動作中のKubernetes Cluster Autoscaler(前半）

Kubernetes Cluster Autoscalerに関しての記事です。長い記事なので、前半と後半の２つに分けて投稿いたします。今回は前半です。

Kubernetes Cluster Autoscalerで効果的なコスト削減を

Kubernetesクラスタを本番環境で動かしていますか？素晴らしい、あなたは何台のノードでクラスターを運用していますか？個人的には、シンプルなセルフサービスアプリケーションをホストするために、当初は ~40 ワーカーノードで Kubernetes クラスターを運用していました。

ピーク時に高い負荷がかかるため、これが必要だと判断したのですが、夜間や週末などの負荷が低い時間帯にはほとんどのワーカーノードがアイドル状態になり、予算を浪費していることに気づきました。

これは、ピーク時の負荷が高くなるため、必要なことだと判断しました。

しかし、夜間や週末などの負荷が低い時間帯には、ほとんどのワーカーノードがアイドル状態になっており、予算を無駄にしていることに気づきました。

Kubernetes Cluster Autoscalerのおかげで、パフォーマンスと応答性の高いアプリケーションを維持しながら、リソースの使用量を～50％程度削減することができました。

Kubernetes Cluster Autoscalerは、ワークロードの要求に基づいて、指定されたクラスタのワーカーノードの数を自動的にリサイズします。手動でノードを追加または削除したり、クラスタをオーバープロビジョニングする必要はありません。代わりに、クラスタの最小サイズと最大サイズを指定すると、スケーリングは自動的に、クラスタオートスケーラーが独自に行います。

今回の記事の目次(要約)

1. Cluster Autoscalerについて知る。

2. GCE上のKubernetes ClusterにCluster Autoscalerを実装する

前提条件

1. GCPアカウント（300$の無料クレジットでfree-tierアカウントを取得できます。）

2. Helmバイナリがマシンにインストールされていること。

ストーリーのリソース

1. GitHub Link: https://github.com/pavan-kumar-99/medium-manifests
2. GitHub Branch…