Umgebungen skalieren

Cloud Composer 1 | Cloud Composer 2 | Cloud Composer 3

Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie Cloud Composer-Umgebungen skalieren.

Vertikal und horizontal skalieren

In Cloud Composer 1 definieren Sie keine bestimmten CPU- und Arbeitsspeicherressourcen für Cloud Composer- und Airflow-Komponenten wie Worker und Planer. Stattdessen geben Sie die Anzahl und den Typ der Maschinen für Knoten im Cluster Ihrer Umgebung an.

Optionen für die horizontale Skalierung:

  • Anzahl der Knoten anpassen
  • Anzahl der Planer anpassen

Optionen für die vertikale Skalierung:

  • Maschinentyp der Cloud SQL-Instanz anpassen
  • Maschinentyp des Webservers anpassen

Planerparameter anpassen

In Ihrer Umgebung können mehrere Airflow-Planer gleichzeitig ausgeführt werden. Mit mehreren Planern lässt sich die Last auf verschiedene Planerinstanzen verteilen, um die Leistung und Zuverlässigkeit zu verbessern.

Wenn Ihre Umgebung Airflow 2 verwendet, können Sie eine Anzahl von Planern bis zur Anzahl der Knoten in Ihrer Umgebung angeben.

Durch die Erhöhung der Anzahl der Planer wird die Airflow-Leistung nicht immer verbessert. Wenn Sie beispielsweise nur einen Planer haben, ist die Leistung möglicherweise besser als zwei. Dies kann passieren, wenn der zusätzliche Planer nicht verwendet wird und somit Ressourcen Ihrer Umgebung verbraucht, ohne dass dies Auswirkungen auf die Gesamtleistung hat. Die tatsächliche Leistung des Planers hängt von der Anzahl der Airflow-Worker, der Anzahl der in der Umgebung ausgeführten DAGs und Aufgaben sowie der Konfiguration von Airflow und der Umgebung ab.

Wir empfehlen, mit zwei Planern zu beginnen und dann die Leistung Ihrer Umgebung zu überwachen. Wenn Sie die Anzahl der Planer ändern, können Sie Ihre Umgebung jederzeit wieder auf die ursprüngliche Anzahl von Planern skalieren.

Weitere Informationen zur Konfiguration mehrerer Planer finden Sie in der Airflow-Dokumentation.

Console

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Umgebungen auf.

    Zur Seite Umgebungen“

  2. Klicken Sie in der Liste der Umgebungen auf den Namen Ihrer Umgebung. Die Seite Umgebungsdetails wird geöffnet.

  3. Rufen Sie den Tab Umgebungskonfiguration auf.

  4. Klicken Sie unter Ressourcen > Arbeitslastkonfiguration auf Bearbeiten.

  5. Klicken Sie unter Ressourcen > Anzahl der Planer auf Bearbeiten.

  6. Geben Sie im Bereich Planerkonfiguration im Feld Anzahl der Planer die Anzahl der Planer für Ihre Umgebung an.

  7. Klicken Sie auf Speichern.

gcloud

Die folgenden Airflow-Planerparameter sind verfügbar:

  • --scheduler-count: die Anzahl der Planer in Ihrer Umgebung.

Führen Sie den folgenden Google Cloud CLI-Befehl aus:

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

Ersetzen Sie Folgendes:

  • ENVIRONMENT_NAME: der Name der Umgebung.
  • LOCATION: Region, in der sich die Umgebung befindet.

Beispiel:

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

API

  1. Erstellen Sie eine API-Anfrage environments.patch.

  2. In dieser Anfrage:

    1. Geben Sie im Parameter updateMask die Maske config.workloadsConfig.schedulerCount an.

    2. Geben Sie im Anfragetext die Anzahl der Planer für Ihre Umgebung an.

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

Ersetzen Sie Folgendes:

  • ENVIRONMENT_NAME: der Name der Umgebung.
  • LOCATION: Region, in der sich die Umgebung befindet.

  • SCHEDULER_COUNT: die Anzahl der Planer.

