調度環境資源

Cloud Composer 3 | Cloud Composer 2 | Cloud Composer 1

本頁面說明如何調整 Cloud Composer 環境的規模。

垂直和水平縮放

在 Cloud Composer 1 中，您不會為 Cloud Composer 和 Airflow 元件 (例如工作站和排程器) 定義特定 CPU 和記憶體資源。而是為環境叢集中的節點指定機器數量和類型。

注意： 在 Cloud Composer 1 中分配元件時，部分 Airflow 元件可能會不平均地放置在可用節點上。在這種情況下，一或多個節點的 CPU 或記憶體負載量會高於叢集中的其他節點。

水平調度選項：

• 調整節點數量
• 調整排程器數量

垂直擴展選項：

• 調整 Cloud SQL 執行個體的機型
• 調整網路伺服器機型

注意： 為 Airflow 元件設定資源限制時，請確保限制超過使用情境的最低資源需求。Sidecar 容器會與主要 Airflow 元件的容器並行執行，並使用部分已分配的資源。

調整排程器參數

您的環境可以同時執行多個 Airflow 排程器。使用多個排程器可以將負載分配到多個排程器執行個體，以提升效能和穩定性。

如果您的環境使用 Airflow 2，最多可以指定與環境中節點數量相同的排程器數量。

調度器擴充時，請注意下列事項：

• 在 Cloud Composer 3 環境中，Airflow DAG 處理器會以獨立的環境元件執行，與排程器分開。由於 DAG 處理器會將 DAG 的剖析作業從排程器卸載，您可能需要重新分配先前分配給 Airflow 排程器的資源。

  由於排程器不會在 Cloud Composer 3 中剖析 DAG，因此 CPU 和記憶體的資源限制較低，不如 Cloud Composer 2。

• 增加排程器數量不一定能提升 Airflow 效能。

  舉例來說，如果額外排程器未獲得善用，且耗用環境資源，但對整體效能沒有貢獻，就可能發生這種情況。實際的排程器效能取決於 Airflow 工作站數量、環境中執行的 DAG 和工作數量，以及 Airflow 和環境的設定。

• 建議您先從兩個排程器開始，然後監控環境的效能。變更排程器數量後，您隨時可以將環境的排程器數量調回原始設定。

如要進一步瞭解如何設定多個排程器，請參閱 Airflow 說明文件。

主控台

1. 前往 Google Cloud 控制台的「Environments」頁面。

   前往「環境」

2. 在環境清單中，按一下環境名稱。 「環境詳細資料」頁面隨即開啟。

3. 前往「環境設定」分頁。

4. 在「資源」>「工作負載設定」項目中，按一下「編輯」。

5. 在「資源」>「排程人員人數」項目中，按一下「編輯」。

6. 在「排程器設定」窗格的「排程器數量」欄位中，指定環境的排程器數量。

7. 按一下 [儲存]。

gcloud

以下是可用的 Airflow 排程器參數：

• --scheduler-count：環境中的排程器數量。

執行下列 Google Cloud CLI 指令：

gcloud composer environments update ENVIRONMENT_NAME \
  --location LOCATION \
  --scheduler-count SCHEDULER_COUNT

更改下列內容：

• ENVIRONMENT_NAME：環境名稱。

• LOCATION：環境所在的區域。

範例：

gcloud composer environments update example-environment \
  --location us-central1 \
  --scheduler-count 2

API

1. 建構 environments.patch API 要求。

2. 在這個要求中：

   1. 在 updateMask 參數中，指定 config.workloadsConfig.schedulerCount 遮罩。

   2. 在要求主體中，指定環境的排程器數量。

"config": {
  "workloadsConfig": {
    "scheduler": {
      "count": SCHEDULER_COUNT
    }
  }
}

更改下列內容：

• ENVIRONMENT_NAME：環境名稱。

• LOCATION：環境所在的區域。

• SCHEDULER_COUNT：排程器數量。

範例：

// PATCH https://composer.googleapis.com/v1/projects/example-project/
// locations/us-central1/environments/example-environment?updateMask=
// config.workloadsConfig.scheduler

