Eisuke Tomiyama
2022-10-28AIプロダクト開発2チーム
はじめまして。AIプロダクト開発2チームにて就業型インターンシップに参加しておりました、東京大学大学院 情報理工学系研究科 修士1年の冨山英佑です。普段はFederated Learningに関する研究を行っています。
LINEのプライベートクラウドであるVerdaでは、マネージドKubernetesプラットフォームのVerda Kubernetes System (VKS) が提供されています。本インターンでは、VKSのクラスタに、KubernetesアプリケーションのオブザーバビリティツールであるPixieを導入しました。本レポートでは、Pixieを用いた効果的なアプリケーションのパフォーマンス分析手法を提案します。
背景と目的
高い品質のKubernetesアプリケーションを提供するには、アプリケーションのパフォーマンスを高く保つ必要があります。アプリケーションのパフォーマンスを分析するためには一般的に多くのツールを組み合わせて用いなければなりません。
例）
Podのメトリクスを監視するためにPrometheusを用いる
HTTPリクエストのレイテンシの調査にnginxのログを
