keda・とは？初心者でも分かるKubernetesの自動スケーリング入門共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

keda・とは？

keda・とは Kubernetes Event Driven Autoscaling の略で、Kubernetes上のワークロードをイベントの発生に応じて自動的に拡縮させる仕組みです。日本語で言うと「イベント駆動型の自動スケーリングツール」です。

ポイント1: 従来のターゲットスケーリングはCPU使用率などの指標に基づきますが、KEDAはメッセージキューの長さやイベントの発生頻度といった「イベント」を指標にします。

ポイント2: Kubernetesの標準的なHorizontal Pod Autoscaler(HPA)を拡張して使うイメージで、KEDA自体が別プロセスとして動くわけではなく、Kubernetesのカスタムリソースと連携して動作します。

どういう場面で役立つのか

キューの長さが増えたときだけPodを増やしたいケースや、イベントが発生したときにだけ処理を回したいケースに向いています。例えば以下のような場面です。

・メッセージキューを使用しているアプリで、キューの長さが閾値を超えると自動で処理能力を上げたい。

・HTTPリクエストのピーク時だけリソースを増やしたいがある場合にも対応可能です。

仕組みと用語

KEDAは ScaledObject というリソースを使って、どのデプロイメントを自動でスケールするかを定義します。

また Trigger と呼ばれる「何をきっかけにスケールするか」を指定します。実体としては TriggerAuthentication という認証情報の管理も使います。

導入の流れ

導入は大きく4ステップです。ステップを順番に行えばOKです。

1) KEDAのインストール: クラスターに KEDA をデプロイします。

2) ScaledObjectの作成: どのDeploymentを対象にするか、スケールの閾値を決めます。

3) TriggerAuthenticationの設定: 外部サービスへの認証情報を渡せるようにします。

4) 実際の動作を確認: キューの長さやイベントを発生させ、Podの数が増減するかを確認します。

メリットとデメリット

メリット: イベントに応じてリソースを柔軟に増減でき、コスト削減につながります。自動スケールの granularity は細かく設定可能です。

デメリット: 小規模なクラスターで使うと設定が複雑に感じられることがあります。イベントソースの信頼性と監視も重要です。

表で見るトリガーの例

トリガー	説明
RabbitMQ	キューの長さに応じてスケール
Azure Service Bus	メッセージの到着イベントでスケール
AWS SQS	キュー内の未処理メッセージ数でスケール

このように、KEDAは複数のイベントソースに対応しており、HPAと組み合わせて使うのが基本です。

よくある注意点

KEDAを導入する際は、イベントソースの信頼性、監視/ログ、アクセス権限の管理をしっかり行うことが重要です。設定ミスを避けるための公式ドキュメントの読み込みと、まずは開発環境での検証をおすすめします。

まとめ

要点をまとめると、KEDAはイベントをきっかけにKubernetesのPod数を動的に増減させる仕組みです。HPAと組み合わせて、キューの長さやイベントの発生をトリガーとして考えると、コスト効率とスケーラビリティの両方を改善できます。

kedaの関連サジェスト解説

けだとは: この記事では、検索キーワード「けだとは」という言葉を見つけたときに、意味をどう判断すればよいかを中学生にも分かる言葉で解説します。まず大切なのは、日本語の「とは」の働きです。「X とは」は、Xの意味や定義を説明するときに使います。ところで「けだとは」という組み合わせは、辞書には載っていないことが多く、実際には次のようなケースが考えられます。けだという語自体が固有名詞や略語、地域の方言、流行語の一部として使われている可能性がある一方、単なる入力ミスの可能性もあります。こうした場合は、まず次の手順で調べましょう。1) けだの意味を辞典で調べる。2) 「けだとは」でウェブ検索をして、文脈や使われ方を確認する。3) けだがどの語の変形か、同音・同義語を探す。4) 出典や例文があるサイトを参照する。検索結果の文脈から、けだが何を指しているのか、固有名詞なのか一般語なのかを判断します。とはの使い方を理解するには、具体例を考えるのも役立ちます。例えば一般的な使い方として「X とは Y」の形を見かけた場合、X が何かを定義する文章になります。実際にはけだとはの事例が少ないため、代わりに「X とは」という表現そのものの練習をしておくと良いでしょう。最後に、初心者が注意したい点をいくつか挙げます。読みやすさのコツは、長い説明を前半で要約し、後半で具体例や例文を示すこと。辞書や信頼できるサイトを優先して参照し、信憑性の低い情報には注意してください。こうしたポイントを押さえれば、けだとはに関する不明点を減らし、読者にも伝わりやすい説明が書けます。

