Cloud Composer는 환경의 클러스터에서 이러한 자동 확장 처리를 구성합니다. 이렇게 하면 클러스터의 노드 수, 머신 유형, 작업자 수가 자동으로 확장됩니다.
확장 및 성능 매개변수
자동 확장 외에도 스케줄러, 웹 서버, 작업자의 CPU, 메모리, 디스크 한도를 조정하여 환경의 확장 및 성능 매개변수를 제어할 수 있습니다. 이렇게 하면 자동 확장 기능에서 제공하는 수평 확장 외에도 환경을 수직으로 확장할 수 있습니다. Airflow 스케줄러, 웹 서버, 작업자의 확장 및 성능 매개변수는 언제든지 조정 가능합니다.
환경의 환경 크기 성능 매개변수는 Airflow 데이터베이스가 포함된 관리형 Cloud Composer 인프라의 성능 매개변수를 제어합니다. 인프라 성능이 우수한 DAG 및 태스크를 대량으로 실행하려는 경우에는 더 큰 환경 크기를 선택하는 것이 좋습니다. 예를 들어 환경 크기가 클수록 환경에서 최소 지연으로 처리할 수 있는 Airflow 태스크 로그 항목 양이 증가합니다.
여러 스케줄러
Airflow 2는 동시에 1개 이상의 Airflow 스케줄러를 사용할 수 있습니다. 이 Airflow 기능은 HA 스케줄러라고도 합니다. Cloud Composer 2에서는 환경의 스케줄러 수를 설정하고 언제든지 조정할 수 있습니다. Cloud Composer는 환경의 스케줄러 수를 자동으로 확장하지 않습니다.
[[["이해하기 쉬움","easyToUnderstand","thumb-up"],["문제가 해결됨","solvedMyProblem","thumb-up"],["기타","otherUp","thumb-up"]],[["이해하기 어려움","hardToUnderstand","thumb-down"],["잘못된 정보 또는 샘플 코드","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["필요한 정보/샘플이 없음","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["번역 문제","translationIssue","thumb-down"],["기타","otherDown","thumb-down"]],["최종 업데이트: 2025-03-10(UTC)"],[[["Cloud Composer 2 environments automatically scale the number of workers based on the demands of your DAGs and tasks, increasing workers during heavy loads and removing them during low usage."],["Cloud Composer 2 uses GKE's Horizontal Pod Autoscaler (HPA), Cluster Autoscaler (CA), and Node auto-provisioning (NAP) to manage autoscaling, adjusting the number of nodes, machine types, and workers."],["You can manually adjust CPU, memory, and disk limits for schedulers, web servers, and workers, providing vertical scaling in addition to the horizontal autoscaling."],["The environment size parameter affects the managed Cloud Composer infrastructure's performance, impacting how many Airflow task log entries your environment can process efficiently."],["Cloud Composer 2 allows for multiple Airflow schedulers, which you can configure, but the number of schedulers does not automatically scale, and the Airflow database's disk space scales automatically to adapt to the demand."]]],[]]