Wave Sizing
Smart Sizing Report
クラスタの requests と実際の使用量を比べ、ライトサイジングで何が変わるかを 1 つのレポートで示します。
課題
予算レビューでは削減額を 1 つ聞かれるのに、無駄は 300 のワークロードに散らばっています
Datadog, State of Cloud Costs 2024。300 のワークロードは例示です。
コンテナ費用の 29% は workload idle、つまりワークロードに必要な量より大きい requests に払われています (Datadog, State of Cloud Costs 2024)。
requests は「安全のため」に一度決めたまま、ほとんど見直されません。合計がないため、無駄の規模もどこから手を付けるかも分かりません。
requests を上げるのが正しい場合もあります。メモリが足りないワークロードは削減の対象ではなく、信頼性のリスクです。
Wave なし
Wave あり
セクション名、±10% の基準、過剰・過少・適正の状態: Smart Sizing Report ドキュメントと Sizing コンソールのドキュメント。ワークロード、300 という数、すべての値は例示です。
Wave の仕組み
コンテナごとのデータから 1 つのレポートへ
手作業で答えを作る (デフォルト、例示)一度きりの見積もり
kubectl topPod ごとの使用量、今この時点だけ- エクスポートスプレッドシートマニフェストから書き写した requests
- 比較エンジニアワークロードごとに差を見積もる
- 要約スライド数字が 1 つ、順位なし
Wave Smart Sizing Report共有できる PDF
Smart Sizing10 分ごとにコンテナごとの推奨値- 期間Report Periodたとえば直近 30 日
- 価格計算想定削減額差を市場平均の単価で計算
- 順位付けSmart Sizing ReportAS-IS から TO-BE、Opportunities、Risks
1
クラスタを要約する
想定される月間削減額、推奨値の ±10% 以内に収まっているコンテナの割合、コンテナごとの状態（過剰、過少、適正）を示します。
2
AS-IS と TO-BE を並べる
現在の CPU・メモリの requests の合計と推奨値の合計、適用前後の月額コストを並べて示します。
3
手を付ける場所を決める
Opportunities は残りの削減額が大きいワークロードを、Risks は先に引き上げるべき過少割り当てのワークロードを示します。
4
共有する
変更申請や予算レビュー用に、レポートを印刷するか PDF で保存します。