Function Compute:プロビジョニングされたインスタンスと自動スケーリングルールの設定

インスタンススケーリングの制限

オンデマンドインスタンスのスケーリング制限

デフォルトでは、同じリージョンのAlibaba Cloudアカウント内のすべての関数が同じスケーリング制限を共有します。 特定の機能のインスタンスの最大数を設定するには、「オンデマンドインスタンスの最大数の設定の概要」をご参照ください。 実行中のインスタンスの数が設定された最大値を超えると、Function Computeはスロットリングエラーを返します。

プロビジョニング済みインスタンスのスケーリング制限

異なるリージョンのインスタンスのスケーリング速度の制限

自動スケーリングルールの設定

自動スケーリングルールの作成

1. Function Computeコンソールにログインします。 左側のナビゲーションウィンドウで、[サービスと機能] をクリックします。

2. 上部のナビゲーションバーで、リージョンを選択します。 [サービス] ページで、目的のサービスをクリックします。

3. 関数ページで、変更する関数をクリックします。

4. 関数の詳細ページで、自動スケーリングタブをクリックし、ルールの作成をクリックします。

5. 表示されるページで、次のパラメーターを設定し、作成をクリックします。

   • オンデマンドインスタンスの場合

     [最小インスタンス数] パラメーターを0に設定し、[最大インスタンス数] パラメーターをビジネス要件に最適な値に設定します。 [最大インスタンス数] パラメーターの設定を解除したままにした場合、許可される最大値は、Alibaba Cloudアカウントと現在のリージョンに適用される制限に基づきます。