"config": {
  "workloadsConfig": {
    "scheduler": {
      "count": 2
    }
  }
}

Terraform

workloads_config.scheduler 區塊中的下列欄位會控管 Airflow 排程器參數。每個排程器都會使用指定量的資源。

• scheduler.count：環境中的排程器數量。

resource "google_composer_environment" "example" {
  provider = google-beta
  name = "ENVIRONMENT_NAME"
  region = "LOCATION"

  config {

    workloads_config {
      scheduler {
        count = SCHEDULER_COUNT
      }
    }

  }
}

更改下列內容：

• ENVIRONMENT_NAME：環境名稱。

• LOCATION：環境所在的區域。

• SCHEDULER_COUNT：排程器數量。

範例：

resource "google_composer_environment" "example" {
  provider = google-beta
  name = "example-environment"
  region = "us-central1"

  config {

    workloads_config {
      scheduler {
        
        count = 2
      }
    }

  }
}

調整觸發者參數

您可以將觸發條件數量設為零，但環境中至少需要一個觸發條件執行個體 (或高復原力環境中至少需要兩個)，才能在 DAG 中使用可延遲運算子。

視環境的復原模式而定，觸發器數量可能有多種設定：

• 標準復原力：最多可執行 10 個觸發器。
• 高復原力：至少 2 個觸發器，最多 10 個觸發器。

即使觸發器數量設為零，系統仍會建立觸發器 Pod 定義，並顯示在環境的叢集中，但不會執行實際的觸發器工作負載。

您也可以指定環境中 Airflow 觸發器使用的 CPU、記憶體和磁碟空間量。這樣一來，除了使用多個觸發器提供的水平擴展功能外，您還可以提升環境效能。

注意： 如要瞭解資源的可能值和限制，請參閱「資源限制」一節。

主控台

1. 前往 Google Cloud 控制台的「Environments」頁面。

   前往「環境」

2. 在環境清單中，按一下環境名稱。 「環境詳細資料」頁面隨即開啟。

3. 前往「環境設定」分頁。

4. 在「資源」>「工作負載設定」項目中，按一下「編輯」。

5. 在「工作負載設定」窗格中，調整 Airflow 觸發器的參數：

   1. 在「觸發條件」部分，於「觸發條件數量」欄位中，輸入環境中的觸發條件數量。

      如果為環境設定至少一個觸發器，請使用「CPU」和「記憶體」欄位，為觸發器設定資源分配。

   2. 在「CPU」和「記憶體」中，指定 Airflow 觸發器的 CPU 數量、記憶體和儲存空間。每個觸發器都會使用指定量的資源。

6. 按一下 [儲存]。

gcloud

以下是可用的 Airflow 觸發條件參數：

注意： 請務必使用所有三個引數：--triggerer-cpu、--triggerer-memory 和 --triggerer-count。如果省略參數，系統會將目前值重設為預設值： 0.5 vCPU、 0.5 GB 記憶體，或是環境復原模式的觸發器數量。

• --triggerer-count：環境中的觸發條件數量。

  • 如果是標準復原環境，請使用介於 0 和 10 之間的值。
  • 如果是具備高度彈性的環境，請使用 0，或介於 2 和 10 之間的值。

• --triggerer-cpu：Airflow 觸發器的 CPU 數量。

• --triggerer-memory：Airflow 觸發器使用的記憶體量。

執行下列 Google Cloud CLI 指令：

gcloud composer environments update ENVIRONMENT_NAME \
  --location LOCATION \
  --triggerer-count TRIGGERER_COUNT \
  --triggerer-cpu TRIGGERER_CPU \
  --triggerer-memory TRIGGERER_MEMORY

更改下列內容：

• ENVIRONMENT_NAME：環境名稱。
• LOCATION：環境所在的區域。
• TRIGGERER_COUNT：觸發條件數量。
• TRIGGERER_CPU：觸發者的 CPU 數量，單位為 vCPU。
• TRIGGERER_MEMORY：觸發器的記憶體量。

