コンピュートの管理
ベータ版
Lakebase Postgres (オートスケール Beta) は 次のリージョンで利用できます: us-east-1 、 us-west-2 、 eu-west-1 。
このベータ リリースは Lakebase の次のバージョンであり、評価目的でのみ利用できます。本番運用ワークロードの場合は、 Lakebase Public Preview を使用します。 どのバージョンが適しているかを判断するには、バージョンの選択を参照してください。
コンピュートは、Lakebase データベース プロジェクト用に Postgres を実行する仮想化サービスです。 各ブランチには 1 つのプライマリ (読み取り/書き込み) コンピュートがあります。 ブランチに接続してそのデータにアクセスするには、コンピュートが必要です。
コンピュートの概要
コンピュート リソースは、クエリの実行、接続の管理、データベース操作の処理に必要な処理能力とメモリを提供します。 各プロジェクトには、その当然のブランチ用のプライマリ読み取り/書き込みコンピュートがあります。
ブランチ内のデータベースに接続するには、そのブランチに関連付けられたコンピュートを使用する必要があります。 コンピュートが大きいほど、同じアクティブ時間内でコンピュートが小さい場合よりも多くのコンピュート時間を消費します。
コンピュートを見る
ブランチのコンピュートを表示するには、Lakebase アプリでプロジェクトの [ブランチ] ページに移動し、ブランチを選択してその コンピュート タブを表示します。
[コンピュート] タブには、ブランチに関連付けられたすべてのコンピュートに関する情報が表示されます。
詳細 | 説明 |
|---|---|
Type | コンピュートのタイプ: プライマリ (読み取り/書き込み) またはリード レプリカ (読み取り専用) |
ステータス | 現在のステータス（通常はアクティブ、アイドル、または一時停止） |
エンドポイントID | ep- プレフィックスで始まるコンピュート エンドポイント ID |
サイズ | コンピュート サイズとオートスケール設定 (有効な場合) |
最終アクティブ | コンピュートが最後にアクティブだった日時 |
コンピュートを作成する
プライマリ読み取り/書き込みコンピュートを持たないブランチに対して、プライマリ読み取り/書き込みコンピュートを作成できます。 Lakebase UI で作成されたブランチは、当然、読み書き可能なコンピュートを使用して自動的に作成されます。 コンピュートを削除した場合、または別の方法でブランチを作成した場合にのみ、コンピュートを手動で作成する必要があります。
各ブランチは、読み取り/書き込みコンピュートを 1 つだけ持つことができます。 ブランチにすでに読み取り/書き込みコンピュートがある場合は、代わりに読み取りレプリカを追加するオプションが表示されます。 リードレプリカは、水平スケーリングやその他のユースケースを可能にする読み取り専用のコンピュートです。 詳細:リードレプリカ|リードレプリカの管理
コンピュートを作成するには:
- Lakebase アプリでブランチの コンピュート タブに移動します。
- [コンピュートの追加] をクリックし、コンピュート設定を構成して、 [追加] をクリックします。
コンピュートを編集する
コンピュートを編集して、そのサイズ、オートスケール設定、またはゼロスケール設定を変更できます。
コンピュートを編集するには:
- Lakebase アプリでブランチの コンピュート タブに移動します。
- コンピュートの [編集] を クリックし、設定を調整して、 [保存] をクリックします。
コンピュート設定への変更はすぐに反映され、再起動中に接続が短時間中断される場合があります。
コンピュートのサイジング
利用可能なコンピュート サイズ
Lakebase Postgres は、0.5 CU から 32 CU までのコンピュート サイズをサポートします (0.5 から整数増分: 1、2、3... 16、次に 24、28、32)。
コンピュートユニットには何が含まれていますか?
各コンピュート ユニット (CU) は、関連するすべての CPU およびローカルSSDリソースとともに、約 2 GB の RAM をデータベース インスタンスに割り当てます。 スケールアップすると、これらのリソースは直線的に増加します。Postgres は割り当てられたメモリを複数のコンポーネントに分散します。
- データベースキャッシュ
- ワーカーの記憶
- 固定メモリ要件を持つその他のプロセス
パフォーマンスはデータ サイズとクエリの複雑さによって異なります。スケーリングする前に、クエリをテストして最適化します。ストレージは自動的に拡張されます。
Lakebase パブリック プレビューとオートスケール ベータ : Lakebase パブリック プレビューでは、各コンピュート ユニットに約 16 GB の RAM が割り当てられました。 Lakebase オートスケール Beta では、各 CU に 2 GB の RAM が割り当てられます。 この変更により、よりきめ細かいスケーリング オプションとコスト管理が可能になります。
コンピュート仕様
コンピュート単位 | ラム | 最大接続数 |
|---|---|---|
0.5 CU | 約1GB | 104 |
1 CU | 約2GB | 209 |
2 CU | 約4GB | 419 |
3 CU | 約6GB | 629 |
4 CU | 約8GB | 839 |
5 CU | 約10GB | 1049 |
6 CU | 約12GB | 1258 |
7 CU | 約14GB | 1468 |
8 CU | 約16GB | 1678 |
9 CU | 約18GB | 1888 |
10 CU | 約20GB | 2098 |
12 CU | 約24GB | 2517 |
14 CU | 約28GB | 2937 |
16 CU | 約32GB | 3357 |
24 CU | 約48GB | 4000 |
28 CU | 約56GB | 4000 |
