KEDAは、オープンソースのKubernetesベースのイベント駆動型オートスケーラーで、処理が必要なイベントの数に基づいてKubernetes内の任意のコンテナをスケールできます。

でも、なぜこれが重要なのでしょうか？詳しく見てみましょう：

  • イベント駆動型であり、CPU/メモリベースだけではありません
  • ゼロからスケールできます（そう、ゼロです！）
  • 任意のKubernetesワークロード（Deployments、Jobs、Custom Resources）で動作します
  • 幅広いスケーラーをサポートしています（Azure、AWS、Google Cloud、Apache Kafka、RabbitMQなど）

KEDAの魔法の仕組み

KEDAはシンプルでありながら強力な原則に基づいて動作します：イベントソースを監視し、イベントの負荷に基づいてポッドの数を調整します。プロセスの簡単な流れは次のとおりです：

  1. KEDAはKubernetesオペレーターとしてデプロイされます
  2. ScaledObjectまたはScaledJobのカスタムリソースを定義します
  3. KEDAは指定されたイベントソースを監視します
  4. イベントの負荷に基づいて、KEDAはデプロイメントのレプリカ数を調整します

RabbitMQをイベントソースとして使用した簡単な例を見てみましょう：

apiVersion: keda.sh/v1alpha1
kind: ScaledObject
metadata:
  name: rabbitmq-scaledobject
  namespace: default
spec:
  scaleTargetRef:
    deploymentName: rabbitmq-consumer
  pollingInterval: 15  # オプション。デフォルト: 30秒
  cooldownPeriod:  30  # オプション。デフォルト: 300秒
  maxReplicaCount: 30  # オプション。デフォルト: 100
  triggers:
  - type: rabbitmq
    metadata:
      queueName: myqueue
      queueLength: "5"
      host: amqp://guest:[email protected]:5672/

この例では、KEDAはrabbitmq-consumerデプロイメントをmyqueueキュー内のメッセージ数に基づいてスケールします。メッセージが5つ以上ある場合、スケールアップを開始します。すごいですね！

KEDAの利点：オートスケーリング以上のもの

「でも、KubernetesにはすでにHorizontal Pod Autoscaler (HPA)があるのに、なぜKEDAが必要なの？」と思うかもしれません。KEDAはHPAの強化版のようなものです。その理由は次のとおりです：

  • ゼロからヒーローへ： KEDAは、作業がないときにデプロイメントをゼロにスケールし、貴重なリソースとコストを節約します。
  • イベント駆動型： HPAは主にCPUとメモリに基づいてスケールしますが、KEDAは任意のメトリックやイベントソースに基づいてスケールできます。
  • プラグアンドプレイ： KEDAは既存のKubernetesセットアップとシームレスに統合されます。大規模なアーキテクチャの変更は必要ありません。
  • 拡張性： 増え続けるスケーラーのリストにより、KEDAはほぼすべてのイベントソースに適応できます。

KEDAの実際の使用例

KEDAが本当に輝くシナリオをいくつか見てみましょう：

1. 変動する負荷のあるマイクロサービス

注文を処理するマイクロサービスがあると想像してください。セールイベント中は注文数が急増します。KEDAを使用すると、メッセージキュー内の未処理の注文数に基づいてこのサービスをスケールできます。

2. バッチ処理ジョブ

定期的にデータを処理するジョブがありますか？KEDAのCronScaledJobを使用して、実行されていないときにジョブをゼロにスケールし、実行時に必要なポッドを起動します。

3. IoTデータ処理

IoTのシナリオでは、センサーからのデータ量が変動することがあります。KEDAは、受信データのレートに基づいてデータ処理ポッドをスケールするのに役立ちます。

KEDAの始め方

KEDAを試してみる準備はできましたか？始め方は次のとおりです：

  1. ScaledObjectまたはScaledJobを定義します（上記のRabbitMQの例のように）
  2. KEDAの魔法を見守りましょう！

設定を適用します：

kubectl apply -f your-scaledobject.yaml

クラスターにKEDAをインストールします：

helm repo add kedacore https://kedacore.github.io/charts
helm repo update
helm install keda kedacore/keda --namespace keda --create-namespace

KEDA：単なるツールではなく、ゲームチェンジャー

KEDAは、Kubernetesツールキットの単なるツールではありません。Kubernetesでのスケーリングの考え方におけるパラダイムシフトです。イベントとスケーリングのギャップを埋めることで、KEDAはアプリケーションを現実の需要に真に応答できるようにします。

しかし、強力なツールであるKEDAには独自の考慮事項があります：

  • 複雑さ： KEDAは強力ですが、Kubernetesセットアップにもう一つのレイヤーを追加します。この追加の複雑さを管理する準備ができていることを確認してください。
  • 監視： KEDAを使用する場合、スケーリングパターンを注意深く監視する必要があります。PrometheusやGrafanaのようなツールがここでの最良の友となるでしょう。
  • コスト： KEDAはゼロにスケールすることでコストを最適化できますが、スケーリングイベントの頻度が増えることでコストが増加する可能性があることに注意してください。

今後の展望：KEDAの未来

KEDAは活発なCNCFプロジェクトで、明るい未来を持っています。コミュニティは常に新機能やスケーラーに取り組んでいます。注目すべきエリア：

  • 改善されたメトリックベースのスケーリング
  • ステートフルワークロードのサポートの強化
  • より高度なスケーリングアルゴリズム

Kubernetesが進化し続ける中、KEDAはクラウドネイティブなオートスケーリングの未来において重要な役割を果たすことが期待されています。

まとめ：KEDAはあなたに適しているか？

KEDAは強力なツールですが、万能ではありません。KEDAを採用することを検討する場合：

  • イベント駆動型のワークロードがあり、負荷が変動する
  • リソース使用量とコストを最適化したい
  • スケーリングに対するより細かい制御を求めている

目標は、アプリケーションをより応答性が高く、コスト効率の良いものにすることであり、不要な複雑さを追加することではありません。小さく始め、実験し、KEDAの使用を徐々に拡大していきましょう。

では、KEDAでKubernetesクラスターを強化する準備はできましたか？イベント駆動型オートスケーリングの世界が待っています！

"知性の尺度は変化する能力である。" - アルバート・アインシュタイン

Kubernetesの世界では、KEDAがクラスターが適応し繁栄するために必要な知性かもしれません。

スケーリングを楽しんでください、Kubernetes愛好家の皆さん！