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E-MapReduce:Recomendações para avaliar especificações de recursos do cluster

Última atualização: Jun 27, 2026

O dimensionamento preciso de recursos antes da criação do cluster evita o subdimensionamento, que causa degradação de desempenho sob carga, e o superdimensionamento, que gera custos desnecessários. Este tópico apresenta fórmulas de dimensionamento e especificações recomendadas para cada grupo de nós em um cluster E-MapReduce (EMR) com Kafka. Após a estimativa inicial, valide com kafka-producer-perf-test e kafka-consumer-perf-test. Em seguida, use o recurso de scale-out para ajustar as configurações conforme a evolução da carga de trabalho.

O dimensionamento de um cluster Kafka depende do pico de tráfego de mensagens, tamanho médio das mensagens, quantidade de partições, fatores de replicação e número de clientes. Colete métricas reais de negócio antes de aplicar as fórmulas abaixo.

Visão geral dos grupos de nós

A tabela a seguir resume as especificações recomendadas para cada grupo de nós. As seções subsequentes trazem orientações detalhadas de dimensionamento e fórmulas.

Grupo de nós

Função

Nós

CPU

Memória

Disco do sistema

Disco de dados

Master

ZooKeeper + componentes do ecossistema

3

4 núcleos

8 GiB

80 GiB

Disco em nuvem de 120 GiB

Core

Broker Kafka

Consulte Número de brokers

16 núcleos

64 GiB

80 GiB

4 x discos em nuvem (tamanho variável)

Task (opcional)

Kafka Connect

>2

>8 núcleos

Conforme o conector

Disco em nuvem >80 GiB

Grupo de nós Master (ZooKeeper)

O grupo de nós Master executa o ZooKeeper e os componentes do ecossistema Kafka: Kafka Manager, Schema Registry e REST Proxy.

Configure três nós Master com as seguintes especificações:

Recurso

Valor recomendado

Nós

3

CPU

4 núcleos

Memória

8 GiB

Proporção CPU-memória

1:2

Disco do sistema

80 GiB

Disco de dados

Disco em nuvem de 120 GiB

Grupo de nós Core (Broker Kafka)

Parâmetros de negócio

Reúna os seguintes parâmetros de negócio antes de calcular a quantidade de brokers e o tamanho do disco:

Parâmetro

Descrição

Padrão

Fator de fan-out

Quantidade de vezes que os nós downstream consomem dados de negócio, excluindo a replicação interna do cluster

Pico de tráfego de entrada

Throughput máximo de dados de negócio (MB/s)

Tráfego médio de entrada

Throughput médio de dados de negócio (MB/s)

Período de retenção de dados

Tempo de retenção dos dados (dias)

7 dias

Fator de replicação de partição

Número de réplicas por partição

3

O pico de tráfego costuma ser uma ordem de grandeza superior ao tráfego médio. Defina adequadamente o valor de pico de tráfego de entrada e mantenha capacidade redundante suficiente para que o cluster sustente o serviço sob carga extrema.

Use esses parâmetros para derivar as seguintes métricas no nível do cluster:

Métrica

Fórmula

Pico total de tráfego de escrita

Peak inbound traffic x Partition replication factor

Pico total de tráfego de leitura

Peak inbound traffic x (Fan-out factor + Partition replication factor - 1)

Capacidade total de armazenamento

Average inbound traffic x Data retention period x Partition replication factor

Especificações recomendadas para os nós

Defina os nós Core com as seguintes especificações:

Recurso

Valor recomendado

CPU

16 núcleos

Memória

64 GiB

Proporção CPU-memória

1:4

Disco do sistema

80 GiB

Discos de dados

4 x discos em nuvem (tamanho calculado abaixo)

Tipo de disco. Use discos em nuvem como discos de dados para evitar a carga operacional e de manutenção (O&M) decorrente de falhas em discos físicos. Essa prática melhora a disponibilidade do serviço e reduz os custos de mão de obra de O&M.

Após selecionar o tipo e a quantidade de discos, calcule o throughput total de E/S do disco do nó. Selecione uma placa de interface de rede (NIC) com largura de banda igual ou superior ao throughput total de E/S do disco.

Número de brokers

Em condições ideais, o teto de throughput de um broker Kafka é limitado pelo throughput de E/S do disco ou pela largura de banda da NIC. Siga as etapas abaixo para calcular a quantidade necessária de brokers.

Etapa 1: Calcular o throughput do disco por nó.

Disk throughput per node = Throughput per disk x Number of data disks

Como referência, o throughput máximo de um SSD Empresarial PL1 (ESSD) é de 350 MB/s. Para discos locais, use metade do valor teórico como throughput efetivo, geralmente 50 MB/s.

Para valores detalhados de desempenho de disco, consulte Desempenho de armazenamento em bloco.

Etapa 2: Calcular o número de brokers com base no tráfego.

Com um fator de replicação de 3, use pelo menos 4 brokers para garantir a criação de uma partição com 3 réplicas mesmo se um broker ficar temporariamente indisponível. Mantenha 50% de capacidade redundante:

Number of brokers = Max(4, (Total peak read traffic + Total peak write traffic) / Disk throughput per node / 50%)

Etapa 3: Verificar os limites de réplicas de partição.

Se o número total de réplicas de partição for elevado, faça uma verificação cruzada com a fórmula baseada em partições:

Number of brokers = Max(4, Total number of partitions x Partition replication factor / 2,000)

Limites de réplicas de partição:

Limite

Valor

Máximo recomendado de réplicas por broker

2.000

Máximo absoluto de réplicas por broker

4.000

Máximo absoluto de réplicas por cluster

200.000

Etapa 4: Calcular o tamanho do disco por broker.

Disk size per broker = Total storage capacity / Number of brokers / Number of data disks per node / 50%

Dimensionamento após a criação do cluster

A reserva de redundância de 50% incorporada às fórmulas de dimensionamento mantém o cluster abaixo do limiar de carga onde começa o throttling. Após criar o cluster, monitore a utilização de recursos e use o recurso de scale-out para ajustar as configurações com base no uso real.

Grupo de nós Task (Kafka Connect) (opcional)

O grupo de nós Task é opcional e executa o Kafka Connect. É possível redimensioná-lo a qualquer momento após a criação do cluster, conforme o uso real de recursos.

Defina os nós Task com as seguintes especificações:

Recurso

Valor recomendado

Nós

>2 (para alta disponibilidade)

CPU

>8 núcleos por nó; aumente conforme a utilização de CPU do conector

Memória

Conforme o tipo de conector e o uso de memória

Proporção CPU-memória

1:2 ou 1:4

Disco de dados

Disco em nuvem >80 GiB