2020年06月

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OpenShiftに代表されるコンテナ環境へのIBMストレージの対応

IBMの岡田です。前回の「全包囲網。。。最新 IBMストレージ 概要」はいかがでしたか?

今回は、今流行りのコンテナ環境とIBMのストレージがどのようにこれらの環境に対応しているのかに触れてみたいと思います。

 

コンテナって何?

ある調査によると、クラウドファーストを掲げて次々とクラウド環境に IT を移していくといった流れは世界中の ITワークロードの5分の1ほど移ったところで一段落していると言われています。今日では従来型IT環境、仮想化環境、プライベートクラウド環境などのオンプレミス環境と、複数から成るパブリッククラウド環境を上手く使い分ける時代に入ってきたという人もいます。

何れにせよ、今後の IT はこう言った環境の種類に依存することなく、適材適所かつ必要に応じていかなる環境でも同じようにアプリケーション開発や検証ができ、完成されたアプリケーションをどこでも同じように作動させることができ、場合によってはそれぞれの環境で連携して動くと言った技術が必要になってきます。

この要求に応えることができるのがコンテナ技術です。

図1. 仮想環境とコンテナの比較

 

コンテナのメリット

図2.コンテナを使うことのメリット

どうしてコンテナ技術を用いるとこれらの要求を解決することができるのでしょうか?

それはコンテナ技術を用いることで、動かすべき対象つまりアプリケーションと、動かすための環境つまりインフラストラクチャーを明確に分けることができ、前者は同じコンテナ基盤であればどこでも同じように動かすことができ、後者はどんなプラットフォームでもこのコンテナ基盤を使えばどこでも同じ動作環境をアプリケーションに提供することができるからです。
別の見方をすると、従来型IT環境では機能要件と非機能要件を分けて考えることが時には困難な場合もありましたが、コンテナ環境ではこれらを明確に分けることができるわけです(図3参照)。

図3. 従来型IT環境とコンテナ環境での考え方の違い

 

Red Hat OpenShift について

このようなコンテナですが、その方式はいくつか存在し、ここ数年いろいろな方々が実際に触っていくうちに自然と多くの人に使われるものが絞られてきました。
また、その周りを司る管理機能についてもやはり幾つかの方式からここに至ってある程度代表的なものに絞られてきました。いわゆるデファクトという呼び方をしたりするものですが、恐らく現在デファクトのコンテナ用オーケストレーターと言えるものは Kubernetes ではないでしょうか?

この Kubernetes についての詳しい話はネット上にも沢山出てくると思いますので、ここではこれ以上触れません。
ちなみに最近はよくこの Kubernetes を “K8s” と書くことがあります。この K8s の “8” は Kubernetes の頭の “K” と最後の “s” に挟まれた “ubernete” の8文字を表しています。
Ruby 関連で i18n が internationalization を指すのと同じことです。そもそも IT の根本は如何にシステムを使って楽するかという怠け者の発想ですのでこんな略し方もわかる気がしますね。
(以下このブログでは、”Kubernetes” を “K8s” と表記します。)

さて本題に戻ります。
K8s 環境は実際にちゃんと作ろうとすると、周辺機能を選びつつ構築していくことが必要となります。
またこれらは通常 OSS で組むこととなるため、ミッションクリティカルな環境への適用は、何かあった際のクイックなサポート等の面から非常に難しくなります。

Red Hat OpenShift は、K8s を中心に置き、必要な周辺モジュールを全てパッケージ化した上で評価を完了させてある商用パッケージです。
そのため、要らぬところに労力を割くことなく、正しい K8s環境を短時間で構築することができます。しかも、商用であるがゆえに保守等もちゃんと付いています。

図4.OpenShift について

IBM はこの OpenShift をベースに各用途向けにコンテナ化された IBMソフトウェアを搭載し、パッケージ化した6つの IBM Cloud Pak というソリューションを提供しています。
(※詳しくは「製品・ソリューション/ソフトウェア」内で紹介されている、各種 IBM Cloud Pak をご参照ください。)

 

コンテナ環境下でのストレージのあり方

コンテナのメリットは先程ご説明しましたが、その中でも特にポータビリティという点は十分に考えられたソリューションです。

しかし、果たしてそれだけで十分でしょうか?

