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Manual Scaling

Manual scalingでは、ワークロードやキャッシュ要件が変更された際にクラスターを即座にリサイズできます。ComputeとCacheには異なるスケーリングルールがあります：

  • クエリ実行、ロード、または同時ワークロードに対してより多い、またはより少ないvCPUリソースが必要な場合はComputeをスケールします。computeが変更されると、キャッシュスペースもそれに比例して変更されます。
  • compute容量を変更せずにホットデータのためのローカルキャッシュスペースをより多く必要とする場合は、Cacheを個別にスケールアウトします。

Cacheは個別のスケールアウトのみをサポートします。個別のスケールインはサポートしていません。

スケールする前に​

リソースを変更する前に現在のワークロードを確認してください。VeloDB Cloudはビジネスへの影響を最小限に抑えるためにできるだけスムーズにスケーリングを実行しますが、追加容量が即座に必要でない限り、重要なトラフィックピーク時の頻繁なリソース変更を避けることは依然として良い慣行です。

Manual scalingは、クラスターが操作を許可するステータスにある場合に、クラスターのDetailsページから利用できます。

Computeのスケール​

computeスケーリングを使用してクラスターのvCPU容量を増減させます。computeをスケールする際、VeloDB Cloudは同時にキャッシュスペースを比例的に調整します。

  1. 左ナビゲーションのManageグループからComputeを開きます。
  2. Cluster Overviewページで、対象のクラスターカードをクリックしてクラスターのDetailsページを開きます。
  3. On-Demand ResourcesでComputeを見つけます。
  4. Scale Out/In -> Manual Scalingをクリックします。
  5. 対象のcomputeサイズを選択します。
  6. 変更を確認します。

確認後、クラスターはScalingステータスになります。スケーリングが完了すると、クラスターはRunningに戻ります。

computeをスケールアウトする際、compute容量とキャッシュスペースの両方が増加します。computeをスケールインする際、compute容量が減少し、キャッシュスペースが比例的に縮小します；新しい容量を超えるキャッシュされたデータは削除される可能性があります。

Cacheのスケールアウト​

より多くのキャッシュスペースのみが必要で、より多くのvCPUが不要な場合にcacheスケーリングを使用します。Cacheはcomputeから個別にスケールアウトできるため、compute容量を増やすことなく、よりホットなデータセットのためにキャッシュ容量を増やすことができます。

  1. 対象クラスターのDetailsページを開きます。
  2. On-Demand ResourcesでCacheを見つけます。
  3. Scale Out/In -> Manual Scalingをクリックします。
  4. 対象のcacheサイズを選択します。
  5. 変更を確認します。

cacheをスケールアウトする際、VeloDB Cloudはクラスターにより多くのキャッシュスペースを割り当てます。Compute容量は変更されません。

個別のcacheスケールインはサポートされていません。キャッシュスペースを減らすには、computeをスケールインしてください；キャッシュスペースはcomputeサイズに比例して縮小します。

スケール対象の選択​

ワークロードのボトルネックに応じて対象操作を選択してください：

要件推奨アクション
より多くのクエリ同時実行またはより高速な実行Computeをスケールアウト。キャッシュスペースが比例的に増加。
トラフィック減少後のより低いcompute コストComputeをスケールイン。キャッシュスペースが比例的に縮小。
より多くのvCPUなしで、ホットデータまたはより大きなワーキングセットのためのより多くの領域Cacheを個別にスケールアウト。
ワーキングセットがより小さい場合のより低いcacheコストComputeをスケールイン。個別のcacheスケールインはサポートされていません。

cluster scaling manual en

ステータスと影響​

Note

  • スケーリングには約3分かかります；ステータスはRunningからScalingに遷移し、戻ります。
  • SaaS free-trialクラスターはスケーリングをサポートしていません。
  • スケーリングは実行中のワークロードへの影響を最小限に抑えるため、可能な限りスムーズになるよう設計されています。
  • computeをスケールインする際、キャッシュスペースが比例的に縮小し、新しいキャッシュ容量外のデータが削除されます。キャッシュが再び温まる間、クエリレイテンシが増加する可能性があります。
  • Cacheは個別のスケールアウトのみをサポートします。個別のcacheスケールインはサポートされていません。