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:

• Per una guida sulla scelta della scalabilità e dei parametri di rendimento ottimali per il tuo consulta Ottimizzare le prestazioni e i costi dell'ambiente.
• Per informazioni su come funziona la scalabilità dell'ambiente, consulta Scalabilità dell'ambiente.

Scalabilità verticale e orizzontale

Opzioni per la scalabilità orizzontale:

• Regola il numero minimo e massimo di worker.
• Regola il numero di scheduler e triggerer.

Opzioni per la scalabilità verticale:

• Regola worker, scheduler, triggerer, e server web. di scalabilità e parametri di prestazioni.
• Regola le dimensioni dell'ambiente.

Limiti delle risorse

Componente	Conteggio minimo	Numero 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	-

Regola i parametri del worker

Puoi impostare il numero minimo e massimo di worker per il tuo ambiente. Cloud Composer scala automaticamente il tuo ambiente all'interno del set limiti. 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.

Nota: per informazioni sui possibili valori e limiti per le risorse, consulta sezione Limiti delle risorse.

Console

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

   Vai ad Ambienti

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

3. Vai alla scheda Configurazione dell'ambiente.

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

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

   • 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.

     Nota: il numero di worker può essere temporaneamente inferiore al minimo di worker nel corso del tempo operazioni di manutenzione e quando eseguire l'upgrade o l'aggiornamento dell'ambiente.

   • Nel campo Numero massimo di worker, specifica il numero massimo 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 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 è inferiore a anche se un numero inferiore di worker è in grado di 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 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: 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.

Nota: il valore specificato per la memoria e lo spazio su disco deve essere un numero intero seguito da un'unità di dimensione KB per kilobyte, MB per megabyte o GB per gigabyte. L'unità di dimensione predefinita è GB. Ad esempio, 10GB produce un 10 gigabyte di spazio di archiviazione.

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. Creare una richiesta API environments.patch.

2. In questa richiesta:

   1. Nel parametro updateMask, specifica i campi che vuoi aggiornare. Ad esempio, per aggiornare tutti per i worker, specifica 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 è inferiore a anche se un numero inferiore di worker è in grado di 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 nel tempo. Utilizza più scheduler per distribuire il carico tra diversi scheduler per migliorare prestazioni e affidabilità.

Puoi avere fino a 10 scheduler nel tuo ambiente.

L'aumento del numero di scheduler non migliora sempre Airflow delle prestazioni. Ad esempio, avere un solo scheduler può fornire una migliore anziché averne due. Questo può accadere quando lo scheduler aggiuntivo e quindi consuma risorse del tuo ambiente senza rispetto 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 scheduler e poi di monitorare le prestazioni del tuo ambiente. Se modifichi il numero di scheduler, puoi sempre scalare l'ambiente al numero originale di scheduler.

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

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

Nota: per informazioni sui possibili valori e limiti per le risorse, consulta sezione Limiti delle risorse.

Console

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

   Vai ad Ambienti

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

3. Vai alla scheda Configurazione dell'ambiente.

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

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

   • Nell'elenco a discesa Numero di scheduler, seleziona il numero di scheduler 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 scheduler 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 questo comando di 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 uno scheduler, in unità vCPU.

• SCHEDULER_MEMORY: la quantità di memoria per uno scheduler.

• SCHEDULER_STORAGE: la dimensione del disco per uno scheduler.

• SCHEDULER_COUNT: il numero di scheduler.

Nota: il valore specificato per la memoria e lo spazio su disco deve essere un numero intero seguito da un'unità di dimensione KB per kilobyte, MB per megabyte o GB per gigabyte. L'unità di dimensione predefinita è GB. Ad esempio, 10GB produce un 10 gigabyte di spazio di archiviazione.

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 gli scheduler o solo il numero di scheduler. 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 uno scheduler, in unità vCPU.

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

• SCHEDULER_STORAGE: le dimensioni del disco per uno scheduler, in GB.

• SCHEDULER_COUNT: il numero di scheduler.

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 la Parametri scheduler 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 uno scheduler.

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 uno scheduler, in unità vCPU.

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

• SCHEDULER_STORAGE: le dimensioni del disco per uno scheduler, in GB.

• SCHEDULER_COUNT: il numero di scheduler.

