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クラスターのスケーリング
概要:
マルチノードスケーリングは、最大 15 個のノードを持つクラスターを作成できるようにすることで、Timestream for InfluxDB 3 Enterprise Edition の機能を拡張し、ワークロードの需要の増加に合わせて水平方向のスケーラビリティを実現します。この機能は、特定の読み取りおよび書き込みワークロードを最適化するための柔軟なクラスター設定オプションを提供し、高可用性のために複数のアベイラビリティーゾーンにノードを分散します。
主な機能
マルチノードスケーリングを使用すると、次のことができます。
最大 15 個のノード (最大 4 個のライターノード、13 個のリーダーノード、1 個の専用コンパクタ) を持つクラスターを作成する
ワークロード要件の変化に応じてノードを追加または削除して、クラスターサイズを動的に調整する
Writer/Reader モードまたは Reader-Only モードの間でノードロールを設定する
複数のアベイラビリティーゾーンにノードを分散して可用性を向上させる
読み取り/書き込みオペレーションまたは読み取り専用オペレーション専用のエンドポイントを介してクラスターにアクセスする
クラスターの設定
ノードタイプとロール
クラスターを設定するときに、以下を指定できます。
ライター/リーダーノード: 書き込みオペレーションと読み取りオペレーションの両方を処理する (1～4 ノード)
読み取り専用ノード: 読み取りクエリの処理専用 (0～13 ノード)
Dedicated Compactor: データストレージを最適化するために 3 つ以上のノードを持つクラスターに必要です
クラスターエンドポイント
InfluxDB 3 の Timestream には、次の 2 種類のエンドポイントがあります。
クラスターエンドポイント: 使用可能なノード間でトラフィックを分散する
読み取り/書き込みエンドポイント: トラフィックをすべてのライター/リーダーノードにルーティングします
読み取り専用エンドポイント: 読み取りオペレーションが可能なすべてのノードにトラフィックをルーティングします
ノードエンドポイント: ワークロードを分離するために特定のノードへの直接アクセスを許可する
重要
ノードエンドポイントを使用する場合、ノードが再起動、パッチ適用、アップグレード、または失敗すると、ダウンタイムが発生します。
注記
同じクライアントマシンから複数の並列スレッドを使用して書き込みまたは読み取りを生成する場合、DNS キャッシュ動作はクラスターノード間のトラフィック分散に影響を与える可能性があります。DNS 解決を最適化してトラフィック分散を均等にするためのガイダンスについては、「」を参照してくださいクラスターエンドポイントの DNS 解決の管理。
クラスターサイズの管理
クラスター設定を変更するには、パラメータグループを使用する必要があります。
必要な設定で新しいパラメータグループを作成する
パラメータグループをクラスターに適用する
このアプローチは、スケールアップ (ノードの追加) とスケールダウン (ノードの削除) の両方に適用されます。
重要
スケーリング用の新しいパラメータグループを作成するときは、インスタンスサイズに推奨されるすべてのパラメータを使用していることを確認してください。インスタンス固有のガイダンスについては、サポートされているインスタンスタイプと仕様「」ページを参照してください。新しいパラメータグループを適用する前に、ノードの追加または削除時に設定が誤って変更されないように、現在実行中の設定を確認してください。の手順に従って、有効な設定を確認できますを使用したパラメータグループの作成 AWS CLI。
マルチ AZ デプロイ
マルチノードクラスターを実行すると、ノードは選択したリージョンの異なるアベイラビリティーゾーンに自動的に分散されます。このディストリビューションにより、以下が保証されます。
クラスターエンドポイントの使用時にクラスターにダウンタイムがない
AZ レベルの障害に対する耐障害性の向上
リージョン全体で一貫したパフォーマンス
要件と制限
3 つ以上のノードを持つクラスターには専用のコンパクタが必要です
高可用性には、最低 2 つのライター/リーダーノードが推奨されます
クラスター内のすべてのノードは同じインスタンスタイプを使用する必要があります
ノードモードの変更には、新しいパラメータグループを作成する必要があります
ノードエンドポイントは、メンテナンスオペレーション中にダウンタイムが発生する可能性があります
ベストプラクティス
本番環境のワークロードにノードエンドポイントの代わりにクラスターエンドポイントを使用して、高可用性を確保する
読み取り/書き込みワークロードの比率に基づいてクラスターをスケールする (読み取り負荷の高いワークロードのリーダーノードを増やす)
ノードのパフォーマンスをモニタリングして最適なスケーリングニーズを判断する
アクティビティが少ない期間にスケーリングオペレーションを計画する
マルチノードデプロイで書き込み負荷の高いワークロードのパフォーマンスを最大化するには、書き込みオペレーションのみをライターノード (複数可) に送信し、読み取りクエリを読み取り専用ノードにルーティングします。
ヒント
書き込み負荷の高いワークロードの場合は、ライター/リーダーノードをさらに設定します。読み取り負荷の高いワークロードの場合は、高可用性のために少なくとも 2 つのライター/リーダーノードを維持しながら、リーダー専用ノードを追加します。
