Cloud Composer 1 はメンテナンス後モードです。Google は、Airflow の新しいバージョン、バグの修正、セキュリティアップデートなど、Cloud Composer 1 への今後のアップデートはリリースしません。 Cloud Composer 2 への移行の計画をおすすめします。

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

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

[環境] に移動
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。
[環境の設定] タブに移動します。
[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。
[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。
[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。
[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

environments.patch API リクエストを作成します。
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

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

[環境] に移動
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。
[環境の設定] タブに移動します。
[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。
[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。
[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、0～10 の値を使用します。
- 復元力の高い環境の場合、0 または 2～10 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

updateMask クエリパラメータで、config.workloadsConfig.triggerer マスクを指定します。
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、0～10 の値を使用します。
- 復元力の高い環境の場合、0 または 2～10 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、0～10 の値を使用します。
- 復元力の高い環境の場合、0 または 2～10 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

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

[環境] に移動
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。
[環境の設定] タブに移動します。
[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。
[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。
[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

environments.patch API リクエストを作成します。
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.cpu、config.workloadsConfig.webServer.memoryGb、config.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

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

[環境] に移動
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。
[環境の設定] タブに移動します。
[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。
[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。
[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。
[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: small、medium または large

例:

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

API

environments.patch API リクエストを作成します。
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_SMALL、ENVIRONMENT_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_SMALL、ENVIRONMENT_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

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

[環境] に移動
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。
[環境の設定] タブに移動します。
[ワーカーノード] > [ノード数] 項目で、[編集] をクリックします。
[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。
[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

environments.patch API リクエストを作成します。
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

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

[環境] に移動
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。
[環境の設定] タブに移動します。
[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。
[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。
[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。

ENVIRONMENT_NAME: 環境の名前。
LOCATION: 環境が配置されているリージョン。
SQL_MACHINE_TYPE: Cloud SQL インスタンスのマシンタイプ。

例:

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

API

environments.patch API リクエストを作成します。
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。

SQL_MACHINE_TYPE: Cloud SQL インスタンスのマシンタイプ。

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。

SQL_MACHINE_TYPE: Cloud SQL インスタンスのマシンタイプ。

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

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

[環境] に移動
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。
[環境の設定] タブに移動します。
[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。
[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。
[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。

ENVIRONMENT_NAME: 環境の名前。
LOCATION: 環境が配置されているリージョン。
WS_MACHINE_TYPE: Airflow ウェブサーバーインスタンスのマシンタイプ。

例:

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

API

environments.patch API リクエストを作成します。
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。

WS_MACHINE_TYPE: Airflow ウェブサーバーインスタンスのマシンタイプ。

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。

WS_MACHINE_TYPE: Airflow ウェブサーバーインスタンスのマシンタイプ。

例:

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

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

環境をスケーリングする

垂直方向と水平方向のスケーリング

スケジューラのパラメータを調整する

コンソール

gcloud

API

Terraform

トリガー パラメータを調整する

コンソール

gcloud

API

Terraform

ウェブサーバーのパラメータを調整する

コンソール

gcloud

API

Terraform

環境のサイズを調整する

コンソール

gcloud

API

Terraform

ノード数を調整する

コンソール

gcloud

API

Terraform

Cloud SQL インスタンスのマシンタイプを調整する

コンソール

gcloud

API

Terraform

ウェブサーバーのマシンタイプの調整

コンソール

gcloud

API

Terraform

次のステップ

トリガーパラメータを調整する