ドラフトを開発し、ドラフトをデプロイメントとしてデプロイした後、デプロイメントを実行するには [デプロイメント] ページでデプロイメントを開始する必要があります。キャンセルされたデプロイメントを再開する場合も、デプロイメントを開始する必要があります。動的更新をサポートしないパラメーターの構成を変更した後、変更を有効にするにはデプロイメントを開始する必要があります。このトピックでは、デプロイメントの開始方法について説明します。
前提条件
デプロイメントが作成されていること。詳細については、「デプロイメントの作成」をご参照ください。
制限事項
ストリーミングデプロイメントに対してのみ、起動オプションを指定できます。
注意事項
RAM ユーザー、RAM ロール、または別の Alibaba Cloud アカウントがデプロイメントを開始する場合、その RAM ユーザー、RAM ロール、または Alibaba Cloud アカウントが、デプロイメントが属する名前空間にアクセスするための権限を持っていることを確認してください。詳細については、「アカウントに名前空間での操作を実行する権限を付与する」および「権限管理」をご参照ください。
デプロイメントの開始時に [Latest State] または [Specific State] を選択すると、システムはステートデータの互換性チェックを実行します。ステートデータと互換性のないデプロイメントを開始すると、デプロイメントの開始に失敗したり、デプロイメントの実行結果が期待どおりにならない場合があります。注意して進めてください。詳細については、「概要」をご参照ください。
手順
[ジョブの開始] パネルに移動します。
名前空間でオーナーロールを割り当てられたメンバーを使用して、フルマネージド Flink のコンソールにログインします。
上部のナビゲーションバーで、ドロップダウンリストから名前空間を選択します。

ページで、デプロイメントタイプのドロップダウンリストから [STREAM] または [BATCH] を選択します。

目的のデプロイメントを見つけ、[操作] 列の [開始] をクリックします。
(オプション) [ジョブの開始] パネルで、起動パラメーターを設定します。このステップは、ストリーミングデプロイメントの場合にのみ必要です。
初期モード
ステートを再利用する必要なく初めてデプロイメントを開始する場合、またはデプロイメントがステートを再利用できない場合は、このオプションを選択します。このオプションを選択した場合は、ビジネス要件に基づいて自動チューニングを有効にするかどうかを決定する必要があります。
戦略
説明
ソースの開始時刻を指定
[初期モード] を選択した場合、[ソースの開始時刻を指定] を有効にして、データ読み取りの開始時刻を指定できます。
サポートされているコネクタ: Kafka、SLS、DataHub、ApsaraMQ for RocketMQ、Hologres、Paimon、および MySQL。
[ジョブの開始] パネルで設定された [ソースの開始時刻を指定] パラメーターは、ドラフトの DDL コードで設定された startTime パラメーターよりも優先されます。
説明Kafka バージョン 0.11 より前では、コネクタが使用する Kafka クライアントのバージョンに互換性の問題があるため、このパラメーターがサポートされていない場合があります。Kafka バージョンをアップグレードすることをお勧めします。
startTime パラメーターの設定をすべてのコネクタがサポートしているわけではありません。各タイプのコネクタの WITH 句のパラメーターを表示して、コネクタタイプが startTime パラメーターの設定をサポートしているかどうかを確認できます。コネクタタイプの WITH 句のパラメーターの詳細については、「Log Service ソーステーブルの作成における WITH 句のパラメーター」など、特定のタイプのコネクタの関連トピックをご参照ください。
startTime パラメーターは、新しいデプロイメントが開始され、startTime パラメーターが設定されている場合にのみ有効になります。チェックポイントまたはセーブポイントに基づいてデプロイメントを開始する場合、startTime パラメーターが設定されていても有効にはなりません。
Autopilot の設定
このスイッチをオンにした場合、[リソースチューニングモード] パラメーターを設定する必要があります。有効な値:
Autopilot モード: リソース使用量が少ない場合、システムは自動的にリソース構成をスペックダウンします。リソース使用量が特定のしきい値に達すると、システムは自動的にリソース構成をスペックアップします。詳細については、「Autopilot の有効化と設定」をご参照ください。
