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待ち行列理論で考えるGKEの最適なポッド数

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October 01, 2025

 待ち行列理論で考えるGKEの最適なポッド数

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  1. 目次 0. 自己紹介 1. 動機と示したいこと 2. 準備 GKEとは 待ち行列とは Poisson分布と指数分布

    3. 解析 4. 結果 5. 結論と展望 待ち行列理論で考えるGKEの最適なポッド数 Inuverse/エンジニアたちのゆるっと数学勉強会 #10@2025-09-30, 福岡市天神エンジニアカフェ 2
  2. 自己紹介 Inuverse(いぬばーす) (=こだま) @mochi_dog_phys 2年目 小売企業Tの基幹システムでo11y計装, API 開発, 負荷検証 物理学、とくに宇宙が好き

    待ち行列理論で考えるGKEの最適なポッド数 Inuverse/エンジニアたちのゆるっと数学勉強会 #10@2025-09-30, 福岡市天神エンジニアカ フェ 3
  3. 動機と示したいこと 動機 負荷検証でGKEのポッドにAPIで大量のリクエスト Cloud LoggingやCloud Traceで負荷状況を観測 負荷とポッドのリソースはどのような関係だろう。 。 。 負荷

    処理能力 示したいこと 負荷と処理能力を軸にして、どれくらいのポッドの数であれば安全? SLOを満たすポッド数は? 待ち行列理論で考えるGKEの最適なポッド数 1. 負荷 処理能力を厳密に定義しているわけなく、当初の個人的な想像である。例えば負荷が 負荷 のときを想定すると、明らかに上記の式は破綻する。 Inuverse/エンジニアたちのゆるっと数学勉強会 #10@2025-09-30, 福岡市天神エンジニアカフェ 4
  4. 準備 待ち行列理論 (Queueing theory) とは 確率が時間発展し、混雑状況が時事刻々と変化する系を記述するための理論 到着過程 サービス過程 M/M/cモデル 今回採用するモデル

    負荷がランダムに到着し、処理の時間もランダムで、それを実行してくれるサ ーバが 個存在する、という意味 到着がランダム Poisson分布、処理時間がランダム 指数分布 待ち行列理論で考えるGKEの最適なポッド数 1. A. K. Erlang (1909) Inuverse/エンジニアたちのゆるっと数学勉強会 #10@2025-09-30, 福岡市天神エンジニアカフェ 5
  5. 解析 :待ち行列に 個のプロセスが残っている確率 :単位時間あたりの平均リクエスト数(到着率) : 個のプロセスが残っているときの、単位時間あたりの平均処理数(サービ ス率) ※ 最終的に待ちが発生する平均時間が知りたい。 待ち行列理論で考えるGKEの最適なポッド数

    1. 今回はAPIのリクエストで負荷をかけているという状況を考えているが、一般にこの限りではない。 2. https://ia601403.us.archive.org/13/items/in.ernet.dli.2015.134547/2015.134547.Queueing-Systems-Volume-1-Theory.pdf Inuverse/エンジニアたちのゆるっと数学勉強会 #10@2025-09-30, 福岡市天神エンジニアカフェ 6
  6. 解析 ポッド数を調整するとして、最終的にポッド数は落ち着くはず 負荷が高いままならHPAする 状態 から状態 への流れ 状態 から への流れ 状態

    から への流れ これが成り立つとき、詳細釣り合いの式 ある程度CPU使用が高い状態を維持しているとき、リクエストの早さと処理の速 さが同じ、ということを表しています。 待ち行列理論で考えるGKEの最適なポッド数 Inuverse/エンジニアたちのゆるっと数学勉強会 #10@2025-09-30, 福岡市天神エンジニアカフェ 7
  7. 解析 平均待ち時間 95%ile待ち時間を とし、平均待ち時間を とします。待ち時間が を越さな い確率が なので これを について解くと

    これは待ち時間なので、ユーザが体感する応答時間 は 、 待ち行列理論で考えるGKEの最適なポッド数 指数分布を使用しています。 は、実は に依存します。 Inuverse/エンジニアたちのゆるっと数学勉強会 #10@2025-09-30, 福岡市天神エンジニアカフェ 8
  8. 結果 負荷と処理能力を軸にして、どれく らいのポッドの数であれば安全? SLOを満たすポッド数は? e.g., SLO: 95%ile時間が 以 内に収める 件

    :  件 待ち行列理論で考えるGKEの最適なポッド数 Inuverse/エンジニアたちのゆるっと数学勉強会 #10@2025-09-30, 福岡市 天神エンジニアカフェ 9
  9. ポアソン分布 平均リクエスト数を とする。 観測時間を とし、 となるように分割。 中にリクエストが来る確率 は十分小さいとする 平均リクエスト数を とする

    時間 中に 回のリクエスト なので、このリクエストが来る確率を とすると...... 待ち行列理論で考えるGKEの最適なポッド数 Inuverse/エンジニアたちのゆるっと数学勉強会 #10@2025-09-30, 福岡市天神エンジニアカフェ 12