注意： 指定的記憶體和磁碟空間值必須是整數，後接大小單位，例如 KB 代表 KB、MB 代表 MB，或 GB 代表 GB。預設大小單位為 GB。例如，10GB 會產生 10 GB 的儲存空間。

範例：

• 擴充至四個觸發器執行個體：

gcloud composer environments update example-environment \
  --location us-central1 \
  --triggerer-count 4 \
  --triggerer-cpu 1 \
  --triggerer-memory 1

• 將觸發器數量設為 0，即可停用觸發器。這項作業不需要為觸發器指定 CPU 或記憶體。

gcloud composer environments update example-environment \
  --location us-central1 \
  --triggerer-count 0

API

1. 在 updateMask 查詢參數中，指定 config.workloadsConfig.triggerer 遮罩。

2. 在要求主體中，指定觸發者的所有三個參數。

"config": {
  "workloadsConfig": {
    "triggerer": {
      "count": TRIGGERER_COUNT,
      "cpu": TRIGGERER_CPU,
      "memoryGb": TRIGGERER_MEMORY
    }
  }
}

更改下列內容：

• TRIGGERER_COUNT：觸發條件數量。

  • 如果是標準復原環境，請使用介於 0 和 10 之間的值。
  • 如果是具備高度彈性的環境，請使用 0，或介於 2 和 10 之間的值。

• TRIGGERER_CPU：觸發者的 CPU 數量，單位為 vCPU。

• TRIGGERER_MEMORY：觸發器的記憶體量。

範例：

• 將觸發器數量設為 0，即可停用觸發器。這項作業不需要為觸發器指定 CPU 或記憶體。

// PATCH https://composer.googleapis.com/v1/projects/example-project/
// locations/us-central1/environments/example-environment?updateMask=
// config.workloadsConfig.triggerer
"config": {
  "workloadsConfig": {
    "triggerer": {
      "count": 0
    }
  }
}

• 擴充至四個觸發器執行個體：

// PATCH https://composer.googleapis.com/v1/projects/example-project/
// locations/us-central1/environments/example-environment?updateMask=
// config.workloadsConfig.triggerer
"config": {
  "workloadsConfig": {
    "triggerer": {
      "count": 4,
      "cpu": 1,
      "memoryGb": 1
    }
  }
}

Terraform

workloads_config.triggerer 區塊中的下列欄位會控管 Airflow 觸發器參數。每個觸發器都會使用指定量的資源。

• triggerer.count：環境中的觸發條件數量。

  • 如果是標準復原環境，請使用介於 0 和 10 之間的值。
  • 如果是具備高度彈性的環境，請使用 0，或介於 2 和 10 之間的值。

• triggerer.cpu：Airflow 觸發器的 CPU 數量。

• triggerer.memory_gb：Airflow 觸發器的記憶體用量。

resource "google_composer_environment" "example" {
  provider = google-beta
  name = "ENVIRONMENT_NAME"
  region = "LOCATION"

  config {

    workloads_config {
      triggerer {
        count = TRIGGERER_COUNT
        cpu = TRIGGERER_CPU
        memory_gb = TRIGGERER_MEMORY
      }
    }

  }
}

更改下列內容：

• ENVIRONMENT_NAME：環境名稱。
• LOCATION：環境所在的區域。
• TRIGGERER_COUNT：觸發條件數量。
• TRIGGERER_CPU：觸發者的 CPU 數量，單位為 vCPU。
• TRIGGERER_MEMORY：觸發器的記憶體容量 (以 GB 為單位)。

範例：

resource "google_composer_environment" "example" {
  provider = google-beta
  name = "example-environment"
  region = "us-central1"

  config {

    workloads_config {
      triggerer {
        count = 1
        cpu = 0.5
        memory_gb = 0.5
      }
    }

  }
}

調整網路伺服器參數

您可以指定環境中 Airflow 網頁伺服器使用的 CPU 數量、記憶體和磁碟空間。舉例來說，您可以擴充 Airflow UI 的效能，以因應大量使用者或大量受管理 DAG 的需求。

