環境をスケーリングする

Cloud Composer 1 | Cloud Composer 2

このページでは、Cloud Composer 環境をスケールする方法について説明します。

垂直方向と水平方向のスケーリング

Cloud Composer 1 では、ワーカーやスケジューラなどの Cloud Composer コンポーネントや Airflow コンポーネントに固有の CPU やメモリリソースを定義しません。代わりに、環境のクラスタ内にあるノードのマシンの数とタイプを指定します。

水平方向のスケーリングの選択肢:

  • ノード数を調整する
  • スケジューラの数を調整する

垂直方向のスケーリングの選択肢:

  • Cloud SQL インスタンスのマシンタイプを調整する
  • ウェブサーバーのマシンタイプの調整

スケジューラのパラメータを調整する

ご利用の環境では、同時に複数の Airflow スケジューラを実行できます。複数のスケジューラを使用して複数のスケジューラ インスタンス間で負荷を分散すると、パフォーマンスと信頼性が向上します。

環境で Airflow 2 を使用している場合は、環境内のノード数に相当するスケジューラ数を指定できます。

スケジューラの数を増やしても、Airflow のパフォーマンスが常に改善されるとは限りません。たとえば、スケジューラが 1 つだけでも、2 つの場合よりも良いパフォーマンスの場合があります。これは、追加のスケジューラが使用されないため、全体的なパフォーマンスに寄与せずに環境のリソースを消費した場合に発生する可能性があります。実際のスケジューラのパフォーマンスは、Airflow ワーカーの数、環境内で実行される DAG とタスクの数、Airflow と環境の両方の構成によって異なります。

2 つのスケジューラを設定した状態で開始し、環境のパフォーマンスをモニタリングすることをおすすめします。スケジューラの数を変更する場合は、いつでも環境を元のスケジューラ数にスケールダウンできます。

複数のスケジューラの構成の詳細については、Airflow のドキュメントをご覧ください。

コンソール

  1. Google Cloud Console で [環境] ページに移動します。

    [環境] に移動

  2. 環境のリストで、ご利用の環境の名前をクリックします。[環境の詳細] ページが開きます。

  3. [環境の設定] タブに移動します。

  4. [リソース] > [ワークロードの構成] 項目で、[編集] をクリックします。

  5. [リソース] > [スケジューラの数] 項目で、[編集] をクリックします。

  6. [スケジューラの構成] ペインの [スケジューラの数] フィールドに、環境のスケジューラの数を指定します。

  7. [保存] をクリックします。

gcloud

次の Airflow スケジューラ パラメータを使用できます。

  • --scheduler-count: 環境内のスケジューラの数。

次の Google Cloud CLI コマンドを実行します。

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

次のように置き換えます。

  • ENVIRONMENT_NAME: 環境の名前。
  • LOCATION: 環境が配置されているリージョン。

例:

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

API

  1. environments.patch API リクエストを作成します。

  2. このリクエストで次のように操作します。

    1. updateMask パラメータで、config.workloadsConfig.schedulerCount マスクを指定します。

    2. リクエスト本文で、環境のスケジューラの数を指定します。

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

次のように置き換えます。

  • ENVIRONMENT_NAME: 環境の名前。
  • LOCATION: 環境が配置されているリージョン。

  • SCHEDULER_COUNT: スケジューラの数。

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 ブロックの次のフィールドでは、Airflow スケジューラ パラメータを制御します。各スケジューラは指定された量のリソースを使用します。

  • scheduler.count: 環境内のスケジューラの数。

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

  config {

    workloads_config {
      scheduler {
        count = SCHEDULER_COUNT
      }
    }

  }
}

次のように置き換えます。

  • ENVIRONMENT_NAME: 環境の名前。
  • LOCATION: 環境が配置されているリージョン。

  • SCHEDULER_COUNT: スケジューラの数。

例:

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

  config {

    workloads_config {
      scheduler {

        count = 2
      }
    }

  }
}

トリガー パラメータを調整する

triggerer の数はゼロに設定できますが、DAG で遅延可能な演算子を使用するには、環境内に少なくとも 1 つのトリガラー インスタンス(または復元性の高い環境では少なくとも 2 つ)が必要です。

環境の復元力の設定に応じて、triggerer の数に関して異なる構成があります。

  • 標準的な復元力: 最大 10 個の triggerer を実行できます。
  • 高い復元力: 2 個以上、最大 10 個の triggerer

triggerer の数が 0 に設定されている場合でも、triggerer Pod 定義が作成され、環境のクラスタに表示されますが、実際の triggerer ワークロードは実行されません。

環境内の Airflow triggerer が使用する CPU 数、メモリ容量、ディスク容量を指定することもできます。このようにして、複数の triggerer によりもたらされる水平スケーリングに加え、環境のパフォーマンスも向上させることができます。

