Function Compute:オンデマンドモードおよびプロビジョニング済みモードでの自動スケーリング

インスタンスのスケーリング制限

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、上記のスケーリング制限は、同一リージョン内の Alibaba Cloud アカウント配下のすべての関数で共有されます。特定の関数についてインスタンス数を制限するには、「関数レベルのオンデマンドインスタンス向けスケーリング制御」を設定できます。設定後、当該関数の実行中のインスタンス総数が制限を超えると、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

リージョン別のスケーリング速度制限

自動スケーリングルール

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、[サービスと関数] 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、変更対象の関数をクリックします。

4. 「関数の詳細」ページで、Auto Scaling タブをクリックし、その後 ルールの作成 をクリックします。

5. 「自動スケーリングルールの作成」ページで、関連する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向けのスケーリングを設定する

     最小インスタンス数 を 0 に、最大インスタンス数 をオンデマンドインスタンスの最大数に設定します。最大インスタンス数 を設定しない場合、デフォルトで、現在のリージョンにおけるアカウントの最大インスタンス制限が適用されます。

     説明

     [アイドルモード]、定期的な設定変更、および メトリックベースの設定変更 は、プロビジョニング済みモードでのみ有効です。

   • プロビジョニング済みインスタンス向けのスケーリングを設定する

     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	プロビジョニング済み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	プロビジョニング済みインスタンスの数を入力します。[最小インスタンス数] = プロビジョニング済みインスタンス数。 説明 関数レベルのインスタンス数の最小値を制限することで、呼び出しに対する迅速な応答を確保し、コールドスタートを削減し、遅延の影響を受けやすいオンラインビジネスをよりよくサポートできます。
     アイドルモード	アイドルモードを有効または無効にするかどうかを選択します。デフォルトでは無効です。各オプションの説明は以下のとおりです。 この機能を有効にすると、プロビジョニング済みインスタンスはリクエストを処理している間のみ vCPU を割り当てられます。それ以外の時間は、インスタンスの CPU がフリーズします。 アイドルモードが有効な場合、Function Compute は、関数のインスタンス同時実行数に基づき、リクエストを同じインスタンスに優先的にルーティングします。ただし、そのインスタンスが満杯になるまではこの処理を行います。たとえば、ある関数のインスタンス同時実行数が 50 であり、10 個のアイドル状態のプロビジョニング済みインスタンスがあると仮定します。Function Compute が同時に 40 個のリクエストを受信した場合、すべてのリクエストが単一のインスタンスにルーティングされ、そのインスタンスはアイドル状態からアクティブ状態に遷移します。 この機能を無効にすると、プロビジョニング済みインスタンスはリクエストを処理しているかどうかに関わらず、常に vCPU を割り当てられます。
     最大インスタンス数	最大インスタンス数を入力します。[最大インスタンス数] = プロビジョニング済みインスタンス数 + オンデマンドインスタンスの最大数。 説明 関数レベルのインスタンス数の最大値を制限することで、過剰な呼び出しにより単一の関数が過度に多くのインスタンスを占有することを防ぎ、バックエンドリソースを保護し、予期しないコスト発生を回避できます。 このパラメーターを空欄のままにした場合、デフォルトで、現在のリージョンにおけるアカウントの最大インスタンス制限が適用されます。
     （任意）定期的な設定変更：スケジュールされたスケーリングルールを作成することで、プロビジョニング済みインスタンスをより柔軟に構成できます。これにより、指定された時刻にプロビジョニング済みインスタンスの数を所定の値に設定でき、ビジネスの同時実行数ニーズにより適合させることができます。動作方法および設定例については、「スケジュールされたスケーリング」をご参照ください。
     ポリシー名	カスタムポリシー名を入力します。
     最小インスタンス数	必要に応じて、プロビジョニング済みインスタンスの数を設定します。
     [スケジュール式 (UTC)]	スケジュール情報です。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。
     [有効期間 (UTC)]	スケジュールされた自動スケーリングルールが有効となる期間です。
     （任意）メトリックベースの設定変更：各種インスタンスメトリクスまたはプロビジョニング済みインスタンスの同時実行数利用率の利用率に基づき、1 分ごとにプロビジョニング済みリソースをスケーリングします。動作方法および設定例については、「メトリクスベースのスケーリング」をご参照ください。
     ポリシー名	カスタムポリシー名を入力します。
     [インスタンス数の最小範囲]	当該ポリシーで調整されるプロビジョニング済みインスタンス数の許容範囲（最小値および最大値）を設定します。
     利用タイプ	このパラメーターは、関数のインスタンスタイプが GPU インスタンスの場合にのみ有効です。利用率ベースの自動スケーリングポリシーで使用するメトリクスタイプを選択します。GPU インスタンス向けの自動スケーリングポリシーの詳細については、「プロビジョニング済み GPU モード向けの自動スケーリングポリシー」をご参照ください。
     同時実行使用率のしきい値	目標利用率しきい値を設定します。利用率がこのしきい値を下回るとスケールインが発生し、超えるとスケールアウトが発生します。
     有効時間（UTC）	メトリクスベースの自動スケーリングルールが有効となる期間です。

