E-MapReduce:コンピュートグループ

制限事項

デフォルトのコンピュートグループ：

• インスタンスの作成時にデフォルトのコンピュートグループが自動的に作成され、削除できません。

• デフォルトのコンピュートグループでは、稼働中のノードが少なくとも 3 台必要で、ゼロへのスケールダウンはできません。その他のコンピュートグループは、ノード数を 0 までスケールダウンできます。

複数のコンピュートグループ：

• 複数のコンピュートグループは、StarRocks 3.3 以降の共有データインスタンスでのみサポートされます。

• インスタンスあたりのコンピュートグループの最大数は 50 です。

機能

• リソース分離：コンピュートリソース (CN ノードのみ) をコンピュートグループ間で分割し、各事業部門や部署に独立したリソースプールを割り当てます。これにより、リソース競合を防ぎ、運用の安定性とクエリの信頼性を確保します。

• 共有ストレージ：コンピュートリソースの分離を維持したまま、すべてのコンピュートグループが同じストレージレイヤーを共有します。異なるチームや事業部門が、データを複製することなく同じ基盤データにアクセスできるため、データの冗長性と不整合リスクを低減します。

• 柔軟なスケーリング：データの再割り当てを行うことなく、コンピュートグループ内のノードをいつでも追加または削除できます。既存の運用や他のコンピュートグループに影響を与えることなく、需要の急増に合わせて特定のコンピュートグループをスケールできます。

• 弾力的なスケーリング：負荷に基づいてコンピュートグループを自動的にスケールアップまたはスケールダウンするスケーリングルールを設定します。これにより、ピーク時とオフピーク時の両方で、需要に見合ったリソースを維持できます。

  説明

  ノード数を 0 までスケールダウンできるのは、デフォルト以外のコンピュートグループのみです。デフォルトのコンピュートグループでは、常に稼働中のノードが少なくとも 3 台必要です。詳細については、「制限事項」セクションをご参照ください。

• マルチコンピュートグループのスケーラビリティ：新しい事業部門やユースケースごとに新しいコンピュートグループを作成します。各コンピュートグループには独自のリソースプールがあるため、新しいワークロードは既存のワークロードから独立して実行されます。これにより、複数事業環境における運用保守 (O&M) を簡素化できます。

ユースケース

• ワークロード分離：物理的なリソース分離のために、タスクの種類ごとに異なるコンピュートグループを割り当てます。たとえば、アドホッククエリと分析に 1 つのコンピュートグループを使用し、ETL 処理に別のコンピュートグループを使用します。各タスクタイプは他のタスクに干渉することなく、分離されたコンピュートリソースを使用します。

• 部門横断のコラボレーション：複数の事業部門が同じデータ資産を共有しつつ、各部門はクエリと分析のために専用のコンピュートグループを使用します。部門のワークロードは相互に分離されたまま維持されます。

• 集中管理：複数のインスタンスを、複数のコンピュートグループを持つ 1 つのインスタンスに統合することで、O&M のオーバーヘッドを削減します。このアプローチは、インスタンス間でデータを共有する必要がある場合にのみ検討してください。