垂直 Pod 自動スケーリング

Autopilot Standard

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このページでは、垂直 Pod 自動スケーリングを使用して、リソース割り当ての分析と最適化を行い、Google Kubernetes Engine（GKE）でワークロードの効率を改善する方法について説明します。ワークロードのリソース使用状況の経時的な変化を分析することで、最適化の推奨事項を取得し、Pod 内のコンテナの CPU リクエスト、メモリ リクエスト、上限を自動的に調整できます。

このページでは、垂直 Pod 自動スケーリングの仕組み、そのメリットと制限事項、使用に関するベスト プラクティスについて説明します。また、VerticalPodAutoscaler カスタム リソースとそれに関連するタイプの API リファレンスを提供します。

このページは、クラウド リソースのプロビジョニングと構成、ワークロードのデプロイ、アプリケーションのスケーリング管理を行うオペレーターとデベロッパーを対象としています。一般的なロールの詳細については、一般的な GKE Enterprise ユーザーロールとタスクをご覧ください。

このページを読む前に、Kubernetes のリソース リクエストと上限について理解しておいてください。

リソース使用量の急増に対応して迅速なスケーリングが必要な場合は、HorizontalPodAutoscaler を使用します。

自動スケーリングのベスト プラクティスについては、コストが最適化された Kubernetes アプリケーションを GKE で実行するためのベスト プラクティスをご覧ください。

垂直 Pod 自動スケーリングの仕組み

垂直 Pod 自動スケーリングを使用すると、Pod に必要な CPU リソースとメモリリソースを分析して設定できます。Pod 内のコンテナに最新の CPU のリクエストと制限やメモリのリクエストと制限を設定する代わりに、垂直 Pod 自動スケーリングを構成して CPU とメモリのリクエストおよび制限の推奨値を指定します。これらの推奨値は、Pod を手動で更新するときに使用できます。または、値を自動的に更新するように垂直 Pod 自動スケーリングを構成することもできます。

垂直 Pod 自動スケーリングは、Autopilot クラスタではデフォルトで有効になっています。

自動モードでの垂直 Pod 自動スケーリング

Kubernetes の制限により、実行中の Pod のリソース リクエストを変更するには、その Pod を再作成しなければなりません。updateMode が Auto である VerticalPodAutoscaler オブジェクトを作成した場合、Pod のリソース リクエストを変更する必要が生じると VerticalPodAutoscaler は Pod を強制排除します。

再起動する Pod の数を制限するには、Pod Disruption Budget を使用します。クラスタが新しいサイズのワークロードを確実に処理できるようにするには、クラスタ オートスケーラーとノード自動プロビジョニングを使用します。

垂直 Pod 自動スケーリングは、更新の前にクラスタ オートスケーラーに通知し、サイズ変更されたワークロードに必要なリソースを、ワークロードの再作成の前に提供し、停止時間を最小限に抑えます。

利点

垂直 Pod 自動スケーリングには次のような利点があります。

• ワークロードに適切なリソースのリクエストと制限を設定することで、安定性とコスト効率が向上します。Pod のリソースサイズがワークロードに必要なサイズよりも小さい場合、アプリケーションが抑制されたり、メモリ不足エラーのために失敗したりする可能性があります。リソースはサイズが大きすぎると無駄に消費され、結果として請求額も大きくなります。
• Pod が必要な分のリソースのみを使用するため、クラスタノードを効率的に利用できます。
• Pod は、適切な量のリソースが利用可能なノードにスケジュールされます。
• CPU リクエストやメモリ リクエストの適切な値を求めるために、時間のかかるベンチマーク タスクを実施する必要がありません。
• オートスケーラーによって時間の経過とともに CPU リクエストとメモリ リクエストが自動的に調整されるため、人手によるメンテナンス時間が短縮されます

GKE の垂直 Pod 自動スケーリングには、Kubernetes オープンソース オートスケーラーに比べて次のような利点があります。

• 推奨サイズを決定する際は、ノードサイズとリソースの割り当ての最大量を考慮する必要があります。
• クラスタの容量を調整するようにクラスタ オートスケーラーに通知します。
• 過去のデータを使用して、垂直 Pod オートスケーラーを有効にする前に収集された指標を提供します。
• ワーカーノードにデプロイする代わりに、垂直 Pod オートスケーラー Pod をコントロール プレーン プロセスとして実行します。