コンソール

  1. Google Cloud Console で [環境] ページに移動します。

    [環境] に移動

  2. 環境のリストで、ご利用の環境の名前をクリックします。[環境の詳細] ページが開きます。

  3. [環境の設定] タブに移動します。

  4. [リソース] > [ワークロードの構成] 項目で、[編集] をクリックします。

  5. [ワークロードの構成] ペインで、Airflow triggerer のパラメータを調整します。

    1. [triggerer] セクションの [triggerer の数] フィールドに、環境内の triggerer の数を入力します。

      環境に少なくとも 1 つの triggerer を設定する場合は、[CPU] フィールドと [メモリ] フィールドを使用して、triggerer のリソース割り当てを構成します。

    2. [CPU] と [メモリ] で、Airflow triggerer の CPU、メモリ、ストレージの数を指定します。各 triggerer は、指定された量のリソースを使用します。

  6. [保存] をクリックします。

gcloud

次の Airflow トリガー パラメータを使用できます。

  • --triggerer-count: 環境内のトリガーの数。

    • 標準復元力の環境では、010 の値を使用します。
    • 復元力の高い環境の場合、0 または 210 の値を使用します。
  • --triggerer-cpu: Airflow トリガーの CPU 数。

  • --triggerer-memory: Airflow triggerer のメモリ容量。

次の Google Cloud CLI コマンドを実行します。

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

次のように置き換えます。

  • ENVIRONMENT_NAME: 環境の名前。
  • LOCATION: 環境が配置されているリージョン。
  • TRIGGERER_COUNT: triggerer の数。
  • TRIGGERER_CPU: triggerer の CPU 数(vCPU 単位)。
  • TRIGGERER_MEMORY: triggerer のメモリ容量。

例:

  • 4 つの triggerer インスタンスにスケーリングします。
  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. updateMask クエリ パラメータで、config.workloadsConfig.triggerer マスクを指定します。

  2. リクエストの本文で、triggerer の 3 つのパラメータすべてを指定します。

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

次のように置き換えます。

  • TRIGGERER_COUNT: triggerer の数。

    • 標準復元力の環境では、010 の値を使用します。
    • 復元力の高い環境の場合、0 または 210 の値を使用します。
  • TRIGGERER_CPU: triggerer の CPU 数(vCPU 単位)。

  • TRIGGERER_MEMORY: triggerer のメモリ容量。

例:

  • triggerer を無効にするには、triggerer 数を 0 に設定します。このオペレーションでは、triggerer に対して CPU またはメモリを指定する必要はありません。
// PATCH https://composer.googleapis.com/v1/projects/example-project/
// locations/us-central1/environments/example-environment?updateMask=
// config.workloadsConfig.triggerer
"config": {
  "workloadsConfig": {
    "triggerer": {
      "count": 0
    }
  }
}
  • 4 つの triggerer インスタンスにスケーリングします。
// 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 ブロックの次のフィールドでは、Airflow triggerer パラメータを制御します。各 triggerer は、指定された量のリソースを使用します。

  • triggerer.count: 環境内の triggerer の数。

    • 標準復元力の環境では、010 の値を使用します。
    • 復元力の高い環境の場合、0 または 210 の値を使用します。
  • triggerer.cpu: Airflow トリガーの CPU 数。

  • triggerer.memory_gb: Airflow triggerer のメモリ容量。

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
      }
    }

  }
}

次のように置き換えます。

  • ENVIRONMENT_NAME: 環境の名前。
  • LOCATION: 環境が配置されているリージョン。
  • TRIGGERER_COUNT: triggerer の数。
  • TRIGGERER_CPU: triggerer の CPU 数(vCPU 単位)。
  • TRIGGERER_MEMORY: triggerer のメモリ容量(GB)。

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
      }
    }

  }
}

ウェブサーバーのパラメータを調整する

環境内の Airflow ウェブサーバーで使用される CPU 数、メモリ容量、ディスク容量を指定できます。このようにして、Airflow UI のパフォーマンスをスケーリングして、たとえば、多数のユーザーや多数のマネージド DAG からの需要に合わせて調整できます。

コンソール

  1. Google Cloud Console で [環境] ページに移動します。

    [環境] に移動

  2. 環境のリストで、ご利用の環境の名前をクリックします。[環境の詳細] ページが開きます。

  3. [環境の設定] タブに移動します。

  4. [リソース] > [ワークロードの構成] 項目で、[編集] をクリックします。

  5. [ワークロードの構成] ペインで、ウェブサーバーのパラメータを調整します。[CPU]、[メモリ]、[ストレージ] の各フィールドに、ウェブサーバーの CPU 数、メモリ数、ストレージ数を指定します。