アプリケーションの作りにもよりますが、普通にコンテナ内のストレージを使いアプリケーションを動かすと、コンテナが不要となり消し去った際データも一緒に消えてしまいます。
複数のコンテナを並列に動かすような作りの場合にはデータを連携する必要があるかもしれません。

図5.永続ストレージの必要性

つまり、コンテナから独立したデータの器が必要となります。
これが永続ストレージというものです(図5参照)。

最近の IT の記述書などでよく “PV” という文字を見かけます。それは “Persistent Volume” の略であり、永続ストレージはその PV を使って定義づけられます。

では、永続ストレージにはどのような接続形態があるのでしょうか?

 

永続ストレージの接続形態

図6で示す通り、永続ストレージにはいくつかの形態があります。ちなみに一番左は通常のコンテナでのストレージのあり方で、この方法だとコンテナと共にデータは消えることとなります。

図6. K8s 環境でのストレージのあり方

ノード内の永続ストレージという点では OpenShift においては Red Hat OpenShift Container Storage が使われます。こちらはノード依存性がありますので複数ノードにまたがって連携することはできません。

それに対し、外部にストレージを保つ方法があります。ソフトウェア・デファインド・ストレージかハードウェア製品かに関わらず、K8s ノード外にあるストレージを使うため、仮にノードごとに何らかの理由で停止するようなことがあってもデータはキープされます。
(※どのような製品が対応可能かは後ほど触れます。)

これらの接続方法は、実は K8s のバージョンによって変わってきます。
ここでは K8s を包含した OpenShift のバージョンでお話しします。

図7. OpenShift のバージョンによる接続方法の違い

 

CSI

CSI とは Container Storage Interface の略です。K8s のストレージはこうあるべきという考えに基づき、K8s とは独立にプロトコルを標準化したものです。

よって、CSI を使うことで K8s ユーザーはストレージのメーカーや製品を意識することなく同じに使うことができるようになります。逆に言うと各メーカーの優位性を出すことが難しくなります。
とは言え、IBMストレージとしては後述の通りハードウェア製品とソフトウェア・デファインド・ストレージ製品との連携でより便利に使うことが可能です。

 

IBM のストレージ対応

さて、ここまではどちらかと言うとコンテナ側のお話をしてきましたが、いよいよ IBM のストレージの対応についてお話していきましょう。

 

ブロックストレージ編

図8. IBM のブロックストレージの CSI 対応状況

IBM FlashSystem は、IBMストレージのブロックストレージにあたります。

FlashSystem はいち早く CSI にも対応しています。
もちろん FlashSystem 同様 IBM Spectrum Virtualize ファミリーのアプライアンス製品 SAN Volume Controller も、ソフトウェア・デファインド・ストレージとしてクラウド上にポーティング済みの IBM Spectrum Virtualize for Public Cloud も、対応済みです。

オンプレミスとパブリック・クラウド間でのデータ連携も永続ストレージ間で実施できるため、コンテナ上のアプリのポータビリティをオンプレミスとパブリック・クラウドの間でデータも含めて実現することができます。
実際、図2で示したコンテナのメリットは、ちゃんと永続ストレージを使ってどのプラットフォーム上でもできないと完璧にこなすことはできません。これが IBM のコンテナ対応のバリューです。

当然のことながら、フラグシップであるところの DS8000シリーズも CSI 対応済みです。

 

ファイルストレージ編

次にファイルストレージについて見てみましょう。

図9. IBM のファイルストレージの CSI 対応状況

IBMのファイルストレージと言えば、IBM Spectrum Scale というソフトウェア・デファインド・ストレージ製品ですが、アプライアンス製品として IBM Elastic Storage Server という製品があります。(第一回目のブログでもご紹介しましたね。)
この ESS についても CSI 対応済みということになります。

こちらも IBM Spectrum Scale の機能を使ってプラットフォーム間でデータを連携することができます(Active File Management 機能は後日別の回での解説を予定しています)。

IBM Spectrum Scale を用いると、ある面白いこともできます。
これも詳しくは後日解説しますが、少しだけお話すると、IBM Spectrum Scale は NAS、オブジェクトストレージを含むマルチプロトコル対応です。CSI で静的プロビジョニングを用いてコンテナからアクセスできるようにすると、既存で NAS 等で使っているボリュームを見せることも可能となります。
さらに IBM Spectrum Scale は Unified Access という機能で同じファイルを NAS としてもオブジェクト・ストレージとしても共有できる機能があるため、コンテナでも同一ファイルを使うことが可能となり、実質的に従来型IT とコンテナとの間でもデータが連携できることになります。

