バースト機能には、チームが必要とする制御レベルや自動化のレベルに応じて、さまざまな設定方法があります。

• 手動バースト: 管理者が手動でパブリック クラウド リソースを追加する場合に行います。計画されたソフトウェア リリースなど、予測可能なイベントにおいて有用であり、追加容量の開始と停止のタイミングを人間が正確に決定できます。
• 自動バースト: ソフトウェア ポリシーを使用してバースト機能をトリガーします。リソースの使用量が指定した上限に達したことをシステムが検出すると、人手を介さずにパブリック クラウドに追加のリソースを自動的にスピンアップできます。
• 分散ロード バランシング: プライベート クラウドとパブリック クラウドの両方に同時にトラフィックを分散します。ユーザーのリクエストは、ユーザーに最も近い場所、またはその時点で最も利用可能な容量がある場所にルーティングされます。

クラウド バースト機能を実装するには、単に 2 つのコンピューティング環境を用意するだけでは不十分であり、データやアプリケーションを両環境間で移動させる複雑さを処理するための戦略が求められます。これを効果的に行うには、シームレスな接続と一貫した管理を確保する機能が必要です。

クラウド バースト機能のトリガーを実装する効果的な方法の一つは、Google Kubernetes Engine（GKE）と外部指標を使用した HorizontalPodAutoscaler（HPA）を使用することです。このシナリオでは、オンプレミス アプリケーションが Google Cloud Monitoring にシグナル（指標）を送信します。そのシグナルがしきい値を超えると、GKE はクラウドで新しい Pod を自動的にスピンアップして負荷を処理します。

以下に、Pub/Sub キューの深さ（オンプレミスのワーカーが過負荷状態にあることを示す一般的な指標）に基づいてトリガーを設定する方法を示します。

1. カスタム指標 API を有効にする: まず、GKE クラスタが Cloud Monitoring から指標を読み取れるようにする必要があります。これを行うには、カスタム指標 Stackdriver アダプタをクラスタにデプロイします。このアダプタはブリッジとして機能し、Google Cloud の指標を Kubernetes が理解できるものに変換します。

2. HPA 構成を定義する: HorizontalPodAutoscaler YAML ファイルを作成します。CPU 使用率を調べる標準のオートスケーラーとは異なり、これは外部指標、具体的には Pub/Sub サブスクリプションの未配信メッセージ数（num_undelivered_messages）を調べます。

3. 適用とモニタリング: kubectl apply -f hpa.yaml を使用してこの構成を適用します。これで、GKE がキューを「監視」するようになります。オンプレミス システムが遅くなり、キューが目標値（50 メッセージ）を超えていっぱいになると、HPA がクラウドで新しい Pod の作成を自動的にトリガーし、バックログを処理します。キューが空になると、GKE は Pod をゼロにスケールダウンします。

見えないものは管理できません。クラウド バースト機能を効果的に運用するには、IT チームが自社のプライベート データセンターとパブリック クラウドの両方のリソースを明確に把握しておく必要があります。Google Cloud には、アプリケーションが CPU やメモリをどのように使用しているかを詳細に可視化できるツールが用意されています。

アプリケーションが消費する「燃料」の量を正確に把握することで、バーストのタイミングを正確に設定できます。しきい値が低すぎると、必要のないパブリック クラウドへの支出が発生する可能性があり、逆に高すぎると、新しいリソースが到着する前にアプリケーションがクラッシュする可能性があります。モニタリングを統合することで、これらの設定をファインチューニングし、パフォーマンスと費用のバランスを最適化できます。

手動によるバランシングは、小規模で頻度の低いプロジェクトには有効ですが、エンタープライズ アプリケーションでは効果的にスケーリングできない場合があります。効率性を高めるには、クラウド コンピューティング リソースを自動的にオーケストレートするソフトウェアやツールを実装することが推奨されます。Terraform や Google Cloud の Deployment Manager などの自動化ツールは、Infrastructure as Code（IaC）の定義に役立ちます。

これにより、システムはリアルタイムの需要に基づいてサーバーを自動的にプロビジョニング、構成、管理することが可能となります。トラフィックの急増が収まった際には、自動化ツールがこれらのリソースの「デプロビジョニング」、すなわちシャットダウンも処理します。これにより、パブリック クラウドが不要になった時点で、利用料金の支払いも停止されます。

バースト中の制御を維持することは、セキュリティと予算の管理において極めて重要です。リソースを追跡し、サービスの中断なしにリソースが適切にプロビジョニングされるようにするための堅牢なモニタリング機能が必要です。

レポートツールは、バースト機能の費用が時間とともにどのように変化するかを追跡するのに役立ちます。このデータは、将来の予算を予測するために不可欠です。さらに、バースト機能のリソースには一貫したセキュリティ ポリシーを適用する必要があります。モニタリング機能やレポート機能を実装するツールは、使用状況の傾向や異常を特定でき、長期的な費用削減や効率向上に役立ちます。