングし、手動セットアップを減らします。
CloudPilot AIはKarpenterを活用しており、デプロイメントはわずか5分で完了し、ノード選択は完全に自動化されています。これにより時間を節約し、複雑な設定なしで最適なパフォーマンスを確保できます。
さらに、KarpenterではNodePoolsとNodeClassesを使用してスケーリングポリシーをカスタマイズできるため、インフラストラクチャをより細かく制御できます。
最小限の設定で使えるツールを好む場合は、Karpenterがより良い選択です。ただし、予測可能なスケーリング動作を持つ従来のアプローチを重視する場合は、Cluster Autoscalerが信頼できるオプションとして残っています。
Kubernetesクラスターに最適なツールの選択
Karpenterを選ぶべき場合
Karpenterは動的で予測不可能な環境で優れています。スケーリング要求に数秒で反応する能力は、突然のスパイクがあるワークロードに最適です。Karpenterは事前定義されたインスタンスタイプに依存せずに動的にノードをプロビジョニングします。この柔軟性によりリソースの無駄を減らし、ワークロードに最も適したインフラストラクチャで実行されることを保証します。
コスト最適化が優先事項である場合、Karpenterは優れた選択肢です。スポットインスタンスを効率的に活用し、AWSのデフォルトである2分間の通知で中断を予測することでコストを最小限に抑えます。
リアルタイムのライトサイジングやビンパッキングなどの高度な機能により、Karpenterは現代のKubernetesクラスター向けの強力なツールとなっています。速度、柔軟性、コスト効率を重視する場合、Karpenterがより良い選択です。
Cluster Autoscalerを選ぶべき場合
Cluster Autoscalerは、ノードのスケーリングと配置を正確に制御する必要がある環境で最も効果を発揮します。幅広いクラウドプロバイダーやセルフホスト型のKubernetesセットアップもサポートしており、汎用性の高い選択肢となっています。
ワークロードが安定した予測可能なスケーリングを必要とする場合、このツールは効率的なリソース利用を確保します。例えば、ポッドがスケジュールできない場合にノードを追加し、十分に活用されていないノードを削除することで、クラスターサイズを自動的に調整します。このリソース使用量と可用性のバランスは、従来のセットアップに最適です。
ワークロードが頻繁に容量に近い状態で実行されている場合や、リソース不足によるペンディング状態のポッドを管理する必要がある場合は、Cluster Autoscalerの導入を検討すべきです。新しいノードを起動し、ワークロードを効率的に再配置することで、このようなシナリオでうまく機能します。その効果を最大化するために、以下のことができます：
- ノードのテイントとトレレーションを設定して、適切なポッドスケジューリングを確保する。
- クラスターを定期的に監視して、パフォーマンスの問題を特定する。
- コスト効率を高めるためにノードサイズを最適化する。
- 信頼性を向上させるために複数のアベイラビリティゾーンを使用する。
Cluster Autoscalerは様々なKubernetesディストリビューションとの互換性と細かな制御が可能なため、多くの組織にとって信頼できる選択肢となっています。
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よくある質問
KarpenterとCluster Autoscalerの主な違いは何ですか？
Karpenterは動的にノードをプロビジョニングすることで、速度、柔軟性、コスト効率に重点を置いています。Cluster Autoscalerは事前定義されたノードグループに依存し、幅広い互換性と予測可能なスケーリングを提供します。選択は、ワークロードの要求とスケーリングの優先順位によって異なります。
CloudPilot AIはKubernetesのオートスケーリングをどのように強化しますか？
Karpenterをベースに構築されたCloudPilot AIは、ノード選択とコスト最適化を自動化します。スポットインスタンスの中断を120分前に予測し、ビンパッキングと適切なサイジングを使用して無駄を削減します。これにより、パフォーマンスに影響を与えることなく、安定した効率的なアプリケーションを確保します。
コスト最適化にはどのツールが優れていますか？
特にCloudPilot AIを搭載したKarpenterは、コスト最適化に優れています。スポットインスタンスの使用を最大化し、中断を予測し、動的にノードをプロビジョニングします。Cluster Autoscalerは信頼性がありますが、静的なスケーリングメカニズムのため、コストが高くなる可能性があります。
Karpenterはすべてのクバネティス環境に適していますか？
Karpenterは動的なクラウドベースの環境で最も効果を発揮します。AWS、Azure、GCPをサポートし、何千ものインスタンスタイプにワークロードを適合させます。