制限事項

• 水平 Pod 自動スケーリングと垂直 Pod 自動スケーリングを併用する場合、多次元 Pod 自動スケーリングを使用します。また、カスタム指標と外部指標でも、水平 Pod 自動スケーリングと垂直 Pod 自動スケーリングを併用できます。

• ワークロードの実際のメモリ使用量の可視性が制限されているので、JVM ベースのワークロードには垂直 Pod 自動スケーリングをまだ使用できません。
• 垂直 Pod 自動スケーリングのデフォルト設定では、Deployment が Pod を更新されたリソース値に置き換えるために、最小レプリカ数は 2 に設定されています。GKE バージョン 1.22 以降では、PodUpdatePolicy フィールドに minReplicas の値を指定することで、この設定をオーバーライドできます。

ベスト プラクティス

• クラスタの更新の中断を回避するには、クラスタあたりの VerticalPodAutoscaler オブジェクト数を 1,000 未満に保持することをおすすめします。
• 垂直 Pod 自動スケーリングは、長時間実行される同種ワークロードで最適に機能します。

API リファレンス

これは v1 API リファレンスです。このバージョンの API を使用することを強くおすすめします。

VerticalPodAutoscaler v1 autoscaling.k8s.io

フィールド
	TypeMeta API グループ、バージョン、種類。
metadata	ObjectMeta 標準のオブジェクト メタデータ。
spec	VerticalPodAutoscalerSpec VerticalPodAutoscaler の目的の動作。
status	VerticalPodAutoscalerStatus 直近に観測された VerticalPodAutoscaler のステータス。

VerticalPodAutoscalerSpec v1 autoscaling.k8s.io

フィールド
targetRef	CrossVersionObjectReference Deployment や StatefulSet など、オートスケーラーで制御する Pod のセットを管理するコントローラへのリファレンス。スケール サブリソースを含む任意のコントローラで VerticalPodAutoscaler を指定できます。通常、VerticalPodAutoscaler はコントローラの ScaleStatus から Pod セットを取得します。DaemonSet など、よく知られているコントローラの場合、VerticalPodAutoscaler はそのコントローラの仕様から Pod セットを取得します。
updatePolicy	PodUpdatePolicy Pod の起動時に推奨アップデートを適用するかどうか、また Pod のライフサイクル期間中に推奨アップデートを適用するかどうかを指定します。
resourcePolicy	PodResourcePolicy 個々のコンテナに対する CPU リクエストおよびメモリ リクエストの調整方法に関するポリシーを指定します。リソース ポリシーを使用して、個々のコンテナの推奨事項に制約を設定できます。指定されていない場合、オートスケーラーは、追加の制約なしに、Pod 内のすべてのコンテナの推奨リソースを計算します。
recommenders	VerticalPodAutoscalerRecommenderSelector array この VPA オブジェクトに関する推奨事項を生成する Recommender。GKE によって指定されるデフォルトの Recommender を使用するには、空のままにします。それ以外の場合、リストには、ユーザーが指定する代替 Recommender のエントリを 1 つのみ配置できます。GKE 1.22 以降でサポートされます。

VerticalPodAutoscalerList v1 autoscaling.k8s.io

フィールド
	TypeMeta API グループ、バージョン、種類。
metadata	ObjectMeta 標準のオブジェクト メタデータ。
items	VerticalPodAutoscaler array VerticalPodAutoscaler オブジェクトのリスト。

PodUpdatePolicy v1 autoscaling.k8s.io

フィールド
updateMode	string Pod の起動時に推奨アップデートを適用するかどうか、また Pod のライフサイクル期間中に推奨アップデートを適用するかどうかを指定します。有効な値は、「Off」、「Initial」、「Recreate」、「Auto」です。値を指定しない場合のデフォルトは「Auto」です。
minReplicas	int32 アップデータが Pod の強制排除を試みるために存続する必要があるレプリカの最小数（Pod Disruption Budget などの他のチェックを保留にします）。正の値のみを使用できます。デフォルトはグローバル「--min-replicas」フラグです。これは GKE で 2 に設定されています。GKE 1.22 以降でサポートされます。

