MIG に推奨マシンタイプを適用する

Compute Engine は、マネージドインスタンスグループ（MIG）のリソースをより効率的に使用できるように、おすすめのマシンタイプを提案します。この推奨事項に従って、インスタンスのマシンタイプのサイズを変更して、vCPU やメモリリソースを追加または削除するかどうかを決めることができます。

VM インスタンスで使用可能なマシンタイプの詳細については、マシンタイプのドキュメントをご覧ください。

推奨マシンタイプ提案は、サイズの適正化ともいいます。

始める前に

Google Cloud コンソールについてのドキュメントをお読みください。
まだ設定していない場合は、認証を設定します。認証とは、Google Cloud サービスと API にアクセスするために ID を確認するプロセスです。ローカル開発環境からコードまたはサンプルを実行するには、次のように Compute Engine に対する認証を行います。

Select the tab for how you plan to use the samples on this page:
Console

When you use the Google Cloud console to access Google Cloud services and APIs, you don't need to set up authentication.
gcloud
1. Install the Google Cloud CLI, then initialize it by running the following command:
  gcloud init
  Note: If you installed the gcloud CLI previously, make sure you have the latest version by running gcloud components update.
2. Set a default region and zone.

制限事項

推奨は、単一のゾーンにある、自動スケーリングや負荷分散がされていないマネージドインスタンスグループに対して適用できます。

料金

推奨マシンタイプ提案は無料で利用できます。推奨を適用してインスタンスのマシンタイプをサイズ変更すると、選択したマシンタイプに対して課金されます。

ユースケース

次のワークロード条件が合致する場合は、推奨マシンタイプを利用できます。

季節要因によるトラフィックの影響を受けやすいワークロードなど、トラフィックが周期的に増減するワークロード。
読み取り / 書き込みのスループットなどの他の制限があるために、CPU と RAM が十分に活用されていないワークロード。
個々のソフトウェアライセンスを必要とし、さらにインスタンスを追加する余裕のないソフトウェアを実行するワークロード。この場合、VM インスタンスの台数を一定に保ちながら、推奨マシンタイプに基づいてマシンタイプをスケールすることは可能です。
自動スケーリングに適していないワークロードなど、変化するインスタンス数に動的に適応できないワークロード。

次のいずれかの理由で、推奨マシンタイプを適用できない場合があります。

ワークロードに非常に短い CPU スパイクが含まれている。推奨マシンタイプは平均 CPU 使用率に基づいて 60 秒間隔で算出されるため、推奨マシンタイプが短いスパイクを捕捉するのに十分な速度で作成されないことがあります。CPU 使用量が一時的にスパイクするアプリの場合、推奨するマシンタイプよりも大きなマシンタイプで実行するか、自動スケーリングを有効にすることにより、このようなスパイクに対応する必要があります。
負荷のスパイクが、8 日に 1 回よりも少ない頻度で発生する（たとえば、月に 1 回）。スパイクの頻度が低い場合、過去 8 日間の履歴しか確認しない適正化アルゴリズムでは見落とされてしまいます。
MIG の各インスタンスが、大きく異なるワークロードを処理している。このような状況では、負荷が最も高い VM インスタンスをもとに推奨サイズが最適化され、グループ内のほとんどの VM インスタンスがオーバーサイズになってしまいます。
ライブロードを提供せず、すぐに使用できるフェイルオーバー容量の提供を目的としているため、MIG が VM を十分に利用していない。
次のいずれかの理由により、VM のサイズが過大になっている。
- ソフトウェアのライセンスで、最小マシンサイズが指定されている。
- 最小マシンタイプでのみ使用可能という、ストレージまたはネットワーキング IOPS の要件を満たす必要がある。

推奨マシンタイプ提案の仕組み

Compute Engine は、稼働中の仮想マシンの CPU とメモリ使用量をモニタし、最近 8 日間のデータを使用して推奨を提供します。Compute Engine はマネージドインスタンスグループ内のすべてのインスタンスに最適な単一マシンタイプを推奨するために、個々のインスタンスに対して標準マシンタイプの推奨を生成し、異常値を調整した後、単一 VM インスタンスのサイズを下回らないマシンタイプを選択します。停止された VM インスタンスや再起動中の VM インスタンスなど、実行されていないインスタンスは計算に含まれません。

