Kubernetes Autoscaling | Datadog
Observability

Kubernetes Autoscaling

Kubernetes リソースを適切なサイズに自動調整し、パフォーマンスを維持しながら無駄なコストを削減

Kubernetes リソースを適切なサイズに自動調整し、パフォーマンスを維持しながら無駄なコストを削減
Kubernetes リソースを適切なサイズに自動調整し、パフォーマンスを維持しながら無駄なコストを削減
Kubernetes リソースを適切なサイズに自動調整し、パフォーマンスを維持しながら無駄なコストを削減
Kubernetes リソースを適切なサイズに自動調整し、パフォーマンスを維持しながら無駄なコストを削減

機能概要

Datadog Kubernetes Autoscaling は、Datadog のテレメトリシグナルを継続的にモニタリングし、Kubernetes のワークロードとクラスター全体のリソースに関するインテリジェントな推奨事項を生成します。多次元スケーリングとシミュレーション済みのインスタンスタイプの推奨により、適正サイズへの自動調整を安全に実現し、アプリケーションのパフォーマンスを維持しながら、クラウドコストを即座に削減できます。

未使用の Kubernetes リソースを特定し、無駄なコストを削減

  • 過剰にプロビジョニングされた非効率なインスタンスタイプを特定
  • 自動化された推奨により、コスト・パフォーマンス・バランスの観点から Kubernetes を最適化
  • コスト削減の効果を継続的に追跡し、ROI を可視化
未使用の Kubernetes リソースを特定し、無駄なコストを削減
未使用の Kubernetes リソースを特定し、無駄なコストを削減

組み込みガードレールによる Kubernetes 適正サイズの自動化

  • 多次元スケーリングにより、レプリカ数とリソースリクエストをバランスよく最適化
  • シミュレーション済みの最適化を、自動化されたノード構成や移行とともに適用
  • アプリ内または GitOps を通じて、既存のワークフローに変更をデプロイ
組み込みガードレールによる Kubernetes 適正サイズの自動化
組み込みガードレールによる Kubernetes 適正サイズの自動化

豊富なテレメトリでパフォーマンスを維持

  • カスタムクエリ、または Datadog 提供のメトリクスに基づいて容易なスケーリングが可能
  • エンジニアがすでに信頼しているオブザーバビリティを活用して、Kubernetes Autoscaling を強化
  • Cloud Cost Management を活用して、複雑または共有インフラでも、コンテナ使用量をチーム、製品、サービス単位で割り当て
豊富なテレメトリでパフォーマンスを維持
豊富なテレメトリでパフォーマンスを維持

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