Serverless é um recurso de dimensionamento dinâmico do banco de dados nativo da nuvem PolarDB. Os nós do cluster se ajustam elasticamente em segundos para lidar com picos de carga sem afetar seus negócios. Em períodos de baixa demanda, os recursos diminuem automaticamente para reduzir custos.
Contexto
Bancos de dados são fundamentais para sistemas modernos de TI. Criar um banco de dados exige configurar cuidadosamente recursos como CPU, memória, armazenamento e conexões para atender tanto aos horários de pico quanto aos de menor movimento. O provisionamento fixo desperdiça recursos durante períodos de baixa demanda e gera riscos de capacidade insuficiente durante picos. Bancos de dados Serverless resolvem esse problema ao dimensionar recursos automaticamente com base na carga atual, eliminando o planejamento complexo de capacidade e a sobrecarga de operações e manutenção (O&M).
A figura a seguir compara o uso de recursos entre clusters comuns e clusters Serverless sob cargas de trabalho flutuantes.
Principais diferenças sob cargas de trabalho flutuantes:
Clusters comuns: desperdiçam recursos em períodos fora de pico e tornam-se insuficientes durante picos, impactando a continuidade dos negócios.
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Clusters Serverless:
Ajustam as especificações conforme a demanda, reduzindo o desperdício de recursos e melhorando a utilização.
Dimensionam rapidamente os recursos do cluster durante horários de pico para garantir a continuidade dos negócios e a estabilidade do sistema.
Substituem o faturamento por recursos fixos pelo modelo de pagamento conforme o uso, alinhando dinamicamente os recursos às cargas de trabalho para gerar economia significativa.
Oferecem dimensionamento elástico otimizado para gravações de alto throughput e alta concorrência, adequados para grandes volumes de dados e padrões de acesso variáveis.
Eliminam ajustes manuais de configuração, aumentando a eficiência de O&M e reduzindo custos operacionais.
Visão geral
O recurso Serverless oferece elasticidade em tempo real para recursos de CPU, memória, armazenamento e rede, com isolamento vertical para rede, namespaces e espaço de armazenamento. O faturamento sob demanda para computação e armazenamento permite ajustar a capacidade independentemente para acompanhar as mudanças nos negócios, otimizando custos e eficiência.
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Item |
Descrição |
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Modelo de implementação |
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Método de dimensionamento |
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PCU (PolarDB Capacity Unit) |
PCUs são a unidade de faturamento por segundo e de dimensionamento de recursos para o recurso serverless. Uma PCU equivale aproximadamente a 1 núcleo e 2 GB de memória. As PCUs de um nó se ajustam dinamicamente dentro do intervalo especificado com base nas cargas de trabalho. A granularidade mínima de dimensionamento é de 0,5 PCU. |
Tipos
Recurso Serverless para cluster com especificações definidas | Cluster Serverless |
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Nota Após ativar o recurso Serverless para um cluster com especificações definidas, o número máximo de conexões e o IOPS máximo do cluster tornam-se proporcionais ao valor do parâmetro Serverless Maximum Resources for Single Node. |
Nota Um cluster serverless suporta no máximo 100.000 conexões e um IOPS máximo de 84.000. |
Auto Scaling
Gatilhos para scale-up e scale-out
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Scale-up (atualização de nós)
PolarDB monitora o uso de CPU, o uso de memória e outras métricas no nível do kernel dos nós de computação. Um scale-up é acionado durante um período de monitoramento se qualquer uma das seguintes condições for atendida:
O uso de CPU está acima do limiar predefinido (padrão: 85%).
O uso de memória está acima de 85%.
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As especificações de um nó somente leitura são inferiores à metade das especificações do nó primário.
Por exemplo, se um nó somente leitura tem 4 PCU e o nó primário tem 10 PCU, o nó somente leitura sofrerá scale-up para pelo menos 5 PCU.
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Scale-out (adição de nós)
Se um nó somente leitura atingir seu limite de dimensionamento configurado, mas ainda atender às condições de scale-up (por exemplo, uso de CPU exceder o limiar), um scale-out adicionará mais nós somente leitura.
Gatilhos para scale-down e scale-in
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Scale-down (redução de nós)
Um scale-down é acionado quando o uso de CPU cai abaixo do limiar predefinido (padrão: 55%) e o uso de memória fica abaixo de 40%.
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Scale-in (remoção de nós)
Um scale-in remove um nó somente leitura se o uso de CPU permanecer abaixo de 15% e todos os outros nós somente leitura permanecerem abaixo de 60% por 15 a 30 minutos.
NotaPara evitar instabilidade nos nós, apenas um nó somente leitura é removido por vez. O período de resfriamento entre eventos consecutivos de scale-in é de 15 a 30 minutos.
Para remover imediatamente todos os nós somente leitura, modifique a Serverless Configuration. Defina tanto Maximum Read-only Nodes quanto Minimum Read-only Nodes como 0. Essa ação aciona imediatamente a remoção de todos os nós somente leitura.
