AKS におけるアプリケーションのスケーリング

Azure コンピューティングソリューション

Florin Angelescu

Azure Cloud Architect

スケーリングが重要な理由

 

 

• アプリケーションのトラフィックは常に一定ではない:

  • 負荷の低い時間帯がある
  • 急激なスパイクが発生することもある

• スケーリングなしでは:

  • ワークロードが過負荷になるリスクがある
  • パフォーマンス低下やダウンタイムを招く

スケーリングが重要な理由

 

 

• Kubernetes はリソースを動的に調整する仕組みを提供する。
• アプリケーションは需要に効率的に対応できる。
• スケーリングにより:
  • ユーザーに一貫したエクスペリエンスを提供
  • 組織がコストを最適化できる

手動スケーリング

kubectl scale を使用して、デプロイメントのレプリカ数を増減させる。

手動スケーリング

Web アプリを 2 つのレプリカから 4 つにスケーリング:

• リクエストを処理するポッドが増加する

手動スケーリング

 

 

 

適用場面:

• 製品ローンチの計画
• プロモーション
• セール

Horizontal Pod Autoscaler (HPA)

Horizontal Pod Autoscaler (HPA)

メトリクス（CPU・メモリ使用率）を監視し、レプリカ数を自動調整します。

Horizontal Pod Autoscaler (HPA)

使用率がしきい値を超えた場合:

• ポッドが追加される

Horizontal Pod Autoscaler (HPA)

需要が低下した場合:

• ポッドが削除される

Horizontal Pod Autoscaler (HPA)

• Azure Monitor と統合可能。
• カスタムメトリクス（リクエストレイテンシ、キュー長）に対応。

Cluster Autoscaler

 

 

 

• 需要に応じてノードを追加・削除する。
• リソース不足でポッドをスケジュールできない場合:
  • 新しいノードが自動的にプロビジョニングされる

Cluster Autoscaler

 

 

 

• 需要が減少した場合:

  • 未使用ノードを削除してコストを削減

• インフラがワークロードに合致:

  • 過剰プロビジョニングなし

スケーリングのベストプラクティス

現実的なリソースのリクエストと制限を定義する

Horizontal Pod Autoscaler と Cluster Autoscaler を組み合わせる

負荷をかけてスケーリング動作をテストする

コストを監視する

まとめ

 

• AKS のスケーリングにより、アプリケーションが需要に自動対応:
  • 手動スケーリング
  • Horizontal Pod Autoscaler
  • Cluster Autoscaler
• パフォーマンスと効率のバランスを確保する。

練習しましょう！

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