kruize/autotune

何を解決するか

Kruizeは、Kubernetesのリソース割り当てを手動で調整する課題に対処します。自動的にワークロードに必要なCPU、メモリ、GPUリソースの適切な量を提案することで、過剰配分（コストの無駄）と不足配分（アプリケーションパフォーマンスの低下）を防止します。

動作方法

Kruizeは、PrometheusやThanosなどのモニタリングスタックに接続し、過去のリソース使用パターンを分析します。メタデータとメトリクスプロファイルを使用して環境を理解し、『良好なパフォーマンス』の定義を設定します。この分析に基づき、以下の項目についてリサイズ推奨を生成します：

• コンテナ: CPUおよびメモリのリクエストとリミット。
• ネームスペース: リソースクォータリミット。
• NVIDIA GPU: A100およびH100アクセラレータ向けの最適なMIGスライス構成。
• アプリケーションランタイム: JVMおよびQuarkus（Alpha）などのフレームワーク向けの最適化設定。

ユーザーは、コスト最適化またはパフォーマンス最適化のプロファイルを選択でき、カスタムの観測期間を設定できます。

対象ユーザー

KubernetesおよびOpenShift管理者、DevOpsエンジニア向けです。手動での試行錯誤によるチューニングなしに、インフラコストを削減し、ワークロードの安定性を向上させたい方におすすめです。

特徴

• マルチリソース対応: CPU、メモリ、GPU（MIGスライス）を最適化。
• GPU最適化: NVIDIA A100およびH100アクセラレータを特にサポート。
• 統合: データ収集にPrometheusおよびThanosと連携可能。
• 柔軟なプロファイル: 観測期間および最適化目標（コスト vs. パフォーマンス）に合わせた事前定義済みおよびカスタムプロファイルを提供。
• デプロイメント: シンプルな管理を可能にする専用Operatorを提供。