Azure Kubernetes Service(AKS)監視|Applications Manager

アプリケーションパフォーマンス管理

Azure Kubernetes Serviceを効率的に管理するツール

ManageEngine Applications Mangerでは、Azure Kubernetes Service(AKS)のパフォーマンスをわかりやすいグラフや表で可視化し、一目で状況を把握できるようになります。ネームスペース(名前空間)レベル、クラスターレベルでPodの詳細を監視することで、Kubernetesサービスやシステムの稼働状況を効率的に管理できます。

AKS監視機能搭載のAPMツール
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ノード プールの監視

Applications Managerでは、ノード プールのパフォーマンスを可視化します。CPU使用率・メモリー使用率など、AKSの稼働状況がわかる指標を、わかりやすいグラフや表で表示します。各指標にアラートを設定することで、異常が発生したら直ちに管理者に通知できます。

Applications ManagerのAKSノード プール監視 [AKS ノードプールを簡単可視化]

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ノード監視

Applications Managerでは、ノードのCPU使用率やRSSメモリー使用率をグラフで可視化します。CPU使用率の増加は、クラスターのパフォーマンスに影響を与え、ノードのスロットリングに繋がる可能性があります。RSSメモリーの使用量にしきい値を設定することで、Out Of Memoryエラーの予兆を検知できます。

また、ノードのCPU使用率やRSSメモリー使用率などの詳細情報を表で可視化します。 使用中Podと空きPodの詳細情報も可視化し、Podのプロビジョニングに異常がないか一目で把握できるようになります。

Applications ManagerのAKSノード監視

Applications ManagerのAKSノード監視 1/2

Applications ManagerのAKSノード監視

Applications ManagerのAKSノード監視 2/2

Podステータス監視

Podの障害は、AKS上で動作するアプリケーションに影響を与え、システムが正常に機能しなくなる可能性があります。 Applications Managerでは、Podのステータスや構成を簡単に可視化し、問題が発生したPodに対する障害調査の時間を短縮します。また、Podやコンテナのライフタイムなど、その他のPod関連のメトリクスや、その他の重要なAKSメトリクスも監視します。

Applications ManagerのAKS Pod監視 [AKS Podを簡単可視化]

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サービスと永続ボリュームの監視

Applications Managerでは、クラスターで実行中のサービスを監視し、サービスタイプ・サービスプロトコル・ホストIPアドレス・サービスターゲットポートなどのメトリクスを、設定不要で表にして可視化します。デプロイレプリカの可用性を可視化し、Podのレプリカに問題が発生していないか一目で把握できます。

ボリュームに障害が発生した場合、十分なメモリーがないためにPodが終了することがあります。Applications Managerで永続ボリュームの状態を可視化し、PVアクセスモードやPVストレージクラスなどの他の構成に関するメトリクスを監視できます。

Applications ManagerのAKSノード監視

Applications ManagerのAKSサービス監視

Applications ManagerのAKSノード監視

Applications ManagerのAKS永続ボリューム監視

サービスマップによるKubernetesサービスコンポーネントの可視化

Applications Managerでは、AKSのサービスとネームスペース(名前空間)の状況を一目で把握できます。サービスマップは面倒な設定は不要で簡単に作成できます。また、サービスにカーソルを合わせると、ホストIPやポート、Podのフェーズ(PendingやRunningなど)の詳細も確認できます。

Applications ManagerのAKS サービスマップ [AKSのサービスマップ]

問題をリアルタイムで検出・レポート作成も楽々

Applications Managerでは、AKSを自動で24時間365日監視し、システムに問題を発見した場合は管理者に直ちにお知らせします(アラート機能)。アラート発生の基準は管理者が個別にしきい値を設定するほか、過去のデータに基づいて動的な値を設定することも可能です。

Applications Managerで取得したデータは、レポートとして出力して利用することが可能です。傾向分析レポートを使用すると、さまざまな属性の履歴データ、ヒートチャート、および統計レポートを取得して、パフォーマンスの傾向を効率的に分析できます。また、機械学習(マシンラーニング)技術を使って利用率の傾向を予測できます。利用状況を事前に把握することで、障害の発生を未然に防ぐことが可能です。

機械学習技術を用いたApplications Managerの予測レポート

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今すぐ活用できるApplications Managerの統計分析レポート

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Azure Kubernetes Service監視の詳細情報

関連項目

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