PolarDB:マルチマスタークラスタ (Limitless)

次の図は、マルチマスタークラスタ (Limitless) エディション のアーキテクチャを示しています。

マルチマスタークラスタ (Limitless) エディション は、SaaS、ゲーム、e コマースでのマルチテナンシーなどのシナリオに適しています。これらのシナリオは、高同時実行の読み取りおよび書き込みリクエストを特徴としています。

• Saas でのマルチテナンシー: テナント間の高同時実行性と負荷分散

  シナリオ: テナントのデータベース数が急速に変化し、負荷量も大幅に変化します。ユーザーは、最適なエクスペリエンスを提供するために、異なるインスタンス間でデータベースリソースをスケジュールする必要があります。

  マルチマスタークラスタ (Limitless) エディション を使用すると、テナントのデータベースの異なるプライマリノード間を数秒で切り替えたり、新しいプライマリノードを追加してバーストトラフィックを処理したりできます。これにより、負荷分散が実現します。

• グローバルゲームサーバーと E コマースのシナリオ: 急速に成長するビジネスリクエストに対応するための数分でのスケーリング

  シナリオ: ミドルウェアベースまたはビジネスベースのデータベースとテーブルシャーディングソリューションがよく使用されます。バージョンアップデートや大規模なプロモーション中は、クラスタ容量の急激なスケールアウトが必要です。バージョンアップデートと大規模なプロモーションが終了したら、迅速なスケールインが必要です。ただし、従来のクラスタのスケーリングには、データ移行のための複雑な手順が含まれます。

  マルチマスタークラスタ (Limitless) エディション の数秒でのスケールアウトと透過的なルーティング機能を、ミドルウェアベースまたはビジネスベースのデータベースとテーブルシャーディングソリューションと組み合わせて使用することで、スケールアウトプロセスを数日から数分に短縮できます。

• 異なるサーバーにデプロイされたゲームアプリケーション: パフォーマンスとスケーラビリティの向上

  シナリオ: ゲームの成長期には、データベースの負荷が重く、継続的に増加します。この期間中、データベースの数は増え続けます。その結果、プライマリノードの負荷も増加します。ゲームの衰退期には、データベースの負荷が大幅に軽減され、データベースがマージされます。その結果、プライマリノードの負荷も減少します。

  ソリューション: 成長期には、一部のデータベースを新しいプライマリノードに切り替えて負荷分散を実現できます。衰退期には、データベースを少数のプライマリノードに集約して運用コストを削減できます。

テスト後、クラスタのデータベースがより多くのプライマリノードに切り替えられるため、クラスタ全体の同時読み取りおよび書き込み機能は線形的に増加します。次のコードスニペットは、ストレステストの例を示しています。

• テストの背景: クラスタには 8 つのデータベースと 8 つのプライマリノードが含まれています。

• テスト手順: テストの開始時に、8 つのデータベースが 1 つのプライマリノードを共有します。同じストレステストを実行するために、データはすべてのデータベースに同時に同期されます。ストレステスト期間中、8 つのデータベースはそれぞれ 2 つのプライマリノード、4 つのプライマリノード、8 つのプライマリノードにスケジュールされます。クラスタ全体のパフォーマンスの変化傾向を確認します。

• 次の図は、QPS の変化傾向を示しています。