Para optimizar el rendimiento y la rentabilidad de tu carga de trabajo de AlloyDB para PostgreSQL, puedes seleccionar una serie de máquinas y una forma adaptadas a tus requisitos de procesamiento, memoria y almacenamiento en caché. Comparar las series de máquinas de AlloyDB compatibles, sus perfiles de carga de trabajo de destino y la disponibilidad regional te ayuda a configurar instancias para cargas de trabajo que van desde grandes conjuntos de datos que requieren cachés de alta capacidad hasta aplicaciones transaccionales de alta simultaneidad.
Descripción general de las series de máquinas
AlloyDB ofrece las siguientes series de máquinas, cada una basada en una plataforma de procesamiento de Google Cloud subyacente diferente y optimizada para características de rendimiento específicas.
Serie de máquinas |
Plataforma principal y CPU |
Enfoque principal de la carga de trabajo |
Diferenciador clave de rendimiento |
|---|---|---|---|
N2 |
Procesadores Intel x86 de 3ª generación (Ice Lake) |
Heredada, de uso general |
Disponible en todas las regiones. |
C4A |
Google Axion ARM |
Precio-rendimiento, alta capacidad de procesamiento |
Proporciona la mejor capacidad de procesamiento de transacciones para las cargas de trabajo que se ajustan a la caché. |
C4 |
Procesadores Intel x86 de 6ª generación (Granite Rapids) con SSD Titanium. |
Cargas de trabajo de bases de datos muy grandes o de baja latencia |
Proporciona las opciones de máquinas más grandes con SSD locales para la caché más rápida. |
Z3 |
Procesadores Intel x86 de 4ª generación (Sapphire Rapids) con SSD Titanium |
Conjunto de datos activos grande, uso intensivo de almacenamiento |
Permite almacenar en caché más datos por CPU virtual; optimizado para cargas de trabajo con uso intensivo de E/S y almacenamiento denso |
Configuración de la serie de máquinas para las instancias principales y de grupo de lectura
Para optimizar el rendimiento y el costo, un clúster de AlloyDB te permite configurar y escalar series de máquinas y tipos de máquinas de forma independiente en tu instancia principal y en las instancias de grupo de lectura.
Parámetros de configuración entre series de máquinas
Un clúster de AlloyDB admite configuraciones de series de máquinas cruzadas, que te permiten ejecutar la instancia principal y las instancias de grupo de lectura en diferentes series de máquinas de procesamiento. Por ejemplo, puedes aprovisionar la instancia principal en la serie de máquinas N2 y aprovisionar instancias de grupos de lectura en las series de máquinas C4, C4A o Z3.
Escalamiento vertical para instancias principales
Para adaptarte a los cambios en la carga de trabajo, puedes escalar de forma vertical una instancia principal de AlloyDB de las siguientes maneras:
Escala el tamaño dentro de una serie de máquinas: aumenta o disminuye la asignación de CPU virtuales y memoria dentro de la serie de máquinas existente. Por ejemplo, escala una instancia principal de un tipo de máquina N2 con 8 CPUs virtuales a un tipo de máquina N2 con 16 CPUs virtuales.
Cambia la forma de la serie de máquinas: Transiciona la instancia principal a una serie de máquinas diferente para optimizar el rendimiento de la carga de trabajo o la eficiencia del hardware. Por ejemplo, cambia una instancia principal de un tipo de máquina N2 con 16 CPUs virtuales a un tipo de máquina C4A basado en Axion con 32 CPUs virtuales.
Escalamiento horizontal para instancias de grupos de lectura
Puedes escalar una instancia de grupo de lectura de forma horizontal agregando o quitando nodos detrás de un solo extremo de IP de lector con balanceo de cargas. Todos los nodos de una instancia de grupo de lectura deben usar la misma serie y el mismo tipo de máquina. Por ejemplo, si agregas un tercer nodo a una instancia de grupo de lectura que contiene dos nodos N2, el tercer nodo también debe usar el mismo tipo de máquina N2, no un tipo de máquina C4, C4A o Z3.
Transiciones de series de máquinas para instancias de grupos de lectura
Puedes cambiar una instancia de grupo de lectura a una serie de máquinas diferente, como de N2 a C4, C4A o Z3, lo que hace que todos los nodos de la instancia de grupo de lectura pasen a la serie y al tipo de máquina de destino. Para entregar tráfico de lectura en varias series de máquinas o tipos de máquinas de forma simultánea, implementa instancias de grupos de lectura independientes para cada configuración.
Disponibilidad de series de máquinas para clústeres de AlloyDB
Puedes elegir una de las siguientes series de máquinas:
- N2: Esta serie de máquinas proporciona una relación equilibrada entre precio y rendimiento para una variedad de cargas de trabajo de AlloyDB.