Beispiel:

// 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

Die folgenden Felder im Block workloads_config.scheduler steuern die Airflow-Planerparameter. Jeder Planer verwendet die angegebene Menge an Ressourcen.

  • scheduler.count: die Anzahl der Planer in Ihrer Umgebung.

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

  config {

    workloads_config {
      scheduler {
        count = SCHEDULER_COUNT
      }
    }

  }
}

Ersetzen Sie Folgendes:

  • ENVIRONMENT_NAME: der Name der Umgebung.
  • LOCATION: Region, in der sich die Umgebung befindet.

  • SCHEDULER_COUNT: die Anzahl der Planer.

Beispiel:

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

  config {

    workloads_config {
      scheduler {
        
        count = 2
      }
    }

  }
}

Triggerparameter anpassen

Sie können die Anzahl der Trigger auf null setzen, aber Sie benötigen mindestens eine Trigger-Instanz in Ihrer Umgebung (oder mindestens zwei in Umgebungen mit extrem hoher Ausfallsicherheit), um zurückstellbare Operatoren in Ihren DAGs verwenden zu können.

Je nach Robustheitsmodus Ihrer Umgebung gibt es verschiedene mögliche Konfigurationen für die Anzahl der Trigger:

  • Standardausfallsicherheit: Sie können bis zu 10 Trigger ausführen.
  • Hohe Ausfallsicherheit: mindestens 2 Trigger bis maximal 10.

Selbst wenn die Anzahl der Trigger auf null gesetzt ist, wird eine Trigger-Pod-Definition erstellt und im Cluster Ihrer Umgebung angezeigt. Es werden jedoch keine tatsächlichen Trigger-Arbeitslasten ausgeführt.

Sie können auch die Menge an CPUs, Arbeitsspeicher und Speicherplatz angeben, die von Airflow-Triggern in Ihrer Umgebung verwendet werden. Auf diese Weise können Sie die Leistung Ihrer Umgebung zusätzlich zur horizontalen Skalierung mit mehreren Triggern steigern.

Console

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Umgebungen auf.

    Zur Seite Umgebungen“

  2. Klicken Sie in der Liste der Umgebungen auf den Namen Ihrer Umgebung. Die Seite Umgebungsdetails wird geöffnet.

  3. Rufen Sie den Tab Umgebungskonfiguration auf.

  4. Klicken Sie unter Ressourcen > Arbeitslastkonfiguration auf Bearbeiten.

  5. Passen Sie im Bereich Workloads-Konfiguration die Parameter für Airflow-Trigger an:

    1. Geben Sie im Abschnitt Trigger im Feld Anzahl der Trigger die Anzahl der Trigger in Ihrer Umgebung ein.

      Wenn Sie mindestens einen Trigger für Ihre Umgebung festlegen, verwenden Sie auch die Felder CPU und Arbeitsspeicher, um die Ressourcenzuweisung für Ihre Trigger zu konfigurieren.

    2. Geben Sie unter CPU und Arbeitsspeicher die Anzahl der CPUs, den Arbeitsspeicher und den Speicher für Airflow-Triggerer an. Jeder Trigger verwendet die angegebene Menge an Ressourcen.

  6. Klicken Sie auf Speichern.

gcloud

Die folgenden Airflow-Triggerparameter sind verfügbar:

  • --triggerer-count: die Anzahl der Trigger in Ihrer Umgebung.

    • Verwenden Sie für standardmäßige Ausfallsicherheitsumgebungen einen Wert zwischen 0 und 10.
    • Verwenden Sie für Umgebungen mit extrem hoher Ausfallsicherheit 0 oder einen Wert zwischen 2 und 10.
  • --triggerer-cpu: die Anzahl der CPUs für einen Airflow-Triggerer.

  • --triggerer-memory: die Größe des Arbeitsspeichers für einen Airflow-Triggerer.

