Vertical Pod Autoscaler

英語表記: Vertical Pod Autoscaler

概要

Vertical Pod Autoscaler（VPA）は、Kubernetesのスケーリング機能の一つであり、実行中のPodに割り当てられているリソース（CPUやメモリ）を、実際の使用状況に基づいて自動的に最適化し、垂直方向に調整するシステムです。この機能の主な目的は、リソースの過剰割り当てによるクラウドコストの無駄を排除しつつ、リソース不足によるアプリケーションのパフォーマンス低下やクラッシュを未然に防ぎ、Kubernetesオーケストレーションの効率を最大化することにあります。VPAは、開発者がリソース設定の「最適な値」を手動で探る手間を大幅に削減してくれる、非常に便利なツールです。

詳細解説

Kubernetesでアプリケーションを安定稼働させるためには、各Podに対して適切なリソース要求値（requests）と上限値（limits）を設定することが不可欠です。しかし、この設定値を正確に見積もることは、アプリケーションの負荷パターンが時間帯やイベントによって変動するため、非常に難しい作業だとされています。設定値が低すぎると、Podが動作に必要なリソースを確保できず、スロットリングが発生したり、最悪の場合メモリ不足（OOMKilled）で強制終了してしまいます。逆に高すぎると、ノード上で無駄にリソースを占有し、クラウド利用料が膨らんでしまうというジレンマがあります。

VPAは、このジレンマを解決するために、Kubernetesのスケーリング機能として導入されました。水平スケーリング（HPA）がPodの数を調整するのに対し、VPAはPod一つ一つの「体力」や「能力」を調整する役割を担います。

動作の仕組みと主要コンポーネント

VPAは、継続的な監視と分析に基づいて、リソースの推奨値を算出し、それを自動的に適用するというプロセスを繰り返します。

1. VPA Recommender（推奨者）の役割:
   このコンポーネントは、ターゲットとなるPodの過去および現在のCPUとメモリの利用状況を継続的に収集し、統計的に分析します。まるで熟練のデータサイエンティストのように、このワークロードが安定して動作するために「本当に必要なリソース量」を計算し、最適なrequestsとlimitsの推奨値を導き出します。この推奨値がVPAの中核をなす情報となります。

2. VPA Admission Controller（受付管理者）の役割:
   新規にPodが作成される際、このコントローラーが起動し、Recommenderが算出した推奨値をPodの定義に自動的に注入（インジェクト）します。これにより、Podは起動時から最適なリソース設定を持つことができます。

3. VPA Updater（更新者）の役割:
   稼働中のPodのリソース使用量が推奨値から大きく逸脱している場合、Updaterは推奨値を適用するためにPodのリソース設定を更新します。注意すべき点として、Kubernetesの仕様上、多くの場合、このリソース設定の変更を有効にするためにはPodの再起動が必要となります。Updaterはこの再起動を自動的に実行し、アプリケーションの停止時間を最小限に抑えながら設定を適用します。

このように、VPAはオーケストレーション環境のリソース管理を高度に自動化し、手動介入なしにコスト効率と安定性の両立を実現します。これは、大規模なKubernetesクラスタを運用する上で、非常に強力なスケーリングの側面を担っていると言えるでしょう。

具体例・活用シーン

VPAは、特にリソース消費のパターンが予測しにくいアプリケーションや、継続的なパフォーマンスチューニングが難しい環境で真価を発揮します。

• マイクロサービスの初期デプロイ:
  新しいマイクロサービスを開発し、Kubernetesにデプロイする際、初期のリソース設定は「とりあえず多め」になりがちです。VPAを導入することで、数日間の稼働データに基づき、無駄のない最適なリソース設定を自動で学習・適用できます。これにより、開発初期段階からクラウドコストの最適化が図れます。

• 多様な負荷を持つアプリケーション:
  例えば、日中はユーザーからのリクエスト処理でCPUを多く使い、夜間はデータ集計のためにメモリを多く使うようなアプリケーションの場合、VPAはそれぞれのピークに合わせてリソースを調整します。手動で対応すると運用が煩雑になりますが、VPAはこれを透過的に行ってくれます。

初心者向けのアナロジー（レストランの比喩）

VPAの働きは、「自動で席と料理の量を調整するレストラン」に例えると非常に分かりやすいです。

あるレストラン（ノード）に、シェフ（Pod）が複数います。シェフには、調理台（リソース）が割り当てられています。

手動設定の場合、シェフAには「常に大きな調理台（メモリ16GB、CPU 4コア）」が固定で割り当てられているとします。たとえ今日は軽食（低負荷）しか作らない日でも、大きな調理台は他のシェフが使えません。これはリソースの無駄です。

ここにVPAが導入されると、VPAは「今日のシェフAは、注文が少ないので、調理台を小さくしても大丈夫（メモリ8GB、CPU 2コア）」と判断し、自動で調理台のサイズを縮小します。逆に、週末のディナータイムで注文が殺到しそうなら、「調理台を一時的に最大サイズに広げよう」と判断します。

この「調理台のサイズ」を自動で調整する機能こそが、垂直スケーリングであるVPAの役割です。これにより、レストラン（クラスタ）全体で、いつでも、どのシェフも効率的に作業できる環境が整い、お客様（ユーザー）を待たせることなく、無駄なスペース（コスト）も最小限に抑えることができるのです。これは、オーケストレーションのスケーリングが目指す理想的な状態です。

資格試験向けチェックポイント

Kubernetesのスケーリング機能に関する知識は、基本情報技術者試験や応用情報技術者試験の応用分野、または専門のクラウド認定試験において、コスト管理や運用効率化の観点から非常に重要です。VPAについては、特に以下の点を押さえておきましょう。

• VPA vs. HPAの明確な区別:
  VPAは「垂直（Vertical）」であり、Podのリソース容量（CPU、メモリ）を調整します。HPAは「水平（Horizontal）」であり、Podのインスタンス数（レプリカ数）を調整します。試験では、この二つのスケーリング戦略の違いと、それぞれが解決する課題を理解しているかが問われます。

• 調整対象:
  VPAが調整するのは、Pod定義内のrequests（リソース要求値）とlimits（リソース上限値）です。これらの値が動的に変更されることで、ノード上でのPodの振る舞いが最適化されます。

• コスト効率への貢献:
  VPAは、リソースの過剰割り当てを防ぐことで、クラウドコストの削減に直結します。試験対策としては、VPAが「リソース効率の向上」と「安定性の確保」を両立する手段であると認識しておきましょう。

• 再起動の制約:
  VPAはリソース変更を適用する際にPodの再起動を伴うことが一般的です（一部の新しい実装では動的変更も可能ですが、基本動作として再起動を覚えておくのが安全です）。アプリケーションが再起動を許容できる設計になっているかどうかが、VPA導入の前提条件となります。

関連用語

オーケストレーション（Kub