- C4A basada en Axion: Esta serie de máquinas proporciona una relación precio-rendimiento optimizada y ofrece un alto rendimiento predecible para cargas de trabajo de AlloyDB de alta demanda.
- C4: Esta serie de máquinas proporciona un rendimiento excelente y la escala vertical más grande en AlloyDB.
Z3: Esta serie de máquinas está optimizada para cargas de trabajo con uso intensivo de E/S y almacenamiento denso.
N2
Los siguientes tipos de máquinas están disponibles para las instancias de la serie de máquinas N2. Para obtener más información, consulta Serie de máquinas N2.
Tipo de máquina |
vCPUs |
Memoria (GB) |
|---|---|---|
n2-highmem-2
|
2 |
16 GB de RAM |
n2-highmem-4
|
4 |
32 GB de RAM |
n2-highmem-8
|
8 |
64 GB de RAM |
n2-highmem-16
|
16 |
128 GB de RAM |
n2-highmem-32
|
32 |
256 GB de RAM |
n2-highmem-64
|
64 |
512 GB de RAM |
n2-highmem-96
|
96 |
768 GB de RAM |
n2-highmem-128
|
128 |
864 GB de RAM |
C4A basado en Axion
Los siguientes tipos de máquinas están disponibles para las instancias de la serie de máquinas C4A basada en Axion. Para obtener más información, consulta Serie de máquinas C4A.
Tipo de máquina |
vCPUs |
Memoria (GB) |
|---|---|---|
c4a-highmem-1
|
1 |
8 GB de RAM |
c4a-highmem-2-lssd
|
2 |
16 GB de RAM |
c4a-highmem-4-lssd
|
4 |
32 GB de RAM |
c4a-highmem-8-lssd
|
8 |
64 GB de RAM |
c4a-highmem-16-lssd
|
16 |
128 GB de RAM |
c4a-highmem-32-lssd
|
32 |
256 GB de RAM |
c4a-highmem-48-lssd
|
48 |
384 GB de RAM |
c4a-highmem-64-lssd
|
64 |
512 GB de RAM |
c4a-highmem-72-lssd
|
72 |
576 GB de RAM |
C4
Los siguientes tipos de máquinas están disponibles para las instancias de la serie de máquinas C4. Para obtener más información, consulta Serie de máquinas C4.
Tipo de máquina |
vCPUs |
Memoria (GB) |
|---|---|---|
c4-highmem-4-lssd
|
4 |
32 GB de RAM |
c4-highmem-8-lssd
|
8 |
64 GB de RAM |
c4-highmem-16-lssd
|
16 |
128 GB de RAM |
c4-highmem-24-lssd
|
24 |
192 GB de RAM |
c4-highmem-32-lssd
|
32 |
256 GB de RAM |
c4-highmem-48-lssd
|
48 |
384 GB de RAM |
c4-highmem-96-lssd
|
96 |
768 GB de RAM |
c4-highmem-144-lssd
|
144 |
1,152 GB de RAM |
c4-highmem-192-lssd
|
192 |
1,536 GB de RAM |
c4-highmem-288-lssd
|
288 |
2,304 GB de RAM |
Z3 standard-lssd
Los siguientes tipos de máquinas están disponibles para las instancias de la serie de máquinas Z3. Para obtener más información, consulta Serie de máquinas Z3.
Tipo de máquina |
vCPUs |
Memoria (GB) |
|---|---|---|
z3-highmem-14-standard-lssd
|
14 |
112 GB de RAM |
z3-highmem-22-standard-lssd
|
22 |
176 GB de RAM |
z3-highmem-44-standard-lssd
|
44 |
352 GB de RAM |
z3-highmem-88-standard-lssd
|
88 |
704 GB de RAM |
Z3 con alta capacidad de LSSD
Los siguientes tipos de máquinas están disponibles para las instancias de la serie de máquinas Z3 high-lssd. Para obtener más información, consulta Serie de máquinas Z3.
Tipo de máquina |
vCPUs |
Memoria (GB) |
|---|---|---|
z3-highmem-8-high-lssd
|
8 |
64 GB de RAM |
z3-highmem-16-high-lssd
|
16 |
128 GB de RAM |
z3-highmem-22-high-lssd
|
22 |
176 GB de RAM |
z3-highmem-32-high-lssd
|
32 |
256 GB de RAM |
z3-highmem-44-high-lssd
|
44 |
352 GB de RAM |
Prácticas recomendadas para la planificación de la capacidad y la disponibilidad de recursos
Cuando creas, inicias o escalas una instancia de AlloyDB, se aprovisionan las máquinas virtuales (VMs) de Compute Engine subyacentes en la región y la zona de destino. Incluso cuando tu proyecto tiene suficiente cuota de recursos, una operación puede fallar si la región o zona seleccionada carece temporalmente de capacidad de hardware físico para una serie de máquinas o forma específica.