Führen Sie den folgenden Google Cloud CLI-Befehl aus:

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

Ersetzen Sie Folgendes:

  • ENVIRONMENT_NAME: der Name der Umgebung.
  • LOCATION: Region, in der sich die Umgebung befindet.
  • TRIGGERER_COUNT: die Anzahl der Trigger.
  • TRIGGERER_CPU: die Anzahl der CPUs für einen Trigger in vCPU-Einheiten.
  • TRIGGERER_MEMORY: die Größe des Arbeitsspeichers für einen Trigger.

Beispiele:

  • Skalieren Sie auf vier Triggerinstanzen:
  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. Geben Sie im Abfrageparameter updateMask die Maske config.workloadsConfig.triggerer an.

  2. Geben Sie im Anfragetext alle drei Parameter für Trigger an.

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

Ersetzen Sie Folgendes:

  • TRIGGERER_COUNT: die Anzahl der Trigger.

    • Verwenden Sie für standardmäßige Ausfallsicherheitsumgebungen einen Wert zwischen 0 und 10.
    • Verwenden Sie für Umgebungen mit extrem hoher Ausfallsicherheit 0 oder einen Wert zwischen 2 und 10.
  • TRIGGERER_CPU: die Anzahl der CPUs für einen Trigger in vCPU-Einheiten.

  • TRIGGERER_MEMORY: die Größe des Arbeitsspeichers für einen Trigger.

Beispiele:

  • Deaktivieren Sie Trigger, indem Sie die Triggeranzahl auf 0 setzen. Bei diesem Vorgang müssen Sie für die Triggerer keine CPU oder Arbeitsspeicher angeben.
// PATCH https://composer.googleapis.com/v1/projects/example-project/
// locations/us-central1/environments/example-environment?updateMask=
// config.workloadsConfig.triggerer
"config": {
  "workloadsConfig": {
    "triggerer": {
      "count": 0
    }
  }
}
  • Skalieren Sie auf vier Triggerinstanzen:
// 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

Die folgenden Felder im Block workloads_config.triggerer steuern die Airflow-Triggerparameter. Jeder Trigger verwendet die angegebene Menge an Ressourcen.

  • triggerer.count: die Anzahl der Trigger in Ihrer Umgebung.

    • Verwenden Sie für standardmäßige Ausfallsicherheitsumgebungen einen Wert zwischen 0 und 10.
    • Verwenden Sie für Umgebungen mit extrem hoher Ausfallsicherheit 0 oder einen Wert zwischen 2 und 10.
  • triggerer.cpu: die Anzahl der CPUs für einen Airflow-Triggerer.

  • triggerer.memory_gb: die Größe des Arbeitsspeichers für einen Airflow-Triggerer.

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
      }
    }

  }
}

Ersetzen Sie Folgendes:

  • ENVIRONMENT_NAME: der Name der Umgebung.
  • LOCATION: Region, in der sich die Umgebung befindet.
  • TRIGGERER_COUNT: die Anzahl der Trigger.
  • TRIGGERER_CPU: die Anzahl der CPUs für einen Trigger in vCPU-Einheiten.
  • TRIGGERER_MEMORY: die Größe des Arbeitsspeichers für einen Trigger in GB.

Beispiel:

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
      }
    }

  }
}

Webserverparameter anpassen

Sie können die Menge an CPUs, Arbeitsspeicher und Speicherplatz angeben, die vom Airflow-Webserver in Ihrer Umgebung verwendet werden. Auf diese Weise können Sie die Leistung der Airflow-UI skalieren, um beispielsweise dem Bedarf einer großen Anzahl von Nutzern oder einer großen Anzahl verwalteter DAGs gerecht zu werden.

Console

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Umgebungen auf.

    Zur Seite Umgebungen“

  2. Klicken Sie in der Liste der Umgebungen auf den Namen Ihrer Umgebung. Die Seite Umgebungsdetails wird geöffnet.

  3. Rufen Sie den Tab Umgebungskonfiguration auf.

  4. Klicken Sie unter Ressourcen > Arbeitslastkonfiguration auf Bearbeiten.

  5. Passen Sie im Bereich Workloads Configuration (Arbeitslastkonfiguration) die Parameter für den Webserver an. Geben Sie in den Feldern CPU, Arbeitsspeicher und Speicher die Anzahl der CPUs, den Arbeitsspeicher und den Speicherplatz für den Webserver an.

