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Cette page explique le fonctionnement de l'autoscaling dans Spanner et présente les deux types d'autoscaling que vous pouvez utiliser dans Spanner.
Scaling Spanner
Lorsque vous créez une instance Spanner, vous choisissez le nombre de nœuds de capacité de calcul ou d'unités de traitement à utiliser pour diffuser vos données. Toutefois, il peut arriver que la charge de travail augmente ou diminue. Le scaling d'une instance est le processus consistant à ajouter ou supprimer de la capacité de calcul en réponse aux modifications des charges de travail ou des besoins en stockage de données.
Il peut être utile de faire évoluer votre instance Spanner en fonction de métriques telles que l'utilisation du processeur de l'instance. Par exemple, si votre instance est soumise à une charge importante et que son utilisation du processeur est élevée, vous pouvez ajouter temporairement de la capacité de calcul et la supprimer à nouveau lorsque son utilisation du processeur diminue. Supprimer la capacité de calcul de l'instance lorsqu'elle n'est pas fortement utilisée permet de réduire les coûts.
Vous ne pouvez pas résoudre tous les problèmes de performances de Spanner en ajoutant de la capacité de calcul. Par exemple, le scaling à la hausse d'une instance ne peut pas résoudre les problèmes qui ne sont pas liés à la taille de l'instance, tels que les conflits liés aux verrous et les points chauds.
Vous pouvez faire évoluer votre instance Spanner de deux manières pour répondre aux changements de charge de travail :
Configurez votre instance manuellement pour ajouter ou supprimer de la capacité de calcul.
Configurez l'autoscaling sur votre instance afin que la capacité de calcul augmente ou diminue automatiquement pour s'adapter aux niveaux de charge de travail.
Pour l'autoscaling, vous disposez des options suivantes :
Les exigences de cette page s'appliquent à la fois à la fonctionnalité d'autoscaling gérée et à l'outil Autoscaler Open Source.
Quand utiliser l'autoscaling
L'autoscaling présente les avantages suivants :
Coûts : l'autoscaling réduit les coûts en diminuant la capacité de calcul pendant les heures creuses, ce qui permet d'éviter le surprovisionnement.
Performances : l'autoscaling permet à Spanner d'ajouter automatiquement de la capacité de calcul à une instance lorsqu'une charge de travail change ou lorsque les besoins en stockage de données augmentent. Cela permet de maintenir les objectifs de performances des charges de travail en garantissant que l'instance dispose de suffisamment de capacité de calcul pour répondre aux exigences d'utilisation et de stockage cibles du processeur.
Automatisation : l'autoscaling réduit la complexité de gestion. Vous n'avez pas besoin de surveiller ni de faire évoluer manuellement la taille de l'instance. Avec l'autoscaling géré, vous n'avez pas besoin d'écrire une application pour effectuer ces tâches, car le service Spanner les gère pour vous.
L'autoscaling est souvent le meilleur choix dans les situations suivantes :
Des modèles de trafic stables, diurnes ou cycliques, tels que ceux générés par les systèmes bancaires en ligne.
Nouvelles applications attendues pour la croissance naturelle.
Charges de travail qui débutent sur Spanner.
Bien que Spanner ajoute rapidement de la capacité de calcul lorsque le trafic augmente, il peut s'écouler un certain temps avant que la capacité supplémentaire ne soit équilibrée.
Sauf indication contraire, le contenu de cette page est régi par une licence Creative Commons Attribution 4.0, et les échantillons de code sont régis par une licence Apache 2.0. Pour en savoir plus, consultez les Règles du site Google Developers. Java est une marque déposée d'Oracle et/ou de ses sociétés affiliées.
Dernière mise à jour le 2025/09/05 (UTC).
[[["Facile à comprendre","easyToUnderstand","thumb-up"],["J'ai pu résoudre mon problème","solvedMyProblem","thumb-up"],["Autre","otherUp","thumb-up"]],[["Difficile à comprendre","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informations ou exemple de code incorrects","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Il n'y a pas l'information/les exemples dont j'ai besoin","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problème de traduction","translationIssue","thumb-down"],["Autre","otherDown","thumb-down"]],["Dernière mise à jour le 2025/09/05 (UTC)."],[],[],null,["# Autoscaling overview\n\nThis page explains how autoscaling works in Spanner, and introduces\nthe two types of autoscaling you can use in Spanner.\n\nScaling Spanner\n---------------\n\nWhen you create a [Spanner instance](/spanner/docs/instances),\nyou choose the number of [compute capacity nodes or processing\nunits](/spanner/docs/compute-capacity) to use when serving your data. However,\nthere are times when the workload might increase or decrease. *Scaling* an\ninstance is the process of adding or removing compute capacity in response to\nchanges in the instance's workload or data storage needs.\n\nIt can be useful to scale your Spanner instance based on metrics\nsuch as the instance's CPU usage. For example, if your instance is under a heavy\nload and its CPU utilization is high, you can temporarily add compute capacity\nand remove it again when its CPU usage drops. Removing compute capacity from the\ninstance when it doesn't have heavy usage lowers costs.\n\nYou can't resolve all Spanner performance issues by adding\ncompute capacity. For example, scaling up an instance can't solve problems that\noccur that are unrelated to the instance size, such as lock contention and\nhotspots.\n\nThere are two ways that you can scale your Spanner instance to\nmeet workload changes:\n\n- Configure your instance manually to add or remove compute capacity.\n- Configure autoscaling on your instance so that compute capacity automatically scales up or down to meet workload levels.\n\nFor autoscaling, you have the following options:\n\n- Configure [Spanner managed autoscaling](/spanner/docs/managed-autoscaler).\n- Set up the open source [Autoscaler tool for Spanner](/spanner/docs/autoscaler-tool-overview).\n\nRequirements on this page apply to both the managed autoscaling feature and the\nopen source Autoscaler tool.\n\nWhen to use autoscaling\n-----------------------\n\nThe benefits of autoscaling include the following:\n\n- **Costs:** Autoscaling reduces costs by decreasing compute capacity during off-peak hours, which helps avoid over-provisioning.\n- **Performance:** Autoscaling lets Spanner automatically add compute capacity to an instance when a workload changes or there is an increase in data storage requirements. This helps maintain workload performance objectives by ensuring that the instance has enough compute capacity to meet the target CPU utilization and storage requirements.\n- **Automation:** Autoscaling reduces management complexity. You don't need to monitor and scale the instance size manually. With managed autoscaling, you don't write an application to do these tasks, because the Spanner service handles them for you.\n\nAutoscaling is often the best choice for the following situations:\n\n- Steady diurnal or cyclical traffic patterns, such as those generated by online banking systems.\n- New applications expecting organic growth.\n- Workloads that are new to Spanner.\n\nAlthough Spanner quickly adds compute capacity when traffic\nincreases, it can take time to balance the additional capacity.\n\nWhat's next\n-----------\n\n- Learn more about [Managed autoscaler for Spanner](/spanner/docs/managed-autoscaler)\n - Learn how to [create an instance with the managed autoscaler enabled](/spanner/docs/create-manage-instances#create-instance)\n - Learn how to [modify an instance to add autoscaling or change autoscaling settings](/spanner/docs/create-manage-instances#modify-managed-autoscaler)\n - Learn how to [change an instance from using autoscaling to manual scaling](/spanner/docs/create-manage-instances#remove-managed-autoscaler)\n- Learn more about the [Autoscaler tool for Spanner](/spanner/docs/autoscaler-tool-overview)"]]
