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최대 Auto Scaling 작업 수 이해
maxAutoscalingTaskCount 파라미터는 Amazon MSK Connect에서 커넥터의 오토 스케일링에 사용할 수 있는 선택적 용량 필드입니다. 이 파라미터를 사용하면 커넥터 Auto Scaling 작업 중에 생성할 수 있는 최대 작업 수에 대한 상한을 설정하여 리소스 사용률 및 성능을 더 잘 제어할 수 있습니다.
자동 확장 용량 모드를 사용하는 경우 Amazon MSK Connect는 작업자당 작업자 및 MCU 수에 비례하는 값으로 커넥터의 tasks.max 속성을 자동으로 재정의합니다. MCUs maxAutoscalingTaskCount 파라미터는 커넥터에 대해 생성된 최대 작업 수를 제한하는 구성 가능한 추가 옵션을 제공합니다.
이 기능은 Kafka 클러스터의 주제 파티션 수와 관련하여 병렬 처리 수준을 제어하려는 경우에 특히 유용합니다. 이 제한을 설정하면 성능을 최적화하고 자동으로 계산된 작업 수가 워크로드 요구 사항을 초과할 때 발생할 수 있는 비효율적인 작업 분산을 방지할 수 있습니다.
구성 요구 사항
maxAutoscalingTaskCount 파라미터는 다음 요구 사항을 충족해야 합니다.
maxAutoscalingTaskCount ≥ maxWorkerCount
이 요구 사항은 작업자당 하나 이상의 작업을 유지하여 효율적인 리소스 사용률을 보장합니다. 시스템은 커넥터 기능을 최적화하기 위해이 최소값을 적용합니다.
maxAutoscalingTaskCount를 지정하면 커넥터 생성 즉시, 그리고 이후의 모든 조정 이벤트 중에 한도가 적용됩니다. 오토 스케일링 작업 중에 작업자 수가 증가하거나 감소하면 시스템은이 제한을 계속 준수합니다. tasks.max 값은 작업자당 작업자 및 MCUs 수에 비례하여 조정되지만 구성된 maxAutoscalingTaskCount 값을 초과하지 않습니다.
이 파라미터를 지정하지 않으면 커넥터는 제한 없이 표준 계산을 사용합니다tasks.max = workerCount × mcuCount × tasksPerMcu(여기서 tasksPerMcu는 2).
maxAutoscalingTaskCount를 사용해야 하는 경우
다음 시나리오maxAutoscalingTaskCount에서를 사용하는 것이 좋습니다.
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제한된 파티션 수: Kafka 주제에 자동으로 계산된 작업 수보다 낮은 고정된 수의 파티션이 있는 경우 제한을 설정하면 수행할 작업이 없는 유휴 작업이 생성되지 않습니다.
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성능 최적화: 특정 작업 수가 워크로드에 최적의 처리량을 제공한다는 것을 확인한 경우 최대 작업 수를 제한하여 일관된 성능을 유지할 수 있습니다.
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리소스 관리: 실행 중인 작업자 수에 관계없이 커넥터의 최대 병렬 처리 및 리소스 소비를 제어하려는 경우.
예제
다음 구성을 가진 커넥터의 경우:
minWorkerCount: 1 maxWorkerCount: 4 mcuCount: 8 maxAutoscalingTaskCount: 15
가 없으면 작업자 4명으로 확장될 maxAutoscalingTaskCount때 커넥터는 64개의 작업(작업자 4명 × MCUs × MCU당 작업 2개)을 생성합니다. 를 15로 maxAutoscalingTaskCount 설정하면 커넥터는 15개의 작업만 생성하므로 Kafka 주제에 15개 이하의 파티션이 있는 경우 더 적합할 수 있습니다.