従来型のシステムとコンテナのアプリ間でデータ連携できることのメリットは、まさに最初に述べた環境を用途などで使い分ける現在の IT環境には無くてはならない機能です。
これも IBMストレージの大きなメリットです。

ハードウェア製品、アプライアンス製品、ソフトウェア製品を通じてブロックストレージ、ファイルストレージ共に IBM はコンテナ対応済みであると言えます。

 

オブジェクト・ストレージ編

オブジェクト・ストレージは基本的に RESTful API による HTTP 接続が使われます。
よってコンテナに限ったことではありませんが、ブロックやファイルストレージとは異なり、独自ドライバや CSI を介する必要はなく、アプリケーションから直接 I/O することが可能です。

IBM は IBM Cloud Object Storage というソフトウェア・デファインド・ストレージを扱っています。
また IBM Spectrum Scale もオブジェクト・ストレージとして使用可能です。

オブジェクト・ストレージについては AI&Bigデータの回で詳しくお話することにしましょう。

 

ソフトウェア・デファインド・ストレージのもう一つの対応

図10. IBM Storage Suite for IBM Cloud Paks

現在取り扱っているコンテナ対応済みソフトウェア・デファインド・ストレージを取りまとめて、IBM Storage Suite for IBM Cloud Paks という名前で IBM Cloud Paks 向けに提供を始めました。

ここには IBM の前述のソフトウェア・デファインド・ストレージ製品3つと、メタデータ、タグマネージメントといった機能を持った IBM Spectrum Discover、それに Red Hat OpenShift でネイティブなRed Hat OpenShift Container Storage と根強いファンの多い Red Hat Ceph Storage を加えた6つをワンパッケージにしました。

この Suite 製品の面白いところは、OCS(Red Hat OpenShift Container Storage)の契約 VPC数(契約対象の仮想プロセッサコア数)に応じた容量分を自由に何種類でも組合わせて使うことができるというところです(もちろん単体で全容量使うのもありです)。

この手のコンテナ環境・クラウド環境でストレージを使うことは、はじめは何をどのくらい使うべきかわかっていない状況だったりするものです。特にアジャイル、アジャイルと言われる昨今、「とにかくやってみよう」という傾向が強いのも事実です。
そんな時にこのパッケージを使うと、容量を超えない限りどのストレージをいくら使っても自由ですので、使ってみて決めていくということができます。

まさに現在のクラウド時代にふさわしいストレージパッケージと言えるでしょう。

 

今回のまとめ

ここまで見てきた通り、IBM のストレージ製品は2020年7月現在取り扱っているものとしてはブロック、ファイル、オブジェクト・ストレージであり、これらすべてコンテナ対応が完了しています。

図11. IBMストレージの OpenShift 対応状況

Red Hat OpenShift あるいは各種 IBM Cloud Pak においては、接続性も含めて検証済みであり安全にお使いいただけます。

もしコンテナ環境をご検討中であれば、ハードウェアもクラウド上のソフトウェア・デファインド・ストレージもあり上下のデータ連携が可能な IBM のストレージ製品を、ぜひご活用ください!

 

お読みいただきまして、ありがとうございます。
次回はハイブリッド・クラウド、マルチ・クラウドに適切なストレージについてお話する予定です。お楽しみに!

 

 