kedaの同意語

KEDA（Kubernetes-based Event-Driven Autoscaler）: Kubernetes上でイベント駆動の自動スケーリングを行うオープンソースプロジェクト。
イベント駆動自動スケーリング: イベントをトリガーとして、Pod数を自動的に増減させる仕組みのこと。KEDAはこの考え方を実装したツールの代表格の1つです。
Kubernetes用イベント駆動オートスケーラー: Kubernetesクラスタ内でイベントを契機にスケールする自動化ツール。KEDAはこの目的を実現する代表的な実装です。
イベントドリブン・スケーリング: イベント発生を契機にリソースを自動調整する設計思想。KEDAはこの考えを具体的に実装しています。
KEDAプロジェクト: KEDAの公式プロジェクト名。Kubernetes上のイベント駆動オートスケーリング機能を提供するソフトウェア群を指します。
KEDAオープンソース: KEDAがオープンソースとして公開されており、誰でも利用・改良・再配布が可能な点。
Kubernetesのイベント駆動オートスケーリング: Kubernetes環境でイベントを契機にスケールアウト/スケールインを自動化する機能。KEDAはこの実装の代表例です。
コンテナ自動スケーリングツール（イベント駆動）: イベント発生時にコンテナの数を自動的に増減するツールの総称。KEDAはそのうちの具体的な実装のひとつです。

kedaの対義語・反対語

手動スケーリング: 管理者が手動でリソースの台数や割り当てを増減する運用。自動での拡張・縮小は行わない。
固定スケーリング: スケールを一定値に固定して、負荷に応じて変化させない設計・運用。
静的スケーリング: 事前に決めたリソース量を維持し、動的なスケール変更を行わない構成。
定時スケーリング: 特定の時間帯やスケジュールに合わせてのみスケールを変更する運用。イベントには反応しない。
時間ベーススケーリング: 時間経過に基づくスケーリングで、イベント発生には左右されない運用。
自動スケーリングなし: 自動での拡張・縮小を全く行わない設定・運用。
イベント非依存スケーリング: イベントに依存せず、負荷・時間など他の要因にも反応しないスケーリング設計。

kedaの共起語

KEDA: Kubernetes Event-driven Autoscalingの略。Kubernetes上でイベントをきっかけに自動でスケールさせる仕組みを提供するオープンソースプロジェクト。
Kubernetes: コンテナ化したアプリを管理・実行するオーケストレーション基盤。多数のコンテナを効率よく動かすための土台。
ScaledObject: KEDAでスケールを定義するリソース。対象のDeploymentなどをイベントや指標で自動で増減させるための設定。
ScaledJob: KEDAでバッチ処理を自動スケールするリソース。ジョブの実行数をイベントで制御。
Trigger: スケールのきっかけとなるイベント源。例えばメッセージキューの新着メッセージ数など。
TriggerAuthentication: Triggerの認証情報をまとめて管理するリソース。外部サービスへアクセスする際の認証を設定。
Horizontal Pod Autoscaler (HPA): Kubernetes標準の水平オートスケーラー。CPU使用率などのメトリクスでPodを自動調整。
Event-driven: イベントを契機に動く設計・考え方。KEDAはイベント駆動型の自動スケーリングを提供。
Prometheus: モニタリングとメトリクス収集のツール。KEDAはPrometheusからのメトリクスを使ってスケールできる場合がある。
Kafka: 分散ストリーム処理のためのメッセージブローカー。KEDAのトリガーの一つとして使われることがある。
RabbitMQ: メッセージブローカーの一種。KEDAのスケールトリガーとして利用可能。
AWS SQS: Amazon（関連記事：アマゾンの激安セール情報まとめ）のキューサービス。KEDAでキューの深さを元にスケールに使える。
Azure Service Bus: Azureのメッセージングサービス。KEDAのトリガーの一つ。
Azure Queue Storage: Azureのキューストレージ。KEDAのスケールトリガーとして利用可能。
Google Pub/Sub: Google Cloudのメッセージ配信サービス。KEDAのトリガーに使える。
Kinesis: AWSのデータストリームサービス。KEDAでスケールの源として使われることがある。
Redis: データストア・データ構造サーバ。キューの代わりに使われるケースがあり、KEDAのスケールに影響することがある。
CRD (Custom Resource Definition): KEDAが管理するScaledObjectやScaledJobなどの、ユーザー定義リソースを定義する仕組み。
Yaml: 設定ファイルの記述形式。KEDAの設定はYAML形式で記述することが多い。
Scaler: スケールを決定する実装部品。KEDAの各トリガーで使われる抽象概念。
ScaleToZero: 条件次第で0までスケールダウンする挙動。コスト削減のために使われることがある。

