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実際の使用量に基づく継続的なPodリソース最適化

Podの再起動なしに、稼働中ワークロードのCPU/メモリをその場で調整します。

ネームスペースごとにAS-IS → TO-BEの削減額を定量化します。

10秒以内のML駆動リアルタイム水平スケーリング

予測可能なトラフィックイベントのためのスケーリングスケジュール

HPAのためのAI推奨最小/最大レプリカ境界

Karpenterノードのリアルタイム監視、コスト追跡、中断検出

事前ノードプロビジョニングとイメージ事前キャッシング — 10倍高速なPod起動

Webhook注入によるゼロタッチspot/on-demand分割

CrashLoopBackOffやコンテナ障害の根本原因を素早く特定します。

OOM障害発生前にメモリリークパターンを検出

Podスケジューリング遅延がパフォーマンスに影響する前に識別

Pod再起動、スロットリング、リソース非効率性を検出

活用度の低いノードを自動的に識別して回収

未使用PersistentVolumeを検出してクリーンアップし、コストを削減

7-30日前にCPU/メモリ/Pod数の限界違反を予測

PersistentVolume容量枯渇を7-30日前に予測

優先度キューイングとスロットリングによるトラフィック管理

NetFUNNEL + オートスケーリング統合トラフィック制御

クラスター内のすべてのカードを1画面で。GPU 100枚以上を想定した設計

予約値ではなく、各GPUワークロードが実際に何をしているかを確認

29項目の点検: ハードウェア12項目、カード共有時は共有レイヤー17項目

推測で決めたGPU予約を実測値で補正

1枚のカードを複数のワークロードがMiB単位で共有

アイドル状態のモデルをホストメモリへ退避し、稼働中のモデルがカードを使えます

本番を優先し、後回しになったジョブは強制終了せず一時停止します

メモリ分離を維持したまま、共有していないカードに近い速度

スパイク時にコンテナを再起動せずGPUメモリ上限を引き上げます