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2025年09月30日

日本アイ・ビー・エム様主催「Women in Tech Japan 夏の会」イベント開催レポート

公開日:2025-09-30 こんにちは。エヌアイシー・パートナーズ 村上です。 2025年8月20日に、IBM様が主催されている女性エンジニア中心のコミュニティ 「Women in Tech Japan」の夏の会のイベントが開催され、弊社エヌアイシー・パートナーズは会場提供(@NI+Cガーデン)という形でご協力させていただきました。 本ブログでは、イベントの様子とそこで感じ得た学びについてご報告させていただきます。 目次 Women Tech in Japanについて 「キャリアを考える」セッションから得た学び 夏のビール会! 今後の活動 さいごに お問い合わせ Women Tech in Japanについて 「Women in Tech Japan」は、2024年10月にラスベガスで開催された「TechXchange」をきっかけに発足しました。 女性エンジニアが、他社の女性エンジニアとキャリアやワークライフバランスについて語り合うことを目的としています。 日本では海外に比べてまだまだ女性エンジニアが少なく、働き方やキャリアプランを参考にするロールモデルが少ない状況ですが、女性エンジニアが輝いているIBM様がこのコミュニティをリードしてくださり、沢山の発見や学びを培う機会を作ってくださっています。 Women in Tech Japanは男性の参加も大歓迎とされていらっしゃいます。 夏の会のイベント当日は、性別や年齢、所属企業を問わず、多様なバックグラウンドを持つ方々が参加されました。 「キャリアを考える」セッションから得た学び イベントのハイライトの一つは、「キャリアを考える」をテーマにした日本アイ・ビー・エム 大久保そのみ様のセッションでした。 大久保様は国家資格キャリアコンサルトとしても活躍していらっしゃいます。 セッションから得る学びは人によって違うと思いますが、私は下記のような学びを得ましたのでご紹介です。 キャリアの選択肢は一つではなく、個々のライフスタイルや目標に合わせて柔軟に設計していくことが大切- 5年後の私が当たり前のようにイメージできなくてもいい(来年の自分を思い描く) 限られた時間をどう有効に使うかを考え実践する - 例えば・・「やりたいと思っているのに出来ていないこと」に踏み出す! 毎日をできるだけポジティブエネルギーで満たしてみたいと思うようになれた - ネガティブなことへの向き合い方を見直す 参加者の皆さまとは、その後の懇親会で本セッションの意見交換をさせていただくことができました。 大久保様、大変有意義なセッションをありがとうございました! 夏のビール会! 夕方からはNI+Cガーデンに設置しているビールサーバーをご利用いただき「夏のビール会」と称して参加者の皆さんと懇親会を行いました。 美味しい食事とクラフトビールを囲み、参加者の皆さんの会話も弾み、和やかな雰囲気となりました。 セッションでは聞けなかったキャリアの話や、日頃のちょっとした悩みを相談したりと、あっという間に時間が過ぎていきました。 このような素晴らしい機会を企画してくださった日本アイ・ビー・エムの皆様に、心より感謝申し上げます。 今後の活動 「Women tech in Japan」は、今後は下記のような継続的な活動が予定されています。 TechXchange フロリダ・オーランド にて「Empowering Women in Tech with AI」セッション(2025年10月7日)IBM TechXchange 2025 We are GO/(IBMサイト) TechXchange Japan での活動紹介(2025月12月3日)IBM TechXchange Summit Japan 2025(IBMサイト) さいごに 昨今、IT業界に限らず、共通のカテゴリーを持つ人々が集まるコミュニティが数多く存在しています。 初めてのコミュニティへの参加には、誰もが多少なりともハードルの高さを感じるかもしれません。 私自身もそうでしたが、もし少しでも興味があるなら、ぜひ一歩踏み出して参加してみることをお勧めします。 きっと、新しい出会いや、新しい発見があり、多くの経験を得ることができると思います! この度は、IBM様が主催された素晴らしいイベントに貢献できたことを、大変光栄に思います。 弊社としましては、今後もこのようなコミュニティの活動に積極的に参加・支援させていただき、女性エンジニアがさらに活躍できる社会の実現に貢献していきたいと考えております。 お問い合わせ エヌアイシー・パートナーズ株式会社E-mail:voice_partners@niandc.co.jp   .bigger { font-size: larger; } .highlighter { background: linear-gradient(transparent 50%, #ffff52 90% 90%, transparent 90%); } .anchor{ display: block; margin-top:-20px; padding-top:40px; } .btn_A{ height:30px; } .btn_A a{ display:block; width:100%; height:100%; text-decoration: none; background:#eb6100; text-align:center; border:1px solid #FFFFFF; color:#FFFFFF; font-size:16px; border-radius:50px; -webkit-border-radius:50px; -moz-border-radius:50px; box-shadow:0px 0px 0px 4px #eb6100; transition: all 0.5s ease; } .btn_A a:hover{ background:#f56500; color:#999999; margin-left:0px; margin-top:0px; box-shadow:0px 0px 0px 4px #f56500; } .table { border-collapse: collapse; border-spacing: 0; width: 100%; } .td { padding: 10px; vertical-align: top; line-height: 1.5; } .tbody tr td:first-child { font-weight: bold; width: 20%; } .tbody tr td:last-child { width: 80%; } .ul { margin: 0 !important; padding: 0 0 0 20px !important; } .ol { margin: 0 !important; padding: 0 0 0 20px !important; } .tr { height: auto; } .table { margin: 0; } *, *:before, *:after { -webkit-box-sizing: inherit; box-sizing: inherit; } .html { -webkit-box-sizing: border-box; box-sizing: border-box; font-size: 62.5%; } .btn, a.btn, button.btn { font-size: 1.6rem; font-weight: 700; line-height: 1.5; position: relative; display: inline-block; padding: 1rem 4rem; cursor: pointer; -webkit-user-select: none; -moz-user-select: none; -ms-user-select: none; user-select: none; -webkit-transition: all 0.3s; transition: all 0.3s; text-align: center; vertical-align: middle; text-decoration: none; letter-spacing: 0.1em; color: #212529; border-radius: 0.5rem; } a.btn--orange { color: #fff; background-color: #eb6100; border-bottom: 5px solid #b84c00; } a.btn--orange:hover { margin-top: 3px; color: #fff; background: #f56500; border-bottom: 2px solid #b84c00; } a.btn--shadow { -webkit-box-shadow: 0 3px 5px rgba(0, 0, 0, .3); box-shadow: 0 3px 5px rgba(0, 0, 0, .3); }