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
      }
    }

  }
}

Regola 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 configurazione modalità resilienza, esistono diverse configurazioni possibili per il numero di triggerer:

• Resilienza standard: puoi raggiungere 10 triggerer.
• Elevata resilienza: almeno 2 triggerer, 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 da Airflow triggerer nel tuo ambiente. In questo modo, puoi aumentare il rendimento del tuo ambiente, oltre alla scalabilità orizzontale fornita utilizzando triggerer.

Nota: per informazioni sui possibili valori e limiti per le risorse, consulta sezione Limiti delle risorse.

Console

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

   Vai ad Ambienti

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

3. Vai alla scheda Configurazione dell'ambiente.

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

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

   1. Nel campo Numero di triggerer della sezione 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 di Airflow. Ogni triggerer la quantità di risorse specificata.

6. Fai clic su Salva.

gcloud

Sono disponibili i seguenti parametri dell'attivatore Airflow:

Attenzione :usa sempre tutti e tre gli argomenti: --triggerer-cpu, --triggerer-memory e --triggerer-count. Se ometti un parametro, il suo valore attuale viene reimpostato sul valore predefinito: 0.5 vCPU, 0.5 GB di memoria o il numero di triggerer per modalità di resilienza.

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

  • Per 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: 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 triggerer.
• TRIGGERER_CPU: il numero di CPU per un triggerer, in unità vCPU.
• TRIGGERER_MEMORY: la quantità di memoria per un triggerer.

Nota: il valore specificato per la memoria e lo spazio su disco deve essere un numero intero seguito da un'unità di dimensione KB per kilobyte, MB per megabyte o GB per gigabyte. L'unità di dimensione predefinita è GB. Ad esempio, 10GB produce un 10 gigabyte di spazio di archiviazione.

Esempi:

• Scala fino a quattro istanze di trigger:

  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 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 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, in unità vCPU.

• TRIGGERER_MEMORY: la quantità di memoria per un triggerer.

Esempi:

• Disabilita gli attivatori impostando il conteggio degli attivatori su 0. Questa operazione non richiede di specificare CPU o memoria per i triggerer.

// 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 triggerer nel tuo ambiente.

  • Per 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 triggerer.
• TRIGGERER_CPU: il numero di CPU per un triggerer, in unità vCPU.
• TRIGGERER_MEMORY: la quantità di memoria per un trigger, 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
      }
    }

  }
}

Regola i parametri del server web

Puoi specificare la quantità di CPU, memoria e spazio su disco utilizzati da Airflow server web già presente 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.

Nota: per informazioni sui possibili valori e limiti per le risorse, consulta sezione Limiti delle risorse.

Console

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

   Vai ad Ambienti

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

3. Vai alla scheda Configurazione dell'ambiente.

4. Nell'elemento Risorse > Configurazione 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 Archiviazione, specifica il numero di CPU, memoria e 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 web Airflow o server web.
• --web-server-storage: la quantità di spazio su disco per Airflow server web.

Esegui questo comando di 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.

Nota: il valore specificato per la memoria e lo spazio su disco deve essere un numero intero seguito da un'unità di dimensione KB per kilobyte, MB per megabyte o GB per gigabyte. L'unità di dimensione predefinita è GB. Ad esempio, 10GB produce un 10 gigabyte di spazio di archiviazione.

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. Creare una richiesta API environments.patch.

2. In questa richiesta:

   1. Nel parametro updateMask, specifica la maschera config.workloadsConfig.webServer per aggiornare tutto il server web parametri. Puoi anche aggiornare i singoli parametri del server web specificando una maschera per questi arametri: 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: dimensioni del disco del 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 la 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: dimensioni del disco del 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
      }
    }

  }
}

Regola 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.

Nota: le dimensioni dell'ambiente sono diverse dai valori preimpostati di ambiente. Ambiente predefiniti, che puoi selezionare quando crei un ambiente, limiti, scalabilità e parametri delle prestazioni del tuo ambiente, tra cui dimensioni dell'ambiente. Le dimensioni dell'ambiente determinano solo i parametri delle prestazioni dell'infrastruttura Cloud Composer gestita del tuo ambiente.

Console

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

   Vai ad Ambienti

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

3. Vai alla scheda Configurazione dell'ambiente.

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

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

6. Nel riquadro Core Infrastructure, nel campo Environment (Dimensioni dell'ambiente), e specificare le dimensioni 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: le dimensioni 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 l'ambiente dimensioni:

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: le dimensioni 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"

    }
  }
}

Passaggi successivi

• Scalabilità e prestazioni dell'ambiente
• Prezzi di Cloud Composer
• Aggiornare gli ambienti
• Architettura dell'ambiente