PodResourcePolicy v1 autoscaling.k8s.io

フィールド
containerPolicies	ContainerResourcePolicy array 個々のコンテナに対するリソース ポリシーの配列。名前付きのコンテナごとに最大で 1 つのエントリを作成できます。また、必要に応じて、個別のポリシーを持たないすべてのコンテナを処理する「containerName = '*'」のワイルドカード エントリを 1 つ指定できます。

ContainerResourcePolicy v1 autoscaling.k8s.io

フィールド
containerName	string ポリシーが適用されるコンテナの名前。指定しない場合、そのポリシーはデフォルト ポリシーとして機能します。
mode	ContainerScalingMode コンテナの起動時に推奨アップデートを適用するかどうか、またコンテナのライフサイクル期間中に推奨アップデートを適用するかどうかを指定します。有効な値は「Off」と「Auto」です。値を指定しない場合のデフォルトは「Auto」です。
minAllowed	ResourceList そのコンテナで許容される CPU リクエストとメモリ リクエストの最小値を指定します。デフォルトでは、適用される最小値はありません。
maxAllowed	ResourceList そのコンテナで許容される CPU リクエストとメモリ リクエストの最大値を指定します。デフォルトでは、適用される最大値はありません。
ControlledResources	[]ResourceName VerticalPodAutoscaler によって計算される（適用される可能性のある）推奨事項の種類を指定します。空の場合、デフォルトの [ResourceCPU, ResourceMemory] が使用されます。

VerticalPodAutoscalerRecommenderSelector v1 autoscaling.k8s.io

フィールド
name	string このオブジェクトに関する推奨事項の生成を担当する Recommender の名前。

VerticalPodAutoscalerStatus v1 autoscaling.k8s.io

フィールド
recommendation	RecommendedPodResources CPU リクエストおよびメモリ リクエストの最新の推奨値。
conditions	VerticalPodAutoscalerCondition array VerticalPodAutoscaler の現在のステータスを示します。

RecommendedPodResources v1 autoscaling.k8s.io

フィールド
containerRecommendation	RecommendedContainerResources array 個々のコンテナに関するリソース推奨値からなる配列。

RecommendedContainerResources v1 autoscaling.k8s.io

フィールド
containerName	string 推奨値が適用されるコンテナの名前。
target	ResourceList そのコンテナに対する CPU リクエストとメモリ リクエストの推奨値。
lowerBound	ResourceList そのコンテナに対する CPU リクエストとメモリ リクエストの推奨値の下限。この値は、アプリケーションが安定して動作するのに十分であるとは限りません。CPU リクエストとメモリ リクエストがこの値に満たない場合、パフォーマンスや可用性に重大な影響を及ぼす可能性があります。
upperBound	ResourceList そのコンテナに対する CPU リクエストとメモリ リクエストの推奨値の上限。CPU リクエストとメモリ リクエストをこの値より大きくしても、無駄になる可能性があります。
uncappedTarget	ResourceList オートスケーラーによって計算された最新のリソース推奨値。これは実際のリソース使用量に基づいており、ContainerResourcePolicy は考慮されません。実際のリソース使用量に基づく値が ContainerResourcePolicy に違反する場合は、推奨範囲から外れる可能性があります。このフィールドは、実際のリソース割り当てには影響しません。ステータスの表示にのみ使用されます。

VerticalPodAutoscalerCondition v1 autoscaling.k8s.io

フィールド
type	VerticalPodAutoscalerConditionType 記述する状態のタイプ。有効な値は、「RecommendationProvided」、「LowConfidence」、「NoPodsMatched」、「FetchingHistory」です。
status	ConditionStatus 状態のステータス。有効な値は、「True」、「False」、「Unknown」です。
lastTransitionTime	Time 状態のステータスが最後に遷移した時刻。
reason	string 最後のステータス遷移の理由。
message	string 人間が読める文字列で記述された、最後のステータス遷移についての詳細情報。

次のステップ

• コンテナ リソースのリクエストと制限をスケーリングする方法を確認する。

• コストが最適化された Kubernetes アプリケーションを GKE で実行するためのベスト プラクティスについて確認する。

• クラスタ オートスケーラーについて確認する。