実証済みのKubernetesコスト最適化戦術とツール

Kubernetesはコンテナオーケストレーションのための代表的なプラットフォームとなり、クラウドにおけるコンテナ化されたアプリケーションのデプロイ、スケール、管理を容易にしました。しかし、このパワーには複雑さが伴い、利用率の低いノード、貧弱な垂直ポッドの自動スケーリング、非効率的なリクエスト/リミット設定、または長時間稼働するアイドル状態のワークロードに起因する、驚くようなコストがしばしば発生します。Kubernetesのコスト可視性は断片的で、追加ツールなしではクラスタやネームスペース間でネイティブにサポートされていないことが多い。

組織は、明確な最適化戦略がないまま、Kubernetesの費用が急増していることに気づくことがあります。Kubernetesの高コストは、一般的に特定のアーキテクチャや運用上の問題に起因しています。これには、実際のワークロード需要を上回るノードプールの過剰プロビジョニング、貴重なコンピュートキャパシティが未使用のままになっているノード間でのポッドの非効率的なビンパッキング、使用状況に基づいてリソースを動的に調整するオートスケーリングメカニズム（水平ポッドオートスケーラー、垂直ポッドオートスケーラー、クラスターオートスケーラーを含む）の欠如などが含まれる。

だからこそ、積極的にKubernetesの支出を見直すことで、コストを抑制し、ROIを最大化することができるのです。この記事では、チームがKubernetesのワークロードと支出を管理しながら、業務を円滑に進めるための実践的なヒントとツールを紹介します。

Kubernetesのコスト最適化が必要な要因とは？

Kubernetes環境は適切な管理を行わないと、大きなコストセンターになりかねない。こうした出費にはいくつかの要因がある：

計算リソースの非効率性 は、コストに関する懸念事項の上位を占めることが多い。ライトサイジングを行わないと、多くの企業はパフォーマンスの問題を回避するためにCPUやメモリのリソースを過剰にプロビジョニングし、その結果、利用率が低下してクラウドのリソースを無駄にしてしまう。実際、調査によると、次のような結果が出ています。 Kubernetesワークロードの65%は半分以下しか使用していない 要求されたCPUとメモリのこのようなことが起こるのは、ほとんどの場合、制限値や実際の使用量に対してリソース要求が過剰にプロビジョニングされているためだ。Kubernetesのスケジューラは、ポッドの配置を決定する際に、実際の使用量ではなくリソース要求に依存する。これらの要求が膨れ上がると、容量の問題を回避するためにコンテナに本当に必要な以上のリソースが与えられるため、ビンパッキングがうまくいかず、ノード数が不必要に多くなります。

保管コスト は、Kubernetesクラウド環境で急速に蓄積される可能性があります。永続ボリューム、特にプレミアム・ストレージ・クラスの永続ボリュームは、アプリケーション・データが大きくなるにつれて増大する重要なコストになる可能性があります。その他の要因としては、ポッド削除後に保持されるPVCや、過剰なスナップショットやバックアップの保持ポリシーが挙げられます。Kubernetesに移行されたレガシー・アプリケーションは、非効率的なストレージ・パターンを持ち、さらにコストを増加させる可能性があります。ストレージを最適化するには、インフラストラクチャチームとアプリケーションチームの調整が必要になることが多く、特にデータ管理の決定がパフォーマンスと支出の両方に直接影響するステートフルなワークロードの場合はそうです。

ネットワーク費用 は、特にマルチリージョンやハイブリッド展開では、もう一つのコスト要因である。ゾーン間、リージョン間、外部サービス間のデータ転送は、初期アーキテクチャ計画時に多くのチームが見落としている多額の費用につながる可能性がある。

アイドル・リソース は、Kubernetes環境における無駄の主な原因でもある。時間外に稼働している開発クラスタやテストクラスタ、残っている永続ボリューム、未使用のロードバランサはすべて、不要なコストの原因となります。適切なガバナンスがなければ、これらのアイドル状態のリソースが積み重なり、Kubernetesの総コストを押し上げる可能性があります。

Kubernetesのコストを下げるための主な戦略

これらの要素がどのように組み合わさっているかを把握することが、コスト効率の高い Kubernetesアーキテクチャ そしてコスト効率の管理。ここでは、Kubernetesのコストを下げるために実施できる戦略をいくつか紹介します。

1.ノード・リソースの権利化

ライツサイジング は、おそらくKubernetesの費用を削減するための最もインパクトのある戦略であり、その理由を理解するには、Kubernetesの費用に関する基本的な概念を把握する必要がある。その理由を理解するには、Kubernetesのコストに関する基本的な概念を把握する必要があります。