  6. Klicken Sie auf Speichern.

gcloud

Die folgenden Parameter des Airflow-Webservers sind verfügbar:

  • --web-server-cpu: die Anzahl der CPUs für den Airflow-Webserver.
  • --web-server-memory: die Größe des Arbeitsspeichers für den Airflow-Webserver.
  • --web-server-storage: der Speicherplatz für den Airflow-Webserver.

Führen Sie den folgenden Google Cloud CLI-Befehl aus:

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

Ersetzen Sie Folgendes:

  • ENVIRONMENT_NAME: der Name der Umgebung.
  • LOCATION: Region, in der sich die Umgebung befindet.
  • WEB_SERVER_CPU: die Anzahl der CPUs für den Webserver in vCPU-Einheiten.
  • WEB_SERVER_MEMORY: die Größe des Arbeitsspeichers für den Webserver.
  • WEB_SERVER_STORAGE: die Größe des Arbeitsspeichers für den Webserver.

Beispiel:

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

API

  1. Erstellen Sie eine API-Anfrage environments.patch.

  2. In dieser Anfrage:

    1. Geben Sie im Parameter updateMask die Maske config.workloadsConfig.webServer an, um alle Webserverparameter zu aktualisieren. Sie können auch einzelne Webserverparameter aktualisieren, indem Sie eine Maske für diese Parameter angeben: config.workloadsConfig.webServer.cpu, config.workloadsConfig.webServer.memoryGb, config.workloadsConfig.webServer.storageGb.

    2. Geben Sie im Anfragetext die neuen Webserverparameter an.

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

Ersetzen Sie Folgendes:

  • ENVIRONMENT_NAME: der Name der Umgebung.
  • LOCATION: Region, in der sich die Umgebung befindet.
  • WEB_SERVER_CPU: die Anzahl der CPUs für den Webserver in vCPU-Einheiten.
  • WEB_SERVER_MEMORY: die Größe des Arbeitsspeichers für den Webserver in GB.
  • WEB_SERVER_STORAGE: die Laufwerksgröße für den Webserver in GB.

Beispiel:

// 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

Die folgenden Felder im Block workloads_config.web_server steuern die Webserverparameter.

  • web_server.cpu: die Anzahl der CPUs für den Webserver.
  • web_server.memory_gb: die Größe des Arbeitsspeichers für den Webserver.
  • web_server.storage_gb: die Menge an Speicherplatz für den Webserver.
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
      }
    }

  }
}

Ersetzen Sie Folgendes:

  • ENVIRONMENT_NAME: der Name der Umgebung.
  • LOCATION: Region, in der sich die Umgebung befindet.
  • WEB_SERVER_CPU: die Anzahl der CPUs für den Webserver in vCPU-Einheiten.
  • WEB_SERVER_MEMORY: die Größe des Arbeitsspeichers für den Webserver in GB.
  • WEB_SERVER_STORAGE: die Laufwerksgröße für den Webserver in GB.

Beispiel:

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
      }
    }

  }
}

Größe der Umgebung anpassen

Die Umgebungsgröße steuert die Leistungsparameter der verwalteten Cloud Composer-Infrastruktur, zu der z. B. die Airflow-Datenbank gehört.

Wählen Sie gegebenenfalls eine größere Umgebungsgröße aus, wenn Sie eine große Anzahl von DAGs und Aufgaben ausführen möchten.

Console

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Umgebungen auf.

