autoscaling-configuration

オートスケーリングの設定

目次

• 概要
• 使用する場面
• 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

需要に応じ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高めます。

使用する場面

• トラフィックに応じたワークロードのスケーリング
• 時刻に基づくスケジュールされたスケーリング
• 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への対応
• 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
// ... (see reference guides for full implementation)

リファレンスガイド

詳細な実装については、references/ ディレクトリを参照してください。

ガイド	内容
Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler	Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler
AWS Auto Scaling	AWS Auto Scaling
Custom Metrics Autoscaling	Custom Metrics Autoscaling
Autoscaling Script	Autoscaling Script
Monitoring Autoscaling	Monitoring Autoscaling

ベストプラクティス

✅ DO

• 適切な最小／最大レプリカ数を設定する
• メトリクスの集計期間を監視する
• クールダウン期間を設ける
• 複数のメトリクスを使用する
• スケーリングの動作をテストする
• スケーリングイベントを監視する
• ピーク負荷に備える
• フォールバック戦略を実装する

❌ DON'T

• 最小レプリカ数を 1 に設定する
• 急激にスケーリングする
• クールダウン期間を無視する
• 単一の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
• 必要なリソース量を下回るまでスケーリングする
• 監視を怠る
• 容量テストを行わずにデプロイする