Rightsizeノードでは、見積もりやデフォルト設定ではなく、リソースを実際のアプリケーションのニーズに合わせることに重点を置いています。これにより、支払ったすべてのノードから最大限の価値を得ることができます。

クラスタ全体の過去のリソース利用パターンを分析することから始めます。要求されたよりも大幅に少ないCPUまたはメモリを常に使用しているポッドを特定します。多くの組織が、アプリケーションのパフォーマンスに影響を与えることなくリソース要求を削減できることを発見し、既存のノードにより多くのワークロードをパックできるようになります。

リソースクォータをネームスペースレベルで設定することで、使い過ぎを防ぎ、チームに明確な境界を与えます。これらのクォータは、組織のポリシーを強制し、ワークロードの暴走による予期せぬコスト上昇を防ぐのに役立ち、不必要なノードのスケーリングを余儀なくされる可能性があります。

リソース要求対制限ポリシーの実施Gatekeeperのようなポリシー実施ツールを導入し、すべてのワークロードがリソース要求と制限の両方を指定するようにします。リソース要求は、Kubernetesがノードにポッドをどのようにスケジュールするかを決定し（コンピュートコストに影響する）、リミットは、個々のコンテナが他のワークロードに影響を与える可能性のある過剰なリソースを消費するのを防ぎます。適切なリクエストがなければ、Kubernetesはワークロードを効率的にビンパックすることができず、ノードが十分に利用されず、無駄な出費につながります。

垂直方向の ポッドオートスケーリング (VPA）を最初はレコメンデーションモードで使用する。これにより、自動調整を実施する前に、実際の使用パターンに基づく適切なリソース要求に関する洞察が得られます。水平ポッドオートスケーリング（HPA）と組み合わせることで、垂直ポッドオートスケーリングは、さまざまなワークロードを効率的に処理しながらリソース利用を最適化する、より包括的なスケーリング戦略を構築します。ただし、VPAとHPAの両方がCPU/メモリ・メトリクスを同時にターゲットにすると競合する可能性があり、スケーリングの競合を避けるために慎重なチューニングが必要になることに留意してください。VPAとHPAを同時に使用する場合は、スケーリングの競合を避けるために慎重なチューニングが必要です。

2.スポットインスタンスを使う

スポット・インスタンス(または のプリエンプティブVM)は、標準的なオンデマンド・インスタンスに比べて大幅な割引を提供している。これらのインスタンスは、クラウドプロバイダーのデータセンターの未使用容量を活用しますが、最小限の通知で再利用することができます。

Kubernetesは、カスタムロジックやツールと組み合わせることで、スポットインスタンス終了のための基礎的な機能を提供します。ポッドの中断バジェットを設定し、適切なテイント/トレラレーションとノードアフィニティルールを実装し、アプリケーションを弾力的に設計することで、信頼性を損なうことなく、多くのワークロードをスポットインスタンス上で安全に実行できる。

まず、バッチ処理ジョブや水平スケーラブルなアプリケーションなど、ステートレスでフォールトトレラントなワークロードに重点を置く。本番環境では、スポットインスタンスとオンデマンドノードを組み合わせたハイブリッドアプローチが、コスト削減と安定性の両方を実現します。

3.自動化されたガバナンスの導入

自動化されたガバナンス は、Kubernetesのライフサイクル全体にわたるポリシー・アズ・コードの実施とランタイムの制御を通じて、継続的なコスト管理を提供します。一般的な無駄の原因をターゲットとしたポリシーを実装します：

• すべてのデプロイメントに対して、リソースの制限とリクエストを要求する。
• ワークロード要件に基づき、適切なストレージクラスの使用を強制する。
• コスト配分とリソース追跡のためのラベルを義務付ける。
• 営業時間外に開発環境を自動的にシャットダウンまたはスケールダウン。

以下のようなツール DoiTのCloudFlowは、Kubernetes環境内でこれらのポリシーを直接適用することができ、コンプライアンスに準拠しないリソースが作成されるのを防ぎ、チーム全体のコスト規律を維持することができます。

4.きめ細かなモニタリング

効果的なコスト最適化には、リソースの消費パターンを可視化する必要がある：

• ポッドレベルのリソース利用メトリクス
• ノード効率統計
• ネームスペースとラベルベースのコスト配分
• ヒストリカル・トレンディングと異常検知

このきめ細かなモニタリングにより、最適化の機会を特定し、コストを特定のチーム、プロジェクト、またはアプリケーションに帰属させることができます。しかし、多くのKubernetes環境は、不完全または一貫性のないラベリングに悩まされており、コスト配分の精度が制限されています。さらに、ネイティブのクラウド課金ツールでは、Kubernetesに特化した粒度が欠けていることがよくあります。消費パターンを明確に可視化することで、リソースの割り当てとクラスタのスケーリングについて、よりデータに基づいた意思決定を行うことができます。

