Aller au contenu principal
Dernière mise à jour le

Dimensionnement automatique

L’autoscaling ajuste dynamiquement la quantité de ressources de compute allouées à vos computes Lakebase en fonction des demandes de charge de travail actuelles. Lorsque votre application connaît des niveaux d'activité variables tout au long de la journée, l’autoscaling augmente automatiquement la capacité de compute pendant les pics d’utilisation et la réduit pendant les périodes plus calmes, éliminant ainsi le besoin d'une intervention manuelle.

Cette visualisation montre comment l'autoscaling fonctionne tout au long d'une journée typique, avec des ressources de compute qui s'adaptent à la hausse ou à la baisse en fonction de la demande pour s'assurer que votre base de données dispose des ressources dont elle a besoin tout en économisant des ressources pendant les périodes creuses.

Visualisation de la mise à l'échelle automatique

L’autoscaling fonctionne dans une plage définie par l’utilisateur. Par exemple, vous pouvez configurer un compute pour qu’il s’adapte entre 2 et 8 unités de compute (CU), chaque CU fournissant 2 Go de RAM. Votre compute s’adapte automatiquement dans ces limites en fonction de la charge de travail, ne descendant jamais en dessous du minimum ni ne dépassant le maximum quelle que soit la demande. L’autoscaling est disponible pour les computes jusqu’à 64 CU (128 Go).

remarque

Lakebase provisionnée vs Autoscaling : Dans Lakebase provisionnée, chaque unité de compute a alloué environ 16 Go de RAM. Dans l'autoscaling de Lakebase, chaque UC alloue 2 Go de RAM. Cette modification offre des options de mise à l’échelle plus granulaires et un meilleur contrôle des coûts.

Fonctionnement du dimensionnement automatique​

Ajustement automatique des ressources​

Lorsque vous activez l'autoscaling et définissez vos tailles de compute minimales et maximales, Lakebase surveille en permanence votre charge de travail et ajuste automatiquement les Ressources. Le système suit trois métriques clés pour prendre des décisions de mise à l'échelle :

  • Charge du CPU : surveille l'utilisation du processeur pour s'assurer que votre base de données dispose d'une puissance de traitement adéquate.
  • Utilisation de la mémoire : assure le suivi de la consommation de RAM pour éviter les contraintes de mémoire.
  • Taille du jeu de travail : estime vos données fréquemment accédées pour optimiser les performances du cache.

En fonction de ces métriques, Lakebase fait évoluer votre compute à la hausse lorsque la demande augmente et le réduit lorsque l'activité diminue, tout en restant dans votre plage configurée.

Mise à l'échelle des limites​

Vous définissez la plage de mise à l'échelle en fixant les tailles de compute minimales et maximales. Cette plage fournit :

  • Garanties de performance : Le minimum assure des performances de base même pendant une faible activité.
  • Contrôle des coûts : Le maximum empêche la consommation illimitée de ressources et les coûts.
  • **Optimisation automatique :** Dans ces limites, Lakebase gère toutes les décisions de mise à l'échelle.

La différence entre votre maximum et votre minimum ne peut pas dépasser 16 CU (c'est-à-dire, max - min ≤ 16 CU).

Aucun temps d'arrêt ou intervention manuelle​

Les ajustements de mise à l'échelle automatique dans votre plage configurée se produisent sans nécessiter de redémarrages de compute ni d'interruptions de connexion. Cependant, la modification de la configuration CU minimale ou maximale peut entraîner une brève interruption des connexions actives. Une fois configuré, le système fonctionne de manière autonome, ce qui vous permet de vous concentrer sur vos applications plutôt que sur la gestion de l'infrastructure.

Avantages du dimensionnement automatique​

Rentabilité : Vous ne payez que pour les ressources de compute que vous utilisez réellement. Pendant les heures creuses, votre compute s'adapte à la baisse, ce qui réduit les coûts. Pendant les périodes de pointe, elle adapte sa capacité à la hausse pour maintenir les performances.

