Container Service for Kubernetes (ACK) のコスト分析機能は、ご利用のクラスター、名前空間、ノードプール、およびアプリケーション向けに、コストデータを可視化したダッシュボードを提供します。これらのダッシュボードを活用して、リソースの無駄を特定し、支出動向を追跡し、Kubernetes インフラ全体の課金方法を最適化してください。
ダッシュボードのディメンションを選択
コスト分析機能では、データが 4 つのディメンションに整理されています。分析目的に合ったものを選択してください：
| ディメンション | 主な用途 |
|---|---|
| クラスター | クラスター全体のコスト概要、名前空間およびノードプール別のコスト内訳、リソース使用率のヒストグラム |
| 名前空間 | チーム間のコスト配分、名前空間内の過剰プロビジョニングされたアプリケーションの特定 |
| ノードプール | ノードプールのコストガバナンス、課金方法の比較および節約額の見積もり |
| アプリケーション | ラベルに基づくコストフィルタリング、シナリオ別最適化（ビッグデータ、AI コンピューティング、弾力的スケーリング） |
前提条件
開始する前に、以下の条件を満たしていることを確認してください：
コスト分析機能が有効化されていること。詳細については、「コスト分析機能の有効化」をご参照ください。
注意事項
コスト分析機能を有効化した翌日の 08:00:00 (UTC + 08:00) に、課金データが表示されます。ダッシュボードの期間を変更するには、ダッシュボードの右上隅にあるドロップダウンリストをクリックします。
コスト分析ダッシュボードの表示
ACK コンソールにログインします。左側のナビゲーションウィンドウで、[クラスター] をクリックします。
「[クラスター]」ページで、クラスター名をクリックします。左側のナビゲーションウィンドウで、「[コストスイート]」＞「[コストインサイト]」を選択します。
[コストインサイト] ページで、タブをクリックして対応するダッシュボードを開きます：
クラスターディメンション
クラスターディメンションのダッシュボードでは、クラスター全体のコスト、リソース使用率、および安定性メトリックを包括的に把握できます。このダッシュボードを活用して、全体的な支出動向を理解し、最もコストを発生させている名前空間およびノードプールを特定し、リソースの無駄や安定性リスクを抱えるワークロードを検出してください。
フィルター条件
| フィルター | 番号 | 説明 |
|---|---|---|
| クラスターのコスト分析オプション | (1) | 表示されるコストが割引を反映するかどうかを制御します。割引適用後の実際の課金額（デフォルト）は、実際に支払われた金額を示します。割引適用前の元の課金額は、割引前のリスト価格を示します。詳細については、「請求明細」をご参照ください。 説明 アプリケーションのコストは、名前空間または Pod 単位で分析され、請求金額に基づいて算出されます。 |
| コスト配分モデル | (2) | Pod のコスト推定方法を決定します。4 種類のモデルが利用可能です：CPU モデル（デフォルト）は、CPU リクエストに基づいて Pod のコストを推定します。メモリモデルは、メモリリクエストに基づいて Pod のコストを推定します。CPU・メモリハイブリッドモデル（推奨重み）は、推奨比率で CPU とメモリの両方を重み付けします。CPU・メモリハイブリッドモデル（カスタム重み）は、カスタム比率を使用します — CPU 重み設定 (%) を指定します。各モデルの詳細については、「コスト見積もりポリシー」をご参照ください。 |
| 期間 | (3) | ダッシュボードに表示されるデータの期間です。デフォルトは過去 7 日間です。 |
クラスターのコスト概要
| メトリック | 番号 | 説明 |
|---|---|---|
| コスト配分モデル | (1) | 現在有効なコスト配分モデルを表示します。デフォルトでは CPU モデルが選択されています。 |
| 前日コストおよび累積コスト | (2) | 前日のコスト、前日比、当週の累積コスト、当月の累積コストをすべて請求金額に基づいて表示します。週次および月次のコストは暦に基づいて計算されるため、週次コストは月曜日にゼロにリセットされ、月次コストは毎月 1 日にゼロにリセットされます。請求書は取引日から 1 日後に生成されます。前日比が緑色の場合はコストが減少しており、赤色の場合はコストが増加しています。 |
| コストおよび容量の傾向チャート | (3) | 黄色の曲線はクラスターのコストを、青色の曲線はクラスターの実際の容量を示します。2 つの曲線が乖離すると、CPU コアあたりの平均コストが変化していることを意味します — 高価なリソースが消費されていないか確認してください。 |