注意： 如要瞭解資源的可能值和限制，請參閱「資源限制」一節。

主控台

1. 前往 Google Cloud 控制台的「Environments」頁面。

   前往「環境」

2. 在環境清單中，按一下環境名稱。 「環境詳細資料」頁面隨即開啟。

3. 前往「環境設定」分頁。

4. 在「資源」>「工作負載設定」項目中，按一下「編輯」。

5. 在「Workloads configuration」(工作負載設定) 窗格中，調整網路伺服器的參數。在「CPU」、「記憶體」和「儲存空間」欄位中，指定網頁伺服器的 CPU 數量、記憶體和儲存空間。

6. 按一下 [儲存]。

gcloud

可用的 Airflow 網路伺服器參數如下：

• --web-server-cpu：Airflow 網路伺服器的 CPU 數量。
• --web-server-memory：Airflow 網路伺服器的記憶體量。
• --web-server-storage：Airflow 網路伺服器的磁碟空間量。

執行下列 Google Cloud CLI 指令：

gcloud composer environments update ENVIRONMENT_NAME \
  --location LOCATION \
  --web-server-cpu WEB_SERVER_CPU \
  --web-server-memory WEB_SERVER_MEMORY \
  --web-server-storage WEB_SERVER_STORAGE

更改下列內容：

• ENVIRONMENT_NAME：環境名稱。
• LOCATION：環境所在的區域。
• WEB_SERVER_CPU：網路伺服器的 CPU 數量，以 vCPU 為單位。
• WEB_SERVER_MEMORY：網頁伺服器的記憶體容量。
• WEB_SERVER_STORAGE：網頁伺服器的記憶體容量。

注意： 指定的記憶體和磁碟空間值必須是整數，後接大小單位，例如 KB 代表 KB、MB 代表 MB，或 GB 代表 GB。預設大小單位為 GB。例如，10GB 會產生 10 GB 的儲存空間。

範例：

gcloud composer environments update example-environment \
  --location us-central1 \
  --web-server-cpu 1 \
  --web-server-memory 2.5 \
  --web-server-storage 2

API

1. 建構 environments.patch API 要求。

2. 在這個要求中：

   1. 在 updateMask 參數中，指定 config.workloadsConfig.webServer 遮罩，更新所有網路伺服器參數。您也可以指定這些參數的遮罩，更新個別的網頁伺服器參數： config.workloadsConfig.webServer.cpu、 config.workloadsConfig.webServer.memoryGb、 config.workloadsConfig.webServer.storageGb。

   2. 在要求主體中，指定新的網路伺服器參數。

"config": {
  "workloadsConfig": {
    "webServer": {
      "cpu": WEB_SERVER_CPU,
      "memoryGb": WEB_SERVER_MEMORY,
      "storageGb": WEB_SERVER_STORAGE
    }
  }
}

更改下列內容：

• ENVIRONMENT_NAME：環境名稱。
• LOCATION：環境所在的區域。
• WEB_SERVER_CPU：網路伺服器的 CPU 數量，以 vCPU 為單位。
• WEB_SERVER_MEMORY：網頁伺服器的記憶體容量 (以 GB 為單位)。
• WEB_SERVER_STORAGE：網頁伺服器的磁碟大小 (單位為 GB)。

範例：

// PATCH https://composer.googleapis.com/v1/projects/example-project/
// locations/us-central1/environments/example-environment?updateMask=
// config.workloadsConfig.webServer.cpu,
// config.workloadsConfig.webServer.memoryGb,
// config.workloadsConfig.webServer.storageGb

"config": {
  "workloadsConfig": {
    "webServer": {
      "cpu": 0.5,
      "memoryGb": 2.5,
      "storageGb": 2
    }
  }
}