2025年09月30日

【てくさぽBLOG】InstanaとTurbonomicを連携したリソース最適化検証

公開日:2025-09-30 こんにちは、てくさぽBLOGメンバーの和田です。 昨今、システムの複雑化やハイブリッドクラウドなど複数環境の運用などで運用にかかる負荷が増加しております。しかし従来の運用管理ツールだけで解決するのは難しくなってきています。そんな中、運用の高度化・効率化のため、アプリケーションパフォーマンス管理、アプリケーション・リソース管理、そしてAIの技術を採用した「AIOps」製品が注目を集めています。 弊社はIBMのAIOps製品の拡販に注力しており、かつ、私たち自身で製品のことを知りパートナー様に商材をご紹介したいと考えていることより、IBMのAIOps製品を組み合わせて社内検証を実施しましたので、今回から3回にわけてご紹介したいと思います。 まず1回目はInstanaとTurbonomicを組み合わせてリソース最適化の検証を実施しましたので、その内容と結果、苦労した点などをご紹介します。 目次 InstanaとTurbonomicの概要と連携させることで可能になること 検証内容 検証結果 苦労した点 さいごに お問い合わせ InstanaとTurbonomicの概要と連携させることで可能になること Instanaは、アプリケーションモニタリングの分野で高い評価を得ているツールです。 アプリケーション呼び出し時のコールリスエストのトレーシングやCPU、メモリといったメトリクス情報収集を通じて、アプリケーション・インフラの状況をリアルタイムで可視化します。特に自動化された監視設定や障害発生した際の関連情報を分析し一目で原因を特定できます。 Turbonomicは、インフラリソースおよびアプリケーションの効率的な配置・利用を最適化するプラットフォームです。 リソースの過剰利用や不足をリアルタイムで把握し、必要な改善アクションを推奨または自動実行します。 詳細な機能についてはそれぞれBLOGで紹介しておりますので下記をご確認ください。 Instana Turbonomic 連携させることで得られる効果 InstanaとTurbonomicを連携させることで、以下の効果が得られます。 リアルタイムモニタリングの強化: Instanaを通して詳細なリソース使用状況を把握し、Turbonomicがそれを基に適切なリソース割当を推奨。 自動リソース最適化: 必要に応じてTurbonomicが推奨するアクションをInstanaから直接実行可能。 アプリケーションとインフラの統合可視化: 両製品の連携により、アプリケーションのパフォーマンスだけでなく、それを支えるインフラ(仮想マシン、コンテナ、クラウド)の状態までを統合的に可視化できます。 検証内容 今回の検証では、以下の環境・シナリオを設定しました。 環境構成 Turbonomic: IBM Cloudのベアメタルサーバ(Hyper-V)上にデプロイ。 本環境で使用するAWSアカウントをターゲット追加。 Instana: SaaS形式で利用。 監視対象: AWS EC2インスタンスA(instana03、インスタンスタイプ:m7a.medium)にInstana agent導入。 アプリケーション: AWS EC2インスタンスAにサンプルwebアプリケーションのRobot Shopを導入。 Instana上ではInstana03_robot-shopとして登録。 【参照】GitHub 負荷ツール: AWS EC2インスタンスBにJMeterを導入。構成については下記の通り。 検証内容 EC2インスタンスBのJmeterからEC2インスタンスA上のアプリケーションへ同時多発webアクセスを行いリソース使用率の負荷をかける。 負荷は下記図の通りスレッド数5000、ramp-up期間は1秒、持続時間は3600で設定 Turbonomicがリソース使用率を検知し、インスタンスタイプ変更のアクションが推奨されることを確認する。 Instanaで推奨されるアクションを実行し、実際にEC2インスタンスAのリソースが拡張されるかを確認をする。 インスタンスタイプ変更後も同量の負荷をかけ続けリソース使用率が問題ないか確認する。 検証結果 検証開始前のTurbonomicの状況です。 左側の仮想マシンの箇所は緑となっておりインスタンスタイプは赤枠で囲われているm7a.mediumとなっています。 また、Instana上ではインスタンスタイプ変更のアクションは表示されていません。 