コンピュート

EKSのコンピュートは、コンテナ化されたワークロードを実行するための複数のオプションを提供しており、それぞれが異なるユースケースや運用要件に合わせて設計されています。

実装に入る前に、EKSと統合して検討するコンピュートオプションの概要を以下に示します：

Amazon EKS マネージドノードグループ：EKSクラスタ用のEC2ノードのプロビジョニングとライフサイクル管理を自動化します。マネージドノードグループは、新しいAMIやKubernetesバージョンのデプロイメントのローリングアップデートなどの運用活動を簡素化しながら、基盤となるEC2インスタンスに対する完全な制御を提供します。
Karpenter：変化するアプリケーションロードに応じて適切なサイズのコンピュートリソースを自動的にプロビジョニングするオープンソースのKubernetesクラスタオートスケーラーです。Karpenterは、必要に応じてノードを迅速に起動および終了することで、アプリケーションの可用性とクラスタの効率性を向上させます。
AWS Fargate：仮想マシンのグループをプロビジョニング、設定、またはスケーリングする必要がないコンテナ用のサーバーレスコンピュートエンジンです。Fargateを使用すると、インフラストラクチャを管理するのではなく、アプリケーションの設計と構築に集中できます。

また、Kubernetesのコンピュートリソースに関する重要な概念を理解することも重要です：

ノード：Kubernetesでコンテナ化されたアプリケーションを実行するワーカーマシンです。各ノードにはPodを実行するために必要なサービスが含まれており、コントロールプレーンによって管理されます。
Pod：Kubernetesでデプロイ可能な最小単位であり、ストレージとネットワークリソースを共有する1つ以上のコンテナで構成されます。
リソースリクエストとリミット：コンテナが必要とするCPUとメモリの量（リクエスト）と使用可能な最大値（リミット）を指定するメカニズムです。
ノードアフィニティ：ノードラベルに基づいて、Podがスケジュールされるノードを制約するルールです。
TaintとToleration：Podが不適切なノードにスケジュールされないようにするために連携するメカニズムです。

このセクションで扱う追加のコンピュート考慮事項：

Gravitonプロセッサ：EKSワークロードでより良い価格パフォーマンスを実現するためにAWS GravitonベースのEC2インスタンスを活用する方法を学びます。
Spotインスタンス：アプリケーションの可用性を維持しながらコンピュートコストを削減するためにAmazon EC2 Spotインスタンスを使用する方法を理解します。
クラスタオートスケーラー：従来のクラスタオートスケーリングアプローチを検討し、Karpenterなどの最新の代替手段と比較します。
オーバープロビジョニング：クラスタ内に余剰容量を維持することでPodスケジューリングの遅延を軽減する戦略を実装します。

以下のラボでは、まずマネージドノードグループを使ってEKSコンピュートの基礎を理解し、次に高度なオートスケーリング機能のためのKarpenterを検討し、最後にサーバーレスコンテナ実行のためのFargateを検討します。