     説明

     プロビジョニングされたインスタンスでは、[アイドルモード] 、[スケジュール設定変更] 、および [メトリックベースの設定変更] パラメーターが有効になります。

   • プロビジョニング済みインスタンスの場合

     パラメーター	説明
     基本設定
     バージョンまたはエイリアス	プロビジョニングされたインスタンスを作成するバージョンまたはエイリアスを選択します。 説明 プロビジョニング済みインスタンスは、LATESTバージョンに対してのみ作成できます。
     最小インスタンス数	作成するプロビジョニング済みインスタンスの数を入力します。 インスタンスの最小数は、作成されるプロビジョニング済みインスタンスの数と同じです。 説明 関数インスタンスの最小数を設定することで、関数呼び出し要求のコールドスタートと応答時間を短縮できます。 これにより、オンラインサービス、特に応答遅延に敏感なサービスのパフォーマンスが向上します。
     アイドルモード	ビジネス要件に基づいて、アイドルモード機能を有効または無効にします。 デフォルトでは無効になっています。 以下の点にご注意ください。 この機能を有効にすると、プロビジョニングされたインスタンスには、リクエストを処理している間だけvCPUリソースが割り当てられます。 リクエストの処理を停止すると、vCPUリソースは凍結されます。 Function Computeは、インスタンスが容量に達するまで、インスタンスの同時実行設定に基づいて同じインスタンスに着信リクエストを送信し続けます。 たとえば、インスタンスの同時実行性を50に設定し、10個のアイドルプロビジョニング済みインスタンスがある場合、40個のリクエストが到着すると、それらは同じインスタンスに送信され、そのインスタンスのみがアクティブ状態に遷移します。 この機能を無効にすると、プロビジョニングされたインスタンスは常にアクティブなままになります。つまり、リクエストを処理しているかどうかに関係なく、vCPUリソースが割り当てられます。
     最大インスタンス数	ビジネス要件に最適なインスタンスの最大数を設定します。 プロビジョニング済みインスタンスとオンデマンドインスタンスの両方をカウントする必要があります。 インスタンスの最大数は、作成されるプロビジョニング済みインスタンスの数に、許可されるオンデマンドインスタンスの最大数を加えたものに等しくなります。 説明 インスタンスの最大数を設定することで、1つの関数が過度の呼び出しによって多くのインスタンスを占有することを防ぐことができます。 これにより、バックエンドリソースを保護し、予期しない料金を回避できます。 このパラメーターを設定しない場合、許可されるインスタンスの最大数は、Alibaba Cloudアカウントと現在のリージョンに適用される制限に基づいています。
     (オプション) スケジュール設定の変更: スケジュールされたスケーリングルールを作成して、プロビジョニングされたインスタンスをより柔軟に設定できます。 スケジュールされたスケーリングポリシーは、指定された時間にプロビジョニングされたインスタンスの数を指定された値に自動的に調整し、サービスの特定の同時実行要件を満たします。 設定の原則と例の詳細については、「スケジュール設定の変更」をご参照ください。
     ポリシー名	ポリシー名を入力してください。
     最小インスタンス数	指定された時間範囲に必要なプロビジョニング済みインスタンスの数を入力します。
     スケジュール式 (UTC)	スケジュールの式を入力します。 例: cron(0 0 20 * * *) 。 詳細については、「パラメーターの説明」をご参照ください。
     有効時間 (UTC)	スケジュールされたスケーリングルールが有効になる開始時間と終了時間を指定します。
     (オプション) メトリックベースの設定の変更: メトリックベースのスケーリングポリシーは、インスタンスの同時実行性とさまざまな機能リソースの使用率に基づいて、プロビジョニングされたインスタンスの数を1分ごとに自動的に調整します。 設定の原則と例の詳細については、「メトリックベースの設定の変更」をご参照ください。
     ポリシー名	ポリシー名を入力してください。
     インスタンスの最小範囲	プロビジョニングされたインスタンスの最小数の範囲を指定します。
     利用タイプ	このパラメーターは、GPU高速化インスタンスでのみ使用できます。 スケーリングポリシーの動作を決定するメトリックタイプを選択します。 GPUアクセラレーションインスタンスの自動スケーリングポリシーの詳細については、「プロビジョニングされたGPUアクセラレーションインスタンスの自動スケーリングポリシーの作成」をご参照ください。
     同時実行使用のしきい値	スケーリングをトリガーするしきい値を設定します。 インスタンスの同時実行性または指定された関数リソースの使用率が設定したしきい値を下回ると、function Computeはプロビジョニングされたインスタンスの数を減らします。 逆に、使用率がしきい値を超えると、Function Computeはインスタンスをスケールアウトします。
     有効時間 (UTC)	有効にするメトリックベースのスケーリングルールの開始時間と終了時間を指定します。

自動スケーリングルールの変更または削除

[Auto Scaling] タブで、管理するルールを見つけ、[操作] 列の [変更] または [削除] をクリックして、ルールを変更または削除します。

プロビジョニング済みインスタンスの自動スケーリング

プロビジョニングされたインスタンスの固定数の設定に加えて、スケジュール設定の変更およびメトリックベースの設定の変更パラメーターを設定することで、柔軟な調整を行うことができます。 このアプローチは、インスタンス使用率の向上に役立ちます。

スケジュール設定の変更

• 定義: スケジュールされたスケーリングポリシーは、指定された時間にプロビジョニングされたインスタンスの数を指定された値に自動的に調整し、サービスの特定の同時実行要件を満たします。

• 適用可能なシナリオ: サービスに明確な周期パターンまたは予測可能なトラフィックピークがある場合は、スケジュールされたスケーリングを選択します。 同時呼び出しの数がスケジュールされたスケーリングポリシーで定義された容量を超えると、すべての過剰なリクエストは処理のためにオンデマンドインスタンスに送信されます。 詳細については、「インスタンスタイプと使用モード」をご参照ください。

• 例: 次の図は、インスタンスのスケーリングの2つのスケジュールアクションを示しています。 最初のスケジュールされたアクションは、トラフィックピークの前にプロビジョニングされたインスタンスをスケールアウトし、2番目のスケジュールされたアクションは、トラフィックピークの後にプロビジョニングされたインスタンスをスケールアウトします。

