Kubernetes 利用状況データの分析
Kubernetes Intelligence エージェントは利用状況データをプラットフォームに送信し、Cloud Analytics(クラウド分析)のレポートを使用してカスタム分析を実行できるようにします。
必要な権限
- Cloud Analytics User
メトリクスとディメンション
レポートのデータソースが Kubernetes Utilization の場合に利用できるメトリクスとディメンシ ョンは次のとおりです。
拡張メトリック
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Average CPU usage: コンテナが消費した CPU リソースの平均値。
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CPU request: コンテナに割り当てが保証されている CPU リソース量。CPU リソースはCPU unitsで測定されます。
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CPU limit: コンテナに割り当てられる CPU リソースの最大量。コンテナは、この設定されたリミットを超えて CPU を使用することはできません。
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Average memory usage: コンテナが消費したメモリリソースの平均値。
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Memory request: コンテナに割り当てが保証されているメモリ量。
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Memory limit: コンテナが消費できるメモリの最大量。
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Average GPU usage: コンテナが消費した GPU 処理能力の平均値。
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GPU request: コンテナに割り当てが保証されている GPU 数。Schedule GPUs を参照してください。
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GPU limit: コンテナが消費できる GPU 数の最大値。
複数メトリック
レポートごとに最大 4 つの拡張メトリックを選択して、リソース利用状況の異なる側面を並べて比較できます。たとえば、Average CPU usage と CPU request を組み合わせることで、実際の消費量がリクエストされたリソースと一致していないコンテナを特定できます。
ピッカーで利用できるのは Kubernetes 利用状況の拡張メトリックのみです。基本メトリック(Cost や Usage など)およびカスタムメトリクスは、このデータソースではサポートされません。
メトリックを追加または削除するには、レポートの設定パネル内のメトリックピッカーを使用してください。制限事項を含む複数メトリックの使用に関する一般的なガイダンスについては、Multi-metric reports を参照してください。
ディメンション
Kubernetes 利用状況データで利用できるディメンションは次のとおりです。
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Allocation rule: 特定のメトリックについて収集されたデータをどのように分配するかを定義するアロケーションルール。
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Cluster name: クラウド環境で定義されているクラスタ名。
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Cluster project ID: クラスタが属している AWS アカウントまたは Google Cloud プロジェクトの ID。Standard dimensions: Project/Account ID を参照してください。
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Cluster region: クラスタが作成されたリージョン。
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Container name: コンテナ名。
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Namespace: ワークロードの namespace。
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Workload name: ワークロード名。
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Workload type: ワークロードのタイプ。例: Pod・Deployment・DaemonSet・Jobs。
制限事項
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現在、AI assistant(Ava)は Kubernetes Utilization データソースを使用したレポートの新規作成をサポートしていません。
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複数メトリックを使用する場合は、他の複数メトリックレポートと同じ制限事項が適用されます。
レポート例
コンテナ利用状況
次のサンプルレポートは、過去 7 日間のコンテナ CPU 使用率の平均 を示しています。利用率の低いコンテナや高いコンテナを特定し、ワークロードや環境のコンテキストで利用状況を把握するのに役立ちます。

ワークロードのメモリ利用状況
次のサンプルレポートは、過去 7 日間のワークロードのメモリ使用量の平均を示しています。メモリ使用量が多い、または少ないワークロードを特定し、ワークロードタイプや namespace 全体でのメモリ利用パターンを把握するのに役立ちます。

クラスタ利用状況
次のサンプルレポートは、クラスタ間で CPU 利用率を比較し、クラスタリージョンや プロジェクトのコンテキストとの関係でパフォーマンスを理解するのに役立ちます。

複数メトリックの利用状況
次のサンプルレポートは、Average CPU usage や Memory request など複数の利用状況メトリックを 1 つのレポートに組み合わせたものです。これらのメトリックをまとめて表示することで、実際のリソース消費がリソースリクエストと一致していないワークロードを特定するのに役立ちます。