Terraform

workloads_config.web_server 區塊中的下列欄位可控制網頁伺服器參數。

• web_server.cpu：網路伺服器的 CPU 數量。
• web_server.memory_gb：網路伺服器的記憶體容量。
• web_server.storage_gb：網路伺服器的磁碟空間量。

resource "google_composer_environment" "example" {
  provider = google-beta
  name = "ENVIRONMENT_NAME"
  region = "LOCATION"

  config {

    workloads_config {
      web_server {
        cpu = WEB_SERVER_CPU
        memory_gb = WEB_SERVER_MEMORY
        storage_gb = WEB_SERVER_STORAGE
      }
    }

  }
}

更改下列內容：

• ENVIRONMENT_NAME：環境名稱。
• LOCATION：環境所在的區域。
• WEB_SERVER_CPU：網路伺服器的 CPU 數量，以 vCPU 為單位。
• WEB_SERVER_MEMORY：網頁伺服器的記憶體容量 (以 GB 為單位)。
• WEB_SERVER_STORAGE：網頁伺服器的磁碟大小 (單位為 GB)。

範例：

resource "google_composer_environment" "example" {
  provider = google-beta
  name = "example-environment"
  region = "us-central1"

  config {

    workloads_config {
      web_server {
        cpu = 0.5
        memory_gb = 1.875
        storage_gb = 1
      }
    }

  }
}

調整環境大小

環境大小會控管代管 Cloud Composer 基礎架構的效能參數，包括 Airflow 資料庫。

如要執行大量 DAG 和工作，請考慮選取較大的環境規模。

注意： 環境大小與環境預設集不同。環境預設集可在建立環境時選取，決定環境的所有限制、規模和效能參數，包括環境大小。環境大小只會決定環境代管 Cloud Composer 基礎架構的效能參數。

主控台

1. 前往 Google Cloud 控制台的「Environments」頁面。

   前往「環境」

2. 在環境清單中，按一下環境名稱。 「環境詳細資料」頁面隨即開啟。

3. 前往「環境設定」分頁。

4. 在「資源」>「工作負載設定」項目中，按一下「編輯」。

5. 在「資源」>「核心基礎架構」項目中，按一下「編輯」。

6. 在「核心基礎架構」窗格的「環境大小」欄位中，指定環境大小。

7. 按一下 [儲存]。

gcloud

--environment-size 引數可控制環境大小：

gcloud composer environments update ENVIRONMENT_NAME \
    --location LOCATION \
    --environment-size ENVIRONMENT_SIZE

更改下列內容：

• ENVIRONMENT_NAME：環境名稱。
• LOCATION：環境所在的區域。
• ENVIRONMENT_SIZE：small、medium 或 large。

範例：

gcloud composer environments update example-environment \
    --location us-central1 \
    --environment-size medium

API

1. 建立 environments.patch API 要求。

2. 在這個要求中：

   1. 在 updateMask 參數中，指定 config.environmentSize 遮罩。

   2. 在要求主體中指定環境大小。

  "config": {
    "environmentSize": "ENVIRONMENT_SIZE"
  }

更改下列內容：

• ENVIRONMENT_SIZE：環境大小，ENVIRONMENT_SIZE_SMALL、ENVIRONMENT_SIZE_MEDIUM 或 ENVIRONMENT_SIZE_LARGE。

範例：

// PATCH https://composer.googleapis.com/v1/projects/example-project/
// locations/us-central1/environments/example-environment?updateMask=
// config.environmentSize

"config": {
  "environmentSize": "ENVIRONMENT_SIZE_MEDIUM"
}

Terraform

config 區塊中的 environment_size 欄位可控制環境大小：

resource "google_composer_environment" "example" {
  provider = google-beta
  name = "ENVIRONMENT_NAME"
  region = "LOCATION"

  config {

    environment_size = "ENVIRONMENT_SIZE"

  }
}

更改下列內容：

• ENVIRONMENT_NAME：環境名稱。
• LOCATION：環境所在的區域。
• ENVIRONMENT_SIZE：環境大小，ENVIRONMENT_SIZE_SMALL、ENVIRONMENT_SIZE_MEDIUM 或 ENVIRONMENT_SIZE_LARGE。

範例：

resource "google_composer_environment" "example" {
  provider = google-beta
  name = "example-environment"
  region = "us-central1"

  config {

    environment_size = "ENVIRONMENT_SIZE_SMALL"