{
  "ServiceName": "service_1",
  "FunctionName": "function_1",
  "Qualifier": "alias_1",
  "ScheduledActions": [
    {
      "Name": "action_1",
      "StartTime": "2022-11-01T10:00:00Z",
      "EndTime": "2022-11-30T10:00:00Z",
      "TargetValue": 50,
      "ScheduleExpression": "cron(0 0 20 * * *)"
    },
    {
      "Name": "action_2",
      "StartTime": "2022-11-01T10:00:00Z",
      "EndTime": "2022-11-30T10:00:00Z",
      "TargetValue": 10,
      "ScheduleExpression": "cron(0 0 22 * * *)"
    }
  ]
}

メトリックベースの設定の変更

• 定義: メトリックベースの自動スケーリングポリシーは、追跡するメトリックに基づいて、プロビジョニングされたインスタンスの数を動的に調整します。

• 機能: メトリックベースのスケーリングポリシーを設定すると、Function Computeは、プロビジョニングされたインスタンスの同時実行使用率メトリックまたはリソース使用率メトリックを定期的に収集します。 これらのメトリックを、インスタンスのスケーリングを制御するために指定したスケーリングトリガー値と組み合わせて使用し、インスタンスの数が実際のリソース使用量に一致するようにします。

• 原則: プロビジョニングされたインスタンスの数は、メトリック値に基づいて1分ごとに調整されます。

  • メトリック値がトリガー値またはしきい値を超えると、スケールアウトを指定します。Function Computeは、プロビジョニングされたインスタンスの数をスケールアウトの事前設定されたターゲットまで急速に増やします。

  • 逆に、メトリック値がスケールイン用に設定したしきい値を下回ると、Function Computeはプロビジョニングされたインスタンスの数をスケールイン用にプリセットされたターゲットに向けて徐々に調整します。

  プロビジョニングされたインスタンスの最大数と最小数が設定されている場合、Function Computeはその範囲内でインスタンスをスケーリングします。 インスタンス数が最大または最小に達すると、スケーリングは停止します。

• 例: 次の図は、インスタンス同時実行の使用率に基づく自動スケーリングの例を示しています。

  • トラフィック量が増加すると、スケールアウトしきい値がトリガーされ、Function Computeはプロビジョニングされたインスタンスの数を増やし始めます。 スケールアウトは、数が上限に達すると停止する。 過剰なリクエストは、処理のためにオンデマンドインスタンスに送信されます。

  • トラフィック量が減少すると、スケールインしきい値がトリガーされ、Function Computeはプロビジョニングされたインスタンスの数を減らし始めます。

  

同時実行利用率メトリックには、プロビジョニングされたインスタンスの同時実行のみが含まれ、オンデマンドインスタンスの同時実行は含まれません。

メトリックは、次の式を使用して計算されます。プロビジョニングされたインスタンスによって処理される同時リクエストの数 /すべてのプロビジョニングされたインスタンスが処理できる同時リクエストの最大数。 メトリック値の範囲は0から1です。

{
  "ServiceName": "service_1",
  "FunctionName": "function_1",
  "Qualifier": "alias_1",
  "TargetTrackingPolicies": [
    {
      "Name": "action_1",
      "StartTime": "2022-11-01T10:00:00Z",
      "EndTime": "2022-11-30T10:00:00Z",
      "MetricType": "ProvisionedConcurrencyUtilization",
      "MetricTarget": 0.6,
      "MinCapacity": 10,
      "MaxCapacity": 100,
    }
  ]
}

関連ドキュメント

• オンデマンドおよびプロビジョニングされたインスタンスの基本概念と課金方法の詳細については、インスタンスタイプと使用モードをご参照ください。

• プロビジョニングされたインスタンスの自動スケーリングポリシーを設定した後、FunctionProvisionedCurrentInstanceメトリックをチェックして、関数の実行で占有されているプロビジョニングされたインスタンスの数を確認できます。 詳細については、「関数固有のメトリック」をご参照ください。