GPUの増設や最適化を検討する前に、現在の処理がどこで待ち、どこで容量が不足するかを測定します。データの到着、処理の割り当て、障害に備えた余力が原因の場合もあります。AIOpsの提案は、自社の処理と応答時間、運用の制約に照らして検証し、費用への効果を確認します。
リソース制御を検証する流れ
SC-CY-01 · REV A · 2026.07
観測
指標・サービス目標
測定
品質・処理量・費用
予測
需要・誤差
調整
制限・準備時間
予測と自動変更は検証が必要です。特定の利用率や削減率を示す図ではありません。
有効な処理能力と現状を把握する
代表的な期間について、要求量、待ち行列、メモリ、GPUの稼働、サービスの応答を収集します。学習の完了時間、推論の応答、可用性の目標は分けて設定します。平均利用率だけでは、どれだけ業務上の処理を追加できるかは分かりません。意図して残す余力も記録します。
制御できる範囲を確認する
KubernetesのHPAは、対応するリソース指標、カスタム指標、外部指標を利用できます。ただし、アプリケーションのレプリカを増やすことと、物理GPUを追加することは異なります。指標の連携、リソース要求、配置の制約、ノードの準備を確認します。モデルの読み込みや準備に必要な時間も、制御に含める必要があります。
予測の効果を現行方式と比べる
ProphetStorは、GPU Boosterで負荷予測と事前のリソース調整を案内しています。対象の基盤と業務で、通常の負荷、予想外の増加、指標の欠損、予測の誤差を検証します。自動変更の上限と承認条件も決めます。他の環境の予測時間や削減率を、自社での結果として扱わないようにします。
測定結果と運用の分担で判断する
品質、処理量、費用、障害時の動作を合わせて評価します。連携と運用の作業、対応するソフトウェアと機器の版も確認します。設定変更、障害対応、復旧の担当を決め、効果は検証後に判断します。一律の利用率や、障害が起きないことを前提に採用しないことが大切です。
// 要点
押さえておきたいポイント
- 自社の現状とサービスの目標を基準に評価します。
- レプリカの調整と、物理的な処理能力の追加を区別します。
- 予測の誤差、障害、費用まで含めて測定します。
// よくあるご質問
よくあるご質問
予測型スケーリングなら、容量不足は起きませんか？
保証はできません。予測の誤差、起動時間、配置、物理的な容量が影響します。これらを検証し、制御の上限と復旧手順を用意します。
GPU最適化の効果は、何で判断しますか？
応答、完了した処理、メモリとGPUの利用、障害、総費用、運用作業を、合意した現状の測定値と比較します。
最終更新:
AI基盤の使用量とアプリケーション性能を比較する。
GPU、CPU、メモリの構成と、対象の学習・推論処理を確認します。ProphetStorなどの対応範囲を確かめ、資源配分を変える前後の応答、処理量と費用を測定する検証を調整します。