信頼性

クラスターリソース予測

7-30日前にCPU/メモリ/Pod数の限界違反を予測し、クラスター飽和を事前に防止し、ノード拡張またはワークロード再調整のための時間を確保します。

概要

Kubernetesクラスターは予測なしで運用されると、リソース限界に到達します。チームはCPU、メモリ、またはPod数が100%に到達した後に反応的に対応し、緊急スケーリング作業と潜在的なサービス中断につながります。

WaveのクラスターリソースForecastは過去のデータを分析し、今後7-30日間のリソース消費を予測します。これにより、チームはクラスター容量を事前に計画し、危機管理ではなく余裕のあるインフラ拡張を実行できます。

	手動容量計画	Waveクラスター予測
Forecasting Method	Reactive monitoring, manual spreadsheet projections based on recent trends	ML-driven predictive analysis with 7-30 day advance warning
予測精度	歴史的急増とエンジニアの直感に依存	ML駆動のトレンド分析により高精度の予測を提供
Prevention	Often discovers issues after they occur or during critical moments	Proactive alerts with sufficient lead time for planned expansion

7-30日

事前予測期間

緊急拡張ではなくクラスター容量を計画するための十分な時間を確保

95%+

容量危機の予防

リソース限界到達による中断リスクを事前に排除

80%

Reduced Planning Time

Automate capacity planning analysis and projections

WaveはCPU、メモリ、Pod数の消費パターンを時間経過とともに収集します。

MLモデルが増加パターン、季節的変化、ワークロード動作を分析して将来の需要を予測します。

システムがCPU/メモリ/Pod限界がいつ到達するかを正確なタイムラインとともに予測します。

チームは予測された容量不足について通知を受け、緊急スケーリングシナリオを回避できます。

緊急スケーリングから事前計画に切り替えましょう。クラスターリソース予測をデモで体験してください。