Compute Engine は、次のような推奨を提示する場合があります。

ほとんどの時間でインスタンスグループの CPU 使用率が低かった場合、Compute Engine は仮想 CPU の少ないマシンタイプを推奨します。
ほとんどの時間でインスタンスグループの CPU 使用率が高かった場合、Compute Engine は仮想 CPU の多いマシンタイプを推奨します。
インスタンスグループがメモリの大部分を使用していない場合、Compute Engine はメモリの少ないマシンタイプを推奨します。
インスタンスグループがメモリの大部分を頻繁に使用している場合、Compute Engine は、より多くのメモリを搭載したマシンタイプを推奨します。

Compute Engine は、標準マシンタイプとカスタムマシンタイプのいずれかをおすすめします。マシンで使用できるメモリと vCPU の量には制限があることにご注意ください。特に、1 つのリソースを増加させると同時に、有効なマシンタイプの仕様に適合するよう、他のリソースも増加させる必要が生じる場合があります。また、Compute Engine は、インスタンスが実行されているゾーンで使用可能なマシンタイプのみを推奨します。

詳細については、カスタムマシンタイプの仕様をご覧ください。

マネージドインスタンスグループのワークロードが個々のインスタンス間で大きく異なる場合、フルに使用されているインスタンスが推奨に従って十分なリソースを確保できるようにするため、一部のインスタンスのサイズが大きくなりすぎることがあります。たとえば、Compute Engine はインスタンス 4 のワークロードをサポートするため、インスタンス 1、2、3、5 のサイズが大きすぎて十分に活用されない状況が生じる可能性があるとしても、以下のような推奨を生成することがあります。

マネージドインスタンス間の異なるワークロードが原因で生じるオーバーサイズの例 — マネージドインスタンスグループに対して算出された推奨

このため、マネージドインスタンスグループの推奨は、インスタンス間でワークロードの分散が妥当な場合に最も効果的に機能します。

見積もり費用を算出する場合、インスタンスグループのコストは前週の使用量（継続利用割引を含まない）を基準として、30 日分まで推定されます。この数字は、推奨マシンタイプの 1 か月の費用（継続利用割引を含まない）と比較されます。正確な料金と詳細については、料金についてのドキュメントをご覧ください。

推奨マシンタイプを表示する

Compute Engine から提案される推奨は、Google Cloud コンソールで確認できます。gcloud CLI または REST を使用して Recommender から推奨マシンタイプを表示できます。

このタスクに必要な権限

このタスクを行うには、次の権限が必要です。

プロジェクトに対する recommender.computeInstanceGroupManagerMachineTypeRecommendations.list

コンソール

Google Cloud コンソールで、[インスタンスグループ] ページに移動します。
[インスタンスグループ] ページに移動
プロジェクトを選択し、[続行] をクリックします。
[推奨] の列で個々のマネージドインスタンスグループに対する推奨を確認します。推定節減額で列を並べ替えることもできます。インスタンスグループの横に推奨が表示されない場合は、Compute Engine は推奨を作成していません。
インスタンスグループに 2 つのインスタンステンプレートがある場合、Compute Engine はそれぞれのインスタンステンプレートに対して推奨を提示します。推奨をクリックすると、各インスタンステンプレートの推奨が表示されます。

gcloud

gcloud recommender recommendations list コマンドを使用して、VM マネージドインスタンスグループの適正サイズのリコメンダを指定します。

gcloud recommender recommendations list \
      --recommender=google.compute.instanceGroupManager.MachineTypeRecommender \
      --project [PROJECT_ID] \
      --location [ZONE] \
      --format=yaml

例:

gcloud recommender recommendations list \
    --recommender=google.compute.instanceGroupManager.MachineTypeRecommender \
    --project my-project \
    --location us-central1-a \
    --format=yaml

