‫Google משתמשת בטכנולוגיית AI כדי לתרגם תוכן לשפה המועדפת עליך. בתרגומים כאלו עשויות להיות שגיאות.

שינוי קנה מידה של מכונה

אתם יכולים לשנות את קנה המידה של מכונה ב-AlloyDB כדי להתאים את הקיבולת והביצועים של האשכול לדרישות המשתנות של עומס העבודה. התאמה לעומס עוזרת לנהל את העלויות ולטפל בעליות חדות בתנועה.

כדי לשנות את קנה המידה באופן אנכי (שינוי של vCPU ו-RAM), משנים את סוג המכונה של מכונה ראשית או של מכונה במאגר קריאה. כדי לשנות את קנה המידה באופן אופקי, משנים את מספר הצמתים במכונה של מאגר קריאה. אפשר לנהל את ההתאמה לעומס (scaling) גם בצורה אנכית וגם בצורה אופקית באמצעות תהליכים ידניים. אפשר גם לנהל את ההתאמה האופקית לעומס באופן אוטומטי על ידי הפעלת התאמה אוטומטית לעומס של מאגר הקריאה.

אפשר לשנות את הגודל של מכונות AlloyDB בדרכים הבאות.

סוג ההתאמה לעומס (scaling)	‏Method	אוטומציה	מכונות ראשיות	מופעים ייעודיים לשאילתות מסוג "קריאה-בלבד"
אנכי	שינוי סוג המכונה	גלילה ידנית	נתמך	נתמך
אופקי	שינוי מספר הצמתים	ידני ואוטומטי	לא נתמך	נתמך

לפני שמתחילים

Google Cloud לפרויקט שבו אתם משתמשים צריכה להיות גישה ל-AlloyDB.
בפרויקט ב- Google Cloud שבו אתם משתמשים, צריך להיות לכם אחד מתפקידי ה-IAM הבאים:
- ‫roles/alloydb.admin (תפקיד IAM מוגדר מראש של אדמין ב-AlloyDB)
- ‫roles/owner (תפקיד ה-IAM הבסיסי "בעלים")
- ‫roles/editor (תפקיד העריכה הבסיסי ב-IAM)
אם לא הוקצו לכם התפקידים האלה, פנו לאדמין הארגוני כדי לבקש גישה.

שינוי ידני של קנה המידה של מכונה

בקטע הזה מוסבר איך לשנות ידנית את הגודל של מכונות AlloyDB. לדוגמה, אפשר לשנות את סוג המכונה כדי לשנות את קנה המידה של המכונה באופן אנכי, ולשנות את מספר הצמתים כדי לשנות את קנה המידה של מאגר הקריאה באופן אופקי.

שינוי קנה המידה של סוג המכונה של המכונה הווירטואלית

כדי לשנות את קנה המידה של מכונה במאגר ראשי או במאגר לקריאה בלבד, אפשר לשנות את סוג המכונה, מה שמשנה את מספר ה-vCPU והזיכרון שלה. שינוי סוג המכונה מאפשר לשנות את גודל המכונה למספר אחר של מעבדי vCPU באותה סדרת מכונות, או להעביר אותה לסדרת מכונות אחרת. מכונות ראשיות ומכונות של מאגר קריאה באותו אשכול יכולות להשתמש בסדרות שונות של מכונות. כל הצמתים במכונה אחת של מאגר קריאה משתמשים באותה סדרת מכונות ובאותו סוג מכונה. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת סדרת מכונות.

כשמשנים את סוג המכונה של מאגר לקריאה בלבד, המערכת של AlloyDB יוצרת מכונות וירטואליות חלופיות עם סוג המכונה הרצוי. אחרי שהמכונות הווירטואליות החלופיות מוכנות, AlloyDB מחליף את המכונות הווירטואליות הקיימות בלי לשנות את כתובת ה-IP של המכונה במאגר לקריאה בלבד. אם יצירת המכונות הווירטואליות החלופיות נכשלת בגלל חוסר זמינות של משאבים, כמו מחסור במלאי, AlloyDB מבטל את הפעולה עם שגיאה ומשאיר את המכונות הווירטואליות הקיימות של מאגר הקריאה פועלות ללא הפרעה.

המסוף

נכנסים לדף Clusters במסוף Google Cloud .

כניסה לדף Clusters
לוחצים על אשכול בעמודה Resource Name.
בדף Overview, עוברים לקטע Instances in your cluster ולוחצים על Edit primary או על Edit read pool.

