Scaling
Le scaling d'un cluster est le processus qui consiste à ajouter des nœuds à un cluster ou à en supprimer en réponse aux changements dans la charge de travail du cluster ou les besoins en stockage de données.
Vous pouvez procéder au scaling d'un cluster Bigtable de différentes manières :
- Autoscaling
- Attribution manuelle des nœuds
Dans la plupart des cas, choisissez l'autoscaling. Lorsque vous activez l'autoscaling pour un cluster, Bigtable surveille en permanence le cluster et ajuste automatiquement le nombre de nœuds en fonction de vos paramètres.
Vous pouvez faire évoluer votre cluster Bigtable en fonction de métriques telles que l'utilisation du processeur du cluster. Par exemple, si votre cluster est soumis à des charges importantes et que son utilisation du processeur est élevée, vous pouvez ajouter des nœuds au cluster jusqu'à ce que son utilisation diminue. Vous pouvez également réaliser des économies en supprimant les nœuds du cluster lorsqu'il n'est pas très utilisé.
Limites
Tenez compte des limites suivantes.
Disponibilité des nœuds
Les quotas de nœuds s'appliquent si l'allocation manuelle ou l'autoscaling sont activés sur le cluster. Pour en savoir plus, consultez la section Quotas et disponibilité des nœuds.
Délai pendant le rééquilibrage des nœuds
Une fois que vous avez ajouté des nœuds à un cluster, un délai de 20 minutes peut s'écouler avant que vous constatiez une amélioration significative des performances du cluster. Par conséquent, si votre charge de travail implique des pics d'utilisation courts, l'ajout de nœuds en fonction de la charge de processeur n'améliorera pas les performances de votre cluster, car le pic d'utilisation sera probablement terminé avant que Cloud Bigtable ne rééquilibre vos données.
Pour gérer ce délai, vous pouvez ajouter des nœuds à votre cluster de façon automatisée ou via Google Cloud Console avant d'augmenter la charge du cluster. Cette approche donne suffisamment de temps à Bigtable pour rééquilibrer vos données entre les nœuds supplémentaires avant d'augmenter la charge de travail. Sur les clusters qui utilisent l'allocation manuelle de nœuds, modifiez le nombre de nœuds. Sur les clusters qui utilisent l'autoscaling, modifiez le nombre minimal de nœuds. Une fois que votre trafic revient à la normale, rétablissez vos anciens paramètres de nœud.
Augmentation de la latence provoquée par une réduction trop rapide de la capacité
Lorsque vous réduisez le nombre de nœuds d'un cluster, ne réduisez pas la taille du cluster de plus de 10 % sur une période de 10 minutes. Une réduction trop rapide de la capacité peut entraîner des problèmes de performances, tels qu'une latence accrue, si les nœuds restants du cluster deviennent temporairement surchargés.
Problèmes de conception de schémas
Si vous rencontrez des problèmes lors de la conception du schéma de votre table, l'ajout de nœuds à votre cluster Bigtable peut ne pas améliorer les performances. Par exemple, si vous avez un grand nombre de lectures ou d'écritures sur une seule ligne de votre table, toutes ces opérations sont dirigées vers le même nœud de votre cluster. Par conséquent, l'ajout de nœuds n'améliore pas les performances. En revanche, si les lectures et les écritures sont réparties uniformément sur les lignes de votre table, l'ajout de nœuds améliore généralement les performances.
Pour en savoir plus sur la conception d'un schéma permettant de faire évoluer efficacement Bigtable, consultez la page Concevoir votre schéma.
Étape suivante
- En savoir plus sur l'autoscaling Bigtable.
- Découvrez comment surveiller votre instance de façon automatisée et via Google Cloud Console.