レスポンスには、推奨ごとに次のフィールドが含まれます。

operationGroups: 推奨を適用する際に順番に実行できるオペレーションのグループ。
description: 人が読める形式での推奨の説明


---
content:
  ...
  operationGroups:
  - operations:
    - action: test
      path: /properties/machineType
      resource: //compute.googleapis.com/projects/my-project/global/instanceTemplates/my-old-template
      resourceType: compute.googleapis.com/InstanceTemplate
      value: n1-standard-4
    - action: copy
      path: /
      resource: //compute.googleapis.com/projects/my-project/global/instanceTemplates/$new-it-name
      resourceType: compute.googleapis.com/InstanceTemplate
      sourcePath: /
      sourceResource: //compute.googleapis.com/projects/my-project/global/instanceTemplates/my-old-template
    - action: replace
      path: /name
      resource: //compute.googleapis.com/projects/my-project/global/instanceTemplates/$new-it-name
      resourceType: compute.googleapis.com/InstanceTemplate
      value: $new-it-name
    - action: replace
      path: /properties/machineType
      resource: //compute.googleapis.com/projects/my-project/global/instanceTemplates/$new-it-name
      resourceType: compute.googleapis.com/InstanceTemplate
      value: custom-2-5632
  - operations:
    - action: replace
      path: /versions/*/name
      pathValueMatchers:
        versions/*/instanceTemplate:
          matchesPattern: .*global/instanceTemplates/my-old-template
      resource: //compute.googleapis.com/projects/my-project/zones/us-central1-a/instanceGroupManagers/example-group
      resourceType: compute.googleapis.com/InstanceGroupManager
      value: global/instanceTemplates/$new-it-name
...
description: Save cost by changing machine type from n1-standard-4 to custom-2-5120.
...
name: projects/823742397239/locations/us-central1-a/recommenders/google.compute.instanceGroupManager.MachineTypeRecommender/recommendations/c50a1c41-7e65-417d-a32e-45248a2cb318
...

詳細については、Recommender のドキュメントをご覧ください。

REST

Recommender API を MIG マシンタイプ Recommender ID とともに使用します。

PROJECT_ID=my-project
LOCATION=us-central1-c
RECOMMENDER_ID=google.compute.instanceGroupManager.MachineTypeRecommender

curl -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
  https://recommender.googleapis.com/v1/projects/$PROJECT_ID/locations/$LOCATION/recommenders/$RECOMMENDER_ID/recommendations

レスポンスには、推奨ごとに次のフィールドが含まれます。

name 推奨の名前
description 人が読める形式の推奨の説明。
operationGroups 推奨を適用するときに順番に実行できるオペレーションのグループ。

詳細については、Recommender のドキュメントをご覧ください。

新しいマネージドインスタンスグループを作成すると、グループを作成してから 24 時間後に新しいグループに対する推奨が表示されます。

その後、推奨は 1 日にわたって定期的に更新されます。

インスタンスグループに推奨事項を適用する

注: 正当な理由により、特定のインスタンスグループの使用率が極端に低い、または極端に高い場合があります。推奨マシンタイプ提案はインスタンスをより効率的に使用するための提案ですが、すべての状況に適しているとは限りません。たとえば、起動時に VM インスタンスを集中的に使用することが予想される場合、しばらくすると起動時に必要とされる高い利用率が推奨で考慮されなくなるため、その推奨は適用しないでください。推奨を適用することにより、インスタンスが起動するために必要とする容量よりも小さいサイズになってしまい、次回の再起動時にそのインスタンスが正常に起動できなくなる可能性があります。

Compute Engine による推奨を適用する場合は、コンソールから直接マネージドインスタンスのサイズを変更できます。手動でサイズ変更のオペレーションを行うこともできます。Recommender API は一連のサイズ変更のオペレーションを返します。オペレーショングループをご覧ください。

マネージドインスタンスグループに推奨を適用する場合は、次のオペレーションを行います。

マネージドインスタンスグループによって使用されるインスタンステンプレートのクローンを作成します。
推奨と変更内容に基づいて、クローンされたインスタンステンプレートを変更します。
Managed Instance Group Updater を使用して新しいテンプレートを適用します。インスタンスグループに 2 つのインスタンステンプレートがある場合は、次の操作をします。
1. 一度に推奨を適用できるインスタンステンプレートは 1 つのみです。
2. マネージドインスタンスグループは、一度に最大 2 つのインスタンステンプレートしか保持できないため、その他の 2 つのインスタンステンプレートを保持しながら推奨を適用することはできません。ただし、インスタンスグループのインスタンステンプレートが 1 つのみの場合は、推奨を適用できます。

コンソールから直接マネージドインスタンスのサイズを変更するには、次の手順を行います。

Google Cloud コンソールで、[インスタンスグループ] ページに移動します。
[インスタンスグループ] ページに移動
更新するインスタンスグループの推奨テキストをクリックします。
詳細な説明が示され、[キャンセル]、推奨を [閉じる]、[続行] のいずれかを選択できるポップアップが表示されます。推奨を確認して適用するには、[続行] をクリックします。
[推奨事項の確認] ページで、推奨事項について詳しく説明します。推奨を続行すると、Compute Engine は古いテンプレートを使用しているインスタンスグループ内のすべてのインスタンスを新しいテンプレートに更新します。
（詳細設定）新しいテンプレートをインスタンスに展開する方法をカスタマイズする場合は、[デプロイをカスタマイズする] をクリックします。[デプロイ構成] 画面が表示されます。

