Hologres:マルチクラスターとAuto Scaling (ベータ版)

マルチクラスター機能

• この機能は、小規模から中規模のクエリリクエストを伴う高同時実行シナリオに適しています。クラスターの負荷分離と FE 負荷分散を使用して、より高い同時実行リクエスト容量と自動リクエストグループ化および分離を実現します。

• この機能は、大規模タスクを伴う低同時実行シナリオには適していません。たとえば、「アーキテクチャ」図の書き込み仮想ウェアハウス 2 は、大容量のオフライン書き込みを処理します。このシナリオでは、単一のクラスターにより多くの計算リソースが必要となるため、手動または時間ベースの弾性スケールアップなどの仮想ウェアハウスのスケールアップ機能がより適切です。

Auto Scaling 機能

Auto Scaling は次のシナリオに適用されます。

• 小規模から中規模のクエリリクエストを伴う高同時実行シナリオ：これはマルチクラスターシナリオと同じです。

• 予測不能なリクエストピーク：ピークが予測可能な場合は、クラスター数を手動で調整するか、時間ベースの弾性スケールアップを使用して管理できます。

アクセス

1. Hologres Management Console にログインします。トップメニューバーの左上隅で、目的のリージョンを選択します。

2. 左側のナビゲーションウィンドウで、Instances を選択します。対象の Instance ID/Name をクリックして、Instance Details ページに移動します。

3. インスタンスの詳細ページで、左側のナビゲーションウィンドウにある仮想ウェアハウスの管理をクリックします。次に、ページ右側で仮想ウェアハウス自動スケーリングタブを選択します。

4. 「自動スケーリングを有効にする」をクリックして、オートスケーリング機能を有効にします。「クラスターの最大数」を設定し、「保存」をクリックして設定を適用します。

例

前のセクションで説明したように Auto Scaling を有効にした後 (単一クラスター仕様：32 CU、予約済みクラスター：1、最大クラスター：4)、次の手順に従って Auto Scaling 機能を検証できます。この例では、ネイティブ PostgreSQL 性能テストツールである pgbench を使用します。

1. テストテーブルを作成し、Hologres にデータを書き込みます。

   CREATE TABLE tbl_1 (col1 INT, col2 INT, col3 TEXT);
   CREATE TABLE tbl_2 (col1 INT, col2 INT, col3 TEXT);
   INSERT INTO tbl_1 SELECT i, i+1, md5(random()::TEXT) FROM generate_series (0, 500000) AS i;
   INSERT INTO tbl_2 SELECT i, i+1, md5(random()::TEXT) FROM generate_series (0, 500000) AS i;

2. ストレステストサーバーで、select.sql という名前の SQL ファイルを作成し、次の SQL ステートメントを追加します。

   EXPLAIN ANALYZE SELECT * FROM tbl_1 LEFT JOIN tbl_2 ON tbl_1.col3 = tbl_2.col3 ORDER BY 1;

3. ストレステストサーバーで、パスワードを環境変数として設定します。

   export PGPASSWORD='<AccessKey_Secret>'

4. 次のストレステストコマンドを実行します。パラメーター構成の詳細については、「Hologres への接続と開発」をご参照ください。

   pgbench
   -c 30 \
   -j 30 \
   -f select.sql \
   -d <Database> \
   -U <AccessKey_ID> \
   -h <Endpoint> \
   -p <Port> \
   -T 1800

   次の図は、ストレステスト中の計算グループの監視メトリクスを示しています。

   • クラスター CPU 使用率：

     • クラスター 1 は高負荷が持続し、Auto Scaling (位置 1) をトリガーしてクラスターを1つ追加しました。

     • ストレステスト後、2つのクラスターは低負荷になり、Auto Scaling (位置 2) をトリガーしてクラスターを1つ削除しました。

   • 仮想ウェアハウス CPU 使用率：

     • クラスターの自動弾性増加は、計算グループの CPU 使用率が継続的に 85% を超えた場合に発生します。

     • クラスターが追加された後、仮想ウェアハウス全体の CPU 使用率は約 70% に低下しました。

監視メトリクス

Hologres Management Console で、次の監視メトリクスを表示できます。必要に応じて、これらのメトリクスに対応するアラートルールを構成できます。詳細については、「Hologres コンソールの監視メトリクス」をご参照ください。

• クラスター CPU 使用率

• クラスターメモリ使用量

• 仮想ウェアハウスの Auto Scaling によって起動されたコア数

弾性イベント実行ログ

1. 「仮想ウェアハウスの管理」ページに移動します。エラスティックイベント実行ログ タブをクリックします。

2. Auto Scaling の時間範囲を選択して、過去の弾性イベントの詳細を表示します。詳細には、実行時間、仮想ウェアハウス、実行ステータス、イベントタイプ、予約済みクラスター数、およびターゲットクラスター数が含まれます。

CloudMonitor イベント

Hologres Auto Scaling がクラスターの水平スケーリングを実行するイベントは、CloudMonitor に記録されます。

1. CloudMonitor イベントセンターに移動します。[システムイベント] ページで、[イベントモニタリング] エリアのプロダクトとして Hologres を選択します。その後、自動スケーリングのアップグレード/ダウングレードイベントをモニターできます。これらのイベントには、以下が含まれます。

   • Instance:Warehouse:AutoElastic:Start：仮想ウェアハウスの Auto Scaling の開始イベントを示します。

   • Instance:Warehouse:AutoElastic:Finish：仮想ウェアハウスの Auto Scaling の完了イベントを示します。

   • Instance:Warehouse:AutoElastic:Failed：仮想ウェアハウスの Auto Scaling の失敗イベントを示します。

2. CloudMonitor イベントに基づいて、通知やアラートなどの追加操作を構成できます。詳細については、「システムイベントアラートの使用」をご参照ください。

次の例は、クラスターを追加できなかった失敗した Auto Scaling イベントの CloudMonitor イベントの詳細を示しています。

{
    "status": "Failed",
    "instanceName": "<instance_id>",
    "resourceId": "<instance_resource_id>",
    "content": {
        "AutoElasticCPU": <cpu_num>,
        "ScaleType": "ScaleOut",
        "ScheduleId": "xxxxxx",
        "WarehouseId": "<warehouse_id>",
        "WarehouseName": "<warehouse_name>"
    },
    "product": "hologres",
    "time": 1722852008000,
    "level": "WARN",
    "regionId": "<region>",
    "id": "<event_id>",
    "groupId": "0",
    "name": "Instance:Warehouse:TimedElastic:Failed"
}

ActionTrail

Auto Scaling 構成の編集など、Hologres Management Console で実行された操作、および Auto Scaling によって実行された実際のクラスターのスケーリング操作は、ActionTrail に記録されます。詳細については、「イベント監査ログ」をご参照ください。