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HPAとVPAの併用問題、Kubernetes本体がAEP-5342で解決しようとしている。GKE版MPAとの違いとKuboで今できること

HPAとVPAの併用は長年危険とされてきたが、GKEのMultidimensional Pod AutoscalerとKubernetes本体のAEP-5342提案が解決の方向性を示し始めている。K3s/Kuboで今日から実践できる設計も解説する。

KubernetesのHPAはPod内の全コンテナの使用量を合算して利用率を計算するため、Istioサイドカーやログエージェントの負荷が判定を薄める。ContainerResourceメトリクスで解決する方法をK3s/Kubo文脈で解説する。

VPAのInPlaceOrRecreateモードとIn-Place Pod ResizeでPodは本当に再起動しないのか。K3s環境でQoSクラス制約とcgroup v1の罠を実際の設定例とkubectlコマンドで検証する。

K3sのHPAがCPU使用率は正常なのにスケールしない。原因はPrometheus Adapterのmetrics-relist-interval/metrics-max-ageとHPA sync-periodが噛み合っていない設定ミスだった。3層の遅延構造と診断コマンドを解説する。

KubernetesでHPAとVPAを両方有効にすると、良かれと思った自動化同士が干渉し、スケーリングが際限なく暴走することがある。衝突が起きる仕組みと、updateModeやメトリクス分離による安全な併用設計を解説する。

KEDAとHPAはどちらか一方を選ぶものではない。K3s/Kubernetesでイベント駆動ワークロードが増えたとき、HPAだけで限界に達する理由とKEDAを併用する判断基準を解説する。

K3sでHPAのCPU/メモリベースのスケーリングでは対応しきれないイベント駆動ワークロードに直面したとき、標準のHPAを使い続けるべきか、CNCF GraduatedプロジェクトのKEDAを導入すべきか。3つの判断基準とK3s環境での注意点を整理する。

K3sでHPAを設定したのにPodが増えない。原因はリソースリクエスト未設定によるメトリクス不明化と、HPA/VPAの死のスパイラルにあることが多い。診断手順と対策を解説する。

AIでKubernetesマニフェストを爆速生成しても、本番のKubernetes運用が速くなるとは限らない。CPUスロットリング、HPAとVPAの競合、DB接続不足という3つの本当のボトルネックと、AIと人間の役割分担を解説する。