注: 次のオプションはすべて、Managed Instance Group Updater から利用できます。
1. 新しいインスタンステンプレートを使用して積極的にインスタンスの削除や作成を行う場合は、[自動] を選択します。サイズ変更などの他の方法でインスタンスが作成された場合や、新しいインスタンスがグループに追加された場合にのみ更新を適用するには、[選択的] を選択します。
2. 自動更新を選択した場合は、[インスタンスを置換するときにインスタンス名を保持する] を選択します。
  - インスタンス名を保持する場合は、[一時的な追加のインスタンス] で、マネージドインスタンスグループのターゲットサイズを超えて作成できる、一時的な追加のインスタンスの数を選択します。許可するインスタンスが増えるほど、更新が迅速に行われます（追加のインスタンスには費用がかかります）。デフォルトでは、追加のインスタンス数は 1 です。
3. [オフライン上限インスタンス] で、この更新中に一度にオフラインにできるインスタンスの数を選択します。この数値には、他の理由でオフラインになっているインスタンスも含まれます。たとえば、インスタンスグループがサイズ増加の処理中である場合、作成中のインスタンスはオフラインになる場合があります。これらのインスタンスはこの数に加算されます。オフラインにできるインスタンスは、デフォルトで一度に 1 つだけです。
4. 省略可: [詳細設定を表示] を開きます。[最小待機時間] で、新しいインスタンスが更新済みとしてマークされるまで待つ秒数を選択します。この時間はヘルスチェックが成功した後に開始されます。この機能を使用して、インスタンステンプレートが適用されるレートを制御します。
変更を適用するには、[保存] をクリックします。
変更をデプロイする準備ができたら、[デプロイ] をクリックします。

推奨を閉じる

推奨に関する操作が終了したら、コンソールから推奨を閉じることができます。推奨を閉じると、合計の推定節減額からその推奨が除外され、推奨を示すテキストがグレーに変わって推奨の表示が最小化されます。

コンソールの推奨を閉じても、Recommender API が返す推奨のリストや状態には影響しません。Recommender API が返す推奨の状態の管理については、API の使用をご覧ください。

コンソールから単一の推奨を閉じるには:

Google Cloud コンソールで、[インスタンスグループ] ページに移動します。
[インスタンスグループ] ページに移動
閉じる推奨のテキストをクリックします。詳細な説明を示すポップアップが表示されます。この画面に [閉じる] ボタンがあります。
[閉じる] をクリックします。

コンソールで推奨を復元するには、次の手順を行います。

[インスタンスグループ] ページで、グレー表示されている復元する推奨テキストをクリックします。
詳細な説明を示すポップアップが表示されます。この画面に [復元] ボタンがあります。
[復元] をクリックします。

モニタリングエージェントを使用した、より正確な推奨の提示

Cloud Monitoring には、追加ディスク、CPU、ネットワーク、VM インスタンスからのプロセス指標を収集するモニタリングエージェントが用意されています。VM インスタンスにモニタリングエージェントをインストールして、システムリソースやアプリケーションサービスにアクセスし、このデータを収集できます。

モニタリングエージェントが VM インスタンスにインストールされ、実行されている場合、エージェントによって収集された CPU とメモリの指標が自動的に使用され、マシンタイプ調整に関する推奨値が計算されます。Monitoring エージェントによって提供されるエージェント指標を使用すれば、デフォルトの Compute Engine 指標を使用した場合よりもインスタンスのリソース使用率をより詳細に把握できます。これにより、レコメンデーションエンジンはより適切にリソース要件を見積もり、より正確な推奨を提供できるようになります。

エージェントをインストールするには、Cloud Monitoring エージェントのインストールをご覧ください。

次のステップ

インスタンスのマシンタイプの変更について学習する。
インスタンスを停止するとどうなるかを確認する。
個々の VM インスタンスに推奨を適用する方法を確認する。
Recommender とその API について学習する。
マシンタイプのサイズ変更の代替手段である自動スケーリングについて学習する。
推奨の分析情報について学習する。

MIG に推奨マシンタイプを適用する

始める前に

Console

gcloud

REST

制限事項

料金

ユースケース

推奨マシンタイプ提案の仕組み

推奨マシンタイプを表示する

このタスクに必要な権限

コンソール

gcloud

REST

インスタンス グループに推奨事項を適用する

推奨を閉じる

モニタリング エージェントを使用した、より正確な推奨の提示

次のステップ

インスタンスグループに推奨事項を適用する

モニタリングエージェントを使用した、より正確な推奨の提示