    Zur Seite Umgebungen“

  2. Klicken Sie in der Liste der Umgebungen auf den Namen Ihrer Umgebung. Die Seite Umgebungsdetails wird geöffnet.

  3. Rufen Sie den Tab Umgebungskonfiguration auf.

  4. Klicken Sie unter Ressourcen > Arbeitslastkonfiguration auf Bearbeiten.

  5. Klicken Sie unter Ressourcen > Core-Infrastruktur auf Bearbeiten.

  6. Geben Sie im Bereich Kerninfrastruktur im Feld Umgebungsgröße die Größe der Umgebung an.

  7. Klicken Sie auf Speichern.

gcloud

Das --environment-size-Argument steuert die Umgebungsgröße:

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

Ersetzen Sie Folgendes:

  • ENVIRONMENT_NAME: der Name der Umgebung.
  • LOCATION: Region, in der sich die Umgebung befindet.
  • ENVIRONMENT_SIZE: small, medium oder large.

Beispiel:

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

API

  1. Erstellen Sie eine environments.patch-API-Anfrage.

  2. In dieser Anfrage:

    1. Geben Sie im updateMask-Parameter die config.environmentSize-Maske an.

    2. Geben Sie im Anfragetext die Größe der Umgebung an.

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

Ersetzen Sie Folgendes:

  • ENVIRONMENT_SIZE: die Umgebungsgröße (ENVIRONMENT_SIZE_SMALL, ENVIRONMENT_SIZE_MEDIUM oder ENVIRONMENT_SIZE_LARGE).

Beispiel:

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

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

Terraform

Das Feld environment_size im Block config steuert die Umgebungsgröße:

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

  config {

    environment_size = "ENVIRONMENT_SIZE"

  }
}

Ersetzen Sie Folgendes:

  • ENVIRONMENT_NAME: der Name der Umgebung.
  • LOCATION: Region, in der sich die Umgebung befindet.
  • ENVIRONMENT_SIZE: die Umgebungsgröße (ENVIRONMENT_SIZE_SMALL, ENVIRONMENT_SIZE_MEDIUM oder ENVIRONMENT_SIZE_LARGE).

Beispiel:

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

  config {

    environment_size = "ENVIRONMENT_SIZE_SMALL"

    }
  }
}

Anzahl der Knoten anpassen

Sie können die Anzahl der Knoten in Ihrer Umgebung ändern.

Diese Anzahl entspricht der Anzahl der Airflow-Worker in Ihrer Umgebung. Auf Ihren Umgebungsknoten werden nicht nur Airflow-Worker, sondern auch Airflow-Planer und andere Umgebungskomponenten ausgeführt.

Console

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Umgebungen auf.

    Zur Seite Umgebungen“

  2. Klicken Sie in der Liste der Umgebungen auf den Namen Ihrer Umgebung. Die Seite Umgebungsdetails wird geöffnet.

  3. Rufen Sie den Tab Umgebungskonfiguration auf.

  4. Klicken Sie unter Worker-Knoten > Knotenanzahl auf Bearbeiten.

  5. Geben Sie im Bereich Worker-Knotenkonfiguration im Feld Knotenzahl die Anzahl der Knoten in Ihrer Umgebung an.

  6. Klicken Sie auf Speichern.

gcloud

Das Argument --node-count steuert die Anzahl der Knoten in Ihrer Umgebung:

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

Ersetzen Sie Folgendes:

  • ENVIRONMENT_NAME: der Name der Umgebung.
  • LOCATION: Region, in der sich die Umgebung befindet.
  • NODE_COUNT: die Anzahl der Knoten. Die Mindestanzahl an Knoten beträgt 3.
  • NODE_ZONE: Die Compute Engine-Zone für die VMs Ihrer Umgebung.

Beispiel:

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

API

  1. Erstellen Sie eine environments.patch-API-Anfrage.

  2. In dieser Anfrage gilt:

    1. Geben Sie im updateMask-Parameter die config.nodeCount-Maske an.

    2. Geben Sie im Anfragetext die Anzahl der Knoten für Ihre Umgebung an.

  "config": {
    "nodeCount": NODE_COUNT
  }

Ersetzen Sie Folgendes:

  • NODE_COUNT: die Anzahl der Knoten. Die Mindestanzahl an Knoten beträgt 3.

