E-MapReduce:Compute groups

Batasan

Compute group default:

• Compute group default dibuat secara otomatis saat Anda membuat instans dan tidak dapat dihapus.

• Compute group default memerlukan minimal tiga node yang berjalan dan tidak dapat diskalakan ke nol. Compute group lain dapat diskalakan hingga nol node.

Multiple compute groups:

• Hanya instans shared-data StarRocks versi 3.3 ke atas yang mendukung multiple compute groups.

• Jumlah maksimum compute group per instans adalah 50.

Fitur

• Resource isolation: Pisahkan sumber daya komputasi (hanya node CN) di antara compute group sehingga setiap unit bisnis atau departemen memiliki kolam sumber daya independennya sendiri. Hal ini mencegah konflik sumber daya serta menjamin stabilitas operasional dan keandalan kueri.

• Shared storage: Semua compute group berbagi lapisan penyimpanan yang sama, sementara sumber daya komputasi tetap terisolasi. Tim dan unit bisnis yang berbeda dapat mengakses data dasar yang sama tanpa perlu menduplikasinya, sehingga mengurangi redundansi data dan risiko ketidakkonsistenan.

• Flexible scaling: Tambah atau hapus node dalam suatu compute group kapan saja tanpa perlu mengalokasikan ulang data. Skalakan compute group tertentu untuk memenuhi lonjakan permintaan tanpa memengaruhi compute group lain atau operasi yang sedang berjalan.

• Elastic scaling: Konfigurasikan aturan penskalaan untuk secara otomatis menaikkan atau menurunkan ukuran compute group berdasarkan beban. Pendekatan ini menjaga kesesuaian sumber daya dengan permintaan, baik pada periode puncak maupun periode sepi.

  Catatan

  Hanya compute group non-default yang dapat diskalakan ke nol node. Compute group default selalu memerlukan minimal tiga node yang berjalan. Untuk informasi lebih lanjut, lihat bagian Batasan.

• Multi-compute-group scalability: Buat compute group baru untuk setiap unit bisnis atau kasus penggunaan baru. Setiap compute group memiliki kolam sumber daya sendiri, sehingga workload baru berjalan secara independen dari workload yang sudah ada—menyederhanakan operasi dan maintenance (O&M) di lingkungan multi-bisnis.

Kasus Penggunaan

• Workload isolation: Tetapkan compute group berbeda untuk jenis tugas berbeda guna mencapai isolasi sumber daya fisik. Misalnya, gunakan satu compute group untuk kueri ad hoc dan analitik, serta compute group lain untuk pemrosesan ETL. Setiap jenis tugas menggunakan sumber daya komputasi terisolasi miliknya sendiri tanpa saling mengganggu.

• Cross-department collaboration: Izinkan beberapa departemen bisnis berbagi aset data yang sama, sementara masing-masing menggunakan compute group khusus untuk kueri dan analitik. Workload antardepartemen tetap terisolasi satu sama lain.

• Centralized management: Konsolidasikan beberapa instans menjadi satu instans tunggal dengan multiple compute groups untuk mengurangi beban O&M. Pertimbangkan pendekatan ini hanya jika instans-instans tersebut perlu berbagi data.