Para reducir la probabilidad de encontrar restricciones de recursos temporales y mantener la continuidad de la carga de trabajo, sigue estas prácticas recomendadas para la planificación de la capacidad.
Diseña para la flexibilidad de la forma y la serie de máquinas
Evalúa varias series de máquinas compatibles: Las diferentes series de máquinas (
N2,C4A,C4yZ3) y las configuraciones de CPU virtuales se extraen de distintos grupos de hardware subyacentes. Si un tipo de máquina específico no está disponible de forma temporal en tu región (por ejemplo,N2), intenta aprovisionar una forma de CPU virtual comparable en otra serie de máquinas compatible, como un tipo de máquinaC4A,C4oZ3basado en Axion.Usa configuraciones de series de máquinas cruzadas para los grupos de lectura: Debido a que AlloyDB admite configuraciones de series de máquinas cruzadas, puedes configurar instancias de grupos de lectura y principales en diferentes series de máquinas. Si una instancia de grupo de lectura encuentra restricciones de recursos en una serie de máquinas, puedes cambiar el tipo de máquina del grupo de lectura a otra serie de máquinas compatible con un recuento de CPU virtuales comparable sin modificar ni reiniciar la instancia principal.
Distribuye la capacidad de lectura en varios grupos de lectura: Si tu carga de trabajo requiere una capacidad de lectura considerable y una sola forma de máquina grande está restringida, puedes implementar varias instancias de grupos de lectura o usar formas de nodos más pequeñas con nodos adicionales para distribuir el tráfico de lectura entre los grupos de hardware.
Diseña para la flexibilidad regional
Selecciona una región alternativa para los clústeres nuevos: Si una región experimenta restricciones de recursos persistentes para la configuración requerida, considera implementar clústeres nuevos en otra región que cumpla con tus requisitos de latencia y residencia de datos. Revisa Implementaciones regionales de series de máquinas para verificar qué series de máquinas se admiten en cada región. Si tus aplicaciones cliente o servicios dependientes permanecen en la región original, la conexión entre regiones puede aumentar la latencia de red y generar cargos por transferencia de datos entre regiones. Para obtener más información, consulta Precios de AlloyDB.
Configura la replicación entre regiones para la resiliencia regional: En el caso de las cargas de trabajo críticas, configura la replicación entre regiones con un clúster secundario en otra región. Si la región secundaria tiene restricciones temporales en la serie de máquinas del clúster principal, puedes configurar la instancia del clúster secundario en una serie de máquinas compatible diferente. Antes de promover o cambiar a un clúster secundario, verifica que la instancia secundaria tenga suficiente capacidad de CPU virtual y memoria para entregar tu carga de trabajo de producción sin requerir una operación de escalamiento inmediata.
Reintenta las operaciones después de las restricciones temporales de recursos
Reintenta las solicitudes con errores con retirada: La capacidad del hardware de la nube cambia de forma dinámica a medida que otras cargas de trabajo liberan recursos. Si una solicitud de creación, inicio o escalamiento de un clúster o una instancia falla porque una ubicación no tiene recursos disponibles, espera y vuelve a intentar la solicitud. En los flujos de trabajo de aprovisionamiento automatizado, implementa reintentos con retirada exponencial antes de cambiar el tipo de máquina o la región de destino.
Vuelve a intentar las actualizaciones de mantenimiento interrumpidas: Si las restricciones temporales de recursos en una zona interrumpen una actualización de mantenimiento programada, puedes volver a intentar la actualización cuando la capacidad esté disponible con el mantenimiento de autoservicio.
Planifica la capacidad de forma proactiva
Escala durante las horas de menor actividad: Programa la creación manual de instancias y las operaciones de escalamiento vertical durante los períodos de poco tráfico de cargas de trabajo y menor demanda regional.
Usa el ajuste de escala automático del grupo de lectura basado en programas: Configura el ajuste de escala automático del grupo de lectura con políticas basadas en programas para escalar horizontalmente los nodos del grupo de lectura antes de las ventanas de tráfico máximo predecibles. El escalamiento antes de la demanda máxima te da tiempo para implementar otras estrategias, como cambiar a otra serie de máquinas compatible, si la operación de escalamiento encuentra restricciones de recursos temporales.
Ten en cuenta cómo AlloyDB administra la infraestructura: Debido a que AlloyDB aprovisiona VMs en proyectos de usuario administrados por Google, las reservas de Compute Engine no se aplican a las instancias de AlloyDB, y AlloyDB selecciona automáticamente las zonas dentro de la región elegida en lugar de permitirte fijar instancias o nodos en zonas específicas. Usa las recomendaciones de tamaño y las estadísticas del sistema para ajustar el tamaño de las instancias según el uso de CPU y memoria observado.