グーグルのクラウドを支えるテクノロジー　＞　第85回　Autopilot：クラスタ管理システムのオートスケーリング機能（パート2）

私が編集支援しているCTC教育サービスのコラム「グーグルのクラウドを支えるテクノロジー　＞　第85回　Autopilot：クラスタ管理システムのオートスケーリング機能（パート2）」が公開されました。興味がある方はご覧ください。

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はじめに
　前回に続いて、2020年に公開された論文「Autopilot: Workload Autoscaling at Google Scale」を元にして、Googleのデータセンターのクラスター管理システム（Borg）で用いられる、オートスケーリングの仕組み（Autopilot）を紹介します。今回は、水平スケーリングの仕組みを説明した後に、Autopilotの効果を示す統計データを紹介します。

水平スケーリングの仕組み
　前回の記事の冒頭で説明したように、Borgのクラスターでジョブ（アプリケーション）を実行すると、複数の「Task」が起動して、自動的にロードバランスが行われます。この際に、ジョブ全体の負荷に応じて、Taskの数を自動調整するのが水平スケーリングの役割です。Autopilotでは、次の2種類の方法でTask数を調整することができます。

・CPU使用量：Taskが稼働するコンテナのCPU使用量（平均値）が指定値に近くなるように調整します。

・ユーザー定義関数：モニタリングデータから必要なTask数を計算する関数をユーザー自身が用意します。

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https://www.school.ctc-g.co.jp/columns/nakai2/nakai285.html