2025年11月3日
有用なメトリクス、Prometheus、Grafana、kubectl、実践的なリソース調整の習慣を使ってKubernetesのパフォーマンスを監視します。
CPUスロットリング、メモリOOMKill、スケジューリング遅延など、一般的なKubernetesパフォーマンスボトルネックを体系的に診断・解決する方法を学びます。このガイドでは、リソースリクエストのチューニング、HPAスケーリングの最適化、基盤となるクラスター制約の特定に役立つ実践的なコマンドとベストプラクティスを提供し、最適なアプリケーションパフォーマンスを実現します。
適切なリソースサイジング、オートスケーリング、効率的なネットワーキング、ストレージの選択、安定した可観測性でKubernetesのパフォーマンスを最適化します。
リソースリクエスト、メトリクス、スケール動作、安定化ウィンドウ、検証コマンドを使ってKubernetes HPAをチューニングします。
KubernetesにおけるCPUとメモリのリソースリクエストと制限の重要な違いを学びます。このガイドでは、これらの設定がQuality of Service（QoS）クラス（Guaranteed、Burstable、BestEffort）をどのように決定し、ノードの不安定性を防ぎ、クラスターのスケジューリング効率を最適化するかを説明します。実践的なYAML例とパフォーマンスチューニングのベストプラクティスを含みます。