  6. [保存] をクリックします。

gcloud

次の Airflow ウェブサーバー パラメータを使用できます。

  • --web-server-cpu: Airflow ウェブサーバーの CPU 数。
  • --web-server-memory: Airflow ウェブサーバーのメモリ容量。
  • --web-server-storage: Airflow ウェブサーバーのディスク容量。

次の Google Cloud CLI コマンドを実行します。

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

次のように置き換えます。

  • ENVIRONMENT_NAME: 環境の名前。
  • LOCATION: 環境が配置されているリージョン。
  • WEB_SERVER_CPU: ウェブサーバーの CPU 数(vCPU 単位)。
  • WEB_SERVER_MEMORY: ウェブサーバーのメモリ容量
  • WEB_SERVER_STORAGE: ウェブサーバーのメモリ容量。

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. environments.patch API リクエストを作成します。

  2. このリクエストで次のように操作します。

    1. すべてのウェブサーバー パラメータを更新するには、updateMask パラメータで config.workloadsConfig.webServer マスクを指定します。また、これらのパラメータにマスク(config.workloadsConfig.webServer.cpuconfig.workloadsConfig.webServer.memoryGbconfig.workloadsConfig.webServer.storageGb)を指定して、個々のウェブサーバー パラメータを更新することもできます。

    2. リクエスト本文で、新しいウェブサーバー パラメータを指定します。

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

次のように置き換えます。

  • ENVIRONMENT_NAME: 環境の名前。
  • LOCATION: 環境が配置されているリージョン。
  • WEB_SERVER_CPU: ウェブサーバーの CPU 数(vCPU 単位)。
  • WEB_SERVER_MEMORY: ウェブサーバーのメモリ容量(GB)。
  • WEB_SERVER_STORAGE: ウェブサーバーのディスクサイズ(GB)。

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 ブロックの次のフィールドでは、ウェブサーバーのパラメータを制御します。

  • web_server.cpu: ウェブサーバーの CPU 数。
  • web_server.memory_gb: ウェブサーバーのメモリ容量。
  • web_server.storage_gb: ウェブサーバーのディスク容量。
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
      }
    }

  }
}

次のように置き換えます。

  • ENVIRONMENT_NAME: 環境の名前。
  • LOCATION: 環境が配置されているリージョン。
  • WEB_SERVER_CPU: ウェブサーバーの CPU 数(vCPU 単位)。
  • WEB_SERVER_MEMORY: ウェブサーバーのメモリ容量(GB)。
  • WEB_SERVER_STORAGE: ウェブサーバーのディスクサイズ(GB)。

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
      }
    }

  }
}

環境のサイズを調整する

環境のサイズによって、例えばAirflow データベースなど、マネージド Cloud Composer インフラストラクチャのパフォーマンス パラメータが制御されます。

多数の DAG とタスクを実行する場合は、大きめの環境サイズの選択を検討してください。

コンソール

  1. Google Cloud Console で [環境] ページに移動します。

    [環境] に移動

  2. 環境のリストで、ご利用の環境の名前をクリックします。[環境の詳細] ページが開きます。

  3. [環境の設定] タブに移動します。

  4. [リソース] > [ワークロードの構成] 項目で、[編集] をクリックします。

  5. [リソース] > [コア インフラストラクチャ] 項目で、[編集] をクリックします。

  6. [コア インフラストラクチャ] ペインで、[環境のサイズ] フィールドに環境のサイズを指定します。

  7. [保存] をクリックします。

gcloud

環境のサイズは、--environment-size 引数でコントロールします。

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

次のように置き換えます。

  • ENVIRONMENT_NAME: 環境の名前。
  • LOCATION: 環境が配置されているリージョン。
  • ENVIRONMENT_SIZE: smallmedium または large

例:

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

API

  1. environments.patch API リクエストを作成します。

  2. このリクエストで次のように操作します。

    1. updateMask パラメータで、config.environmentSize マスクを指定します。

    2. リクエスト本文で、環境のサイズを指定します。

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

次のように置き換えます。

  • ENVIRONMENT_SIZE: 環境のサイズ、ENVIRONMENT_SIZE_SMALLENVIRONMENT_SIZE_MEDIUM、または ENVIRONMENT_SIZE_LARGE

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 ブロックの environment_size フィールドでは、環境のサイズを制御します。

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

  config {

    environment_size = "ENVIRONMENT_SIZE"

  }
}

次のように置き換えます。

  • ENVIRONMENT_NAME: 環境の名前。
  • LOCATION: 環境が配置されているリージョン。
  • ENVIRONMENT_SIZE: 環境のサイズ、ENVIRONMENT_SIZE_SMALLENVIRONMENT_SIZE_MEDIUM、または ENVIRONMENT_SIZE_LARGE

例:

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

  config {

    environment_size = "ENVIRONMENT_SIZE_SMALL"