kedaの関連用語

KEDA: Kubernetes Event-driven Autoscalingの略。Kubernetes上でイベント駆動型の自動スケーリングを実現するオープンソースのコンポーネント。ScaledObjectやScaledJobなどのリソースを使い、外部イベントやメトリクスに応じてPod数を増減します。
Kubernetes: コンテナ化されたアプリをデプロイ・管理するオーケストレーション基盤。KEDAはこの上で動作します。
ScaledObject: KEDAでスケール対象を定義するカスタムリソース。対象のDeployment/ReplicaSetを、どのイベントや指標でどうスケールするかを設定します。
ScaledJob: イベント駆動で実行されるジョブをスケールするKEDAのリソース。ジョブが完了するとスケールが縮小します。
TriggerAuthentication: 外部のイベントソースへ接続する認証情報を格納するKEDAリソース。機密情報を安全に扱えるよう、シークレットと連携します。
ClusterTriggerAuthentication: クラスター全体で使えるTriggerAuthentication。名前空間を跨いで共有され、複数のScaledObjectが同じ認証情報を参照できます。
Trigger: スケールのきっかけとなるイベントの定義。どのイベントソースからどの閾値でスケールするかを設定します。
Scaler: KEDAがイベントソースの指標を取得してスケール決定を行う仕組みの総称。実装は各イベントソースごとに異なります。
Horizontal Pod Autoscaler (HPA): Kubernetes標準のPod自動スケーリング機能。KEDAはHPAと連携して、実際のPod数の調整を行います。
CRD (Custom Resource Definition): KEDAが提供するScaledObjectやScaledJobなどのカスタムリソースをKubernetes上で利用可能にする仕組み。
KEDA Operator: KEDAをクラスターにインストール・運用するためのオペレーター。関連リソースのライフサイクルを管理します。
Event-driven autoscaling: イベントをトリガーにして自動でスケールを調整する考え方。KEDAの核心機能です。
RabbitMQ: メッセージキューの代表例。キューの未処理メッセージ数やレイテンシを指標にスケールします。
Kafka: 分散型のストリーミングプラットフォーム。トピックのメッセージ量を基準にスケールします。
AWS SQS: Amazonのマネージドキューサービス。未処理メッセージ数を基準にスケールします。
Azure Storage Queue: Azureのキュー機能。未処理メッセージ数によってスケールを決定します。
Azure Service Bus: Azureのメッセージングサービス。キューやトピックのメッセージ数を基準にスケールします。
Google Cloud Pub/Sub: Google Cloudのメッセージングサービス。購読の未処理メッセージ量でスケールします。
Prometheus: オープンソースのメトリクス収集・監視ツール。KEDAはPrometheus経由でカスタムメトリクスを読み取ってスケールします。
HTTP trigger / http scaler: 外部のHTTPエンドポイントをポーリングしてスケール指標を取得するスケーラー。エンドポイントの応答値に基づきスケールを決定します。