| 名前空間の推定コストおよび配分コスト | (4) および (5) | セクション (4) では、すべての Pod のコストの合計として算出される各名前空間のリアルタイム推定コストを表示します。セクション (5) では、各名前空間のコスト配分比率に全クラスターコストを乗じた、名前空間ごとの配分コストを表示します。 説明 CPU リソースリクエストがない名前空間は、コスト計算から除外されます。名前空間のコスト計算式は： Σ (Pod リソースリクエスト / ノード容量) × ノード単価 です。この計算式は、割引、クーポン、サブスクリプション課金が適用される場合、請求金額と異なる場合があります。 |
安定性および効率性の分析
| ビュー | 番号 | 説明 |
|---|---|---|
| QoS クラス別の合計リソース使用量 | (1) | サービス品質（QoS）クラス別の Pod 数およびクラスター全体の合計リソース使用量を表示します。 |
| Pod のリソース使用量 | (2) | すべての Pod の基本情報およびリソース使用率（使用量／リクエスト）を一覧表示します。フィルタリングおよびソートが可能です — このビューを活用して、最も高いまたは最も低いリソース使用率を持つワークロードを特定してください。 |
| バースト可能（Burstable）Pod のリソース構成 | (3) | QoS クラスが Burstable である Pod およびその CPU・メモリのリクエストおよび制限値を一覧表示します。このビューを活用して、リクエストを超えてバーストする可能性のある Pod が引き起こすリソースボトルネックを特定してください。 |
| ベストエフォート（BestEffort）Pod の構成 | (4) | QoS クラスが BestEffort である Pod を一覧表示します。BestEffort Pod は安定性リスクが高いため、この一覧をソートおよびフィルタリングして、予期しない BestEffort Pod を早期に検出し、リスクに対処してください。 |
詳細については、「コスト分析機能を活用したクラスターワークロードのリスク特定」をご参照ください。
クラスターのコスト分析
| ビュー | 番号 | 説明 |
|---|---|---|
| クラウドリソースのコスト比率および傾向 | (1) および (2) | さまざまなクラウドリソースタイプのコスト比率および時間経過に伴うコスト変化を表示します。クラスターは、異なる課金ルールを持つ複数のクラウドリソースを利用する場合があります — このビューを活用して、コストを最も発生させているリソースタイプを特定してください。 |
| 時間経過に伴うクラスターの合計コスト | (3) | クラスターの合計コストの日次変化を表示します。 |
| ノードプールのコスト | (4) | クラスター内の各ノードプールまたは仮想ノードのコストを表示します。 |
| 名前空間の推定コスト傾向 | (5) | 時間経過に伴う各名前空間のリアルタイム推定コストを追跡します。計算式は：Σ (Pod リソースリクエスト / ノード容量) × ノード単価 です。この計算式は、割引、クーポン、サブスクリプション課金が適用される場合、請求金額と異なる場合があります。配分コストを取得するには、全クラスターコストに名前空間のコスト配分比率を乗じます。 |
| リソースリクエストおよび使用率のヒストグラム | (6) | 時間経過に伴うリクエスト済みリソースと実際のリソース使用量を表示します。Y 軸は合計割り当て可能容量です。緑色のカラムはリクエスト済みリソースを、黄色のカラムは実際の使用量を示します。割り当て済みだが未使用のリソース = 緑色のカラム − 黄色のカラム。割り当て可能なクラスターリソース = Y 軸 − 緑色のカラム。このヒストグラムを活用して、以下の操作を行ってください：(1) 割り当てられていないリソースを特定し、回収する — バッファーとして約 20 % を未割り当てのままにしておくことを推奨します；(2) 最もアイドル状態のリソースを持つ Pod を特定し、過剰プロビジョニングされたワークロードのサイズを最適化する；(3) リソースのウォーターマークが周期的な変動を示す場合、スケーリングポリシーを調整する。 |
| クラスターの課金詳細 | (7) および (8) | クラウドリソースタイプまたはインスタンス別に分割された日次請求書を一覧表示します。 |
名前空間ディメンション
名前空間ディメンションのダッシュボードでは、コストおよびリソースデータを名前空間単位でフィルタリングします。このダッシュボードを活用して、異なるチームまたは部門がクラスターのリソースをどのように消費しているかを把握し、推定コストと実際の請求書を比較し、名前空間内の過剰プロビジョニングされたアプリケーションを特定してください。
フィルター条件
| フィルター | 番号 | 説明 |
|---|---|---|
| 名前空間 | (1) | 分析対象の名前空間を選択します。デフォルトは [ALL] で、すべての名前空間が含まれます。 |
| コスト配分モデル | (2) | クラスターディメンションと同じモデルです。デフォルトでは CPU モデルが選択されています。詳細については、「コスト見積もりポリシー」をご参照ください。 |