הערה: הפעולה הזו לא זמינה אם בדף מדווח על סטטוס תחזוקה של האשכול. הפעולה תהיה זמינה שוב אחרי שהערך של Status ישתנה ל-Ready.
בוחרים אחת מסדרות המכונות הבאות:
- ‫C4A (סדרת מכונות שמבוססת על Google Axion)
- ‫N2 (סדרת מכונות שמבוססת על x86). זו סדרת המכונות שמוגדרת כברירת מחדל.
- ‫C4 (סדרת מכונות שמבוססת על x86)
- ‫Z3 (סדרת מכונות שמבוססות על Intel Xeon)
בוחרים סוג מכונה.
- ב-C4A יש תמיכה ב-1, 2, 4, 8, 16, 32, 48, 64 ו-72 מעבדי vCPU.
- ב-N2 יש תמיכה ב-2, 4, 8, 16, 32, 64, 96 ו-128 מעבדי vCPU.
- ב-C4 יש תמיכה ב-4, 8, 16, 24, 32, 48, 96, 144, 192 ו-288 מעבדי vCPU.
- ב-Z3 יש תמיכה ב-8,‏ 14,‏ 16,‏ 22,‏ 32,‏ 44 ו-88 מעבדי vCPU.
מידע נוסף על השימוש בסדרת המכונות C4A שמבוססות על Axion, כולל סוג המכונה עם מעבד וירטואלי אחד, זמין במאמר שיקולים לשימוש בסדרת המכונות C4A שמבוססות על Axion.
לוחצים על Update instance או על Update read pool.

gcloud

כדי להשתמש ב-CLI של gcloud, אתם יכולים להתקין ולהפעיל את Google Cloud CLI או להשתמש ב-Cloud Shell.

כדי לשנות את סוג המכונה של מכונה ראשית או של מכונה במאגר לקריאה בלבד, משתמשים בפקודה gcloud alloydb instances update.

gcloud alloydb instances update INSTANCE_ID \
     --cpu-count=CPU_COUNT \
     --machine-type=MACHINE_TYPE \
     --region=REGION_ID \
     --cluster=CLUSTER_ID \
     --project=PROJECT_ID

מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:

‫INSTANCE_ID: המזהה של המכונה שמעדכנים.
‫CPU_COUNT: מספר המעבדים הווירטואליים שרוצים להקצות למכונה. צריך לציין את הדגל --cpu-count, את הדגל --machine-type או את שניהם. אם מציינים רק את הדגל --cpu-count, המכונה משתמשת בסדרת המכונות N2 עם אחד מהערכים התקינים הבאים:
- ‫2: ‏2 vCPUs, ‏16GB RAM
- ‫4: ‏4 מעבדי vCPU, ‏32GB RAM
- ‫8: ‏8 vCPU, ‏64GB RAM
- ‫16: ‏16 מעבדי vCPU, ‏RAM בנפח 128GB
- ‫32: ‏32 מעבדי vCPU, ‏256GB RAM
- ‫64: ‏64 מעבדי vCPU, ‏512GB RAM
- ‫96: ‏96 מעבדי vCPU, ‏768GB RAM
- 128: ‏128 מעבדי vCPU, ‏864GB RAM
‫MACHINE_TYPE: סוג מכונה נתמך למכונה, כמו n2-highmem-4,‏ c4-highmem-4-lssd,‏ c4a-highmem-4-lssd או z3-highmem-14-standardlssd. למידע נוסף על סוגי המכונות הנתמכים, קראו את המאמר בחירת סוג מכונה של AlloyDB.

אם מציינים גם את הדגל --machine-type וגם את הדגל --cpu-count, מספר ה-vCPU חייב להיות זהה, אחרת הפקודה תחזיר שגיאה.
‫REGION_ID: האזור של המכונה.
‫CLUSTER_ID: המזהה של האשכול שמכיל את המכונה.
‫PROJECT_ID: מזהה הפרויקט שמכיל את האשכול.

אם הפקודה מחזירה הודעת שגיאה שכוללת את הביטוי invalid cluster state MAINTENANCE, סימן שהאשכול עובר תחזוקה שוטפת. הפעולה הזו משביתה באופן זמני את האפשרות להגדיר מחדש את המכונה. מריצים שוב את הפקודה אחרי שהאשכול חוזר למצב READY. כדי לבדוק את סטטוס האשכול, אפשר לעיין בקטע הצגת פרטי האשכול.

