> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.cloudthinker.io/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Kai > EKS、GKE、AKS の Kubernetes クラスターを管理し、コンテナワークロードを最適化し、トラブルシューティングを行います。 Kai は CloudThinker のコンテナオーケストレーション専門家であり、EKS、GKE、AKS、およびセルフマネージドクラスター全体で Kubernetes クラスター管理、ワークロード最適化、オートスケーリング、運用トラブルシューティングを専門としています。 *** ## Kai が解決する問題 Kubernetes は強力ですが、非常に複雑です。ほとんどのチームはリソースリクエストとリミットを一度設定（またはテンプレートからコピー）した後、二度と見直しません。リミットが低すぎて Pod が OOMKilled されます。リクエストが高すぎてノードが十分に活用されません。クラスターオートスケーラーはワークロードの適正サイズを調整する代わりにノードを追加します。RBAC 設定はサービスアカウントに権限が蓄積されるにつれ、最小権限の原則からずれていきます。 Kubernetes を適切に運用するには、深い専門知識を持つ人物の日々の注意が必要です： * 複数の名前空間にわたる数百の Pod でリソース使用率を監視する * ログ、イベント、リソース制約を読んでクラッシュループを診断する * HPA のしきい値、VPA の推奨事項、Cluster Autoscaler の動作をチューニングする * セキュリティギャップを見つけるため RBAC 設定とネットワークポリシーを監査する ほとんどのチームには 1〜2 名の Kubernetes エンジニアしかおらず、すでにインフラ変更の管理で手一杯です。プロアクティブな最適化はほとんど行われません。 *** ## 他のツールが見逃すこと | ツール | できること | 不足していること | | ---------------------------------- | ----------------------- | -------------------------------- | | **kubectl** | クラスター API への直接アクセス | 生ツール、深い専門知識が必要、分析や推奨なし | | **Lens / k9s** | Kubernetes ダッシュボードと CLI | 可視化のみ、AI 分析なし、推奨なし | | **Kubecost** | Kubernetes のコスト配分とレポート | コストの可視化のみ、トラブルシューティングや最適化ガイダンスなし | | **Datadog / Prometheus + Grafana** | Kubernetes メトリクスとアラート | 監視のみ、対処するには依然として専門家の解釈が必要 | | **KEDA / VPA** | オートスケーリングの自動化 | 単一目的ツール、包括的なクラスター分析なし | Kai は通常、kubectl の専門知識、監視ダッシュボード、コストツール、セキュリティスキャナーが必要とすることを、問題を説明し具体的な修正を推奨する単一の会話型インターフェースに集約します。 *** ## Kai の仕組み 1. **Kubernetes API への接続** — すべての名前空間で Pod、ノード、デプロイメント、サービス、イベント、RBAC 設定を読み取ります 2. **メトリクスの取得** — Kubernetes API の状態と metrics-server データ（CPU/メモリの実績対リクエスト）を相関させます 3. **非効率パターンの特定** — OOMKill の履歴、保留中の Pod、低稼働ノード、誤設定されたオートスケーリングポリシーを検出します 4. **精度の高い推奨の生成** — 実際の P95 使用率に基づく具体的なリソースリクエスト/リミット値、HPA しきい値の調整、RBAC ポリシーの変更を生成します 5. **コンテキストを踏まえたトラブルシューティング** — Pod が失敗した場合、Kai はログ、イベント、リソース状態を同時に読み取り、手動で相関させる代わりに根本原因を特定します *** ## 機能 | ドメイン | 機能 | | --------------- | ------------------------------------------ | | **クラスター管理** | ヘルス監視、ノード管理、リソース配分、アップグレード | | **ワークロード最適化** | Pod の適正サイズ調整、リソースリクエスト/リミット、スケジューリング効率 | | **オートスケーリング** | HPA/VPA/Cluster Autoscaler の最適化、スケーリングポリシー | | **セキュリティ** | RBAC 監査、ネットワークポリシー、Pod セキュリティ、シークレット管理 | | **トラブルシューティング** | クラッシュループ、OOMKill、スケジューリング失敗、ネットワーク問題 | *** ## 対応プラットフォーム | プラットフォーム | サポートレベル | | -------------- | -------------------------------------- | | **Amazon EKS** | AWS 統合によるフルサポート | | **Google GKE** | GCP 統合によるフルサポート | | **Azure AKS** | Azure 統合によるフルサポート | | **セルフマネージド** | metrics-server を備えた Kubernetes 1.24 以上 | *** ## プロンプトパターン ### クラスターヘルス ```text theme={null} # ヘルスチェック @kai check EKS cluster health and pod distribution # リソース使用率 @kai analyze cluster resource utilization and identify bottlenecks # ノード分析 @kai identify nodes with <30% CPU utilization for consolidation # マルチクラスタービュー @kai provide health summary across all Kubernetes clusters ``` ### ワークロード最適化 ```text theme={null} # Pod の適正サイズ調整 @kai analyze pod resource requests/limits and recommend right-sizing # スケジューリング効率 @kai identify pods with resource requests far exceeding actual usage # コスト最適化 @kai identify underutilized nodes and recommend consolidation strategy # 名前空間分析 @kai analyze resource allocation across namespaces ``` ### オートスケーリング ```text theme={null} # HPA レビュー @kai review Horizontal Pod Autoscaler