Ambienti di scalabilità

Cloud Composer 1 | Cloud Composer 2 | Cloud Composer 3

Questa pagina descrive come scalare gli ambienti Cloud Composer.

Altre pagine sulla scalabilità:

Scala verticalmente e orizzontalmente

Opzioni per la scalabilità orizzontale:

  • Modifica il numero minimo e massimo di worker.
  • Modifica il numero di pianificatori e trigger.

Opzioni per la scalabilità verticale:

  • Regola i parametri di scalabilità e prestazioni di worker, pianificatore, attivatore e server web.
  • Modifica le dimensioni dell'ambiente.

Limiti delle risorse

Componente Conteggio minimo Conteggio massimo vCPU minima vCPU massima Passaggio minimo vCPU Memoria minima (GB) Memoria massima (GB) Passaggio minimo memoria (GB) Memoria minima per 1 vCPU (GB) Memoria massima per 1 vCPU (GB) Spazio di archiviazione minimo (GB) Spazio di archiviazione massimo (GB) Passaggio minimo dello spazio di archiviazione (GB)
Scheduler 1 10 0,5 28 0,25 0,5 80 - 1 6,5 0,05 10 -
Triggerer 0 10 0,5 1 0,25 0,5 80 - 1 6,5 - - -
Server web - - 0,5 28 0,25 1 80 - 1 6,5 0,05 10 -
Worker 1 100 0,5 28 0,25 0,5 80 - 1 6,5 0,05 10 -

Modificare i parametri dei lavoratori

Puoi impostare il numero minimo e massimo di worker per il tuo ambiente. Cloud Composer scala automaticamente l'ambiente nei limiti impostati. Puoi modificare questi limiti in qualsiasi momento.

Puoi specificare la quantità di CPU, memoria e spazio su disco utilizzati da Airflow i worker nel tuo ambiente. In questo modo, puoi aumentare il rendimento dell'ambiente di rete, oltre alla scalabilità orizzontale fornita dall'uso worker.

Console

  1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Ambienti.

    Vai ad Ambienti

  2. Nell'elenco degli ambienti, fai clic sul nome del tuo ambiente. Si apre la pagina Dettagli ambiente.

  3. Vai alla scheda Configurazione dell'ambiente.

  4. Nell'elemento Risorse > Configurazione dei carichi di lavoro, fai clic su Modifica.

  5. Nel riquadro Configurazione dei carichi di lavoro, modifica i parametri per i worker Airflow:

    • Nel campo Numero minimo di worker, specifica il numero di Worker Airflow che il tuo ambiente deve sempre eseguire. Il numero di di worker nel tuo ambiente non scenda al di sotto di questo numero durante il regolare funzionamento dell'ambiente, anche se un numero i worker possono gestire il carico.

    • Nel campo Numero massimo di worker, specifica il numero massimo di worker Airflow che il tuo ambiente può eseguire. Il numero di di worker nel tuo ambiente non superi questo numero, anche se è necessario un numero maggiore di worker per gestire il carico.

    • Nei campi CPU, Memoria e Archiviazione, specifica il numero di CPU, memoria e spazio di archiviazione per i worker di Airflow. Ogni worker utilizza la quantità di risorse specificata.

  6. Fai clic su Salva.

gcloud

Sono disponibili i seguenti parametri dei worker Airflow:

  • --min-workers: il numero di worker Airflow che il tuo ambiente deve vengono eseguiti sempre. Il numero di worker nel tuo ambiente non deve essere inferiore a questo valore, anche se un numero inferiore di worker può gestire il carico.
  • --max-workers: il numero massimo di worker Airflow che il tuo dell'ambiente di rete. Il numero di worker nel tuo ambiente non deve superare questo numero, anche se è necessario un numero maggiore di worker per gestire il carico.
  • --worker-cpu: il numero di CPU per un worker Airflow.
  • --worker-memory: la quantità di memoria per un worker Airflow.
  • --worker-storage: la quantità di spazio su disco per un worker Airflow.

