4.1　スケーリング対応機能の概要

スケーリング対応機能とは、KubernetesによるPodのスケーリング（スケールイン、スケールアウト）にHMP-PCTOが対応するための機能です。Kubernetes によるPodのスケーリングには、オートスケールと手動スケーリングがあります。スケーリング対応機能の詳細およびPodのスケーリングの詳細については、取扱説明書「HMP-PCTO テクニカルガイド」を参照してください。

ここでは、スケーリング対応機能を使用するための運用について説明します。

スケーリング対応機能の対象のKubernetesアプリケーションを次の表に示します。

表4‒1　スケーリング対応機能の対象のKubernetesアプリケーションの一覧

Kubernetesアプリケーション	スケーリング対応機能の対象
Orchestrator-Service	○
Relay-Service	○
Entity-Service(SQL)	○
Entity-Service(TCC)	−
Orchestrator-Service(SQL)	○
Alternate-Service	○
Alternate-Service(SQL)	○
Mediator	○
TP1-Bridge	−
EADS（通常版の場合）	−
Ext-Cons（トライアル版の場合）	−
Filebeat	−
Jaeger-query	−
Jaeger-collector	−
Prometheus	−
Metricbeat	−
Elasticsearch	−
Logstash	−
Metrics Server	−

オートスケールでは、監視方法としてMetrics ServerまたはPrometheusのどちらかを使用します。監視方法はPodごとに選択でき、例えばOrchestrator-ServiceではMetrics Serverを、MediatorではPrometheusを使用した監視方法を選択できます。監視方法は要件に合わせて選択してください。メトリクスの監視方法の詳細については、取扱説明書「HMP-PCTO テクニカルガイド」のメトリクスの監視機能の説明を参照してください。Metrics Serverを使用する場合は「4.2　Metrics Serverでメトリクスを監視する場合のオートスケールのセットアップ」を、Prometheusを使用する場合は「4.3　Prometheusでメトリクスを監視する場合のオートスケールのセットアップ」を参照してセットアップをしてください。Kubernetesアプリケーションごとに異なる監視方法を選択した場合は、両方のセットアップをしてください。

オートスケールの設定前のKubernetesアプリケーションとPodの構成図、およびオートスケールの設定後のKubernetesアプリケーションとPodの構成図を、メトリクスの監視方法ごとに示します。なお、Google Cloud Platform環境の場合は、「KEDA」を「カスタム指標Stackdriverアダプタ」と読み替えてください。

図4‒1　オートスケールの設定前のKubernetesアプリケーションとPodの構成図

図4‒2　オートスケールの設定後のKubernetesアプリケーションとPodの構成図（Metrics Serverでメトリクスを監視する方法）

図4‒3　オートスケールの設定後のKubernetesアプリケーションとPodの構成図（Prometheusでメトリクスを監視する方法）

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