| 名前空間のコスト分析オプション | (3) | 割引適用後の実際の課金額（デフォルト）：実際に支払われた金額を表示します。割引適用前の元の課金額：Alibaba Cloud International サイトのリスト価格を表示します。詳細については、「請求明細」をご参照ください。 |
| 期間 | (4) | デフォルトは過去 7 日間です。 |
課金概要
| ビュー | 番号 | 説明 |
|---|---|---|
| 名前空間のリソース統計 | (1) | 選択した名前空間の CPU、メモリ、GPU リソースメトリック（使用量、リクエスト、合計容量、使用率（使用量／リクエスト））を表示します。これらのメトリックを活用して、名前空間内のリソースの無駄を特定してください。 |
| 名前空間のコスト概要 | (2) | 名前空間のリアルタイムコスト推定：名前空間内のすべての Pod のコストの合計です。名前空間の課金額 - 割引適用後の実際の課金額：名前空間のコスト配分比率に基づき、全クラスターコストから配分されたコストです。 |
コストの詳細および傾向
| チャート | 番号 | 説明 |
|---|---|---|
| コア時間単価の傾向 | (1) | この名前空間の Pod をホストするノードのコア時間単価の変化を表示します。 |
| CPU およびメモリ使用率の傾向 | (2) | 時間経過に伴う CPU およびメモリ使用率の変化を表示します。 |
| リソース割り当て vs. 使用量 | (3) | 青色の曲線は割り当て済みリソースを、赤色の曲線は実際の使用量を示します。2 つの曲線のギャップは、過剰プロビジョニングされたワークロードを示します。 |
| アプリケーションのコスト傾向 | (4) | 名前空間内のアプリケーションのコストが時間経過とともにどのように変化するかを表示します。また、名前空間のコストを全クラスターコストに対する比率で表示します。 |
| ランキング | 番号 | 説明 |
|---|---|---|
| リソースリクエストによる Pod ランキング | (1) | リソースリクエスト量で Pod を並べ替えます — これにより、最も多くの割り当て済みリソースを消費するアプリケーションを特定できます。 |
| リソース使用率による Pod ランキング | (2) | 使用率比率で Pod を並べ替えます — これにより、リクエストに対して実際の使用量が最も低いアプリケーションを特定できます。 |
| アイドルリソースによる Pod ランキング | (3) | アイドルリソース比率（アイドルリソース／合計割り当て済みリソース）で Pod をランク付けします。これにより、名前空間内で最も多くのリソースを無駄にしている Pod を特定でき、それに応じてリソースリクエストを最適化できます。 |
ノードプールディメンション
ノードプールディメンションのダッシュボードでは、ノードプールごとのコストを表示し、課金方法の切り替えによる節約額を推定します。このダッシュボードは、名前空間レベルのコスト配分では不十分な、部門間で共有されるノードプール（例：GPU 加速ノードプールなど）のコストガバナンスに適しています。
フィルター条件
| フィルター | 番号 | 説明 |
|---|---|---|
| ノードプールのコスト分析オプション | (1) | 割引適用後の実際の課金額（デフォルト）。割引適用前の元の課金額：Alibaba Cloud International サイトのリスト価格。詳細については、「請求明細」をご参照ください。 |
| ノードプール | (2) | 分析対象のノードプールを選択します。デフォルトは [All] です。 |
| 期間 | (3) | デフォルトは過去 7 日間です。 |
課金概要
| ビュー | 番号 | 説明 |
|---|---|---|
| ノードプールのコスト概要 | (1) | 選択したノードプールのコストを表示します。前日比が緑色の場合はコストが減少しており、赤色の場合はコストが増加しています。 |
| コア時間単価の傾向 | (2) | プール内のノードのコア時間単価の変化を表示します。 |
| ノードコストおよびプールコスト比率の傾向 | (3) および (4) | 個々のノードコストの時間経過に伴う変化およびノードプールコストが全クラスターコストに占める比率を表示します。 |
課金方法およびコスト見積もり
ノードプール内のノードには、3 種類の課金方法がサポートされています。単一の課金方法のみに依存する環境は避けてください — 複数の課金方法を組み合わせることで、ワークロードの特性に応じたコスト最適化が可能になります。
| 課金方法 | トレードオフ |
|---|---|
| 従量課金 | 柔軟性があり、コミットメント不要ですが、時間単価が高くなります。変動的または予測不可能なワークロードに最適です。 |
| 期間課金 | 前払いコミットメントにより時間単価が低減されます。安定的かつ予測可能なワークロードに最適です。 |
| スポット | 最大の割引が得られますが、キャパシティが再確保された際にインスタンスが中断される可能性があります。障害耐性があり、ステートレスなワークロードで、起動およびシャットダウンの要件が柔軟な場合に最適です。 |
