Dataflow에서 Arm VM 사용

이 페이지에서는 Arm VM을 일괄 및 스트리밍 Dataflow 작업의 작업자로 사용하는 방법을 설명합니다.

Arm 프로세서의 Tau T2A 머신 시리즈 및 C4A 머신 시리즈(프리뷰)를 사용하여 Dataflow 작업을 실행할 수 있습니다. Arm 아키텍처는 전력 효율성에 최적화되어 있으므로 이러한 VM을 사용하면 일부 워크로드의 가성비가 향상됩니다. Arm VM에 대한 자세한 내용은 Compute의 Arm VM을 참조하세요.

요구사항

  • 다음 Apache Beam SDK는 Arm VM을 지원합니다.
    • Apache Beam Java SDK 버전 2.50.0 이상
    • Apache Beam Python SDK 버전 2.50.0 이상
    • Apache Beam Go SDK 버전 2.50.0 이상
  • Tau T2A 또는 C4A 머신을 사용할 수 있는 리전을 선택합니다. 자세한 내용은 사용 가능한 리전 및 영역을 참조하세요.
  • Runner v2를 사용하여 작업을 실행합니다.
  • 스트리밍 작업은 Streaming Engine을 사용해야 합니다.

제한사항

Arm VM을 사용하여 작업 실행

Arm VM을 사용하려면 다음 파이프라인 옵션을 설정합니다.

Java

workerMachineType 파이프라인 옵션을 설정하고 ARM 머신 유형을 지정합니다.

파이프라인 옵션 설정에 대한 자세한 내용은 Dataflow 파이프라인 옵션 설정을 참조하세요.

Python

machine_type 파이프라인 옵션을 설정하고 ARM 머신 유형을 지정합니다.

파이프라인 옵션 설정에 대한 자세한 내용은 Dataflow 파이프라인 옵션 설정을 참조하세요.

Go

worker_machine_type 파이프라인 옵션을 설정하고 ARM 머신 유형을 지정합니다.

파이프라인 옵션 설정에 대한 자세한 내용은 Dataflow 파이프라인 옵션 설정을 참조하세요.

멀티 아키텍처 컨테이너 이미지 사용

Dataflow에서 커스텀 컨테이너를 사용하는 경우 컨테이너는 작업자 VM의 아키텍처와 일치해야 합니다. ARM VM에서 커스텀 컨테이너를 사용하려면 다중 아키텍처 이미지를 빌드하는 것이 좋습니다. 자세한 내용은 다중 아키텍처 컨테이너 이미지 빌드를 참조하세요.

가격 책정

Dataflow 컴퓨팅 리소스에 대한 요금이 청구됩니다. Dataflow 가격 책정은 머신 유형 계열과 무관합니다. 자세한 내용은 Dataflow 가격 책정을 참조하세요.

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