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コスト最適化

使っていないK8sリソースに過剰な費用を払うのをやめましょう。

コンテナの65%がリクエストしたCPUとメモリの半分も使っていません。Waveが無駄を発見し — 排除します。

問題

Kubernetesクラスターは3つの原因から無駄が蓄積されます:開発者が勘で設定した過剰プロビジョニングされたコンテナ、デプロイが変更された後に残るアイドルノード、誰もクリーンアップしなかった孤立した永続ボリューム。CNCFとFlexeraのデータは、65%以上のコンテナが50%未満の使用率で稼働していることを一貫して示しています — しかしチームは数値を信頼しないため適正サイズへの変更を恐れています。

Waveのソリューション

  • 1Smart Sizingは実際のCPUとメモリの消費を分析し、適正サイズのrequestsとlimitsを推奨します — 推測ではなくパーセンタイルデータに基づいて。
  • 2アイドルノード検出はクラスター全体でしきい値未満の使用率で稼働するノードを表示し、統合またはドレインできるようにします。
  • 3未使用PV検出とPVクリーンアップが孤立ボリュームを特定し、安全な削除を自動化します — 手動監査不要。
  • 4Karpenter Spot Workload Placementがしきい値ベースのSpot/On-Demand分割を自動化します — 安定したベースラインはOn-Demand、バーストオーバーフローはSpot。

期待される成果

  • ✓適正サイジングだけでコンピューティングコスト20〜40%削減
  • ✓安全なSpot導入でノードコスト最大70%削減
  • ✓孤立ストレージボリューム100%の自動クリーンアップ

"コンテナがリクエストしたリソースの半分も使っていない"

開発者は安全のためにCPUとメモリを過剰にリクエストし、ワークロードが実際に必要なものを教えてくれるものがありません。結果:コンテナの65%以上が50%未満の使用率で稼働し、動かないキャパシティのために料金を支払っています。

コンピューティングコスト20〜40%削減
Smart Sizing

"ワークロードのないノードが稼働している"

ノードは古いデプロイ、アライメントの取れていないオートスケーラー、またはうまく統合しないKarpenter設定から蓄積します。手動で監査するまでどのノードがアイドル状態かわかりません。

自動アイドルノード検出、クラスター全体インベントリ
アイドルノード検出Spot Workload Placement

"請求書が誰も所有していないPVで埋め尽くされている"

永続ボリュームはそれを作成したワークロードよりも長く生き続けます。誰も孤立ボリュームを追跡せず、誰もクリーンアップせず、請求書のストレージ行は増え続けます。

未使用PV自動検出とクリーンアップ
未使用PV検出PVクリーンアップ

よくある質問

WaveはどのようにKubernetesのクラウドコストを削減しますか?▼
Waveはクラスター全体のリソース使用率を分析し、3つの主要な無駄の原因を特定します:低い使用率で遊休状態のノード、誰も使用していないOrphan PV、過剰プロビジョニングされたコンテナリソース。統合、クリーンアップ、ライトサイジングのための実行可能な推奨事項を提供し、パフォーマンスに影響を与えることなく通常20〜40%のコスト削減を実現します。
WaveでSpotインスタンスの使用を最適化できますか?▼
はい。WaveはOn-DemandとSpotインスタンス間のしきい値ベースの分離を自動化します。安定したベースラインワークロードは信頼性のためにOn-Demandに維持し、オーバーフローとフォールトトレラントなワークロードをSpotに配置することで、ノードコストを最大70%削減します。
Wave導入後、どのくらい早くコスト削減を確認できますか?▼
Waveはデプロイ直後からクラスターの分析を開始します。現在の使用率データに基づき、数時間以内に初期推奨事項が表示されます。ほとんどのチームは、ライトサイジングとアイドルノードの推奨事項を適用することで、最初の1週間以内に測定可能な削減効果を体験します。

削減できるコストを確認しましょう

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