    }
  }
}

調整節點數量

您可以變更環境中的節點數量。

這個數字對應於環境中的 Airflow 工作站數量。除了執行 Airflow 工作站，環境節點也會執行 Airflow 排程器和其他環境元件。

主控台

1. 前往 Google Cloud 控制台的「Environments」頁面。

   前往「環境」

2. 在環境清單中，按一下環境名稱。 「環境詳細資料」頁面隨即開啟。

3. 前往「環境設定」分頁。

4. 在「工作節點」>「節點計數」項目中，按一下「編輯」。

5. 在「Worker nodes configuration」(工作站節點設定) 窗格的「Node count」(節點數) 欄位中，指定環境中的節點數。

6. 按一下 [儲存]。

gcloud

--node-count 引數可控管環境中的節點數量：

gcloud composer environments update ENVIRONMENT_NAME \
    --location LOCATION \
    --zone NODE_ZONE \
    --node-count NODE_COUNT

更改下列內容：

• ENVIRONMENT_NAME：環境名稱。
• LOCATION：環境所在的區域。
• NODE_COUNT：節點數量。節點數下限為 3 個。
• NODE_ZONE：環境 VM 的 Compute Engine 可用區。

範例：

gcloud composer environments update example-environment \
    --location us-central1 \
    --zone us-central1-a \
    --node-count 6

API

1. 建立 environments.patch API 要求。

2. 在這個要求中：

   1. 在 updateMask 參數中，指定 config.nodeCount 遮罩。

   2. 在要求主體中，指定環境的節點數量。

  "config": {
    "nodeCount": NODE_COUNT
  }

更改下列內容：

• NODE_COUNT：節點數量。節點數下限為 3 個。

範例：

// PATCH https://composer.googleapis.com/v1/projects/example-project/
// locations/us-central1/environments/example-environment?updateMask=
// config.nodeCount

"config": {
  "nodeCount": 6
}

Terraform

node_config 區塊中的 node_count 欄位會指定環境中的節點數量。

resource "google_composer_environment" "example" {

  config {
    node_config {
      node_count = NODE_COUNT
    }
}

更改下列內容：

• NODE_COUNT：節點數量。

範例：

resource "google_composer_environment" "example" {
  name = "example-environment"
  region = "us-central1"

  config {

    node_config {
      node_count = 4
    }

}

注意： 變更環境的節點數不會觸發重建環境使用的 Airflow 映像檔。

調整 Cloud SQL 執行個體的機型

您可以變更 Cloud SQL 執行個體的機器類型，該執行個體會儲存環境的 Airflow 資料庫。

主控台

1. 前往 Google Cloud 控制台的「Environments」頁面。

   前往「環境」

2. 在環境清單中，按一下環境名稱。 「環境詳細資料」頁面隨即開啟。

3. 前往「環境設定」分頁。

4. 在「Resources」(資源) >「Cloud SQL machine type」(Cloud SQL 機型) 項目中，按一下「Edit」(編輯)。

5. 在「Cloud SQL configuration」(Cloud SQL 設定) 窗格中，從「Cloud SQL machine type」(Cloud SQL 機器類型) 下拉式選單中，選取環境的 Cloud SQL 執行個體機器類型。

6. 按一下 [儲存]。

gcloud

--cloud-sql-machine-type 引數會控管環境中 Cloud SQL 執行個體的機器類型。

執行下列 Google Cloud CLI 指令：

gcloud composer environments update ENVIRONMENT_NAME \
  --location LOCATION \
  --cloud-sql-machine-type SQL_MACHINE_TYPE

更改下列內容：

• ENVIRONMENT_NAME：環境名稱。
• LOCATION：環境所在的區域。
• SQL_MACHINE_TYPE：Cloud SQL 執行個體的機器類型。

範例：

gcloud composer environments update example-environment \
  --location us-central1 \
  --cloud-sql-machine-type db-n1-standard-2