Beispiel:

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

"config": {
  "nodeCount": 6
}

Terraform

Das Feld node_count im Block node_config gibt die Anzahl der Knoten in Ihrer Umgebung an.

resource "google_composer_environment" "example" {

  config {
    node_config {
      node_count = NODE_COUNT
    }
}

Ersetzen Sie Folgendes:

  • NODE_COUNT: die Anzahl der Knoten.

Beispiel:

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

  config {

    node_config {
      node_count = 4
    }

}

Maschinentyp der Cloud SQL-Instanz anpassen

Sie können den Maschinentyp der Cloud SQL-Instanz ändern, auf der die Airflow-Datenbank Ihrer Umgebung gespeichert ist.

Console

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Umgebungen auf.

    Zur Seite Umgebungen“

  2. Klicken Sie in der Liste der Umgebungen auf den Namen Ihrer Umgebung. Die Seite Umgebungsdetails wird geöffnet.

  3. Rufen Sie den Tab Umgebungskonfiguration auf.

  4. Klicken Sie unter Ressourcen > Cloud SQL-Maschinentyp auf Bearbeiten.

  5. Wählen Sie im Bereich Cloud SQL-Konfiguration in der Drop-down-Liste Cloud SQL-Maschinentyp den Maschinentyp für die Cloud SQL-Instanz Ihrer Umgebung aus.

  6. Klicken Sie auf Speichern.

gcloud

Die --cloud-sql-machine-type-Argumente steuern den Maschinentyp der Cloud SQL-Instanz in Ihrer Umgebung.

Führen Sie den folgenden Google Cloud CLI-Befehl aus:

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

Ersetzen Sie Folgendes:

Beispiel:

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

API

  1. Erstellen Sie eine environments.patch-API-Anfrage.

  2. In dieser Anfrage:

    1. Geben Sie im Parameter updateMask die Maske config.databaseConfig.machineType an.

    2. Geben Sie im Anfragetext den Maschinentyp für die Cloud SQL-Instanz an.

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

Ersetzen Sie Folgendes:

Beispiel:

// 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

Das Feld machine_type im Block database_config gibt den Maschinentyp für die Cloud SQL-Instanz an.

resource "google_composer_environment" "example" {

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

Ersetzen Sie Folgendes:

Beispiel:

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

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

Maschinentyp des Webservers anpassen

Sie können den Maschinentyp für den Airflow-Webserver Ihrer Umgebung ändern.

Console

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Umgebungen auf.

    Zur Seite Umgebungen“

  2. Klicken Sie in der Liste der Umgebungen auf den Namen Ihrer Umgebung. Die Seite Umgebungsdetails wird geöffnet.

  3. Rufen Sie den Tab Umgebungskonfiguration auf.

  4. Klicken Sie unter Ressourcen > Webserver-Maschinentyp auf Bearbeiten.

  5. Wählen Sie im Bereich Webserverkonfiguration in der Drop-down-Liste Webserver-Maschinentyp den Maschinentyp für den Airflow-Webserver aus.

  6. Klicken Sie auf Speichern.

gcloud

Die --web-server-machine-type-Argumente steuern den Maschinentyp der Airflow-Webserverinstanz in Ihrer Umgebung.

Führen Sie den folgenden Google Cloud CLI-Befehl aus:

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

Ersetzen Sie Folgendes:

Beispiel:

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

API

  1. Erstellen Sie eine environments.patch-API-Anfrage.

  2. In dieser Anfrage:

    1. Geben Sie im Parameter updateMask die Maske config.webServerConfig.machineType an.

    2. Geben Sie im Anfragetext den Maschinentyp für den Webserver an.

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

Ersetzen Sie Folgendes:

Beispiel:

// 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

Das Feld machine_type im Block web_server_config gibt den Maschinentyp für die Airflow-Webserverinstanz an.

resource "google_composer_environment" "example" {

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

Ersetzen Sie Folgendes:

Beispiel:

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

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

Nächste Schritte