Hologres:マルチクラスターと自動スケーリング (ベータ版)

マルチクラスター機能

• この機能は、高同時実行性で中小規模のクエリを実行するシナリオに最適です。クラスターレベルの負荷分離と FE のロードバランシングを使用して、より高い同時実行性とリクエストグループの自動的な分離をサポートします。

• この機能は、低同時実行性で大規模なタスクを実行するシナリオには適していません。たとえば、「アーキテクチャ」セクションの書き込み計算グループ 2 は、大量のオフラインデータ書き込みを処理し、単一のクラスターでより多くの計算リソースを必要とします。したがって、手動スケールアウトやスケジュールされた自動スケーリングなど、計算グループのスケーリング機能がこのシナリオにより適しています。

自動スケーリング機能

自動スケーリング機能は、次のシナリオに適しています：

• 高同時実行性で中小規模のクエリ：これはマルチクラスター機能と同じシナリオです。

• 予測不能なリクエストのピーク：ピークが予測可能な場合は、手動でクラスター数を調整するか、スケジュールされた自動スケーリングを使用できます。

エントリポイント

1. Hologres コンソールにログインします。上部のメニューバーで、インスタンスが配置されている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。対象のインスタンスの Instance ID/Name をクリックして、Instance Details ページに移動します。

3. インスタンス詳細ページの左側のナビゲーションウィンドウで、仮想ウェアハウスの管理 をクリックします。表示されたページで、仮想ウェアハウス自動スケーリング タブをクリックします。

4. 自動スケーリングを有効にする をクリックしてスイッチをオンにします。クラスターの最大数 を構成し、保存 をクリックします。

使用例

前のセクションで説明したように自動スケーリングを有効にした後 (単一クラスターの仕様 32 CU、予約済みクラスター 1 つ、最大クラスター数 4 つ)、次の手順に従って自動スケーリング機能を確認できます。この例では、PostgreSQL のネイティブなパフォーマンスストレステストツールである pgbench を使用します。

1. Hologres でテストテーブルを作成し、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 という名前のストレステスト SQL ファイルを作成し、次の SQL 文を追加します：

   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。パラメーター設定の詳細については、「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

   ストレステスト中、計算グループの監視メトリックは次の図のようになります：

   • クラスターの CPU 使用率:

     • クラスター1 の負荷が高い状態が続くため、オートスケーリング (ポイント1) がトリガーされ、クラスターが 1 つ追加されます。

     • ストレステストの完了後、両方のクラスターの負荷が低くなるため、オートスケーリング (ポイント2) がトリガーされ、クラスターが 1 つ削除されます。

   • コンピューティンググループの CPU 使用率：

     • オートスケーリングによってクラスターが追加される前、計算グループの CPU 使用率は継続的に 85% を超えています。

     • クラスターが追加された後、計算グループ全体の CPU 使用率は約 70% まで低下します。

監視メトリック

Hologres コンソールで次のメトリックを表示できます。必要に応じて、これらのメトリックにアラートルールを構成することもできます。詳細については、「Hologres コンソールでのメトリックの監視」をご参照ください。

• クラスターの CPU 使用率

• クラスターのメモリ使用量

• 計算グループの自動スケーリングによってスケールアウトされたコア数

エラスティックイベント実行ログ

1. 仮想ウェアハウスの管理 ページに移動し、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. 時間範囲を選択して、自動スケーリングイベントの履歴を表示します。ログには、実行時間、計算グループ、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 の自動スケーリングのスケールアウトイベントは 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、イベント監視 エリアで Hologres を選択し、自動スケーリングイベントを監視します。これには以下が含まれます：

   • Instance:Warehouse:AutoElastic:Start：計算グループの自動スケーリングの開始イベント。

   • Instance:Warehouse:AutoElastic:Finish：計算グループの自動スケーリングの完了イベント。

   • Instance:Warehouse:AutoElastic:Failed：計算グループの自動スケーリングの失敗イベント。

2. CloudMonitor イベントに基づいて、通知、アラート、その他の操作を構成できます。詳細については、「システムイベントを使用したアラート」をご参照ください。

次の例は、失敗した自動スケーリングのスケールアウトに関する 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

Hologres コンソールで実行された操作 (自動スケーリング設定の編集など) や、自動スケーリングによってトリガーされた実際のクラスターのスケールアウト操作は 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。