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AIを活用してクラスターのリソース使用状況を監査する方法

Porter PaaSをAIクライアントに一度接続するだけで、エージェントがクラスター内のあらゆるアプリのリアルタイムなリソースデータを取得できるようになります。

このページについてAIに聞く

すぐに答え

AIでアプリのCPUとRAMの使用状況を確認するには?

AIがPorter PaaSのツールを使用して、実行中のアプリのリソースメトリクスと設定された制限値を取得します。サービスが制限に達している箇所や、不要にアイドル状態となっている箇所を明確に把握できます。

分析結果の活用先

リソース監査の成果

AIはクラスター内の状況に基づき、調査結果を以下のカテゴリに分類します。

ボトルネック

リソース枯渇の特定

CPUやRAMの使用量が設定された制限に達しているアプリをAIがフラグ立てします。どのサービスに余裕を持たせるべきかが一目でわかります。

効率性

余剰リソースの発見

過剰にプロビジョニングされ、アイドル状態になっているアプリをAIが特定します。これにより、コスト削減のためのスケールダウンが可能になります。

設定

アプリ設定の検証

各アプリに定義されたRAMとCPUの制限値をAIがチェックします。設定値が実際の使用状況と一致しているか確認できます。

判断

手動でのスケーリング判断

AIはデータを提供しますが、最終的な制限値の変更はユーザーが行います。これらの知見をもとに、Porter PaaSの設定を手動で調整できます。

ワークフロー

リクエストを受けた際のAIの動作

AIはチャットインターフェースとPorter PaaS環境を繋ぐ架け橋として機能します。

  1. クラスターの棚卸し

    まずAIが実行中の全アプリケーションのリストを取得し、環境の全体像を把握します。

    list_apps
  2. 対象アプリの特定

    リスト取得後、AIは質問された特定のアプリケーションを選択し、詳細な調査を行います。

    get_app
  3. リソースメトリクスの分析

    現在のCPUおよびRAMの使用量を、アプリ設定に定義された制限値と比較します。

    get_app
  4. 調査結果の要約

    問題が発生しているアプリや、リソースが余っているアプリを、分かりやすいレポートとして提示します。

    get_applist_apps

試してみる

以下のプロンプトをコピーして開始

これらのプロンプトを使って監査を開始しましょう。

出発点

これらは例です。アプリ名は実際のサービス名に書き換えて使用してください。

Porter Connector

準備完了です。MCPクライアントを選択し、セットアップ手順に従ってください。

コネクタリンクhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_97HRl70OC90xV4WamIvMCoFpPgzxIQZ45L5KjFmm/mcp

Claude Desktop

以下の手順で数秒で接続できます。

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — Porter capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "porter-paas-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_97HRl70OC90xV4WamIvMCoFpPgzxIQZ45L5KjFmm/mcp"
    }
  }
}
チャットにコピー04
  • Porter PaaS内のすべてのアプリをリストアップし、CPU使用率が最も高いものを教えてください。

  • 「api-gateway」アプリのRAM制限を確認し、現在の使用量と比較してください。

  • 現在、CPU制限に達しているアプリはありますか?

  • 2GB以上のRAMが割り当てられているものの、使用量が100MB未満のアプリをすべて見つけてください。

  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

ここから始める

Porter PaaSを一度接続すれば、あとは聞くだけです。

リンクをクリックしてアカウントを接続してください。認証情報は暗号化されて安全に管理され、すぐにアプリとの対話を開始できます。

Porter PaaSをAIに接続する

FAQ

監査の動作について

  • 01

    AIがアプリのCPUやRAMの制限値を変更することはできますか?

    いいえ。AIができるのは現在のメトリクスと制限値の読み取りのみです。設定の変更は、Porter PaaS上で手動で行う必要があります。

  • 02

    AIにアプリを削除する権限はありますか?

    いいえ。利用可能なツールはアプリのリスト取得と詳細取得のみです。AIがアプリの削除といった破壊的な操作を行うことはできません。

  • 03

    AIはどの頻度で最新のメトリクスを確認しますか?

    AIは、ユーザーが質問をした瞬間にPorter PaaS APIから提供される最新のデータを確認します。

  • 04

    クラスター全体を一度に監査することはできますか?

    はい。リスト取得機能を使用して環境全体をスキャンするようAIに指示することで、全アプリを対象とした監査が可能です。

  • 05

    AIにログインパスワードを教える必要がありますか?

    いいえ。接続はVinkiusを介して安全に管理されます。AIクライアントに生の認証情報が渡ることはありません。

  • Porter PaaSに関するその他の質問 Porter PaaS Connectorの全機能を見る

『Porter』を Claude、Cursor、ChatGPT などに接続