# よくある質問

## 1. M-FKEはどのリージョンでサポートされていますか？

現在、FPT CLOUD は4つのリージョンをサポートしています。

* HAN（ハノイ）
* SGN（サイゴン/ホーチミン市）
* HAN2（ホアラック）
* JPN01（日本）

M-FKEは上記の4リージョンすべてでサポートされています。

## 2. 単一のM-FKEクラスターを複数のリージョンにまたがってデプロイできますか？

M-FKEは複数リージョンにまたがるクラスターの運用をサポートしていません。同一アプリケーションのBC\&DR（ビジネス継続性と災害復旧）を実現するには、リージョンごとにクラスターを作成してください。

## 3. M-FKEは単一クラスター内で複数のVM構成をサポートしますか？

M-FKEはワーカーグループを使用して単一クラスター内で複数のVM構成をサポートします。各ワーカーグループは異なる構成を持つことができます。同一ワーカーグループ内のワーカーノードは同じ構成（CPU、RAM、ディスク）を共有します。

## 4. M-FKEは単一クラスター内で何台のワーカーノードをサポートしますか？

M-FKEのデフォルト上限は、ワーカーグループあたり100台のワーカーノード、クラスターあたり100ワーカーグループです。ワーカーノードの上限を増やす必要がある場合は、FPT CLOUD までお問い合わせください。

## 5. M-FKEは既存のKubernetesアプリケーションと互換性がありますか？

M-FKEはネイティブKubernetesを使用するため、AWS、Azure、GCP、DOなどの他クラウド上のKubernetesプラットフォームや、自社インフラにインストールされたKubernetesクラスターと完全互換です。これにより、FPT CLOUD と自社データセンター間、および他クラウド間でのアプリケーション移行が容易になります。

## 6. クラスター外にアプリケーションを公開するにはどうすればよいですか？

顧客アクセス用にクラスター外にアプリケーションを公開する方法は複数あります。最も簡単な方法の一つは、以下のガイドに従ってLoadBalancerサービスタイプを使用することです：[https://fptcloud.com/documents/managed-fpt-kubernetes-engine/?doc=service-type-load-balancer](https://fptcloud.com/documents/documents/managed-fpt-kubernetes-engine/?doc=service-type-load-balancer)

## 7. クラスターのパフォーマンスとアラート設定を監視するにはどうすればよいですか？

FPT CLOUD はFMON製品を提供しており、Kubernetesクラスターのパフォーマンスとアラート設定を監視できます。さらにFMONは、FKEと容易に統合可能なロギングおよびトレーシング機能を提供します。

## 8. ワーカーグループベースとは何ですか？削除できますか？

M-FKEクラスターには常にワーカーグループベースが含まれており、kube-systemネームスペース内のシステムコンポーネント（coreDNS、CNIコントローラー、メトリクスサーバーなど）を構成します。ワーカーグループベースはクラスターから削除できません。

## 9. 現在のワーカーグループのフレーバーまたはディスク構成を変更するにはどうすればよいですか？

M-FKEでは、既存のワーカーグループのフレーバーやディスクサイズを直接変更することはサポートされていません。フレーバーやディスク構成を自由に変更するには、希望の設定で新しいワーカーグループを作成し、アプリケーションを古いワーカーグループから新しいワーカーグループに移行した後、不要になった古いワーカーグループを削除してください。

## 10. ワーカーグループのノードのCPUリソースとメモリが過負荷状態にあるのに、クラスターが新規ノードをスケールインしないのはなぜですか？

クラスターオートスケーラー（CA）は、ノード自体の実使用状況ではなく、ノード上にデプロイされたポッドのリソース要求（CPUとメモリを含む）に基づいてスケールイン/アウトを行います。ポッドがキューに待機している場合、ポッドの要求を満たす十分なリソースを持つノードが存在しないため、クラスターオートスケーラーは新規ノードをスケールインします。この場合、CAが新規ノードをスケールインし、待機中のポッドはこれらの新規ノードにデプロイされます。

## 11. ワーカーグループのノードのCPUとメモリリソースが非常に低い場合、クラスタはなぜワーカーノードをスケールアウトしないのですか？

クラスタオートスケーラー（CA）は、ノード上にデプロイされたポッドのリソース要求（CPUやメモリを含む）に基づいてスケールイン/アウトを行います。ノード自体の実際のリソース使用量に基づくものではありません。クラスタオートスケーラーは、30分以内に50%の利用率（リソース要求 / 割り当て済みリソース）を満たさないノードをスケールアウトします。

## 12. クラスターのアップグレードプロセスは完全に自動化されており、100%の成功が保証されていますか？サービス停止の可能性はありますか？

M-FKEはワーカーノードロールアウトメカニズムに従ってクラスターをアップグレードします。新しいk8sワーカーノードが作成されクラスターに参加します。その後、古いk8sワーカーノード上で実行中のポッドが新しいk8sワーカーノードへ移行されます。クラスターアップグレードはほとんどの場合自動的に成功します。ただし、PDBポリシーに違反するポッドなど特定のケースでは、M-FKEが古いk8sワーカーノードからポッドを自動的にエジェクトできない可能性がある点にご注意ください。クラスターアップグレード中、古いk8sワーカーノード上のポッドが削除されてから新しいk8sワーカーノード上に新しいポッドがデプロイされるまでの間、サービスのダウンタイムが発生する可能性があります。ポッドが永続ボリュームを使用している場合、古いポッドが強制終了され新しいポッドが完全に実行されるまでの待機時間が長くなる可能性があります。したがって、システムの安定性を確保するため、ユーザーはアップグレードプロセスを積極的に監視する必要があります。

## 13. ワーカーグループ単位でtaintを設定することは可能ですか？

ワーカーグループベースのデプロイメントはラベルの割り当てのみをサポートし、taintの割り当てはサポートしていません。ワーカーグループ内のワーカーノードが、そのワーカーベースにシステムポッドをデプロイするための耐性を欠いている場合に、ワーカーグループベースのデプロイメントにtaintを適用すると、クラスターの運用に問題が発生する可能性があります。MFKEでは、システム運用への影響を避けるため、管理者がアプリケーションを他のワーカーグループにデプロイすることを推奨します。


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The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

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