Optimisation des performances : votre base de données reçoit automatiquement des ressources supplémentaires lorsque la charge de travail augmente, ce qui évite la dégradation des performances lors des pics de trafic ou des opérations intensives.

Coûts prévisibles : En définissant une taille de compute maximale, vous contrôlez la limite supérieure de vos coûts de compute, ce qui évite les dépenses imprévues dues à une consommation excessive de ressources.

Opérations simplifiées : l'autoscaling élimine le besoin de surveiller manuellement les modèles de charge de travail et d'ajuster les tailles de compute, ce qui réduit la charge opérationnelle et le risque d'erreur humaine.

Configuration de l’autoscaling​

Pour configurer la mise à l'échelle automatique, définissez une taille minimale et maximale de compute. La mise à l'échelle automatique est disponible pour les computes jusqu'à 64 CU (128 Go). Pour les charges de travail nécessitant plus de 64 CU, des computes de plus grande taille fixe sont disponibles.

Pour des instructions détaillées sur l'activation et la configuration du dimensionnement automatique, consultez Gérer les computes.

Scénarios courants de dimensionnement automatique.​

Charges de travail des agents et applications d'IA​

Les agents d'IA et les applications interactives conçues sur Databricks connaissent souvent des schémas de requêtes variables. L'autoscaling garantit que votre base de données gère les pics de trafic pendant les sessions utilisateur actives tout en réduisant les coûts pendant les périodes creuses.

Pour plus de détails sur la connexion de Lakebase avec Databricks AI et les services d'application, consultez les intégrations Databricks.

Environnements de développement et de test​

Les Branch de développement pour tester les modifications de schéma ou valider les pipelines de données connaissent généralement une activité intermittente. La mise à l'échelle automatique minimise les ressources pendant les périodes d'inactivité tout en garantissant des performances adéquates pendant le développement actif.

Tableaux de bord et applications client​

Les applications qui fournissent des analytiques ou des insights opérationnels aux utilisateurs finaux ont souvent des modèles d'utilisation liés à l'heure de la journée. L'autoscaling ajuste automatiquement les ressources en fonction de l'activité des utilisateurs tout au long de la journée.

Mise à l'échelle automatique et mise à l'échelle jusqu'à zéro​

L'autoscaling fonctionne en combinaison avec la mise à l'échelle jusqu'à zéro. Alors que l'autoscaling ajuste les ressources en fonction de la demande de charge de travail, la mise à l'échelle jusqu'à zéro suspend entièrement un compute après une période d'inactivité, réduisant les coûts de compute à zéro pendant les périodes d'inactivité.

Lorsque vous configurez les deux fonctionnalités :

  1. Période active : l'autoscaling ajuste la taille du compute en fonction de la charge de travail dans la plage définie.
  2. **Période d'inactivité :** Après le délai d'expiration du dimensionnement à zéro, le compute est entièrement suspendu.
  3. **Activité reprise :** Le compute redémarre à la taille minimale de dimensionnement automatique lorsque de nouvelles queries arrivent.

Cette combinaison optimise l'efficacité des coûts, particulièrement pour les environnements de développement, de test ou de préproduction qui connaissent de longues périodes d'inactivité.

Mise à l'échelle automatique et haute disponibilité​

Le dimensionnement automatique est pris en charge pour les endpoints à haute disponibilité. Les ajustements de taille de CU s'appliquent uniformément à tous les computes dans une configuration haute disponibilité — la plage de mise à l'échelle automatique que vous configurez s'applique au primaire et à tous les secondaires ensemble.

Deux contraintes s'appliquent lorsque l'autoscaling est combiné à une haute disponibilité :

  • Les secondaires ne peuvent pas descendre en dessous de la taille de CU actuelle du primaire. Cela garantit que les systèmes secondaires sont toujours prêts à prendre le relais en tant que systèmes primaires sans perte de performance après la promotion.
  • La mise à zéro n'est pas disponible pour les computes dans une configuration haute disponibilité. Pour réduire les coûts pendant l'inactivité, envisagez d'utiliser le scale to zero sur les branches non-HA à la place.

Ressources supplémentaires​

Sur cette page