このページでは、使用率が低いノードで GKE Autopilot への移行でメリットが得られる Google Kubernetes Engine（GKE）Standard クラスタを特定することで、クラスタの運用コストを削減する方法について説明します。
Autopilot でのコスト削減の可能性
GKE Standard クラスタでは、実行中のワークロードがコンピューティング リソースを効率的に使用しているかどうかにかかわらず、各ノードをサポートする Compute Engine 仮想マシン（VM）インフラストラクチャに対して課金されます。コスト効率の高い Standard クラスタを実行するには、ビンパッキングなどの効率的なリソース消費方法を使用してリソース使用量を継続的に管理する必要があります。
Autopilot では、実行中のワークロードが要求する CPU やメモリなどのコンピューティング リソースに対して課金されます。この課金モデルでは、ワークロード リソースの使用効率をモニタリングして管理する必要がなくなります。料金の詳細については、Autopilot モードの料金をご覧ください。
GKE は、実行中の Standard クラスタをモニタリングして、ノードの稼働不足を検出し、移行によって運用コストが削減される可能性がある場合は、Autopilot クラスタに移行することを推奨するメッセージを表示します。GKE は、Google Cloud でリソースを使用することに関する分析情報と推奨事項を提示するサービスである Recommender を介してこれらの推奨事項を提示します。
使用率が低い Standard クラスタを特定する
GKE では、使用率が低い Standard クラスタの特定に役立つ分析情報と推奨事項が生成されます。これらの分析情報を表示するには、Google Cloud コンソール、gcloud CLI、または Recommender API を使用して、次のパラメータを指定します。
- Recommender のタイプ:
google.container.DiagnosisInsight - サブタイプ:
CLUSTER_AUTOPILOT_OPTIMIZATION
手順については、分析情報と推奨事項を表示するをご覧ください。
GKE が Autopilot の移行候補となるクラスタを識別する方法
GKE は、次のシグナルを使用して、Standard モードのクラスタの使用率が低いかどうかを判断します。GKE が分析情報を生成するには、クラスタが次のシグナルを満たす必要があります。
| シグナル | 説明 | しきい値 |
|---|---|---|
| CPU ビンパッキング スコア | ワークロードの実行によって要求されたノードの CPU の量が、ノードで利用可能な CPU の合計に占める割合。 | <55% |
Autopilot に移行するかどうかを決定する
Autopilot クラスタは、ノードの管理責任を GKE に移行します。ワークロードを Autopilot クラスタに移行する前に、次のリソースを確認して、Autopilot が構成の柔軟性と機能のニーズに適しているかどうかを判断してください。
ほとんどの本番環境では、Autopilot クラスタをおすすめします。
制限事項
GKE Standard クラスタの最近の指標が使用できない場合は、対象のクラスタの分析情報が表示されない可能性があります。
最適化案を適用する
この推奨事項が表示された場合、環境が Autopilot クラスタへの移行によって得られるメリットについて詳しくは、Cloud カスタマーケアにお問い合わせください。アカウント担当者にお問い合わせいただくか、Cloud カスタマーケアへのお問い合わせをご覧ください。
Standard から移行する場合は、ワークロードと Autopilot の互換性を確認し、Autopilot フォームの Standard への移行を準備するのガイダンスに沿って移行の準備をします。