GKE Autopilotにおけるリソース最適化戦略

2026年3月22日

Google Kubernetes Engine (GKE) Autopilotは、ノードプールの管理をGoogleに委譲できる非常に便利なモードですが、Podのrequests設定が直接課金額に反映されるため、Standard以上の緻密なリソース設計が求められます。

RequestsとLimitsの考え方

Autopilotでは、Podのlimitsは自動的にrequestsと同値に設定されます（Guaranteed QoSクラス相当）。そのため、「ピーク時はlimitsまでバーストさせる」といった戦略は取れません。負荷テストを通じた正確なベースラインの把握が不可欠です。

HPA（Horizontal Pod Autoscaler）のチューニング

単一Podを肥大化させるのではなく、HPAを利用して水平スケールさせることがコスト最適化の鍵です。CPU使用率60〜70%をターゲットにし、スパイク発生時にも十分なスケールアウトが間に合うようなバッファを持たせることが重要です。また、VPA（Vertical Pod Autoscaler）のRecommendationモードを活用し、最適なrequests値を継続的に分析する運用を推奨します。

ブログ一覧へ戻る