最も効果的なモニタリング・ソリューションは、Kubernetesに特化したコスト・インサイトを活用しながら、既存の観測可能性スタックと統合します。

5.ポッドスケーリング技術の適用

戦略的なポッドスケーリングは、包括的なコスト最適化のためにリソースの権利化を補完します。特定のアプリケーションに関連するカスタムメトリクスに基づいて、水平ポッド自動スケーリングを実装することを検討してください。たとえば、ステートフルなアプリケーションや起動時間が長いアプリケーションでは、異なるアプローチが必要になる場合があります。キュー長やリクエスト・レイテンシーに基づくスケーリングは、CPU利用率だけよりもビジネス要件との整合性が高いことがよくあります。

クラスタの自動スケーリングを慎重に構成し、ノードのウォームアップ時間や依存関係のチェックなどの制約を考慮します。これにより、ポッドのニーズの変化に応じてノードが適切に追加または削除され、リソースの浪費と容量不足の両方が回避されます。

使用パターンが予測可能なアプリケーションの場合、特にビジネスアワーのパターンが明確なアプリケーションや、定期的な処理要件がわかっているアプリケーションでは、需要が変化する前にリソースを先取りして調整するスケジューリング機能を実装する。

Kubernetesのコスト最適化が重要な理由

経済的なメリットだけではありません、 Kubernetesコストの最適化 は、いくつかの戦略的な利点をもたらします。効率的なリソース利用は、競合を減らし、より予測可能なスケーリングを提供することで、アプリケーションのパフォーマンスを向上させます。また 環境の持続可能性を高めるこれは、社会的責任を果たす組織にとってますます重要な考慮事項となっている。

リスクの軽減もまた、見落とされがちな重要な利点です。適切なコスト最適化により、マルチテナントやビジネスクリティカルな環境における懸念事項である、クォータオーバーやリソース枯渇によるリスクエクスポージャーが大幅に削減されます。リソースを適正化し、適切に割り当てることで、あるチームの非効率なワークロードがクラスタ容量を過剰に消費するようなシナリオを避けることができます。これにより、リソースの枯渇に起因するCPUスロットリング、OOMKill、またはスケジューリング不能なポッドなどの問題を回避し、必要なリソースを他の重要なアプリケーションから奪うことができます。このリスク低減は、アプリケーションの可用性が業務に直接影響する共有環境では特に重要になります。

最適化されたKubernetes環境は、デプロイサイクルの高速化も実証している。チームがリソースの必要性を正確に理解すれば、より効率的なCI/CDパイプラインを設計し、承認プロセスを合理化できる。この高速化は、ビジネスの俊敏性と新機能の市場投入までの時間の短縮をサポートします。

おそらく最も重要なのは、Kubernetesのコストを管理下に置くことで、より正確な予測が可能になることだ。このような場合、財務チームは、ユニットエコノミクスと予測可能なチャージバック/ショーバックモデル（いずれもFinOpsの中心的テーマ）を通じて、クラウド予算の予測に自信を持つことができる。同時に、エンジニアリングチームは、予期せぬ出費を引き起こすことなく、イノベーションを起こす自由を得ることができます。

K8sコスト削減の障害となる可能性

明確なメリットがあるにもかかわらず、組織はKubernetesのコストを最適化する際に、いくつかの一般的な課題に遭遇する可能性があります。コストの最適化には、ポッドのスケジューリング動作、オートスケーリングメカニズム、コストの観測可能性などに関する専門的なスキルが必要になるため、技術的な複雑さが大きな障壁になる可能性があります。これは、一般的な DevOpsの知識多くのチームに欠けている

チーム間の調整も難しい。効果的なコスト最適化には、財務、エンジニアリング、オペレーションの各チーム間の協力が必要だが、これらのチームは従来、優先順位も成功指標も異なるサイロの中で活動してきた。

特に、最適化がパフォーマンスの低下につながることをチームが恐れている組織では、変化に対する抵抗が現れる可能性がある。この抵抗を克服するには、適切なリソース配分とアプリケーションの信頼性向上との関係について教育する必要がある。

Kubernetesの主な課題の1つはコストの可視化で、コストを追跡する機能が最初から組み込まれているわけではない。多くの組織は、コストの可視化にはメトリクス、ラベル、クラウド課金データをつなぎ合わせる必要があることに気づかないままKubernetesを展開している。チームが意思決定によるコストへの影響をリアルタイムで確認できなければ、最適化はプロアクティブではなくリアクティブになってしまう。オンボーディングの一環としてコスト追跡を行い、日々のワークフローにコスト指標を組み込むことで、チームは初日からコストを意識した意思決定を行うことができる。