Esegui questo comando di Google Cloud CLI:

gcloud composer environments update ENVIRONMENT_NAME \
  --location LOCATION \
  --min-workers WORKERS_MIN \
  --max-workers WORKERS_MAX \
  --worker-cpu WORKER_CPU \
  --worker-memory WORKER_MEMORY \
  --worker-storage WORKER_STORAGE

Sostituisci quanto segue:

  • ENVIRONMENT_NAME: il nome dell'ambiente.
  • LOCATION: la regione in cui si trova l'ambiente.
  • WORKERS_MIN: il numero minimo di worker Airflow.
  • WORKERS_MAX: il numero massimo di worker Airflow.
  • WORKER_CPU: il numero di CPU per un worker, in unità vCPU.
  • WORKER_MEMORY: la quantità di memoria per un worker.
  • WORKER_STORAGE: le dimensioni del disco per un worker.
di Gemini Advanced.

Esempio:

gcloud composer environments update example-environment \
  --location us-central1 \
  --min-workers 2 \
  --max-workers 6 \
  --worker-cpu 1 \
  --worker-memory 2 \
  --worker-storage 2

API

  1. Crea una richiesta API environments.patch.

  2. In questa richiesta:

    1. Nel parametro updateMask, specifica i campi che vuoi aggiornare. Ad esempio, per aggiornare tutti i parametri per i worker, specifica la maschera config.workloadsConfig.worker.cpu,config.workloadsConfig.worker.memoryGb,config.workloadsConfig.worker.storageGB,config.softwareConfig.workloadsConfig.worker.minCount,config.softwareConfig.workloadsConfig.worker.maxCount.

    2. Nel corpo della richiesta, specifica i nuovi parametri del worker.

"config": {
  "workloadsConfig": {
    "worker": {
      "minCount": WORKERS_MIN,
      "maxCount": WORKERS_MAX,
      "cpu": WORKER_CPU,
      "memoryGb": WORKER_MEMORY,
      "storageGb": WORKER_STORAGE
    }
  }
}

Sostituisci quanto segue:

  • ENVIRONMENT_NAME: il nome dell'ambiente.
  • LOCATION: la regione in cui si trova l'ambiente.
  • WORKERS_MIN: il numero minimo di worker Airflow.
  • WORKERS_MAX: il numero massimo di worker Airflow.
  • WORKER_CPU: il numero di CPU per un worker, in unità vCPU.
  • WORKER_MEMORY: la quantità di memoria per un worker, in GB.
  • WORKER_STORAGE: le dimensioni del disco per un worker, in GB.

Esempio:

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

"config": {
  "workloadsConfig": {
    "worker": {
      "minCount": 2,
      "maxCount": 6,
      "cpu": 1,
      "memoryGb": 2,
      "storageGb": 2
    }
  }
}

Terraform

I seguenti campi nel blocco workloads_config.worker controllano la Parametri worker Airflow. Ogni worker utilizza la quantità specificata di risorse.

  • worker.min_count: il numero di worker Airflow che il tuo ambiente deve vengono eseguiti sempre. Il numero di worker nel tuo ambiente non deve essere inferiore a questo valore, anche se un numero inferiore di worker può gestire il carico.
  • worker.max_count: il numero massimo di worker Airflow che il tuo dell'ambiente di rete. Il numero di worker nel tuo ambiente non superiore a questo numero, anche se è necessario un numero più elevato di worker per gestire il carico.
  • worker.cpu: il numero di CPU per un worker Airflow.
  • worker.memory_gb: la quantità di memoria per un worker Airflow.
  • worker.storage_gb: la quantità di spazio su disco per un worker Airflow.
resource "google_composer_environment" "example" {
  provider = google-beta
  name = "ENVIRONMENT_NAME"
  region = "LOCATION"

  config {

    workloads_config {
      worker {
        min_count = WORKERS_MIN
        max_count = WORKERS_MAX
        cpu = WORKER_CPU
        memory_gb = WORKER_MEMORY
        storage_gb = WORKER_STORAGE
      }
    }

