よくある問題のトラブルシューティング

Azure コンピューティングソリューション

Florin Angelescu

Azure Cloud Architect

トラブルシューティングが重要な理由

 

 

 

• ポッドが起動に失敗する場合がある

 

• サービスがトラフィックをルーティングできない場合がある

 

• ノードがリソース不足になる場合がある

トラブルシューティングが重要な理由

 

• 体系的なアプローチ:
  • 観察
  • 特定
  • テスト
  • 解決
• 症状ではなく根本原因を追うことで時間を無駄にしない。

ポッドの障害

 

 

 

 

• ポッドが起動に失敗する。
• 原因:
  • コンテナイメージの誤り
  • シークレットの欠如
  • リソース不足

ポッドの障害

• kubectl describe pod - イベント
• kubectl logs - 出力

• イメージプルポリシーを確認
• レジストリの認証情報を確認

• アプリケーションログを調査
• リソースリクエストを調査

• Readiness／Liveness プローブ
• 異常なポッドを検出して再起動

ネットワークの問題

 

 

 

• ネットワークの問題:

  • サービスからポッドへの到達を阻害
  • または外部クライアントへの到達を阻害

• 確認事項:

  • サービスが正しく定義されているか
  • セレクターがポッドラベルと一致しているか

ネットワークの問題

• kubectl get svc
• kubectl get endpoints

• Ingress コントローラー - 追加設定
• TLS 証明書またはパスルール

• 接続テスト
• kubectl exec、curl

• パケットキャプチャツール
• Azure Network Watcher

スケーリングの課題

 

 

 

 

• オートスケーラーの設定が誤っている。
• ノードの容量が不足している。

スケーリングの課題

 

• Horizontal Pod Autoscaler のメトリクスを確認:
  • kubectl get hpa
• Cluster Autoscaler が有効であることを確認。
• リソースのリクエストと制限を見直す:
  • 過度に制限した値はポッドのスケジューリングを妨げる
• ノードプールのクォータを確認し、閾値を調整。
• テスト時に負荷をシミュレート。
• Azure Monitor でスケーリングイベントを監視。

リソースの制約

 

 

• ノードが不足するリソース:
  • CPU
  • メモリ
  • ディスク容量
• ポッドが退避される原因となる。
• リソース使用量を監視:
  • Azure Monitor
  • kubectl top

リソースの制約

• リソースのオーバーコミットは不安定化を招く
• 現実的なリクエストと制限を定義する

• Taint と Toleration → ポッド配置
• 重要なワークロードの優先度を確保

• リソース割り当てとクォータの監査
• ボトルネックを防止

• 異なる VM サイズの複数のノードプール
• ワークロードを効率的にバランシング

まとめ

 

 

 

• AKS のトラブルシューティングで診断する内容:
  • ポッドの障害
  • ネットワークの問題
  • スケーリングの課題
  • リソースの制約

まとめ

 

 

 

• Kubernetes ツールと Azure 統合を組み合わせることで:

  • 問題を迅速に解決し、信頼性を維持できる

• チームのトラブルシューティング手順書:

  • 一貫した対応と迅速な解決を実現

では、練習しましょう！

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