עדכונים לגבי סוגי מכונות של Accelerate

כדי לעדכן את סוג המכונה מהר יותר, משתמשים באפשרות FORCE_APPLY עם הפקודה gcloud beta alloydb instances update.

 gcloud beta alloydb instances update INSTANCE_ID \
  --cpu-count=CPU_COUNT \
  --machine-type=MACHINE_TYPE \
  --region=REGION_ID \
  --cluster=CLUSTER_ID \
  --project=PROJECT_ID \
  --update-mode=FORCE_APPLY

המכונה מושבתת למשך כדקה.
סוג המכונה של המכונה משתנה אחרי 10 עד 15 דקות.

Terraform

כדי לשנות את סוג המכונה של מכונה וירטואלית, מעדכנים את הבלוק machine_config במשאב google_alloydb_instance.

resource "google_alloydb_instance" "default" {
  cluster       = google_alloydb_cluster.default.name
  instance_id   = "alloydb-instance"
  instance_type = "PRIMARY" # or "READ_POOL"

  machine_config {
    cpu_count = 4
  }
}

שינוי מספר הצמתים של מכונה במאגר לקריאה בלבד

ב-AlloyDB אפשר לשנות את מספר הצמתים במכונה של מאגר קריאה בלי זמן השבתה ברמת המכונה. כשמגדילים את מספר הצמתים, החיבורים של הלקוחות לא מושפעים.

כשמפחיתים את מספר הצמתים, כל הלקוחות שמחוברים לצומת שנסגר יכולים להתחבר מחדש לצמתים האחרים באמצעות נקודת הקצה של המכונה.

המסוף

נכנסים לדף Clusters במסוף Google Cloud .

כניסה לדף Clusters
לוחצים על אשכול בעמודה Resource Name.
בדף Overview, עוברים לקטע Instances in your cluster ולוחצים על Edit read pool.

הערה: הפעולה הזו לא זמינה אם סטטוס האשכול בדף הוא Maintenance. הפעולה תהיה זמינה שוב אחרי שהערך בעמודה סטטוס ישתנה למוכן.
בשדה Node count, מזינים את מספר הצמתים.

הערה: אפשר להגדיר עד 20 צמתים בכל המכונות של מאגר הקריאה באשכול.
לוחצים על Update read pool.

gcloud

כדי להשתמש ב-CLI של gcloud, אתם יכולים להתקין ולהפעיל את Google Cloud CLI או להשתמש ב-Cloud Shell.

כדי לשנות את מספר הצמתים במכונה של מאגר קריאה, משתמשים בפקודה gcloud alloydb instances update.

gcloud alloydb instances update INSTANCE_ID \
    --read-pool-node-count=NODE_COUNT \
    --region=REGION_ID \
    --cluster=CLUSTER_ID \
    --project=PROJECT_ID

‫INSTANCE_ID: המזהה של המכונה במאגר לקריאה בלבד.
‫NODE_COUNT: מספר הצמתים במכונה של מאגר הקריאה. צריך לציין מספר בין 1 ל-20, כולל. שימו לב שאי אפשר להגדיר יותר מ-20 צמתים בכל המכונות של מאגרי הקריאה באשכול.
‫REGION_ID: האזור שבו נמצאת המכונה.
‫CLUSTER_ID: המזהה של האשכול שבו נמצאת המכונה.
‫PROJECT_ID: מזהה הפרויקט שבו נמצא האשכול.

Terraform

כדי לשנות את מספר הצמתים במכונה של מאגר קריאה, מעדכנים את השדה node_count בבלוק read_pool_config של המשאב google_alloydb_instance.

resource "google_alloydb_instance" "default" {
  cluster       = google_alloydb_cluster.default.name
  instance_id   = "alloydb-read-pool-instance"
  instance_type = "READ_POOL"

  read_pool_config {
    node_count = 3
  }
}

הגדרת התאמה לעומס (autoscaling) של מאגר קריאה

התאמה אוטומטית לעומס של מאגר קריאה ב-AlloyDB מאפשרת לשנות באופן אוטומטי ומותאם את מספר צומתי הקריאה על סמך השימוש במשאבים בזמן אמת. כך תוכלו להתמודד עם שינויים בשימוש ולהפחית את ההוצאות.

