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# スケーリング動作

> **サポート対象バージョン**: EKS 1.29+, EKS Auto Mode GA **最終更新**: February 19, 2026

このガイドでは、EKS Auto Mode が node プロビジョニング、統合、drift 検出、有効期限に基づく更新をどのように処理するかを説明します。

***

## Pod Pending から Node プロビジョニングまで

EKS Auto Mode のスケーリングフローを理解すると、最適化に役立ちます。

```mermaid
flowchart TD
    subgraph Trigger["Trigger"]
        A[Pod Creation] --> B{Schedulable?}
        B -->|Yes| C[Place on existing node]
        B -->|No| D[Pod Pending]
    end

    subgraph AutoMode["Auto Mode Controller"]
        D --> E[Detect Pending Pod]
        E --> F[Evaluate NodePool]
        F --> G[Analyze Requirements]
        G --> H[Select Optimal Instance]
        H --> I[Provision Node]
    end

    subgraph Provisioning["Provisioning"]
        I --> J[Start EC2 Instance]
        J --> K[Node Bootstrap]
        K --> L[kubelet Registration]
        L --> M[Node Ready]
    end

    subgraph Scheduling["Scheduling"]
        M --> N[Pod Scheduling]
        N --> O[Pod Running]
    end

    style Trigger fill:#e1f5fe
    style AutoMode fill:#fff3e0
    style Provisioning fill:#f3e5f5
    style Scheduling fill:#e8f5e9
```

### スケーリングのタイムライン

一般的な node プロビジョニングのタイムライン:

| Phase                 | Duration          | Description                    |
| --------------------- | ----------------- | ------------------------------ |
| Pending Pod Detection | 1-5 seconds       | Controller がスケジュール不可の pods を検出 |
| Instance Selection    | 1-3 seconds       | 最適な instance type の決定          |
| EC2 Instance Start    | 10-30 seconds     | Instance の起動とブート               |
| AMI Boot              | 20-40 seconds     | Operating system の初期化          |
| kubelet Registration  | 5-10 seconds      | Node が cluster に参加             |
| Pod Scheduling        | 1-5 seconds       | Pod が新しい node に配置される           |
| **Total**             | **40-90 seconds** | エンドツーエンドのプロビジョニング時間            |

***

## 統合動作

統合は、非効率な nodes をクリーンアップすることでコストを最適化します。

### WhenEmpty Policy

空の nodes のみを削除します。

```yaml
apiVersion: karpenter.sh/v1
kind: NodePool
metadata:
  name: when-empty-example
spec:
  template:
    spec:
      requirements:
        - key: karpenter.k8s.aws/instance-category
          operator: In
          values: ["m", "c"]
      nodeClassRef:
        group: eks.amazonaws.com
        kind: NodeClass
        name: default
  disruption:
    consolidationPolicy: WhenEmpty
    consolidateAfter: 30s  # Remove after 30 seconds empty
```

### WhenEmptyOrUnderutilized Policy

空の nodes だけでなく、使用率の低い nodes も統合します。

```yaml
apiVersion: karpenter.sh/v1
kind: NodePool
metadata:
  name: when-underutilized-example
spec:
  template:
    spec:
      requirements:
        - key: karpenter.k8s.aws/instance-category
          operator: In
          values: ["m", "c"]
      nodeClassRef:
        group: eks.amazonaws.com
        kind: NodeClass
        name: default
  disruption:
    consolidationPolicy: WhenEmptyOrUnderutilized
    consolidateAfter: 1m
```

### 統合の可視化

```mermaid
flowchart LR
    subgraph Before["Before Consolidation"]
        N1["Node 1<br/>CPU: 20%<br/>Memory: 30%"]
        N2["Node 2<br/>CPU: 15%<br/>Memory: 25%"]
        N3["Node 3<br/>CPU: 10%<br/>Memory: 20%"]
    end

    subgraph After["After Consolidation"]
        N4["Node 1<br/>CPU: 45%<br/>Memory: 75%"]
        N5["(Removed)"]
        N6["(Removed)"]
    end

    Before --> |Consolidation| After

    style N5 fill:#ffcdd2
    style N6 fill:#ffcdd2
```

### 統合の判断要因

Auto Mode は統合時にこれらの要因を考慮します:

| Factor           | Description                         |
| ---------------- | ----------------------------------- |
| Node utilization | CPU と memory の使用率が threshold を下回る   |
| Pod count        | Node 上で実行中の pods が少ない               |
| Cost efficiency  | Workloads をより少なく、より安価な nodes に収容できる |
| PDB compliance   | PodDisruptionBudget の制約を尊重          |
| Budget windows   | 時間ベースの disruption budgets を尊重       |