最後に、多くの組織が最適化の持続可能性に苦慮している。一度限りのコスト削減イニシアチブによって、初期的な節約は実現できるが、継続的なプロセスと説明責任がなければ、コストは時間の経過とともに再び上昇する傾向がある。

Kubernetesのコスト最適化とモニタリングのためのツール

Kubernetesの効果的なコスト最適化を実現するには、リソースの使用状況を効率的に監視、分析、管理するための適切なツールを活用する必要があります。ここでは、Kubernetesのコスト最適化に役立つ人気のコスト最適化ツールをいくつか紹介します：

1.ドイト

DoiTは、包括的なプラットフォームを通じて、Kubernetesに特化したコスト最適化を提供します。 Flexsave for Kubernetesは、パフォーマンスと可用性を維持しながらコストを削減するインテリジェントなライツサイジングと自動最適化を提供します。

このプラットフォームは、データ駆動型のインテリジェンスを使用して消費パターンを分析し、ワークロードに特化した実用的な推奨事項を提供します。一般的なクラウドコスト管理ツールとは異なり、DoiTのソリューションはKubernetes特有の最適化の機会を理解し、多くの一般的なタスクを自動化します。

DoiTのKubernetesコスト最適化を導入した組織は、クラスタ全体のパフォーマンスを向上させながら、大幅なコスト削減を達成している。例えばTrax、 DoiTのPerfectScaleでKubernetesのコストを75%削減. このプラットフォームはまた、Kubernetesの支出とビジネス目標との関連付けを支援する高度な可視化と洞察を提供し、財務チームとエンジニアリングチームとのギャップを埋める。

2.AWSコストエクスプローラー

AWS（EKSを含む）上でKubernetesを実行している組織向け、 AWSコストエクスプローラ は、コンテナ関連の支出を可視化する。このサービスでは、適切なタグ付けが実装されていれば、クラスタ、ノードグループ、その他の次元ごとにコストを分解することができる。

Kubernetesのために特別に設計されたものではありませんが、Cost ExplorerはEKS支出の傾向と異常を特定するのに役立ちます。AWS Compute Optimizerと組み合わせることで、Kubernetesのノードとして使用するEC2インスタンスの権利化の機会を推奨するのに役立ちます。

3.Azureコスト管理＋請求

アジュール・コスト・マネジメント はAKSクラスタ向けに同様の機能を提供しており、ここでもいくつかの洞察を提供しているが、推奨はしていない。このサービスは、適切なタグとリソースのグルーピングを設定することで、Kubernetesリソースに特化したコスト配分ビューと予算トラッキングを提供する。

最近のAzureの機能強化により、ノードプールのサイジングに関する推奨事項や、AKSクラスタの利用率アラートなど、コンテナ固有のインサイトが改善されました。これらの機能は、企業がKubernetes環境内で最適化の機会を特定するのに役立ちます。

4.GKE 使用量測定

Google Cloudは、GKEに特化したコスト可視化機能を提供しています。 使用量測定機能. この機能は、名前空間レベルのコスト帰属とリソース利用メトリクスを提供し、標準的なGCP請求レポートよりも詳細な分析を可能にします。

Google Cloudのレコメンダーシステムと組み合わせることで、GKE Usage Meteringは、過去の使用パターンに基づいてKubernetes環境内の特定の最適化の機会を特定するのに役立ちます。

持続可能なKubernetes支出のための次のステップ

持続可能なコスト最適化を実施するには、構造的なアプローチが必要です。まず、現在のKubernetes支出のベースラインを、クラスタ、ネームスペース、アプリケーションごとに確立することから始めましょう。このベースラインは、最適化の進捗を測定するための基準点となります。

まず、最もインパクトが大きく、実施しやすい最適化の取り組みに集中する。アイドル状態のリソースのクリーンアップや基本的なガバナンス・ポリシーの導入といった迅速な取り組みによって、より本格的な取り組みへの機運が高まる。

財務、エンジニアリング、オペレーションの代表者からなる、部門横断的なコスト最適化チームを開発する。この協力的なアプローチにより、リアルタイムのアプリケーション・パフォーマンスと信頼性を維持しながら、技術的な意思決定が財務目標と整合するようにします。

最後に、定期的なレビュー・サイクルを実施し、最適化を評価し、新たな機会を特定しながら進捗を微調整する。これを実践するのは、1回きりのプロジェクトではない。Kubernetes環境は継続的に進化するため、1回限りの最適化努力ではなく、コスト管理に継続的に注意を払う必要がある。

これらの実証済みの戦術を使用し、専門ツールを活用することで、組織は運用効率を改善し、アプリケーションのパフォーマンスとスケーラビリティを維持しながら、Kubernetesのコストを大幅に削減することができます。

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