Descripción general del ajuste de escala automático
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En esta página, se explica cómo funciona el ajuste de escala automático en Spanner y se presentan los dos tipos de ajuste de escala automático que puedes usar en Spanner.
Cómo escalar Spanner
Cuando creas una instancia de Spanner, debes elegir la cantidad de nodos de capacidad de procesamiento o unidades de procesamiento que se usarán para entregar tus datos. Sin embargo, hay momentos en los que la carga de trabajo puede aumentar o disminuir. El escalamiento de una instancia es el proceso de agregar o quitar capacidad de procesamiento en respuesta a los cambios en la carga de trabajo de la instancia o en las necesidades de almacenamiento de datos.
Puede ser útil escalar tu instancia de Spanner según métricas como el uso de CPU de la instancia. Por ejemplo, si tu instancia tiene una carga pesada y su uso de CPU es alto, puedes agregar capacidad de procesamiento de forma temporal y volver a quitarla cuando disminuya el uso de CPU. Quitar capacidad de procesamiento de la instancia cuando no tiene un uso intenso reduce los costos.
No puedes resolver todos los problemas de rendimiento de Spanner agregando capacidad de procesamiento. Por ejemplo, escalar verticalmente una instancia no puede resolver problemas que no están relacionados con el tamaño de la instancia, como la contención de bloqueo y los hotspots.
Existen dos formas de escalar tu instancia de Spanner para satisfacer los cambios en la carga de trabajo:
Configura tu instancia de forma manual para agregar o quitar capacidad de procesamiento.
Configura el ajuste de escala automático en tu instancia para que la capacidad de procesamiento se ajuste automáticamente hacia arriba o hacia abajo para satisfacer los niveles de carga de trabajo.
Para el ajuste de escala automático, tienes las siguientes opciones:
Los requisitos de esta página se aplican tanto a la función de ajuste de escala automático administrado como a la herramienta de código abierto Autoscaler.
Cuándo usar el ajuste de escala automático
Estos son algunos beneficios del ajuste de escala automático:
Costos: El ajuste de escala automático reduce los costos, ya que disminuye la capacidad de procesamiento durante las horas de menor demanda, lo que ayuda a evitar el aprovisionamiento excesivo.
Rendimiento: El ajuste de escala automático permite que Spanner agregue automáticamente capacidad de procesamiento a una instancia cuando cambia una carga de trabajo o cuando aumentan los requisitos de almacenamiento de datos. Esto ayuda a mantener los objetivos de rendimiento de la carga de trabajo, ya que garantiza que la instancia tenga suficiente capacidad de procesamiento para cumplir con los requisitos de almacenamiento y el uso de CPU objetivo.
Automatización: El ajuste de escala automático reduce la complejidad de la administración. No necesitas supervisar ni escalar el tamaño de la instancia de forma manual. Con el ajuste de escala automático administrado, no escribes una aplicación para realizar estas tareas, ya que el servicio de Spanner las administra por ti.
El ajuste de escala automático suele ser la mejor opción para las siguientes situaciones:
Patrones de tráfico diurnos o cíclicos estables, como los que generan los sistemas de banca en línea
Nuevas aplicaciones que esperan un crecimiento orgánico
Cargas de trabajo nuevas en Spanner
Si bien Spanner agrega capacidad de procesamiento rápidamente cuando aumenta el tráfico, puede llevar tiempo equilibrar la capacidad adicional.
[[["Fácil de comprender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Resolvió mi problema","solvedMyProblem","thumb-up"],["Otro","otherUp","thumb-up"]],[["Difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["Información o código de muestra incorrectos","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Faltan la información o los ejemplos que necesito","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema de traducción","translationIssue","thumb-down"],["Otro","otherDown","thumb-down"]],["Última actualización: 2025-09-09 (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)"]]