אפשר להגדיר התאמה אוטומטית לעומס (automatic scaling) באמצעות כללי המדיניות הבאים:

מבוסס על ניצול המעבד (CPU): משנה את מספר הצמתים בהתאם לניצול המעבד (CPU) שמוגדר כיעד.
מבוסס-לו"ז: שינוי מספר הצמתים למספר מינימלי במהלך חלון זמן מסוים.

אפשר להשתמש בכללי המדיניות האלה ביחד. כשיש כמה כללי מדיניות פעילים, המידרוג האוטומטי בוחר את הכלל שממליץ על המספר הגבוה ביותר של צמתים.

מגבלות

למידרוג האוטומטי של מאגר הקריאה יש את המגבלות הבאות:

חלוקת עומסים בחיבורים ארוכי-טווח: כדי לחלק את תעבורת הנתונים באופן שווה ולהשתמש באופן מלא בקיבולת שנוספה מההתאמה האוטומטית לעומס, מומלץ ליצור חיבורים חדשים ללקוחות. המידרוג האוטומטי לא סוגר חיבורים קיימים לטווח ארוך כשהוא מוסיף צמתים חדשים, ולכן תעבורת הנתונים מהחיבורים האלה לא מנותבת לצמתים החדשים שנוספו.
חימום מטמון לצמתים חדשים: כשמידרוג אוטומטי מוסיף צמתים חדשים, יכול להיות שיעברו כמה דקות עד שהמטמון שלהם יתחמם והם יגיעו לביצועי שיא של שאילתות.

הפעלה של התאמה אוטומטית לעומס במאגר קריאה במכונה חדשה של מאגר קריאה

כשיוצרים מכונה של מאגר לקריאה בלבד, אפשר להפעיל ולהגדיר התאמה אוטומטית לעומס (scaling) באמצעות מדיניות שמבוססת על מעבד (CPU), מדיניות שמבוססת על לוח זמנים או שתיהן.

יצירת מכונה של מאגר קריאה עם מדיניות מבוססת-מעבד (CPU)

כדי ליצור מכונה של מאגר קריאה עם מדיניות התאמה אוטומטית לעומס שמבוססת על יעד של שימוש ב-CPU, מריצים את הפקודה הבאה:

gcloud beta alloydb instances create INSTANCE_ID \
    --instance-type=READ_POOL \
    --read-pool-node-count=NODE_COUNT \
    --region=REGION_ID \
    --cluster=CLUSTER_ID \
    --project=PROJECT_ID \
    --enable-autoscaler \
    --autoscaler-max-node-count=MAX_NODE_COUNT \
    --autoscaler-cool-down-period-seconds=COOLDOWN_PERIOD \
    --autoscaler-target-cpu-usage=TARGET_CPU_USAGE \
    {--cpu-count=CPU_COUNT | --machine-type=MACHINE_TYPE}

מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:

‫INSTANCE_ID: המזהה של המכונה במאגר לקריאה בלבד.
‫NODE_COUNT: המספר המינימלי של צמתים שהמידרוג האוטומטי יכול ליצור במכונה של מאגר הקריאה. צריך לציין מספר בין 1 ל-20, כולל. אי אפשר להוסיף יותר מ-20 צמתים בכל המכונות של מאגר הקריאה באשכול.
‫REGION_ID: האזור שבו נמצאת המכונה.
‫CLUSTER_ID: המזהה של האשכול שבו נמצאת המכונה.
‫PROJECT_ID: מזהה הפרויקט שבו נמצא האשכול.
‫MAX_NODE_COUNT: המספר המקסימלי של צמתים שהמידרוג האוטומטי יכול ליצור במכונה של מאגר הקריאה. המספר הכולל של הצמתים בכל המכונות של מאגר הקריאה באשכול אחד לא יכול להיות גדול מ-20.
‫COOLDOWN_PERIOD: משך הזמן בשניות ש-AlloyDB ממתין לפני שהוא מביא בחשבון את השימוש במשאבים של מכונת מאגר הקריאה באלגוריתם של ההתאמה לעומס. ערך ברירת המחדל הוא 300 שניות.
‫TARGET_CPU_USAGE: יעד ניצול המעבד (CPU) של המכונה במאגר לקריאה בלבד, מבוטא כערך עשרוני בין 0.0 ל-1.0. לדוגמה, 0.7 עבור 70%.
‫CPU_COUNT: מספר המעבדים הווירטואליים מסוג N2 שרוצים להקצות למכונה. צריך לציין --cpu-count או --machine-type.
‫MACHINE_TYPE: בחירה מתוך רשימה של סוגי מכונות נתמכים, כמו n2-highmem-4, ‏ c4-highmem-4-lssd או c4a-highmem-4-lssd. למידע נוסף, קראו את המאמר בחירת סוג מכונה של AlloyDB.