Os limiares descritos são valores padrão. Eles podem variar dependendo dos parâmetros de kernel do cluster e das políticas de configuração Serverless.
Benefícios
O Serverless dimensiona dinamicamente os recursos do cluster em segundos com base na carga de trabalho. Principais benefícios:
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Alta disponibilidade
A arquitetura multinó garante alta disponibilidade e estabilidade dos clusters Serverless.
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Alta elasticidade
Amplo intervalo de dimensionamento: suporta dimensionamento vertical e horizontal automático.
Dimensionamento em segundos: detecta picos de carga de trabalho em 5 segundos e conclui um scale-out em 1 segundo. Quando a carga diminui, os recursos são liberados em camadas.
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Forte consistência de dados
Suporta consistência global para garantir que os dados gravados no cluster sejam imediatamente legíveis nos nós somente leitura, com desempenho quase idêntico ao da consistência fraca.
NotaA consistência global é desativada por padrão. Ative-a para endpoints de cluster. Consistência Global.
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Custo-benefício
Clusters Serverless são faturados em PCU s no modelo de pagamento conforme o uso. Isso pode reduzir seus custos em até 80%.
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Totalmente gerenciado
A Alibaba Cloud cuida de todo o trabalho de O&M — atualizações de versão, implantações de sistema, dimensionamento e processamento de alertas — sem afetar seus serviços. Isso proporciona uma experiência totalmente gerenciada que permite focar nos seus negócios.
Casos de uso
Clusters Serverless
Cargas de trabalho com flutuações significativas.
Uso infrequente de banco de dados, como em ambientes de desenvolvimento e homologação.
Tarefas agendadas intermitentes, como em instrução acadêmica e experimentos estudantis.
Cargas de trabalho imprevisíveis, como em Internet das Coisas (IoT) e computação de borda.
Necessidade de reduzir custos de O&M e melhorar a eficiência operacional.
Recurso Serverless para clusters com especificações definidas
Cargas de trabalho com flutuações significativas.
Cargas de trabalho imprevisíveis, como em Internet das Coisas (IoT) e computação de borda.
Necessidade de reduzir custos de O&M e melhorar a eficiência operacional.
Atendimento a necessidades de negócios flutuantes para clusters PolarDB existentes.
Versões suportadas
Clusters Serverless
As seguintes versões do PolarDB for PostgreSQL são suportadas:
: Enterprise Edition e Standard Edition.
: Enterprise Edition.
: Enterprise Edition.
Recurso Serverless para clusters com especificações definidas
O PolarDB for PostgreSQL suporta as seguintes versões:
Edição: Enterprise Edition.
Subfamília: Dedicated.
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Mecanismo de banco de dados:
com versão secundária do mecanismo 2.0.14.13.27.0 ou posterior.
com versão secundária do mecanismo 2.0.15.14.6.0 ou posterior.
com versão secundária do mecanismo 2.0.16.9.6.0 ou posterior.
Cluster Serverless: Compatibilidade com sintaxe Oracle 2.0.
Recurso Serverless para clusters com especificações definidas: Compatibilidade com sintaxe Oracle 2.0 com versão secundária do mecanismo 2.0.14.13.27.0 ou posterior.
Limitações
Clusters Serverless não suportam endpoints de cluster personalizados, adição manual de nós ou atualizações e reduções manuais.
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Limite máximo de conexões: para evitar que picos de conexão esgotem os recursos do cluster dentro da janela de detecção, o número máximo real de conexões disponíveis em um cluster Serverless se ajusta dinamicamente com a PCU em tempo real. As regras variam conforme o tipo de Serverless:
Cluster Serverless (modo elástico): o número máximo de conexões depende apenas da PCU atual. Os valores são 150 quando PCU<1, 200 quando PCU=1,
PCU × 187.5quando 1<PCU<17 e um valor fixo de 3200 quando PCU≥17.-
Cluster de especificação fixa com Serverless ativado (modo estável): o número máximo de conexões consiste em uma parte base fixa e uma parte elástica, e a fórmula varia conforme a memória total. As fórmulas base são:
BaseConn = (BaseCPU + BaseMEM) × 100TotalMEM = BaseMEM + PCU × 2
onde BaseCPU é a contagem base de CPU, BaseMEM é o tamanho base de memória em GB e TotalMEM é o tamanho total de memória.
Faturamento
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Clusters Serverless
As taxas incluem custos de nós de computação, armazenamento, armazenamento de backup (cobrados apenas para uso que exceder a cota gratuita) e taxas do SQL Explorer (opcionais). Faturamento Serverless.
NotaUm desconto de lançamento de 50% está disponível para clusters serverless do . Lançamento do cluster serverless do PolarDB for PostgreSQL.
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Clusters com especificações definidas habilitados para Serverless
As taxas incluem cobranças pelo cluster com especificações definidas e pelo recurso serverless. Para o faturamento do cluster, consulte Itens faturáveis. Para o faturamento do recurso Serverless, consulte Faturamento Serverless.