自動スケーリングルールの変更または削除

「Auto Scaling」ページで、作成済みのルール一覧を表示できます。一覧から対象のルールを見つけ、変更 または 削除 を、操作 列からクリックします。

プロビジョニング済みモード向けの自動スケーリング手法

固定数のプロビジョニング済みインスタンスによる低利用率を回避するため、スケジュールされたスケーリングおよびメトリクスベースのスケーリングを活用できます。

スケジュールされたスケーリング

• 定義：スケジュールされたスケーリングでは、指定された時刻にプロビジョニング済みインスタンスの数を特定の値に設定することで、予測可能な同時実行数ニーズに容量を合わせます。

• 適用範囲：この手法は、明確な周期性や予測可能なトラフィックピークを持つ関数に適しています。関数呼び出しの同時実行数がスケジュールされたプロビジョニング済み値を超える場合、超過分の負荷は オンデマンドモード インスタンスによって処理されます。

• 設定例：次の図は、2 つのスケジュールされたアクションを含む設定を示しています。関数呼び出しトラフィックが到着する前に、最初のスケジュールされた設定によりプロビジョニング済みインスタンスが大規模にスケールアウトされます。トラフィックが減少した後、2 番目のスケジュールされた設定によりプロビジョニング済みインスタンスが小規模にスケールインされます。

{
  "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 * * *)"
    }
  ]
}

メトリクスベースのスケーリング

• 定義：監視メトリクスを追跡することで、プロビジョニング済みモードの関数インスタンスを動的にスケーリングします。

• 適用範囲：Function Compute システムは、定期的にプロビジョニング済みインスタンスの同時実行数またはリソース利用率に関するメトリクスを収集します。システムはこれらのメトリクスおよび設定されたスケールアウトおよびスケールインのトリガー値を用いて、プロビジョニング済みモードの関数インスタンスのスケーリングを制御します。このプロセスにより、プロビジョニング済みインスタンスの数が実際のリソース使用量に密接に一致するようになります。

• 動作方法：メトリクスベースの追跡自動スケーリングは、メトリクス条件に基づき、1 分ごとにプロビジョニング済みリソースを調整します。

  • メトリクスがスケールアウトしきい値を超えると、積極的なポリシーが開始され、プロビジョニング済みインスタンスの数を素早く目標値まで拡大します。

  • メトリクスがスケールインしきい値を下回ると、慎重なポリシーが開始され、プロビジョニング済みインスタンスの数を徐々にスケールイン目標に近づけます。

  システムで最大および最小スケーリング値を設定した場合、プロビジョニング済み関数インスタンスの数はこれらの値の間でスケーリングされます。最大値に達するとスケールアウトが停止し、最小値に達するとスケールインが停止します。

• 設定例：次の図は、プロビジョニング済みインスタンス利用率メトリクスに基づくスケーリングの例を示しています。

  • トラフィックが増加すると、スケールアウトしきい値がトリガーされ、プロビジョニング済み関数インスタンスがスケールアウトを開始します。設定された最大値に達すると、スケールアウトが停止し、超過分のリクエストはオンデマンド関数インスタンスに割り当てられます。

  • トラフィックが減少すると、スケールインしきい値がトリガーされ、プロビジョニング済み関数インスタンスがスケールインを開始します。

  

プロビジョニング済み関数インスタンスの同時実行数利用率は、プロビジョニング済みインスタンスの同時実行数のみに基づき、オンデマンドモードのデータは含みません。

メトリクス計算：プロビジョニング済み関数インスタンスが処理中の同時実行リクエスト数を、すべてのプロビジョニング済み関数インスタンスが処理可能な最大同時実行リクエスト数で割った比率です。値の範囲は 0～1 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

• オンデマンドモードおよびプロビジョニング済みモードの基本概念および課金方法については、「インスタンスタイプおよび使用モード」をご参照ください。

• 自動スケーリングを設定した後に使用中のプロビジョニング済みインスタンス数を確認するには、「FunctionProvisionedCurrentInstance」メトリクスを確認します：「関数レベルのメトリクス」をご参照ください。