API

1. 建立 environments.patch API 要求。

2. 在這個要求中：

   1. 在 updateMask 參數中，指定 config.databaseConfig.machineType 遮罩。

   2. 在要求主體中，指定 Cloud SQL 執行個體的機器類型。

{
  "config": {
    "databaseConfig": {
      "machineType": "SQL_MACHINE_TYPE"
    }
  }
}

更改下列內容：

• SQL_MACHINE_TYPE：Cloud SQL 執行個體的機器類型。

範例：

// PATCH https://composer.googleapis.com/v1/projects/example-project/
// locations/us-central1/environments/example-environment?updateMask=
// config.databaseConfig.machineType

{
  "config": {
    "databaseConfig": {
      "machineType": "db-n1-standard-2"
    }
  }
}

Terraform

database_config 區塊中的 machine_type 欄位會指定 Cloud SQL 執行個體的機器類型。

resource "google_composer_environment" "example" {

  config {
    database_config {
      machine_type = "SQL_MACHINE_TYPE"
    }
  }
}

更改下列內容：

• SQL_MACHINE_TYPE：Cloud SQL 執行個體的機器類型。

範例：

resource "google_composer_environment" "example" {
  name = "example-environment"
  region = "us-central1"

  config {
    database_config {
      machine_type = "db-n1-standard-2"
    }
}

調整網路伺服器機型

您可以變更環境的 Airflow 網路伺服器機器類型。

主控台

1. 前往 Google Cloud 控制台的「Environments」頁面。

   前往「環境」

2. 在環境清單中，按一下環境名稱。 「環境詳細資料」頁面隨即開啟。

3. 前往「環境設定」分頁。

4. 在「資源」>「網頁伺服器機型」項目中，按一下「編輯」。

5. 在「Web server configuration」(網頁伺服器設定) 窗格中，從「Web server machine type」(網頁伺服器機器類型) 下拉式清單中，選取 Airflow 網頁伺服器的機器類型。

6. 按一下 [儲存]。

gcloud

--web-server-machine-type 引數會控管環境中 Airflow 網路伺服器執行個體的機器類型。

執行下列 Google Cloud CLI 指令：

gcloud composer environments update ENVIRONMENT_NAME \
  --location LOCATION \
  --web-server-machine-type WS_MACHINE_TYPE

更改下列內容：

• ENVIRONMENT_NAME：環境名稱。
• LOCATION：環境所在的區域。
• WS_MACHINE_TYPE：Airflow 網路伺服器執行個體的機器類型。

範例：

gcloud composer environments update example-environment \
  --location us-central1 \
  --web-server-machine-type composer-n1-webserver-2

API

1. 建立 environments.patch API 要求。

2. 在這個要求中：

   1. 在 updateMask 參數中，指定 config.webServerConfig.machineType 遮罩。

   2. 在要求主體中，指定網路伺服器的機器類型。

{
  "config": {
    "webServerConfig": {
      "machineType": "WS_MACHINE_TYPE"
    }
  }
}

更改下列內容：

• WS_MACHINE_TYPE：Airflow 網路伺服器執行個體的機器類型。

範例：

// PATCH https://composer.googleapis.com/v1/projects/example-project/
// locations/us-central1/environments/example-environment?updateMask=
// config.webServerConfig.machineType

{
  "config": {
    "webServerConfig": {
      "machineType": "composer-n1-webserver-2"
    }
  }
}

Terraform

web_server_config 區塊中的 machine_type 欄位會指定 Airflow 網路伺服器執行個體的機器類型。

resource "google_composer_environment" "example" {

  config {
    web_server_config {
      machine_type = "WS_MACHINE_TYPE"
    }
  }
}

更改下列內容：

• WS_MACHINE_TYPE：Airflow 網路伺服器執行個體的機器類型。

範例：

resource "google_composer_environment" "example" {
  name = "example-environment"
  region = "us-central1"

  config {
    web_server_config {
      machine_type = "composer-n1-webserver-2"
    }
}

後續步驟

• 環境資源調度和效能
• Cloud Composer 定價
• 更新環境
• 環境架構