32 CU | 約64GB | 4000 |
オートスケール コンピュートの接続制限 : オートスケールが有効な場合、最大接続数はオートスケール範囲内の最大 CU サイズによって決まります。 たとえば、オートスケールを 2 ～ 8 CU の間で設定した場合、接続制限は 1,678 (8 CU の制限) になります。
リードレプリカ接続制限 : リードレプリカ コンピュート接続制限は、プライマリの読み取り/書き込みコンピュート設定と同期されます。 詳細については、 「読み取りレプリカの管理」を参照してください。
一部の接続はシステムおよび管理用に予約されています。このため、 SHOW max_connectionsには、上記の表または Lakebase アプリの [編集] コンピュート ドロワーに表示されている 最大接続 数よりも高い値が表示される場合があります。 テーブルとドロワーの値は直接使用できる実際の接続数を反映していますが、 SHOW max_connectionsには予約済みの接続が含まれます。
サイズガイド
コンピュートのサイズを選択するときは、次の要素を考慮してください。
要素 | 推奨事項 |
|---|---|
クエリの複雑さ | 複雑な分析クエリは、コンピュート サイズを大きくするとメリットが得られます |
つながり | 接続数が増えるとCPUとメモリの追加が必要になります |
データ量 | データセットが大きい場合、最適なパフォーマンスを得るためにより多くのメモリが必要になる場合があります |
応答時間 | クリティカルなアプリケーションでは、一貫したパフォーマンスを得るためにより大きなコンピュートが必要になる場合があります |
最適なサイズ戦略
データ要件に基づいてコンピュート サイズを選択します。
- メモリ内の完全なデータセット : 最高のパフォーマンスを得るために、データセット全体をメモリ内に保持できるコンピュート サイズを選択します。
- メモリ内のワーキングセット : 大規模なデータセットの場合、頻繁にアクセスされるデータがメモリに収まるようにしてください。
- 接続制限 : 予想される最大同時接続数をサポートするサイズを選択します
オートスケール
Lakebase は、固定サイズ構成とオートスケール コンピュート構成の両方をサポートしています。 オートスケールは、ワークロードの需要に基づいてコンピュート リソースを動的に調整し、パフォーマンスとコストの両方を最適化します。
構成タイプ | 説明 |
|---|---|
固定サイズ | ワークロードの需要に合わせて拡張しない固定コンピュート サイズを選択します。 |
オートスケール | スライダーを使用して、コンピュートの最小サイズと最大サイズを指定します。 Lakebase は、現在の負荷に基づいてこれらの境界内でスケールアップおよびスケールダウンします。最大32CUまでのコンピュートに利用可能 |
オートスケール制限： オートスケールはコンピュート32 CUまでサポートされます。
オートスケールの設定
コンピュートのオートスケールを有効または調整するには、コンピュートを編集し、スライダーを使用してコンピュートの最小サイズと最大サイズを設定します。
オートスケールの仕組みの概要については、 「オートスケール」を参照してください。
オートスケールの考慮事項
オートスケールの最適なパフォーマンスのために:
- 最小コンピュート サイズをメモリ内にワーキング セットをキャッシュできる十分な大きさに設定します。
- コンピュートがスケールアップしてデータをキャッシュするまでは、パフォーマンスの低下が発生する可能性があることを考慮してください。
- 接続制限は、オートスケール範囲内の最大コンピュート サイズに基づいています。
オートスケール範囲の制約 : オートスケール スライダーを使用する場合、選択できる最大コンピュート サイズは、選択した最小値によって異なります。 最小値が低いほど最大値の制約が厳しくなりますが、最小値が高いほど 32 CU 制限に近づくようにスケーリングできます。たとえば、最小 0.5 CU では最大 8 CU のオートスケールが可能ですが、最小 16 CU では最大 32 CU のオートスケールが可能です。 最小 0.5 CU、最大 32 CU のような極端な範囲を設定することはできません。オートスケール範囲を設定すると、スライダーはこれらの制約を自動的に適用します。
ゼロにスケール
Lakebase のスケール ツー ゼロ機能は、一定期間の非アクティブ期間後にコンピュートを自動的にアイドル状態に移行し、継続的にアクティブではないデータベースのコストを削減します。
構成 | 説明 |
|---|---|
ゼロスケールが有効 | コンピュートはコストを削減するために非アクティブな状態になると自動的に一時停止します |
ゼロスケールが無効 | 起動遅延を排除する「常にアクティブな」コンピュートを維持します。 |
スケールをゼロに設定する
コンピュートのスケールをゼロに調整するには、コンピュートを編集し、スケールをゼロに設定を切り替えます。 有効にすると、非アクティブ タイムアウトを設定できます。
ゼロにスケールする方法の概要については、 「ゼロにスケール」を参照してください。
コンピュートを再起動する
コンピュートを再起動して、アップデートを適用したり、パフォーマンスの問題を解決したり、構成の変更を取得したりします。
コンピュートを再起動するには:
- Lakebase アプリでブランチの コンピュート タブに移動します。
- クリック
コンピュートのメニューから 「再起動」 を選択し、動作を確認します。
コンピュートを再起動すると、アクティブな接続が中断されます。 長時間の中断を避けるために、アプリケーションが自動的に再接続するように構成します。
コンピュートを削除する
ブランチからプライマリ コンピュートを削除できます。 ただし、ブランチに接続してそのデータにアクセスするには、コンピュートが必要です。
コンピュートを削除するには:
- Lakebase アプリでブランチの コンピュート タブに移動します。
- コンピュートの 「編集」 をクリックし、ダイアログの下部にある 「コンピュートの削除」 をクリックします。