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HPA（水平Podオートスケーラ）とは？

最終更新: 2026年10月4日

💡 混んだら自動で窓口を増やして、空いたら減らしてくれる仕組み

Kubernetesでメトリクスに応じて対象ワークロードの希望レプリカ数を調整し、Podの数を増減する仕組み。CPUなどのリソース指標やカスタム・外部指標を利用できる。

📌 このページのポイント

全Podの指標取得ができる場合の基本計算例。許容幅や欠測、安定化設定によって実際の動作は変わります。追加Podを置く資源が必要で、HPA自体はノードを増やしません。

ひよこ

HPAって何をしてくれるの？

ペンギン先生

Deploymentなど、指定したワークロードの希望レプリカ数を定期的に増減するよ。Podの数を増やすのが水平スケーリング。クラスター内の全Podをまとめて増やすわけではないんだ。

ひよこ

CPUが70%を超えたら一つ増やすの？

ペンギン先生

CPU使用率の目標を70%にする例なら、CPU requestsに対する使用率の平均を使うよ。基本は「現在のレプリカ数×現在値÷目標値」を切り上げて計算する。許容幅やメトリクスの欠測なども考慮するので、一つずつ増やす単純なルールではないんだ。

ひよこ

CPU指標を使うために何が必要？

ペンギン先生

対象のCPU requestsを設定し、リソースメトリクスAPIから値を取得できる必要があるよ。通常はMetrics Serverを別途用意する。必要なrequestsがないと、CPU使用率が定義できず、その指標では調整できないんだ。

ひよこ

Podを増やせば必ず処理が速くなるの？

ペンギン先生

希望数にはminReplicasとmaxReplicasで上下限を設けるよ。でも追加Podを配置する資源や、処理を分散できるアプリの設計も必要。HPA自体はノードを増やさないし、負荷が下がった直後に必ず数を減らすわけでもないんだ。

ひよこ

CPU以外の指標やVPAも使えるの？

ペンギン先生

カスタム・外部メトリクス APIを用意すると、リクエスト数やキュー長などを使う設計もできるよ。VPAはPodのCPU・メモリのrequestsなどを調整する別の仕組み。HPAと同じリソースを基準に制御する場合は、互いの調整への影響を確認しよう。

まとめ：ざっくりこれだけ覚えればOK！

「HPA」って出てきたら「Kubernetesが負荷に合わせてPodの数を自動調整する仕組み」と思えればだいたいOK！

📖 おまけ：英語の意味

「Horizontal Pod Autoscaler」＝水平Podオートスケーラ

💬 「Horizontal（水平）」はPodの数を増やす方向（横に広げる）を意味するよ。スペックを上げる「Vertical（垂直）」と対比して使われる言葉だね

参考資料