オートスケーリング構成

目次

• 概要
• 使用場面
• クイックスタート
• リファレンスガイド
• ベストプラクティス

概要

需要に基づいてリソース容量を自動的に調整するオートスケーリング戦略を実装し、パフォーマンスと可用性を維持しながらコスト効率を確保します。

使用場面

• トラフィック駆動型ワークロードのスケーリング
• 時間ベースのスケジュール設定スケーリング
• リソース使用率の最適化
• コスト削減
• 高トラフィックイベント対応
• バッチ処理の最適化
• データベース接続プーリング

クイックスタート

最小限の動作例：

# hpa-configuration.yaml
apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: myapp-hpa
  namespace: production
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: myapp
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 20
  metrics:
    - type: Resource
      resource:
        name: cpu
        target:
          type: Utilization
          averageUtilization: 70
    - type: Resource
      resource:
        name: memory
        target:
          type: Utilization
// ... (完全な実装についてはリファレンスガイドを参照してください)

リファレンスガイド

references/ ディレクトリにある詳細な実装：

ベストプラクティス

✅ すべきこと

• 適切な最小/最大レプリカ数を設定する
• メトリクス集約ウィンドウを監視する
• クールダウン期間を実装する
• 複数のメトリクスを使用する
• スケーリング動作をテストする
• スケーリングイベントを監視する
• ピーク負荷に向けて計画する
• フォールバック戦略を実装する

❌ してはいけないこと

• 最小レプリカ数を 1 に設定する
• 積極的にスケーリングしすぎる
• クールダウン期間を無視する
• 単一メトリクスのみを使用する
• スケーリングのテストを忘れる
• リソース要件以下にスケーリングする
• 監視を怠る
• キャパシティテストなしでデプロイする