יצירת מכונה של מאגר קריאה עם מדיניות מבוססת-לוח זמנים

כדי ליצור מכונה של מאגר קריאה עם מדיניות התאמה אוטומטית לעומס שמבוססת על לוח זמנים, ומגדירה מספר מינימלי של צמתים לחלון זמן ספציפי, מריצים את הפקודה הבאה:

gcloud beta alloydb instances create INSTANCE_ID \
    --instance-type=READ_POOL \
    --read-pool-node-count=NODE_COUNT \
    --region=REGION_ID \
    --cluster=CLUSTER_ID \
    --project=PROJECT_ID \
    --enable-autoscaler \
    --autoscaler-max-node-count=MAX_NODE_COUNT \
    --autoscaler-cool-down-period-seconds=COOLDOWN_PERIOD \
    --autoscaler-set-schedule=SCHEDULE_NAME \
    --autoscaler-schedule-cron-exp=CRON_EXPRESSION \
    --autoscaler-schedule-duration-seconds=DURATION_SECONDS \
    --autoscaler-schedule-time-zone=TIME_ZONE \
    --autoscaler-schedule-min-node-count=MIN_NODE_COUNT \
    --autoscaler-schedule-description="DESCRIPTION" \
    {--cpu-count=CPU_COUNT | --machine-type=MACHINE_TYPE}

מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:

‫MAX_NODE_COUNT: המספר המקסימלי של צמתים שהמידרוג האוטומטי יכול ליצור במכונה של מאגר הקריאה. המספר הכולל של הצמתים בכל המכונות של מאגר הקריאה באשכול אחד לא יכול להיות גדול מ-20.
‫COOLDOWN_PERIOD: משך הזמן בשניות ש-AlloyDB ממתין לפני שהוא מביא בחשבון את השימוש במשאבים של המכונה במאגר הקריאה באלגוריתם של ההתאמה האוטומטית לעומס. ערך ברירת המחדל הוא 300 שניות.
‫SCHEDULE_NAME: שם ייחודי ללוח הזמנים של ההתאמה לעומס.
‫CRON_EXPRESSION: לוח הזמנים בפורמט cron שמציין את שעת ההתחלה של אירוע ההתאמה לעומס.
‫DURATION_SECONDS: משך הזמן בשניות שבו לוח הזמנים נשאר פעיל אחרי שהוא מתחיל. אחרי התקופה הזו, המכונה מצמצמת את מספר הצמתים בהתאם למדיניות אחרת או להגדרה המקורית שלה.
‫TIME_ZONE: אזור זמן אופציונלי לתזמון. לדוגמה, America/Los_Angeles.
‫MIN_NODE_COUNT: המספר המינימלי של הצמתים שהמידרוג האוטומטי מוסיף למכונה של מאגר הקריאה כשהתזמון פעיל.
‫DESCRIPTION: תיאור טקסט אופציונלי של לוח הזמנים.
‫CPU_COUNT: מספר המעבדים הווירטואליים מסוג N2 שרוצים להקצות למכונה. צריך לציין --cpu-count או --machine-type.
‫MACHINE_TYPE: בחירה מתוך רשימה של סוגי מכונות נתמכים, כמו n2-highmem-4, ‏ c4-highmem-4-lssd או c4a-highmem-4-lssd. למידע נוסף, קראו את המאמר בחירת סוג מכונה של AlloyDB.