| ビュー | 番号 | 説明 |
|---|---|---|
| ノードの課金方法の分布および傾向 | (1)、(2)、および (4) | 各課金方法を使用するノードの割合および時間経過に伴う課金方法別のコスト分布を表示します。 |
| コスト節約額の見積もり | (3) および (6) | プール内のすべてのノードを別の課金方法に切り替えた場合のコスト節約額（または追加コスト）を推定します。この見積もりを活用して、課金方法の変更が財務的に妥当かどうかを評価してください。 |
| ノードの課金方法およびコスト統計 | (5) | 各ノードの課金方法およびコスト詳細を一覧表示します。 |
アプリケーションディメンション
アプリケーションディメンションのダッシュボードでは、ラベルワイルドカードを用いてアプリケーションをフィルタリングし、そのコストおよびリソース使用量を分析できます。これは、ビッグデータ処理、AI コンピューティング、弾力的スケーリングなどのシナリオ別コスト最適化に適しています。
ラベルワイルドカードを活用することで、相互依存するアプリケーション群をまとめて監視することも可能です。たとえば、パイプライン内のすべてのアプリケーションに同一のラベルを付与することで、パイプライン全体のコストを 1 つのビューで追跡できます。
フィルター条件
| フィルター | 番号 | 説明 |
|---|---|---|
| コスト分析オプション | (1) | 割引適用後の実際の課金額（デフォルト）。割引適用前の元の課金額：Alibaba Cloud International サイトのリスト価格。詳細については、「請求明細」をご参照ください。 |
| 名前空間 | (1) | アプリケーション検索の範囲を指定する名前空間を選択します。デフォルトは [All] です。 |
| ラベルによるアプリケーションのフィルタリング | (2) | key=value または key:value 形式で Pod ラベルを入力します。例：app=ack-cost-exporter または app:ack-cost-exporter。ラベルキーにスラッシュ (/)、ピリオド (.)、またはハイフン (-) が含まれる場合、それらをアンダースコア (_) に置き換え、二重引用符 (") はすべて削除します。例："sparkoperator.k8s.io/submission-id":"db08a66a-c0b7-4d32-8013-02ac4f8eff4c" は sparkoperator_k8s_io_submission_id:db08a66a-c0b7-4d32-8013-02ac4f8eff4c に変換されます。 |
| コスト配分モデル | (3) | クラスターディメンションと同じモデルです。デフォルトでは CPU モデルが選択されています。詳細については、「コスト見積もりポリシー」をご参照ください。 |
| 期間 | (4) | デフォルトは過去 7 日間です。 |
課金概要
| ビュー | 番号 | 説明 |
|---|---|---|
| アプリケーションのコストおよびリソース使用率 | (1) | アプリケーションのコストおよびリソース消費の概要を表示します：アプリケーションのコスト — 請求金額に基づく、照会期間内の合計コスト。現在のレプリカ数の適用 — ピークおよび最小の Pod レプリカ数。コンピューティングリソース使用率 — CPU およびメモリの使用率（使用量／リクエスト）。ノードの時間単価 — アプリケーションをホストするノードのコア時間単価。アプリケーションの実行時間 — 実行時間の統計情報。コア時間リソース消費の合計数 — 消費された合計コア時間。アプリケーションがクラスター／名前空間のリソース使用率に占める割合 — アプリケーションのリソースシェアをクラスターおよび名前空間に対してそれぞれ示します。 |
| Pod のコスト分析 | (2) | アプリケーションの各 Pod のリソース統計およびリアルタイム推定コストを表示します。 |
| アプリケーションのコストおよびレプリカ数の傾向 | (3) | 推定支出傾向の適用：時間経過に伴う時間単価およびコア時間単価の変化。アプリケーションの Pod スケール傾向：時間経過に伴う実行中のレプリカ数の変化。 |
| CPU、メモリ、GPU のリクエストおよび使用率のヒストグラム | (4) | Y 軸は合計割り当て可能容量です。青色のカラムはリクエスト済みリソースを、黄色のカラムは実際の使用量を示します。割り当て済みだが未使用のリソース = 青色のカラム − 黄色のカラム。割り当て可能なリソース = Y 軸 − 青色のカラム。このヒストグラムを活用して、リソースリクエストの最適化、アイドル容量の回収、周期的に変動するワークロード向けのスケーリングポリシーの調整を行ってください。クラスターのリソースの約 20 % をバッファーとして未割り当てのままにしておくことを推奨します。 |
課金方法および Pod の使用状況
| ビュー | 番号 | 説明 |
|---|---|---|
