業界や地域を超えてKubernetesの採用が続々と広がる中、コスト効率と信頼性のためのワークロード最適化が普遍的な課題となっています。ポッドのリソースを過剰に割り当てるとクラウド予算が無駄になり、一方で過少割り当てはサービス停止や顧客体験の低下リスクをもたらします。

Vertical Pod Autoscaler（VPA）は、ポッドのCPUとメモリ設定を自動的に調整することでこのプロセスを簡素化するために設計されました。役立つものの、VPAには明確なトレードオフがあります—特にマルチリージョンクラスター、マルチクラウドワークロード、またはレイテンシに敏感なアプリケーションを実行しているチームにとっては。

この記事では、VPAの仕組み、その最も重要な制限事項、そしてKubernetesワークロードのスケーリングを効果的に行うためのベストプラクティスについて探りながら、ポッド最適化の次の進化を見ていきます。

Kubernetes VPAとは何か？

VPAはKubernetesのコンポーネントで、ポッドのリソース使用状況を分析し、ワークロードのニーズに合わせてCPUとメモリのリクエストを調整します。

スケーリングを処理するためにポッドのレプリカを追加または削除するHorizontal Pod Autoscaler（HPA）とは異なり、VPAは個々のポッドのリソース割り当ての最適化に焦点を当てています。

VPAは主に以下のために使用されます：

• 安定したワークロードを持つバックエンドサービス
• CPUやメモリのニーズが変動するアプリケーション
• リソース計画が複雑であるか、手動調整がエラーを起こしやすい環境

リージョンやクラウドをまたいで運用するチームにとって、VPAはベースラインのリソース管理自動化を提供します。しかし、スケールにおいて運用上の摩擦を生み出す可能性のある大きな制限があります。

VPAの主な制限

1. ポッドの再起動による中断

VPAはポッドのCPUとメモリのリクエストとリミットを調整するためにポッドを再起動させますが、これは特に重要なステートフルアプリケーションにとって中断を引き起こす可能性があります。変更を適用するためにポッドを退避させて再作成する必要があるためです。

2. HPAとの競合

HPAとVPAが同じメトリクス（CPUまたはメモリ）でスケーリングする場合、互いに干渉し、過剰なスケーリングを引き起こす可能性があります。

3. メトリクスの範囲が限定的

VPAはCPUとメモリのみに焦点を当て、ネットワーク、I/O、およびパフォーマンスに関わるその他の重要な指標を無視します。

4. 短い履歴ウィンドウ

通常、数時間から8日間のデータのみを分析するため、季節的なトレンドや長期的なワークロードパターンを把握できません。

5. クラスターアーキテクチャの認識がない

VPAはノード容量を超える値を推奨する可能性があり、ポッドがPending状態で停滞する原因となります。

6. StatefulSetのサポートが不十分

ステートフルなワークロードは慎重なオーケストレーションを必要としますが、VPAの再起動モデルはこれをうまく処理できません。

7. リアルタイムスケーリングに不向き

すべての変更に再起動が必要なため、VPAは突然のトラフィックスパイクに対して反応が遅くなります。

8. 複雑さとチューニングのオーバーヘッド

本番環境でVPAを構成するには、Kubernetesに関する深い専門知識、テスト、継続的なモニタリングが必要です。

VPAの課題は理論上のものだけではなく、実際のエンジニアリング上のトレードオフを表しています。ポッドの再起動は顧客向けのダウンタイム、SLAの未達成、エンジニアのフラストレーションにつながる可能性があります。履歴パターンやノードトポロジーの認識不足は、非効率性とリソースの無駄につながります。

Kubernetesクラスターが重要なワークロードを支える世界では、これらの非効率性はクラウドコストと運用の複雑さの両方において積み重なっていきます。

VPAを効果的に実行するためのベストプラクティス

VPAをレコメンドモードで実行する

自動的に変更を適用するのではなく、VPAに推奨事項を提供させます。メトリクスの競合を避けるため、レプリカのスケーリングにはHPAと組み合わせて使用します。

VPAとHPA間でメトリクスを分離する

VPAを使用してCPU/メモリリクエストを調整し、HPAはトラフィックやカスタムビジネスメトリクスに基づいてポッドをスケールします。

重要なワークロードやステートフルワークロードには注意して使用する

影響を最小限に抑えるために、メンテナンスウィンドウを計画し、中断バジェットを設計します。

合理的な初期リクエストを設定し、密接に監視する

適切なデフォルト値を提供し、PrometheusとGrafanaでVPAのパフォーマンスを追跡します。

ポッド中断バジェットでサービスの可用性を保護する

サービスをダウンさせる可能性のあるカスケード再起動を防止します。

本番環境へのロールアウト前に徹底的にテストする

ステージング環境で最初にスケーリングのしきい値と再起動ポリシーを検証します。

名前空間レベルのリソースポリシーを実装する

LimitRangesとResourceQuotasを使用して、過剰なVPA推奨を制限します。

ポッドの適正サイジングの未来

Kubernetes VPAは自動リソース調整における重要なマイルストーンでしたが、今日の急速に変化する大規模環境にはもはや十分ではありません。次世代のポッド最適化は以下を実現すべきです：

• ポッドの再起動を必要とせずにリアルタイムでゼロ中断の調整を提供する
• 長期的なデータと予測分析を使用して需要パターンを予測する
• ビジネス目標に沿ったポリシー駆動型の環境対応スケーリングを可能にする
• 開発者とプラットフォームエンジニアのための構成を簡素化する

VPAは依然として価値あるツールですが、完全なソリューションからは程遠いものです。その制限を理解し、ベストプラクティスを適用することで、チームはより良い効率性と安定性を実現できます。よりスマートなAI駆動型ソリューションが登場することで、手間のかからないインテリジェントなポッドの適正サイジングがこれまで以上に近づいています。

私たちは、Kubernetesリソースの最適化をよりスマートに、より信頼性が高く、よりコスト効率の良いものにするための次世代ソリューションを積極的に構築しています。ご期待ください、詳細は近日公開予定です！

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よくある質問

Q: VPAとHPAを一緒に使用できますか？

はい、ただし異なるメトリクスでスケーリングする場合に限ります。そうでなければ、競合する可能性があります。

Q: VPAはStatefulSetsをサポートしていますか？

ネイティブにはサポートしていません。ステートフルなワークロードは、退避モデルのため課題があります。

Q: VPAは本番環境で使用できますか？

はい、ただしテスト、慎重な調整、およびガードレールが必要です。