יצירת מכונה של מאגר קריאה עם מדיניות מבוססת-מעבד (CPU) ומבוססת-לוח זמנים

כדי ליצור מכונה של מאגר קריאה עם מדיניות התאמה אוטומטית לעומס שמבוססת על מעבד וגם על לוח זמנים, מריצים את הפקודה הבאה:

gcloud beta alloydb instances create INSTANCE_ID \
    --instance-type=READ_POOL \
    --read-pool-node-count=NODE_COUNT \
    --region=REGION_ID \
    --cluster=CLUSTER_ID \
    --project=PROJECT_ID \
    --enable-autoscaler \
    --autoscaler-max-node-count=MAX_NODE_COUNT \
    --autoscaler-cool-down-period-seconds=COOLDOWN_PERIOD \
    --autoscaler-target-cpu-usage=TARGET_CPU_USAGE \
    --autoscaler-set-schedule=SCHEDULE_NAME \
    --autoscaler-schedule-cron-exp=CRON_EXPRESSION \
    --autoscaler-schedule-duration-seconds=DURATION_SECONDS \
    --autoscaler-schedule-time-zone=TIME_ZONE \
    --autoscaler-schedule-min-node-count=MIN_NODE_COUNT \
    --autoscaler-schedule-description="DESCRIPTION" \
    {--cpu-count=CPU_COUNT | --machine-type=MACHINE_TYPE}

לתיאור של הפלייסהולדרים שבהם נעשה שימוש בפקודה הזו, ראו יצירת מכונה של מאגר קריאה עם מדיניות מבוססת-מעבד (CPU) ויצירת מכונה של מאגר קריאה עם מדיניות מבוססת-לוח זמנים.

הפעלה או עדכון של התאמה אוטומטית לעומס במכונה קיימת של מאגר קריאה

אתם יכולים להפעיל, להשבית או לשנות את ההגדרות של ההתאמה האוטומטית לעומס במכונה קיימת של מאגר קריאה.

כדי להפעיל התאמה אוטומטית לעומס בפעם הראשונה במכונה קיימת, או כדי לעדכן מדיניות קיימת, משתמשים בפקודה gcloud beta alloydb instances update. לדוגמה, כדי לעדכן את ניצול המעבד (CPU) המטורגט, מריצים את הפקודה:

gcloud beta alloydb instances update INSTANCE_ID \
    --region=REGION_ID \
    --cluster=CLUSTER_ID \
    --project=PROJECT_ID \
    --enable-autoscaler \
    --autoscaler-target-cpu-usage=NEW_TARGET_CPU_USAGE

מחליפים את NEW_TARGET_CPU_USAGE בניצול היעד החדש של המעבד שרוצים להגדיר למכונה של מאגר הקריאה, מבוטא כערך עשרוני בין 0.0 ל-1.0.

כדי להוסיף לוח זמנים שני להגדרה קיימת, מריצים את פקודת העדכון עם שם חדש ללוח הזמנים. אם כבר יש לוח זמנים עם השם הזה, הפקודה מעדכנת את לוח הזמנים הקיים. אחרת, המערכת יוצרת לוח זמנים חדש.

gcloud beta alloydb instances update INSTANCE_ID \
    --region=REGION_ID \
    --cluster=CLUSTER_ID \
    --project=PROJECT_ID \
    --enable-autoscaler \
    --autoscaler-set-schedule=NEW_SCHEDULE_NAME \
    --autoscaler-schedule-cron-exp=CRON_EXPRESSION \
    --autoscaler-schedule-duration-seconds=DURATION_SECONDS \
    --autoscaler-schedule-min-node-count=MIN_NODE_COUNT

מחליפים את NEW_SCHEDULE_NAME בשם הייחודי של לוח הזמנים החדש או המעודכן להתאמה לעומס. אם השם שציינתם תואם ללוח זמנים קיים, הפקודה מעדכנת את ההגדרות של לוח הזמנים הזה. אם השם לא קיים, הפקודה יוצרת לוח זמנים חדש עם השם הזה.

איך מתבצעת הערכה של כללי מדיניות להתאמה אוטומטית לעומס (autoscaling)

כשיש כמה כללי מדיניות פעילים של התאמה אוטומטית לעומס, הכלי להגדלת קנה מידה באופן אוטומטי מעריך כל מדיניות ובוחר את זו שממליצה על המספר הגבוה ביותר של צמתים.

לדוגמה, נניח שיש הגדרה עם שתי כללי מדיניות:

מדיניות מבוססת-מעבד עם יעד ניצול של 60%.
מדיניות מבוססת-לו"ז שדורשת מינימום של שלושה צמתים בימי חול בין השעות 08:00 ל-17:00.

אם מדובר ביום חול בצהריים וניצול המעבד הוא 80%, המדיניות שמבוססת על מעבד עשויה להמליץ על הגדלת קנה המידה לארבעה צמתים, בעוד שהמדיניות שמבוססת על לוח זמנים ממליצה על שלושה. המידרוג האוטומטי משנה את קנה המידה של המכונה לארבעה צמתים.

