最高のパフォーマンスを、最小コストで。
Kubernetes 運用を最適化

Kubernetes HPA は CPU・メモリのような設定されたメトリクスが閾値を超えると Replica 数を調整する方式です。Wave はワークロードの性能と運用データを分析してスケーリングを決定し、別途の閾値チューニングの負担を減らすことを目指します。また予約スケーリング、Min・Max Replica の推奨、性能・コスト中心のスケーリング戦略なども併せて提供します。

可能です。Wave Sizing は Kubernetes ワークロードの CPU・Memory 使用量と Request/Limit 設定を分析し、過剰に割り当てられたリソースと不足しているリソースを識別して適正値を推奨します。コンテナ別の分析だけでなく、クラスター全体の Potential Monthly Savings、Just-Right Rate、Reliability Risk なども併せて確認でき、運用者が選択したワークロードには推奨値を自動適用することもできます。

Wave は ML ベースの Autoscale により、ワークロードの性能データに基づいて Kubernetes スケーリングを自動化し、Sizing では運用データを分析して適正なリソース値を推奨します。運用者が CPU しきい値や Replica の範囲を手動で調整し続ける運用から脱却し、データに基づいてスケーリング・サイジング・運用判断を自動化できます。

いいえ。Wave を導入するために、既存の Kubernetes 運用ツールをすべて撤去・置き換える必要はありません。Autoscale は Monitor Only モードで既存 HPA と結果を比較でき、Prometheus・Grafana などの既存 Observability ツールとも必要に応じて連携できます。Wave 自体でクラスターメトリクスを収集する方式も提供しています。現在の Kubernetes 運用環境を維持しながら、必要な Autoscale、Sizing、Diagnosis などの機能から段階的に導入できます。