スケジュールモード: [リソースチューニングモード] パラメーターを [スケジュールモード] に設定した場合、[既存のスケジュールプラン] ドロップダウンリストからスケジュールプランを選択する必要があります。プランには、複数のリソースグループと時点との間のマッピングを含めることができます。各期間のリソース使用量に基づいてリソースを設定できます。詳細については、「スケジュールプランの設定と適用」をご参照ください。
再開モード
起動戦略を選択し、ビジネス要件に基づいて自動チューニングを有効にするかどうかを決定できます。
戦略
説明
最新のステート
セーブポイントまたはチェックポイントの最新のステートからデプロイメントを再開する場合は、このオプションを選択します。このオプションを選択して SQL デプロイメントを開始すると、Realtime Compute for Apache Flink は SQL 文、実行時パラメーター構成、およびデプロイメントのエンジンバージョンへの変更を検出します。
デプロイメントの変更が検出された場合は、[ステートの互換性] の横にある [クリックして検出] をクリックして互換性を確認することをお勧めします。次に、互換性チェックの結果に基づいて、後続の操作を決定します。互換性チェックの結果と提案の詳細については、「互換性」をご参照ください。
特定のステート
現在のデプロイメントのセーブポイントからデプロイメントを再開する場合は、このオプションを選択します。セーブポイントの作成方法の詳細については、「ステートセットの管理」をご参照ください。
他のデプロイメントのステート
このオプションを選択した場合は、現在のデプロイメントを再開するために、別のデプロイメントのセーブポイントを指定する必要があります。ステートデータに互換性があるデプロイメント間でのみ、セーブポイントを共有できます。詳細については、「ステートセットの管理」をご参照ください。
復元されないステートを許可
説明このパラメーターは JAR デプロイメントでのみ使用できます。
デフォルトでは、フルマネージド Flink は、公開されているデプロイメントとすべてのセーブポイントを照合しようとします。デプロイメントの変更によりオペレーターのステータスが変更された場合、デプロイメントのタスクが復元されないことがあります。このスイッチをオンにすると、フルマネージド Flink はデプロイメントに一致しないステートをスキップし、デプロイメントの開始を許可します。[Allow Non-Restored State] の詳細については、「Allow None-Restored State」をご参照ください。
Autopilot の設定
このスイッチをオンにした場合、[リソースチューニングモード] パラメーターを設定する必要があります。有効な値:
Autopilot モード: リソース使用量が少ない場合、システムは自動的にリソース構成をスペックダウンします。リソース使用量が特定のしきい値に達すると、システムは自動的にリソース構成をスペックアップします。詳細については、「Autopilot の有効化と設定」をご参照ください。
スケジュールモード: [リソースチューニングモード] パラメーターを [スケジュールモード] に設定した場合、[既存のスケジュールプラン] ドロップダウンリストからスケジュールプランを選択する必要があります。プランには、複数のリソースグループと時点との間のマッピングを含めることができます。各期間のリソース使用量に基づいてリソースを設定できます。詳細については、「スケジュールプランの設定と適用」をご参照ください。
[ジョブの開始] パネルで、[開始] をクリックします。
ページで、デプロイメントのステータスを表示します。詳細については、「デプロイメントのステータスを表示する」をご参照ください。
関連資料
デプロイメントが開始された後、デプロイメントのパラメーターを設定できます。詳細については、「パラメーター」をご参照ください。デプロイメントの特定のパラメーターの構成を動的に更新できます。これにより、デプロイメントの開始とキャンセルによって引き起こされるサービス中断時間が短縮されます。詳細については、「動的スケーリングのためのパラメーター構成の動的更新」をご参照ください。
デプロイメントが開始された後、データリネージ機能を使用してデプロイメント内のデータを追跡できます。これにより、問題を特定し、問題の影響を評価できます。詳細については、「データリネージの表示」をご参照ください。
エンタープライズレベルのステートバックエンドストレージ GeminiStateBackend と、GeminiStateBackend と RocksDBStateBackend のパフォーマンス比較について学習できます。詳細については、「GeminiStateBackend」をご参照ください。