התאמה אוטומטית לעומס (Autoscaling) ב-

בנוסף להתאמה האוטומטית לעומס של המכונה במאגר הקריאה, AlloyDB גם מצמצם את המכונה באופן אוטומטי כשלא צריך כל כך הרבה צומתי קריאה כדי לתמוך בתהליך העבודה. כשמתבצעת הקטנה אוטומטית של משאבים, המערכת של AlloyDB מקטינה את מספר הצמתים לערך שהגדרתם בשדה --read-pool-node-count.

כדי לקבוע מתי צריך לצמצם אופקית את מאגר הקריאה, המערכת של AlloyDB ממתינה עד שלוח הזמנים של ההתאמה האוטומטית לעומס לא פעיל או עד שהשימוש במעבד נמוך מיעד השימוש במשך 10 דקות.

למידע נוסף על התאמה אוטומטית לעומס (scaling in), קראו את המאמר הסבר על ההחלטות של המידרוג האוטומטי.

השבתת ההתאמה האוטומטית לעומס

כדי להשבית את ההתאמה האוטומטית לעומס, משתמשים בדגל --no-enable-autoscaler. הפעולה הזו מאפסת את מאגר הקריאה למספר הצמתים המקורי שלו לפני שהופעלה ההתאמה האוטומטית לעומס.

gcloud beta alloydb instances update INSTANCE_ID \
    --region=REGION_ID \
    --cluster=CLUSTER_ID \
    --project=PROJECT_ID \
    --no-enable-autoscaler

הצגת מספר הצמתים שהותאמו אוטומטית

אתם יכולים לראות את מספר הצמתים שהמידרוג האוטומטי הוסיף או הסיר במכונה.

המסוף

נכנסים לדף Clusters במסוף Google Cloud .

כניסה לדף Clusters
לוחצים על אשכול בעמודה Resource Name.
בתפריט הניווט, לוחצים על תובנות מערכת.
בוחרים מכונה מהרשימה הנפתחת Instance.
בודקים את מספר הצמתים בקטע מספר הצמתים הפעילים.

gcloud

כדי להשתמש ב-CLI של gcloud, אתם יכולים להתקין ולהפעיל את Google Cloud CLI או להשתמש ב-Cloud Shell.

משתמשים בפקודה gcloud alloydb instances describe כדי להציג את רשימת הצמתים במכונה.

gcloud alloydb instances describe INSTANCE_ID \
     --region=REGION_ID \
     --cluster=CLUSTER_ID \
     --project=PROJECT_ID \
     --view=FULL \
     --format="yaml(nodes)"

מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:

‫INSTANCE_ID: המזהה של המכונה שמעדכנים.
‫REGION_ID: האזור שבו נמצאת המכונה.
‫CLUSTER_ID: המזהה של האשכול שבו נמצא המכונה.
‫PROJECT_ID: מזהה הפרויקט שבו נמצא האשכול.

שינוי קנה מידה של מכונה קל לארגן דפים בעזרת אוספים אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.

לפני שמתחילים

שינוי ידני של קנה המידה של מכונה

שינוי קנה המידה של סוג המכונה של המכונה הווירטואלית

המסוף

gcloud

עדכונים לגבי סוגי מכונות של Accelerate

Terraform

שינוי מספר הצמתים של מכונה במאגר לקריאה בלבד

המסוף

gcloud

Terraform

הגדרת התאמה לעומס (autoscaling) של מאגר קריאה

מגבלות

הפעלה של התאמה אוטומטית לעומס במאגר קריאה במכונה חדשה של מאגר קריאה

יצירת מכונה של מאגר קריאה עם מדיניות מבוססת-מעבד (CPU)

יצירת מכונה של מאגר קריאה עם מדיניות מבוססת-לוח זמנים

יצירת מכונה של מאגר קריאה עם מדיניות מבוססת-מעבד (CPU) ומבוססת-לוח זמנים

הפעלה או עדכון של התאמה אוטומטית לעומס במכונה קיימת של מאגר קריאה

איך מתבצעת הערכה של כללי מדיניות להתאמה אוטומטית לעומס (autoscaling)

התאמה אוטומטית לעומס (Autoscaling) ב-

השבתת ההתאמה האוטומטית לעומס

הצגת מספר הצמתים שהותאמו אוטומטית

המסוף

gcloud

שינוי קנה מידה של מכונה