需要の変化に対応するために Azure Data Explorer のクラスターの垂直スケーリング (スケールアップ) を管理する

クラスターのサイズを適切に設定することは、Azure データ エクスプローラーのパフォーマンスにとって重要なことです。 静的クラスターのサイズが使用率の低下や超過の原因となる可能性があり、どちらも理想的な状態ではありません。

クラスターの需要は絶対的な精度では予測できないため、クラスターを スケーリング し、需要の変化に応じて容量と CPU リソースを追加および削除することをお勧めします。

Azure Data Explorer クラスターのスケーリングには、2 つのワークフローがあります。

• 水平スケーリング (スケールアウトとスケールインともいう)。
• 垂直スケーリング (スケールアップとスケールダウンともいう)。

この記事では、垂直スケーリングのワークフローについて説明します。

垂直スケーリングを構成する

1. Azure portal で、Azure Data Explorer クラスター リソースに移動します。 [設定] で、[スケール アップ] を選択します。

2. [ スケールアップ ] ウィンドウに、クラスターで使用可能な SKU が表示されます。 たとえば、次の図では、8 つの推奨 SKU を使用できます。 [ ストレージ最適化]、[ コンピューティング最適化]、および [ 開発/テスト ] ドロップダウンを展開して、その他のオプションを表示します。

   

   SKU が無効になっているのは、それが現在の SKU であるか、そのクラスターが配置されているリージョンで利用できないためです。

3. SKU を変更するには、新しい SKU を選択し、[ 適用] を選択します。

   注意

   • 垂直方向のスケーリング プロセス中に、新しいクラスターのリソースが準備されている間、古いクラスターのリソースはサービスを提供し続けます。 このプロセスには数十分かかる場合があります。 新しいクラスターのリソースの準備ができた場合にのみ、新しいクラスターへの切り替えが実行されます。 並列プロセスにより、SKU の移行エクスペリエンスが比較的シームレスになり、切り替えプロセス中のサービスの中断が最小限に抑えられます。完了するまでに約 1 ~ 3 分かかります。 SKU の移行中にクエリのパフォーマンスが影響を受ける可能性があります。 この影響は、使用パターンによって異なる場合があります。
   • 移行後にクラスターをスケールインできるように、 最適化された自動スケーリング を有効にすることをお勧めします。 SKU の移行に関する推奨事項については、「Data Explorer クラスターをよりコスト効率が高く、パフォーマンスの高い SKU に変更する」を参照してください。
   • Virtual Network構成のクラスターでは、サービスの中断が長くなる可能性があります。
   • 料金は、クラスターの仮想マシンと Azure Data Explorer のサービス コストの見積もりです。 その他のコストは含まれません。 見積もりについては、Azure Data Explorer コスト見積もりツールに関するページを参照してください。 完全な価格については、Azure Data Explorerの価格に関するページを参照してください。

これで、Azure Data Explorer クラスターの垂直スケーリングが構成されました。 水平スケーリング用に別のルールを追加します。 クラスターのスケーリングに関する問題が発生したときにサポートが必要な場合は、Azure portal でサポート要求を開いてください。

関連コンテンツ

• クラスターの水平スケーリングを管理して、指定したメトリックに基づいてインスタンス数を動的にスケールアウトします。
• メトリックを使用して、Azure Data Explorerのパフォーマンス、正常性、使用状況を監視します。