    }
  }
}

ノード数を調整する

環境内のノード数は、変更できます。

この数は、環境内の Airflow ワーカーの数に対応します。 環境ノードでは、Airflow ワーカーの実行に加えて、Airflow スケジューラやその他の環境コンポーネントも実行されます。

コンソール

  1. Google Cloud Console で [環境] ページに移動します。

    [環境] に移動

  2. 環境のリストで、ご利用の環境の名前をクリックします。[環境の詳細] ページが開きます。

  3. [環境の設定] タブに移動します。

  4. [ワーカーノード] > [ノード数] 項目で、[編集] をクリックします。

  5. [ワーカーノードの構成] ペインの [ノード数] フィールドに、環境内のノード数を指定します。

  6. [保存] をクリックします。

gcloud

環境内のノードの数は、--node-count 引数で制御します。

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

次のように置き換えます。

  • ENVIRONMENT_NAME: 環境の名前。
  • LOCATION: 環境が配置されているリージョン。
  • NODE_COUNT: ノード数ノードの最小数は 3 です。
  • NODE_ZONE: 環境の VM の Compute Engine ゾーン。

例:

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

API

  1. environments.patch API リクエストを作成します。

  2. このリクエストで次のように操作します。

    1. updateMask パラメータで、config.nodeCount マスクを指定します。

    2. リクエスト本文で、環境のノード数を指定します。

  "config": {
    "nodeCount": NODE_COUNT
  }

次のように置き換えます。

  • NODE_COUNT: ノード数ノードの最小数は 3 です。

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 ブロックの node_count フィールドは、環境内のノードの数を指定します。

resource "google_composer_environment" "example" {

  config {
    node_config {
      node_count = NODE_COUNT
    }
}

次のように置き換えます。

  • NODE_COUNT: ノード数

例:

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

  config {

    node_config {
      node_count = 4
    }

}

Cloud SQL インスタンスのマシンタイプを調整する

環境の Airflow データベースを格納する Cloud SQL インスタンスのマシンタイプは変更できます。

コンソール

  1. Google Cloud Console で [環境] ページに移動します。

    [環境] に移動

  2. 環境のリストで、ご利用の環境の名前をクリックします。[環境の詳細] ページが開きます。

  3. [環境の設定] タブに移動します。

  4. [リソース] > [Cloud SQL マシンタイプ] 項目で、[編集] をクリックします。

  5. [Cloud SQL の構成] ペインの [Cloud SQL マシンタイプ] プルダウン リストで、環境の Cloud SQL インスタンスのマシンタイプを選択します。

  6. [保存] をクリックします。

gcloud

環境内の Cloud SQL インスタンスのマシンタイプは、--cloud-sql-machine-type 引数で制御します。

次の Google Cloud CLI コマンドを実行します。

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

次のように置き換えます。

例:

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

API

  1. environments.patch API リクエストを作成します。

  2. このリクエストで次のように操作します。

    1. updateMask パラメータで、config.databaseConfig.machineType マスクを指定します。

    2. リクエスト本文で、Cloud SQL インスタンスのマシンタイプを指定します。

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

次のように置き換えます。

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 ブロックの machine_type フィールドは、Cloud SQL インスタンスのマシンタイプを指定します。

resource "google_composer_environment" "example" {

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

次のように置き換えます。

例:

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

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

ウェブサーバーのマシンタイプの調整

環境の Airflow ウェブサーバーのマシンタイプは変更できます。

コンソール

  1. Google Cloud Console で [環境] ページに移動します。

    [環境] に移動

  2. 環境のリストで、ご利用の環境の名前をクリックします。[環境の詳細] ページが開きます。

  3. [環境の設定] タブに移動します。

  4. [リソース] > [ウェブサーバーのマシンタイプ] の項目で [編集] をクリックします。

  5. [ウェブサーバーの構成] ペインの [ウェブサーバーのマシンタイプ] プルダウン リストで、Airflow ウェブサーバーのマシンタイプを選択します。

  6. [保存] をクリックします。

gcloud

環境内の Airflow ウェブサーバー インスタンスのマシンタイプは、--web-server-machine-type 引数で制御します。

次の Google Cloud CLI コマンドを実行します。

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

次のように置き換えます。

例:

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

API

  1. environments.patch API リクエストを作成します。

  2. このリクエストで次のように操作します。

    1. updateMask パラメータで、config.webServerConfig.machineType マスクを指定します。

    2. リクエスト本文で、ウェブサーバーのマシンタイプを指定します。

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

次のように置き換えます。

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

Airflow ウェブサーバー インスタンスのマシンタイプは、web_server_config ブロックの machine_type フィールドで指定します。

resource "google_composer_environment" "example" {

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

次のように置き換えます。

例:

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

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

次のステップ