  }
}

Sostituisci quanto segue:

  • ENVIRONMENT_NAME: il nome dell'ambiente.
  • LOCATION: la regione in cui si trova l'ambiente.
  • WORKERS_MIN: il numero minimo di worker Airflow.
  • WORKERS_MAX: il numero massimo di worker Airflow.
  • WORKER_CPU: il numero di CPU per un worker, in unità vCPU.
  • WORKER_MEMORY: la quantità di memoria per un worker, in GB.
  • WORKER_STORAGE: le dimensioni del disco per un worker, in GB.

Esempio:

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

  config {

    workloads_config {
      worker {
        min_count = 2
        max_count = 6
        cpu = 1
        memory_gb = 2
        storage_gb = 2
      }
    }

  }
}

Regola i parametri dello scheduler

Il tuo ambiente può eseguire più di uno scheduler Airflow contemporaneamente. Utilizza più pianificatori per distribuire il carico tra diverse istanze dello scheduler in modo da migliorare le prestazioni e l'affidabilità.

Puoi avere fino a 10 pianificatori nel tuo ambiente.

L'aumento del numero di scheduler non migliora sempre le prestazioni di Airflow. Ad esempio, avere un solo programma potrebbe offrire un rendimento migliore rispetto a due. Ciò può accadere quando il programmatore aggiuntivo non viene utilizzato e, di conseguenza, consuma le risorse del tuo ambiente senza contribuire al rendimento complessivo. Le prestazioni effettive dello scheduler dipendono il numero di worker Airflow, il numero di DAG e attività in esecuzione nel tuo dell'ambiente e della configurazione di Airflow e dell'ambiente.

Ti consigliamo di iniziare con due pianificatori e poi di monitorare il rendimento del tuo ambiente. Se modifichi il numero di pianificatori, puoi sempre eseguire nuovamente il ridimensionamento dell'ambiente in base al numero originale di pianificatori.

Per ulteriori informazioni sulla configurazione di più scheduler, vedi Documentazione di Airflow.

Puoi specificare la quantità di CPU, memoria e spazio su disco utilizzati dagli schedulatori Airflow nel tuo ambiente. In questo modo, puoi aumentare il rendimento del tuo ambiente, oltre alla scalabilità orizzontale fornita dall'utilizzo di più pianificatori.

Console

  1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Ambienti.

    Vai ad Ambienti

  2. Nell'elenco degli ambienti, fai clic sul nome del tuo ambiente. Viene visualizzata la pagina Dettagli dell'ambiente.

  3. Vai alla scheda Configurazione dell'ambiente.

  4. Nell'elemento Risorse > Configurazione dei carichi di lavoro, fai clic su Modifica.

  5. Nel riquadro Configurazione dei carichi di lavoro, regola i parametri per Airflow schedulers:

    • Nell'elenco a discesa Numero di pianificatori, seleziona il numero di pianificatori per il tuo ambiente.

    • Nei campi CPU, Memoria e Archiviazione, specifica il numero di CPU, memoria e spazio di archiviazione per gli scheduler di Airflow. Ogni scheduler la quantità di risorse specificata.

  6. Fai clic su Salva.

gcloud

Sono disponibili i seguenti parametri dello scheduler Airflow:

  • --scheduler-count: il numero di pianificatori nel tuo ambiente.

  • --scheduler-cpu: il numero di CPU per uno scheduler Airflow.

  • --scheduler-memory: la quantità di memoria per uno scheduler Airflow.

  • --scheduler-storage: la quantità di spazio su disco per uno scheduler Airflow.

