Kubernetesの魅力のひとつが「オートスケーリング」です。つまり、アクセスが増えたときには自動でPodを増やし、落ち着いたら減らす、という 自律的なスケーリング を実現できます。

その仕組みの中心にあるのが Horizontal Pod Autoscaler（HPA） です。

🎯 Horizontal Pod Autoscalerとは？

HPAは「CPUやメモリなどの負荷を見て、Podの数を増減する仕組み」です。

• 水平スケーリング（Horizontal）：Podの数を増やす・減らす
• 垂直スケーリング（Vertical）：Pod内のCPU/メモリの割当量を増やす（HPAとは別）

HPAは「Deployment」や「StatefulSet」などのリソースに対して設定できます。

🧪 動作のイメージ

例えば、WebアプリのPodに負荷がかかってCPU使用率が80%を超えたとします。HPAはこれを検知して、自動的にPod数を増やします。

負荷が高い 🚀 → Podを3つから5つに増やす
負荷が下がる 💤 → Podを5つから2つに減らす

このように、常に目標のCPU使用率を維持するようにPodの数を調整してくれます。

⚙️ HPAの仕組み

HPAは以下のコンポーネントと連携します：

• Metrics Server：リソース使用状況（CPU/メモリ）を収集
• HPAコントローラー：一定間隔でMetricsを見て、必要なPod数を計算

🛠️ HPAの作成例

まず、Metrics Serverが動いている必要があります（Minikubeでは minikube addons enable metrics-server）。

次に、以下のようにHPAを作成します：

kubectl autoscale deployment myapp \
  --cpu-percent=50 \
  --min=2 \
  --max=5

これで、CPU使用率が50%を超えたらPodを増やし、下回れば減らします。

📄 YAML形式での例

apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: myapp-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: myapp
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 5
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 50

この設定により、CPU使用率が50%前後になるようPod数を自動調整します。

📊 メトリクスの種類

HPAはCPU以外にも、次のような指標でスケーリングできます：

• cpu：CPU使用率（%）
• memory：メモリ使用率（HPA v2以降）
• external：外部のメトリクス（Prometheusなどと連携）
• custom：独自メトリクス

✅ どんなときに使う？

• 負荷が変動するWebアプリやAPIサーバー
• マイクロサービスの自動リソース最適化
• 運用コストの最適化（不要なリソースを削減）

⚠️ 注意点

• Metrics Serverが必須（ないとHPAは機能しません）
• レスポンス時間には限界（Podの起動には多少の時間がかかる）
• 急激なアクセスには対応しきれないケースも → その場合は「事前スケーリング」が有効

📌 まとめ

💡 補足：Vertical Pod Autoscaler（VPA）との違い

どちらも併用可能ですが、競合しないよう設計には注意が必要です。