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KubernetesのHPA(Horizontal Pod Autoscaling)を利用する場合、希望する数のPodがデプロイされるまで時間がかかることがあります（クラスタ・オートスケールのスケールアウト時など）。 それまではサービス品質が低下する可能性があり、例えばトラフィック量が急激に増加した場合、応答レイテンシが非常に大きくなる可能性があります。 本記事では、過去のデータなどからリクエスト量の推移を大まかに推測できることを前提に、予想されるトラフィック増加の前にKubernetesのCronJobを使ってHPAの最小レプリカ数を調整することで、サービス低下を緩和する方法を紹介します。 また、CronJobのテンプレートと、CSVファイルの値を使用してテンプレートからCronJobマニフェストを生成するPythonスクリプトを記述します。

以前の記事で、KubernetesのHorizontal Pod Autoscaler (HPA) のデモを行いました。 その記事ではCPU利用率を対象にオートスケーリングを設定していましたが、今回は当該Podのリクエスト処理時間をHPAのターゲットに設定します。 アプリケーション側でメトリクス値を管理するのは手間なので、リクエスト処理時間のメトリクスはサービスメッシュIstioから取得することにします。

サービスメッシュの代表格であるIstioをKubernetesクラスタに導入する機会がありました。 それまでは、Istioとは何か、なぜサービスメッシュが支持されているのか全く知らず、IstioはDevOpsロードマップで辛うじて名前を知っている程度でした。 今ではこれらに明確な答えが得られ、自信を持ってKubernetesクラスタへのIstio導入をお勧めできるようになりました。 様々なメリットがありますが、今回は私が最も気に入っているIstioのメリットを4つ紹介したいと思います。

本稿ではKubernetesのHorizontal Pod Autoscaler（HPA）のクイックハンズオンを行います。 Kubernetes上にシンプルなCPU負荷の高いWebアプリをデプロイし、そのデプロイのためにHPAを設定します。 その後、負荷テストを行い、設定したメトリクスに基づいてレプリカの数が自動的にスケールすることを確認します。