CPU/Mem reactive · K8s default
Pod CPU/Memory
↓
threshold >70%
↓
Replica ±1 · ~30s
- ✕Usage ≠ performance
- ✕Reactive only
- ✕Manual tuning
Wave
Wave は、Kubernetes のオートスケーリング、リソースサイジング、障害診断、ノードプロビジョニングを統合的に自動化する運用プラットフォームです。
THE PROBLEM設定は終わったが、
設定は終わったが、
運用はまだ始まってもいません。
K8s環境の問題は静かに積み重なります。気づかないうちに生じる無駄、予告のない障害、信頼を損なう不公平なトラフィック処理。その影響はビジネス上の損失として跳ね返ってきます。
見えないうちに漏れるコスト
コンテナの 65% が、リクエストした CPU/メモリの半分も使用していません。使っていないリソースにも毎月コストが発生しています。
ピークのたびに崩れるスケーリング
使用率が閾値を下回るため、HPA は動きません。セールが始まってから、ようやく Pod が増え始めます。
決済まで一緒に遅れるトラフィック
K8s にはリクエストの優先度がありません。負荷がかかると、決済リクエストも単純な照会と同じ順序で処理されます。
HPA は使用率に反応、
Autopilot は性能を学習
Autopilot はサービスの実際の挙動を学習した性能モデルで Pod をスケーリングします。
約10秒で判断し、HPA の約2倍の速度でスケーリングします。安定性を保つガードレールも内蔵しています。
Autopilot
Autopilot Scheduler
Min/Max 推奨
Monitor Only
Workload-aware · ML model
latency · throughput
↓
ML auto-decision
↓
accurate · ~10s
- ✓Performance model
- ✓~2× faster than HPA
- ✓No threshold tuning
Pod リクエストを正確に、ノードはより少なく
Wave Sizing は各ワークロードの実需要を学習し、CPU とメモリの request を推奨します。
バースト用の余裕は残したまま、使われない request がなくなれば、ノードもコストも一緒に減っていきます。
Smart Sizing
リアルタイムリサイジング
Smart Sizing レポート
Without Smart Sizing
With Smart Sizing
Free
Free
Free
Free
Free
Free
oversizedright-sizedfreed
Karpenter はより速く、
Spot はより安全に
Node Warmup が需要より先にノードを起動してコールドスタートの待ち時間をなくし、Spot Placement がワークロードごとにオンデマンドの最小台数を保証したうえで、それを超える分だけを Spot に振り分けます。ダッシュボードでノードと Spot 構成、コストを一画面で確認できます。
Karpenter ダッシュボード
Node Warmup
Spot Placement
K8S SCHEDULING PIPELINE→→Wave
Pod Created
Pending · Karpenter プロビジョニング待ち
(+30~90s)
Scheduled
ready✓
Node Warmup
Pre-provisions nodes ahead of demand — No waiting for node provisioning
RESULT
~70%↓
node costダッシュボードは指標を、
Diagnosis は原因を突き止める
メモリリーク・Pod/Container 障害・Pod スケジューリング遅延・アイドルノードを常時分析し、アラームが鳴る前にリスクを可視化します。
メモリリーク
Pod/Container 障害
Pod スケジューリング遅延
アイドルノード
Grafana shows metrics. People still guess what went wrong.
ML-driven forecasting, detection, analysis.
No guessing. It's already on the list. ✓
負荷が上がれば、
低い等級から遮断
Istio 上で動作する 4 段階の優先度シェーピングが重要なトラフィックを先に処理し、その他は負荷状況に応じて段階的に遮断します。ひとつのサービスが急増しても全体障害には波及しません。
Wave Flow
Without Wave Flow · Istio default→
→
Istio
no priority
✗✗✗✗✗
決済 ~30%
DROP ✗
With Wave Flow · priority shaping→
→
CRITICAL
IMPORTANT
MODERATE
BULK
CRITICAL PROTECTED
決済 100% ✓
PV は溢れる前に、
余りは見える化
容量を予測し、Pod が停止する前にボリュームを拡張し、未使用の PV を回収します。手動対応は不要です。
PVC 自動拡張
容量予測
未使用 PV 検出
PERSISTENT VOLUMES · 4
USED
Wave Action
data-postgres-0
87%
+ AUTO-EXPAND ✓
redis-cache
22%
FORECAST · 7d
logs-archive
0%
→ CLEANUP
(Released · PVC なし)
(Released · PVC なし)
backup-vol
45%
healthy
設定はコードで、
結果は Slack へ
すべての機能を CR で宣言して Git に置けば、コンソールのドリフトなく GitOps で管理できます。全エンドポイントは OpenAPI スペックで公開され、クライアントを自動生成でき、結果は Slack と Webhook で届きます。
CRD
OpenAPI
Alerts
apiVersion: wavek8s.com/v1alpha1 kind: WaveAutopilotPolicy metadata: name: web-autopilot spec: minReplicas: 2 mode: simulation
POST /v1/clusters "autopilot": true "min": 2 "max": 20 200 OK ✓
設定 (in)通知 (out)
Git → CR apply
API client(OpenAPI)
Wave
# Slack
> Webhook
よくある質問
導入前によくいただく質問をまとめました。ご不明な点はお気軽にお問い合わせください。
Wave は、Kubernetes のスケーリング、リソースサイジング、障害診断、トラフィック制御、ノードプロビジョニングなどを統合管理する Kubernetes 運用プラットフォームです。Wave は単なるオートスケーリングツールではなく、Autoscale、Sizing、Diagnosis、Flow、Karpenter、GPU などの機能を通じて、Kubernetes 運用の過程で発生する性能、コスト、安定性の問題を管理します。