パフォーマンス

CPU使用率分析

CPU使用量帯域別にワークロードを分類し、過小活用と最適化が必要なホットスポットを識別してリソース割り当てを改善します。

概要

Kubernetesクラスターはしばしば不均衡なCPU使用率を示します—一部のワークロードは過小活用されコストを浪費し、他の一部は過負荷でパフォーマンスボトルネックを引き起こします。個別のワークロードメトリクスを手動でレビューすることはスケーラブルではありません。

CPU使用率分析は自動的にクラスターのすべてのデプロイメントを分類し、どのワークロードが過小プロビジョニング（高CPU）、適正サイジング、または過剰プロビジョニング（低CPU）されているかを示します。これによりチームはサイジング最適化に優先順位をつけることができます。

	手動メトリクスレビュー	Wave CPU分析
Analysis Method	SREs manually review Grafana/Prometheus dashboards for each service	Automatic categorization of all workloads by CPU usage bands
Categorization	No systematic categorization—relies on tribal knowledge	Identifies over-provisioned, under-provisioned, and optimal workloads
Actionability	Unclear what action to take after viewing metrics	Direct recommendations: apply Smart Sizing, adjust HPA, investigate

100%

ワークロード可視性

クラスターのすべてのデプロイメントのCPU使用率を一目で把握

30-40%

リソース最適化

過小活用と過剰プロビジョニングの排除によりコスト削減

90%

Faster Analysis

Eliminate manual dashboard review and metric correlation

WaveはすべてのPodとデプロイメントからリアルタイムCPU使用率データを収集します。

ワークロードはCPU使用率に応じて自動的に分類されます：低（<30%）、中（30-70%）、高（>70%）。

ダッシュボードがパフォーマンスボトルネック（高CPU）とコスト無駄（低CPU）を強調して即座に対処可能。

WaveはSmart Sizingを通じて過小/過剰プロビジョニングされたワークロードのリソースを自動調整。

CPUボトルネックを除去し無駄を削減しましょう。CPU使用率分析をデモで体験してください。