***

## Drift 検出と置換

NodePool 設定が変更されると、既存の nodes は新しい設定で置き換えられます。

### Drift の検出

```bash
# Check node Drift
kubectl get nodes -o custom-columns=\
NAME:.metadata.name,\
NODEPOOL:.metadata.labels.karpenter\\.sh/nodepool,\
DRIFT:.metadata.annotations.karpenter\\.sh/drift-hash

# Check nodes with detected Drift
kubectl get nodeclaims -o wide
```

### Drift をトリガーするもの

| Change Type                   | Triggers Drift |
| ----------------------------- | -------------- |
| NodePool requirements change  | Yes            |
| NodeClass AMI family change   | Yes            |
| NodeClass block device change | Yes            |
| NodeClass subnet change       | Yes            |
| NodePool weight change        | No             |
| NodePool limits change        | No             |

### Drift 置換プロセス

1. Controller が設定 drift を検出
2. 更新された設定で新しい node がプロビジョニングされる
3. Pods が新しい node に段階的に移行される
4. 古い node が cordon され、drain される
5. 古い node が終了される

***

## 有効期限に基づく Node 更新

セキュリティパッチまたは AMI 更新のため、nodes を定期的に置き換えます。

```yaml
apiVersion: karpenter.sh/v1
kind: NodePool
metadata:
  name: with-expiration
spec:
  template:
    spec:
      requirements:
        - key: karpenter.k8s.aws/instance-category
          operator: In
          values: ["m", "c"]
      nodeClassRef:
        group: eks.amazonaws.com
        kind: NodeClass
        name: default
      # Set maximum node lifetime
      expireAfter: 168h  # Auto-replace after 7 days
  disruption:
    consolidationPolicy: WhenEmptyOrUnderutilized
    consolidateAfter: 1m
```

### 推奨される有効期限値

| Use Case            | expireAfter    | Rationale      |
| ------------------- | -------------- | -------------- |
| Security-critical   | 24h - 72h      | 頻繁なパッチ適用       |
| Standard production | 168h (7 days)  | 新しさと安定性のバランス   |
| Cost-sensitive      | 336h (14 days) | 置換のオーバーヘッドを最小化 |
| Development         | 720h (30 days) | Node の再利用を最大化  |

***

## スケーリングレイテンシーの最適化

### プロビジョニング時間の測定

```bash
# Measure node provisioning time
kubectl get events --sort-by='.lastTimestamp' | grep -E "Provisioned|Registered"

# Typical provisioning timeline
# - EC2 instance start: 10-30 seconds
# - AMI boot: 20-40 seconds
# - kubelet registration: 5-10 seconds
# - Pod scheduling: 1-5 seconds
# Total expected time: 40-90 seconds
```

### 高速ブート設定

```yaml
# NodeClass settings for fast provisioning
apiVersion: eks.amazonaws.com/v1
kind: NodeClass
metadata:
  name: fast-boot
spec:
  amiFamily: Bottlerocket  # Faster boot time than AL2023

  # EBS optimization
  blockDeviceMappings:
    - deviceName: /dev/xvda
      ebs:
        volumeSize: 50Gi  # Only as much as needed
        volumeType: gp3
        iops: 3000
        throughput: 125
```

### レイテンシー最適化のヒント

| Optimization                   | Impact              | Trade-off                |
| ------------------------------ | ------------------- | ------------------------ |
| Use Bottlerocket AMI           | 10-20s faster boot  | カスタマイズ性が低い               |
| Smaller EBS volumes            | 5-10s faster attach | ローカルストレージが少ない            |
| Higher IOPS/throughput         | 5-10s faster boot   | コストが高い                   |
| Diverse instance types         | 容量の取得が高速            | 最適性の低い instance になる場合がある |
| Pre-warm with placeholder pods | ほぼ瞬時のスケーリング         | アイドルリソースのコスト             |

***

## スケーリング動作のモニタリング

### 監視すべき主要メトリクス

```bash
# Check pending pods over time
kubectl get pods -A --field-selector=status.phase=Pending -w

# Monitor node provisioning events
kubectl get events --sort-by='.lastTimestamp' -w | grep -i karpenter

# Check NodeClaim status
kubectl get nodeclaims -w
```

### CloudWatch Metrics

| Metric                                          | Description        | Alert Threshold  |
| ----------------------------------------------- | ------------------ | ---------------- |
| `karpenter_pods_pending`                        | nodes を待機している Pods | > 10 for > 5 min |
| `karpenter_nodeclaims_created`                  | 要求された新しい nodes     | Unusual spikes   |
| `karpenter_nodeclaims_startup_duration_seconds` | プロビジョニング時間         | p99 > 120s       |
| `karpenter_nodes_total`                         | 管理対象 nodes の合計     | Near limits      |

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