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 DoiT 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行うことができます。
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 data source 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、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 の数。詳細は 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 の最大数。
複数メトリクス
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さまざまな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 Utilization 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 custom metrics は、このデータソースではサポートされていません。
メトリクス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。複数メトリクスの利用方法や制限事項などの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 Utilization 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: クラスタ名。お使いのクラウド環境で定義されている名前です。
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Cluster project ID: クラスタが属する 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、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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複数メトリクス を使用する場合、他のマルチ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
コンテナの利用状況
次のサンプルレポートは、過去 7 日間のコンテナの平均 CPU 使用率を示します。これにより、過小利用または過剰利用されているコンテナを特定し、ワークロードおよび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平均メモリ使用量を示します。これにより、メモリ使用量が高いまたは低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。
クラスタの利用状況
次のサンプルレポートは、クラスタ間の CPU 利用率を比較し、クラスタリージョンおよびプロジェクト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。
複数メトリクスの利用状況
次のサンプルレポートは、平均 CPU 使用率や Memory request など、複数の利用状況メトリクスを 1 つのレポートにまとめたものです。これらのメトリクスを併せて表示することで、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。