Esegui il seguente comando Google Cloud CLI:

gcloud composer environments update ENVIRONMENT_NAME \
  --location LOCATION \
  --scheduler-cpu SCHEDULER_CPU \
  --scheduler-memory SCHEDULER_MEMORY \
  --scheduler-storage SCHEDULER_STORAGE \
  --scheduler-count SCHEDULER_COUNT

Sostituisci quanto segue:

  • ENVIRONMENT_NAME: il nome dell'ambiente.
  • LOCATION: la regione in cui si trova l'ambiente.

  • SCHEDULER_CPU: il numero di CPU per un pianificatore, in unità vCPU.

  • SCHEDULER_MEMORY: la quantità di memoria per un programmatore.

  • SCHEDULER_STORAGE: la dimensione del disco per uno scheduler.

  • SCHEDULER_COUNT: il numero di scheduler.

di Gemini Advanced.

Esempio:

gcloud composer environments update example-environment \
  --location us-central1 \
  --scheduler-cpu 0.5 \
  --scheduler-memory 2.5 \
  --scheduler-storage 2 \
  --scheduler-count 2

API

  1. Creare una richiesta API environments.patch.

  2. In questa richiesta:

    1. Nel parametro updateMask, specifica la maschera config.workloadsConfig.scheduler per aggiornare tutti i parametri del programmatore o solo il numero di programmatori. Puoi anche aggiornare singoli parametri dello scheduler ad eccezione di count specificando una maschera. Ad esempio: config.workloadsConfig.scheduler.cpu.

    2. Specifica i nuovi parametri dello scheduler nel corpo della richiesta.

"config": {
  "workloadsConfig": {
    "scheduler": {
      "cpu": SCHEDULER_CPU,
      "memoryGb": SCHEDULER_MEMORY,
      "storageGb": SCHEDULER_STORAGE,
      "count": SCHEDULER_COUNT
    }
  }
}

Sostituisci quanto segue:

  • ENVIRONMENT_NAME: il nome dell'ambiente.
  • LOCATION: la regione in cui si trova l'ambiente.

  • SCHEDULER_CPU: il numero di CPU per un pianificatore, in unità vCPU.

  • SCHEDULER_MEMORY: la quantità di memoria per uno scheduler, in GB.

  • SCHEDULER_STORAGE: le dimensioni del disco per un pianificatore, in GB.

  • SCHEDULER_COUNT: il numero di pianificatori.

Esempio:

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

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

Terraform

I seguenti campi nel blocco workloads_config.scheduler controllano i parametri del programmatore Airflow. Ogni scheduler utilizza la quantità specificata Google Cloud.

  • scheduler.count: il numero di scheduler nel tuo ambiente.

  • scheduler.cpu: il numero di CPU per uno scheduler Airflow.

  • scheduler.memory_gb: la quantità di memoria per uno scheduler Airflow.

  • scheduler.storage_gb: la quantità di spazio su disco per un programmatore.

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

  config {

    workloads_config {
      scheduler {
        cpu = SCHEDULER_CPU
        memory_gb = SCHEDULER_MEMORY
        storage_gb = SCHEDULER_STORAGE
        count = SCHEDULER_COUNT
      }
    }

  }
}

Sostituisci quanto segue:

  • ENVIRONMENT_NAME: il nome dell'ambiente.
  • LOCATION: la regione in cui si trova l'ambiente.

  • SCHEDULER_CPU: il numero di CPU per un pianificatore, in unità vCPU.

  • SCHEDULER_MEMORY: la quantità di memoria per uno scheduler, in GB.

  • SCHEDULER_STORAGE: le dimensioni del disco per un pianificatore, in GB.

  • SCHEDULER_COUNT: il numero di pianificatori.

Esempio:

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

  config {

    workloads_config {
      scheduler {
        
        cpu = 0.5
        memory_gb = 1.875
        storage_gb = 1
        
        count = 2
      }
    }

  }
}

Modificare i parametri dell'attivatore

Puoi impostare il numero di trigger su zero, ma ti serve almeno uno di triggerer nel tuo ambiente (o almeno due in un'istanza ambienti), per utilizzare operatori ripristinabili nei DAG.