| コスト節約額の見積もり | (1) | このアプリケーションをホストするすべてのノードを別の課金方法に切り替えた場合のコスト節約額（または追加コスト）を推定します。 |
| ノードの課金方法およびコスト統計 | (2) および (3) | アプリケーションの Pod をホストするノードの課金方法の分布および時間単価を表示します — この情報を活用して、アプリケーションの基盤となるノードに最適な課金方法を決定してください。 |
| Pod のランキング | (4) | リソースの無駄を特定するための 3 つのランキング：Pod リソースリクエスト量ランキング — リソースリクエスト量で Pod を並べ替え、最もリソースを消費するアプリケーションを特定します。Pod リソース使用量ランキング — 使用率で Pod を並べ替え、最もアイドル状態のリソースを持つアプリケーションを特定します。Pod リソースアイドルランキング — アイドルリソース比率（アイドルリソース／割り当て済みリソース）で Pod をランク付けします。これにより、最も多くのリソースを無駄にしている Pod を特定でき、それに応じてリクエストを調整できます。 |
登録済みクラスターにおけるオンプレミスノードのカスタム価格の設定
デフォルトでは、コスト分析機能は登録済みクラスター内のオンプレミスノードのコストを、1 コア時間あたり人民元 0.3 で計算します。IDC ハードウェアのコスト追跡精度を向上させるために、カスタム価格を設定してください。
すべてのオンプレミスノードに統一価格を設定する
kube-system 名前空間内の ack-cost-exporter Deployment において、DefaultIDCPricePerCPUCoreHour 環境変数を設定します。この値は、CPU コア 1 個あたり 1 時間の価格（人民元／コア×時間）です。
env:
# 各 IDC ノードの価格を、CPU コア 1 個あたり 1 時間につき人民元 0.3 に設定します。
- name: DefaultIDCPricePerCPUCoreHour
value: "0.3"特定のノードに個別の価格を設定する
ノードに node.kubernetes.io/price-per-day ラベルを追加します。この値は、そのノード 1 台あたりの 1 日の合計価格（人民元／日）です。
以下のコマンドを実行して、1 日あたり人民元 100 の価格を設定します：
kubectl label nodes <node-name> node.kubernetes.io/price-per-day="100"よくある質問
コスト分析を有効化した直後、なぜデータが表示されないのですか？
コストデータは、有効化した翌日の 08:00:00 (UTC + 08:00) に表示されます。また、モニタリングデータの収集は、機能の有効化から 3 分以内に開始されます。それでもデータが表示されない場合は、以下の点を確認してください：
RAM ロールの権限付与：「コスト分析機能の有効化」の手順 3 を完了していることを確認してください。
インターネットアクセス：一部のリージョンでは、内部エンドポイントで請求書を照会できません。NAT ゲートウェイなどを通じて、クラスターがインターネットに接続されていることを確認してください。
前日比および翌日コスト推定：これらのメトリックは、連続する 2 日分のデータを必要とするため、機能を有効化した直後には表示されません。
なぜ名前空間のコストが実際の請求金額と異なるのですか？
名前空間のコストは、リスト価格に基づく推定値であり、実際の請求金額ではありません。クーポン、割引、節約プランによって実際のクラスターコストは削減されますが、これらは名前空間単位の推定値には反映されません。名前空間の配分コストを算出するには、実際のクラスターコストに名前空間のコスト配分比率を乗じます。
一部のノード上の Pod のコストデータが取得できないのはなぜですか？
RAM ロールに ecs:DescribeDisks 権限がありません。この権限を追加するには、「コスト分析機能の有効化」の手順 3 を実行してください。
請求書にクラスターで使用しているすべてのクラウドサービスが表示されないのはなぜですか？
コスト分析機能は、クラスター専用のクラウドサービスのデータのみを収集します。複数のクラスターで共有されるサービスは追跡されません。
この機能では、課金管理コンソール の「コスト配分タグ」 — 特に 課金管理ack.aliyun.com:{{ClusterId}}コスト配分タグページ — を使用してクラスターリソースを識別します。このタグが無効になっていると、コストデータを収集できません。課金管理コンソールのコスト配分タグページで、キー ack.aliyun.com のタグおよびキー ack.alibabacloud.com/nodepool-id のタグを有効化してください。
なぜ週次または月次の支出額が実際の金額より低くなるのですか？
コスト分析機能を有効化する以前のコストデータは含まれません。この機能は、有効化時点以降のデータのみを分析します。