Kubernetesヘルスモニタリング

Kai はAmazon EKSクラスターを継続的に監視し、過剰にプロビジョニングされたポッド、活用不足のノード、オートスケーリングポリシーの欠落を、障害が発生する前に発見します。

​

シナリオ

あるプラットフォームチームが複数のネームスペースにまたがる本番EKSクラスターを運用しています。CPUアラートは断続的に発生していますが、調査は遅い——エンジニアが何百ものポッドに対して手動で kubectl コマンドを実行し、ログ・メトリクス・イベントを相関させる必要があるからです。

Kubernetesの手動トラブルシューティングの課題

チームはKai にクラスター全体のエンドツーエンドの評価、リソースの無駄の特定、オートスケーリングポリシーが欠けている箇所への推奨を依頼します。

​

ウォークスルー

​

成果の要因

• Kai がクラスターAPIを直接クエリし、手動の kubectl セッションとツール切り替えを置き換えます。
• クロスレイヤー相関により、ポッドの使用率・ノードキャパシティ・スケジューリングパターンを単一の分析パスでリンクします。
• #report と #chart が、Kai が知見を表面化する前に推論できる構造化された出力を生成します。
• #recommend が生のメトリクスダンプではなく、実行可能なHPAポリシー変更を生成します。
• スケジュール済みタスク でこの分析を再実行し、オンコール通知の前に問題を確認できます。

​

試してみる