A seconda della modalità di resilienza dell'ambiente, esistono diverse configurazioni possibili per il numero di attivatori:

  • Resilienza standard: puoi raggiungere 10 triggerer.
  • Elevata resilienza: almeno 2 attivatori, fino a un massimo di 10.

Anche se il numero di triggerer è impostato su zero, una definizione del pod dell'attivatore viene creato ed è visibile nel cluster dell'ambiente, ma non esiste un triggerer effettivo carichi di lavoro con scale out impegnativi.

Puoi anche specificare la quantità di CPU, memoria e spazio su disco utilizzati dagli attivatori Airflow nel tuo ambiente. In questo modo, puoi aumentare il rendimento del tuo ambiente, oltre alla scalabilità orizzontale fornita utilizzando triggerer.

Console

  1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Ambienti.

    Vai ad Ambienti

  2. Nell'elenco degli ambienti, fai clic sul nome del tuo ambiente. Si apre la pagina Dettagli ambiente.

  3. Vai alla scheda Configurazione dell'ambiente.

  4. Nell'elemento Risorse > Configurazione dei carichi di lavoro, fai clic su Modifica.

  5. Nel riquadro Configurazione dei carichi di lavoro, modifica i parametri per gli attivatori Airflow:

    1. Nella sezione Triggerer, nel campo Numero di triggerer, inserisci il numero di triggerer nel tuo ambiente.

      Se imposti almeno un triggerer per il tuo ambiente, utilizza anche CPU e Memory (Memoria) per configurare l'allocazione delle risorse per i triggerer.

    2. In CPU e Memoria, specifica il numero di CPU, memoria e spazio di archiviazione per gli attivatori Airflow. Ogni triggerer la quantità di risorse specificata.

  6. Fai clic su Salva.

gcloud

Sono disponibili i seguenti parametri dell'attivatore Airflow:

  • --triggerer-count: il numero di attivatori nel tuo ambiente.

    • Per gli ambienti di resilienza standard, utilizza un valore compreso tra 0 e 10.
    • Per ambienti altamente resilienti, utilizza 0 o un valore compreso tra 2 e 10.
  • --triggerer-cpu: il numero di CPU per un attivatore Airflow.

  • --triggerer-memory: la quantità di memoria per un flusso di lavoro Airflow triggerer.

Esegui questo comando di Google Cloud CLI:

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

Sostituisci quanto segue:

  • ENVIRONMENT_NAME: il nome dell'ambiente.
  • LOCATION: la regione in cui si trova l'ambiente.
  • TRIGGERER_COUNT: il numero di attivatori.
  • TRIGGERER_CPU: il numero di CPU per un triggerer, in unità vCPU.
  • TRIGGERER_MEMORY: la quantità di memoria per un attivatore.

Esempi:

  • Esegui la scalabilità fino a quattro istanze di triggerer:
  gcloud composer environments update example-environment \
    --location us-central1 \
    --triggerer-count 4 \
    --triggerer-cpu 1 \
    --triggerer-memory 1
  ```

- Disable triggerers by setting triggerer count to `0`. This operation
  doesn't require specifying CPU or memory for the triggerers.

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

API

  1. Nel parametro di query updateMask, specifica la maschera config.workloadsConfig.triggerer.

  2. Nel corpo della richiesta, specifica tutti e tre i parametri per gli attivatori.

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

Sostituisci quanto segue:

  • TRIGGERER_COUNT: il numero di triggerer.

    • Per gli ambienti di resilienza standard, utilizza un valore compreso tra 0 e 10.
    • Per ambienti altamente resilienti, utilizza 0 o un valore compreso tra 2 e 10.
  • TRIGGERER_CPU: il numero di CPU per un attivatore, in unità vCPU.

  • TRIGGERER_MEMORY: la quantità di memoria per un attivatore.

Esempi:

  • Disabilita gli attivatori impostando il conteggio degli attivatori su 0. Questa operazione non richiede la specifica di CPU o memoria per gli attivatori.
// PATCH https://composer.googleapis.com/v1/projects/example-project/
// locations/us-central1/environments/example-environment?updateMask=
// config.workloadsConfig.triggerer
"config": {
  "workloadsConfig": {
    "triggerer": {
      "count": 0
    }
  }
}
  • Scala fino a quattro istanze di trigger:
// 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

I seguenti campi nel blocco workloads_config.triggerer controllano la Parametri dell'attivatore Airflow. Ogni triggerer utilizza la quantità specificata Google Cloud.

  • triggerer.count: il numero di attivatori nel tuo ambiente.

    • Per gli ambienti di resilienza standard, utilizza un valore compreso tra 0 e 10.
    • Per ambienti altamente resilienti, utilizza 0, o un valore compreso tra 2 e 10.
  • triggerer.cpu: il numero di CPU per un triggerer Airflow.

  • triggerer.memory_gb: la quantità di memoria per un triggerer Airflow.

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
      }
    }

  }
}

Sostituisci quanto segue:

  • ENVIRONMENT_NAME: il nome dell'ambiente.
  • LOCATION: la regione in cui si trova l'ambiente.
  • TRIGGERER_COUNT: il numero di attivatori.
  • TRIGGERER_CPU: il numero di CPU per un attivatore, in unità vCPU.
  • TRIGGERER_MEMORY: la quantità di memoria per un attivatore, in GB.

Esempio:

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
      }
    }

  }
}

Modificare i parametri del server web

Puoi specificare la quantità di CPU, memoria e spazio su disco utilizzata dal server web Airflow nel tuo ambiente. In questo modo, puoi scalare le prestazioni UI di Airflow, ad esempio, per soddisfare la domanda proveniente da un gran numero o un numero elevato di DAG gestiti.

Console

  1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Ambienti.

    Vai ad Ambienti

  2. Nell'elenco degli ambienti, fai clic sul nome del tuo ambiente. Viene visualizzata la pagina Dettagli dell'ambiente.

  3. Vai alla scheda Configurazione dell'ambiente.

  4. Nell'elemento Risorse > Configurazione dei carichi di lavoro, fai clic su Modifica.

  5. Nel riquadro Configurazione dei carichi di lavoro, modifica i parametri per il parametro server web. Nei campi CPU, Memoria e Spazio di archiviazione, specifica il numero di CPU, la memoria e lo spazio di archiviazione per il server web.

  6. Fai clic su Salva.

gcloud

Sono disponibili i seguenti parametri del server web di Airflow:

  • --web-server-cpu: il numero di CPU per il server web Airflow.
  • --web-server-memory: la quantità di memoria per il server web Airflow.
  • --web-server-storage: la quantità di spazio su disco per Airflow server web.

Esegui il seguente comando Google Cloud CLI:

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

Sostituisci quanto segue:

  • ENVIRONMENT_NAME: il nome dell'ambiente.
  • LOCATION: la regione in cui si trova l'ambiente.
  • WEB_SERVER_CPU: il numero di CPU per il server web, in unità vCPU.
  • WEB_SERVER_MEMORY: la quantità di memoria per il server web.
  • WEB_SERVER_STORAGE: la quantità di memoria per il server web.
di Gemini Advanced.

Esempio:

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

API

  1. Crea una richiesta API environments.patch.

  2. In questa richiesta:

    1. Nel parametro updateMask, specifica la maschera config.workloadsConfig.webServer per aggiornare tutti i parametri del server web. Puoi anche aggiornare i singoli parametri del server web specificando una maschera per questi parametri: config.workloadsConfig.webServer.cpu, config.workloadsConfig.webServer.memoryGb, config.workloadsConfig.webServer.storageGb.

    2. Specifica i nuovi parametri del server web nel corpo della richiesta.

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

Sostituisci quanto segue:

  • ENVIRONMENT_NAME: il nome dell'ambiente.
  • LOCATION: la regione in cui si trova l'ambiente.
  • WEB_SERVER_CPU: il numero di CPU per il server web, in unità vCPU.
  • WEB_SERVER_MEMORY: la quantità di memoria per il server web, in GB.
  • WEB_SERVER_STORAGE: le dimensioni del disco per il server web, in GB.

Esempio:

// 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

I seguenti campi nel blocco workloads_config.web_server controllano i parametri del server web.

  • web_server.cpu: il numero di CPU per il server web.
  • web_server.memory_gb: la quantità di memoria per il server web.
  • web_server.storage_gb: la quantità di spazio su disco per il server web.
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
      }
    }

  }
}

Sostituisci quanto segue:

  • ENVIRONMENT_NAME: il nome dell'ambiente.
  • LOCATION: la regione in cui si trova l'ambiente.
  • WEB_SERVER_CPU: il numero di CPU per il server web, in unità vCPU.
  • WEB_SERVER_MEMORY: la quantità di memoria per il server web, in GB.
  • WEB_SERVER_STORAGE: le dimensioni del disco per il server web, in GB.

Esempio:

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
      }
    }

  }
}

Modificare le dimensioni dell'ambiente

Le dimensioni dell'ambiente controllano i parametri delle prestazioni dell'infrastruttura Cloud Composer che include, ad esempio, il database Airflow.

Considera la possibilità di selezionare una dimensione dell'ambiente più grande se vuoi eseguire un di DAG e attività.

Console

  1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Ambienti.

    Vai ad Ambienti

  2. Nell'elenco degli ambienti, fai clic sul nome dell'ambiente. Viene visualizzata la pagina Dettagli dell'ambiente.

  3. Vai alla scheda Configurazione dell'ambiente.

  4. Nell'elemento Risorse > Configurazione dei carichi di lavoro, fai clic su Modifica.

  5. Nella voce Risorse > Infrastruttura principale, fai clic su Modifica.

  6. Nel riquadro Infrastruttura di base, nel campo Dimensione dell'ambiente, specifica la dimensione dell'ambiente.

  7. Fai clic su Salva.

gcloud

L'argomento --environment-size controlla le dimensioni dell'ambiente:

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

Sostituisci quanto segue:

  • ENVIRONMENT_NAME: il nome dell'ambiente.
  • LOCATION: la regione in cui si trova l'ambiente.
  • ENVIRONMENT_SIZE: small, medium o large.

Esempio:

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

API

  1. Creare una richiesta API environments.patch.

  2. In questa richiesta:

    1. Nel parametro updateMask, specifica la maschera config.environmentSize.

    2. Nel corpo della richiesta, specifica le dimensioni dell'ambiente.

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

Sostituisci quanto segue:

  • ENVIRONMENT_SIZE: la dimensione dell'ambiente, ENVIRONMENT_SIZE_SMALL, ENVIRONMENT_SIZE_MEDIUM o ENVIRONMENT_SIZE_LARGE.

Esempio:

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

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

Terraform

Il campo environment_size nel blocco config controlla le dimensioni dell'ambiente:

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

  config {

    environment_size = "ENVIRONMENT_SIZE"

  }
}

Sostituisci quanto segue:

  • ENVIRONMENT_NAME: il nome dell'ambiente.
  • LOCATION: la regione in cui si trova l'ambiente.
  • ENVIRONMENT_SIZE: la dimensione dell'ambiente, ENVIRONMENT_SIZE_SMALL, ENVIRONMENT_SIZE_MEDIUM o ENVIRONMENT_SIZE_LARGE.

Esempio:

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

  config {

    environment_size = "ENVIRONMENT_SIZE_SMALL"

    }
  }
}

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