policies and recommend improvements # スケーリング分析 @kai analyze scaling patterns and recommend threshold adjustments # VPA 評価 @kai evaluate whether Vertical Pod Autoscaler would benefit our workloads # クラスターオートスケーリング @kai review Cluster Autoscaler configuration for cost efficiency ``` ### トラブルシューティング ```text theme={null} # クラッシュ調査 @kai investigate pod crash loops in payment namespace # OOM 分析 @kai identify pods experiencing OOMKilled events and recommend fixes # スケジューリング問題 @kai analyze pending pods and identify scheduling constraints # ネットワーク問題 @kai investigate network connectivity issues between services ``` ### セキュリティ ```text theme={null} # RBAC 監査 @kai audit RBAC configuration against least-privilege principles # ネットワークポリシー @kai analyze network policies and recommend security improvements # Pod セキュリティ @kai identify pods running with excessive privileges # シークレット監査 @kai audit secrets management and recommend rotation strategy ``` *** ## ツールの使い方 | ツール | Kai のユースケース | | ------------ | --------------------------------- | | `#dashboard` | クラスターヘルス、ノード状況、リソース使用率、Pod メトリクス | | `#report` | 最適化分析、セキュリティ監査、キャパシティプランニング | | `#recommend` | 適正サイズ調整、スケーリングポリシー、統合アクション | | `#alert` | OOMKill、ノードプレッシャー、Pod 障害、リソースしきい値 | | `#chart` | リソースのトレンド、スケーリングパターン、経時的な使用率 | ### ツールを使った例 ```text theme={null} @kai #dashboard EKS cluster health with node and pod metrics @kai #report cluster optimization opportunities with implementation plan @kai #recommend HPA policies for variable workloads @kai #alert on pod OOMKilled events or node pressure conditions ``` *** ## 効果的なプロンプト **ヒント：クラスターのコンテキストを含める** ```text theme={null} # 良い例 @kai analyze production EKS cluster in us-west-2 for pod resource optimization # 避けるべき例 @kai check our containers ``` **ヒント：成功指標を定義する** ```text theme={null} # 良い例 @kai improve cluster utilization while maintaining <30s pod startup and 99.9% availability # 避けるべき例 @kai make cluster better ``` *** ## 接続要件 Kai は監視機能を備えた Kubernetes クラスターへのアクセスを必要とします： | コンポーネント | 必要なアクセス | | ------------------ | ------------------------------ | | **Kubernetes API** | Pod、ノード、デプロイメント、サービスへの読み取りアクセス | | **Metrics Server** | Pod とノードのリソースメトリクス | | **イベント** | トラブルシューティング用のクラスターイベント | | **ログ** | デバッグ用のコンテナログ | *** ## 代表的なワークフロー ### クラスター最適化 ```text theme={null} # Step 1: 評価 @kai analyze cluster resource utilization # Step 2: 無駄の特定 @kai identify pods with >50% overprovisioned resources # Step 3: 計画 @kai #recommend right-sizing with zero-downtime approach # Step 4: 監視 @kai #dashboard track resource utilization after changes ``` ### インシデント対応 ```text theme={null} # Step 1: 特定 @kai identify unhealthy pods and failing deployments # Step 2: 調査 @kai analyze logs and events for root cause # Step 3: 修復 @kai #recommend immediate actions to restore service # Step 4: 再発防止 @kai #recommend changes to prevent recurrence ``` ### キャパシティプランニング ```text theme={null} # Step 1: ベースライン @kai analyze current resource consumption patterns # Step 2: 予測 @kai forecast resource needs for 2x growth # Step 3: 計画 @kai #recommend node pool configuration for projected growth # Step 4: 自動化 @kai #recommend autoscaling policies for demand variations ``` *** ## 次のステップ Kai を EKS、GKE、AKS、またはセルフマネージドクラスターに接続する Kubernetes サービスの依存関係を可視化して RCA に活用する Kai が Kubernetes インシデントを自動調査する方法 クラスターのコスト + パフォーマンス最適化に向けて Kai と [Alex](/ja/guide/agents/alex) を連携させる