アイドル状態の GKE クラスタを特定する

分析情報と推奨事項を使用して、アイドル状態の Google Kubernetes Engine（GKE）Standard クラスタを特定できます。特定したアイドル状態のクラスタが使用されていないことを確認したら、それらを削除して費用を節約できます。推奨事項には、可能であれば、クラスタを削除した場合の予想される月間の削減額が含まれます。詳細については、アイドル状態のクラスタの費用見積もりを理解するをご覧ください。

GKE は、費用最適化シナリオ（プロビジョニング不足のクラスタ、オーバープロビジョニングされたクラスタ、アイドル状態のクラスタなど）に関する分析情報と推奨事項を提供し、対応する推奨事項（クラスタのスケールアップ、スケールダウン、削除）も提供します。このページでは、アイドル状態のクラスタを特定する方法について説明します。プロビジョニング不足とオーバープロビジョニングの GKE クラスタを特定するもご覧ください。

GKE では Autopilot クラスタの分析情報は提供されません。Autopilot クラスタでは、ワークロードがリクエストしたリソースに対してのみ課金されるため、運用コストは最小限に抑えられます。詳細については、Autopilot の料金をご覧ください。

GKE はクラスタをモニタリングし、使用を最適化するためのガイダンスを Active Assist を通じて提供します。このサービスにより、 Google Cloudでのリソースの使用に関する分析情報と推奨事項を生成する Recommender が提供されます。

分析情報と推奨事項を管理する方法については、分析情報と推奨事項で GKE の使用を最適化するをご覧ください。

アイドル状態のクラスタを特定する

アイドル状態のクラスタを特定するには、 Google Cloud コンソール、Google Cloud CLI、または Recommender API を使用して分析情報と推奨事項を表示します。次のセクションの表の分析情報のサブタイプと推奨事項サブタイプ CLUSTER_IDLE を使用します。コンソールでは、これらの分析情報は [クラスタ] ページの [費用の最適化] タブに表示されます。

アイドル状態のクラスタを特定したら、アイドル状態のクラスタを削除する際の考慮事項をご覧ください。

GKE がアイドル状態のクラスタを識別する方法

GKE は、使用率シグナルを使用して、分析情報と推奨事項を受け取るかどうかを判断します。

次の表に、GKE が使用するシグナルと、各シグナルのしきい値を示します。各シグナルが独立した分析情報をトリガーします。クラスタに複数の分析情報がある場合、GKE は 1 つの推奨事項を表示します。

分析情報のサブタイプ シグナル 観察期間 詳細
CLUSTER_IDLE_NO_RUNNING_PODS 実行中のお客様の Pod がない 過去 30 日間 過去 30 日間に、クラスタ指標のイベントログで kube-system と gmp-system の名前空間外に Running 状態の Pod がない。
CLUSTER_IDLE_NO_NODES ノードまたはノードプールがない 過去 30 日間 過去 30 日間に、クラスタ指標イベントログにノードまたはノードプールが存在しない。
CLUSTER_IDLE_LOW_CPU_UTILIZATION CPU 使用率が低く、新しい Pod がない 過去 30 日間 次の両方が true の場合、GKE クラスタはアイドル状態になり、CPU 使用率が低くなります。
  • 過去 30 日間、CPU 使用率が 1 時間ごとに平均 7% 未満で安定しています。
  • 過去 30 日間、アクティブな Pod の数は変化していません。

作成されてから 30 日経過していないクラスタについては、GKE から推奨事項は送信されません。

アイドル状態のクラスタの費用見積もりを理解する

可能であれば、GKE は、アイドル状態のクラスタの推定月額費用を推奨事項に含めます。これは、クラスタを削除した場合に毎月節約できる金額の予測を示しています。この推定額は過去 30 日間のクラスタの費用から算出されます。

推定削減額は、過去の支出に基づく予測であり、将来の費用や削減を保証するものではありません。

これらの推定額を表示するには、費用情報を取得するために必要な billing.accounts.getSpendingInformation 権限があることを確認してください。詳細については、Cloud Billing へのアクセスをご覧ください。

Namespace やワークロードに基づく詳細な内訳など、すべての GKE クラスタの費用の詳細を確認するには、GKE のリソース割り当てとクラスタの費用に関する主要な費用分析情報を取得するをご覧ください。

GKE クラスタの運用にかかる費用の詳細については、GKE の料金をご覧ください。

アイドル状態のクラスタを削除する際の考慮事項

GKE がアイドル状態と判断したクラスタを削除する前に、次の可能性を考慮してください。

  • クラスタを使用しているユーザーがいますか？たとえば、フェイルオーバー容量の維持を目的とするクラスタの場合は、クラスタが意図的にアイドル状態になっている可能性があります。
  • クラスタを削除するのではなくスケールダウンすべきですか？たとえば、有用なワークロードを実行しているクラスタでは、必要以上に多くのリソースがプロビジョニングされたため、使用率が低く、アイドル状態であるとして識別される場合があります。

アイドル状態のクラスタを削除する推奨事項を実装する

削除できるアイドル状態のクラスタがあるという分析情報と推奨事項を受け取り、クラスタを実行し続けるための考慮事項を除外している場合は、推奨事項の手順に沿ってクラスタを削除します。

次のステップ