Datadog、Kubernetesの自動スケーリング機能を発表 - リソース最適化とクラウドコスト削減を支援

Datadog、Kubernetes自動スケーリングでリソース最適化とコスト削減を実現

Datadogは、オブザーバビリティとセキュリティの統合プラットフォームを提供する企業として、Kubernetes環境の自動スケーリング機能を発表しました。この新機能は、リソースの利用状況をリアルタイムで監視し、過去のデータに基づいて自動的に調整することで、クラウドコストの削減とアプリケーションのパフォーマンス向上を両立します。

従来、Kubernetes上でアプリケーションをデプロイする場合、チームはインフラストラクチャーのキャパシティ不足による問題を回避するため、リソースを過剰にプロビジョニングすることが一般的でした。しかし、これはコンピュートの無駄遣いとなり、クラウドコストの増加につながります。Datadogの最新のレポート「State of Cloud Costs 2024」によると、コンテナコストの83%はアイドル状態のリソースに関連していることが明らかになっています。

Datadog Kubernetes Autoscalingは、この問題を解決するために開発されました。この機能は、Kubernetesリソースを継続的に監視し、必要に応じて自動的に調整することで、組織のクラウドインフラコストの大幅な削減を実現します。同時に、アプリケーションのパフォーマンスを維持し、ユーザーエクスペリエンスの向上にも貢献します。

Datadog Kubernetes Autoscalingのメリット

Datadog Kubernetes Autoscalingは、以下のメリットを提供します。

クラウドコストの抑制: 自動リソーススケーリングにより、クラウドコストを最適化し、アプリケーションのパフォーマンスを維持します。
リソース最適化の簡素化: 統一されたダッシュボードと直感的なUIにより、チームメンバーは簡単にリソースの利用状況を把握し、スケーリングを管理できます。
* モニタリングとリソース管理の統合: Datadogの統合されたプラットフォームは、高解像度のコンテナメトリクスを提供し、ワークロードとクラスタのパフォーマンスに対する権利化の影響を可視化します。

Datadogの製品担当バイスプレジデントであるYrieix Garnier氏は、「コンテナは、多くのコストがアイドル状態のリソースに関連するため、無駄なコストの代表的な分野です。しかし、組織はパフォーマンスを低下させたり、スケーリングに十分なリソースを確保できなかったりする危険を冒すこともできません。企業にとって重要なのは、準備ができたときにアクションを自動化できるような制御と自動化のバランスを見つけることです。Datadog Kubernetes Autoscalingは、このバランスを提供します。」と述べています。

Datadog Kubernetes Autoscalingの活用

Datadog Kubernetes Autoscalingは、現在ベータ版として提供されています。詳細については、Datadogのウェブサイトをご覧ください。

Datadogについて

Datadogは、クラウドアプリケーション向けのオブザーバビリティとセキュリティの統合プラットフォームを提供しています。DatadogのSaaSプラットフォームは、インフラストラクチャーの監視、アプリケーションパフォーマンスモニタリング、ログ管理、リアルユーザーモニタリングなどの機能を統合し、リアルタイムのオブザーバビリティとセキュリティを提供します。Datadogは、あらゆる規模の企業、幅広い業界で使用され、デジタルトランスフォーメーションとクラウド移行を可能にすることで、開発、運用、セキュリティ、ビジネスチーム間のコラボレーションを促進し、アプリケーションの市場投入までの時間と問題解決までの時間を短縮しています。