この状態から負荷を掛けていきます。 負荷を掛けていくことで、下記図の通り、検証開始前は安定したリソース使用率でしたが、負荷をかけることで仮想CPUや仮想メモリへの負荷を確認できます。 また、点線で囲んでいる部分についてはTurbonomicが推測する今後のリソース使用率になります。左側の仮想マシンという部分についても赤くなっております。 Turbonomicが不足するリソースを検出し、最適なインスタンスへの変更を推奨しています。 Turbonomicで推奨されたアクションがInstanaで推奨アクションとして表示されます。 Instana上でアクションを実行します。 実行後Turbonomic上でインスタンスタイプが変更されていることを確認できます。 また、インスタンスタイプ変更後も負荷を掛け続けた結果、インスタンスタイプ変更後にリソース使用率が低下していることを確認できました。 ※★のタイミングでインスタンスタイプを変更しています。 この結果、リソースの過不足を迅速に解消し、安定したアプリケーション運用が可能であることを確認しました。 検証の結果以下を確認することができました。 負荷シミュレーション時、EC2インスタンスAのCPU使用率やメモリ使用率の上昇を可視化。 InstanaにTurbonomicの推奨アクションが表示され、Instana上でアクションを実行することでインスタンスタイプが変更され、負荷が下がる過程を可視化。 インスタンスタイプ変更後も同量の負荷をかけつづけリソース使用率が問題ないことを確認。 苦労した点 今回の検証を進める中で以下のような課題に直面しました。 TurbonomicがデプロイされているISOイメージから仮想サーバを作成する方式なのですが、Hyper-V用ISOイメージがなく、VMware用のISOイメージから作成しようとしても失敗したためIBMサポートへ問い合わせを行いました。 仮想サーバをデプロイしたあとTurbonomicコンソールへアクセスしようとしたところ、Hyper-V内のネットワーク設定が誤っておりインターネットからアクセスができませんでした。 TurbonomicからAWSアカウントのターゲット追加する際にDNS設定が正しく設定されていなかったため、正常に追加登録が完了しませんでした。 InstanaとTurbonomicをスムーズに連携させるための設定確認とチューニングに時間を要しました。特にInstana側からTurbonomic側への設定追加の際に、設定項目がドキュメントからは読み取れず、設定内容が間違っていたためサポートへ問い合わせを行い解決しました。 負荷テストを行う際に最初はWebアプリケーションに付随するスクリプトで実施していましたが、インスタンスタイプ変更に伴う再起動が発生するためJMeterで実行するワークロード設計に工夫が必要でした。 Turbonomic上で推奨アクションがあらかじめ表示されている場合、負荷をかけることで推奨アクションが更新されると想定していましたが、更新されなかったため想定していた挙動となりませんでした。 インスタンスAに負荷を与えても推奨アクションが表示されなかったため、ポリシーの設定変更に時間を要した。特に観測期間を短くし、積極性をあげることで短い期間内での負荷に敏感になるように設定しました。 観測期間の最低値が7日間のため、一度推奨アクションが表示されるまで負荷を掛け続けインスタンスタイプを変更しないでおくと、推奨アクションが継続して表示されてしまい、推奨アクションが表示されなくなるまで時間がかかってしまいました。 さいごに InstanaとTurbonomicを連携させ、AWS EC2インスタンスのリソース最適化の自動化を検証しました。 今回の検証ではTurbonomicをオンプレミスに導入しましたが、SaaSでの提供もありますので今回の検証で苦労したTurbonomicの構築といった手間を省略することも可能です。 InstanaとTurbonomicを連携させることで、操作時にコンソールを移動せずとも実行は一つのコンソールで実施できるようになります。リソース不足の解消やアプリケーション性能の安定化とともに、現場での手動作業を削減できによる運用の高度化・効率化が期待されます。 お問い合わせ エヌアイシー・パートナーズ株式会社 E-mail:voice_partners@niandc.co.jp   .bigger { font-size: larger; 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