ノート:

Oracle Exadata Cloud Infrastructureでの動的スケーリングの構成

イントロダクション

クラウドでデータベース・ワークロードを実行する場合、インフラストラクチャのコストを最適化し、ビジネス・ニーズを満たすための適切なコンピュート・リソースを提供することが重要です。ワークロードの要求に合せて簡単にスケール・アップまたはスケール・ダウンするには、コンピュート・リソースが必要です。

Oracle Database Exadata Cloud Serviceは、パフォーマンス、可用性、セキュリティおよびコスト効率のために最適化されたマネージド・データベース・サービスです。Exadata Cloudサービスでは、請求は仮想マシン(VM)に割り当てられたCPUコアの数に基づきます。ワークロードが大きい場合にCPU要件を満たすように動的スケーリングを構成し、ワークロードの需要が減少したときにCPUコア数を減らすことでコストを最適化できます。

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目的

前提条件

タスク1: 動的スケーリング・ツールのインストール

動的スケーリングは、RPMを使用して次のコマンドでインストールされます。インストール後、サービスを開始します。

rpm -i Dynamicscaling-2.0.1-X.el7.x86_64.rpm

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タスク2: 動的スケーリング・パラメータの構成

動的スケーリングには、特定のパラメータを使用してオーバーライドできるいくつかのデフォルト・パラメータがあります。

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タスク3: 動的スケーリングの実行

次のスクリーンショットに示すように、OCI CLIを使用して動的スケーリングを実行できます。Exadata VMクラスタのすべてのノードから実行します。パラメータ値を考慮し、OSプロセスID (PID)を使用して動的スケーリング・プロセスを開始します。このプロセスは、VMクラスタ・ノードの負荷を継続的に監視します。

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スケーリング情報は、scalingtime.jsonファイルに書き込まれます。動的スケーリング・パラメータcluster-awareが有効な場合、ノード固有のファイルが自動的に作成されます。動的スケーリング・プロセスでは、ノード固有のJSONファイルの最大CPU負荷値が考慮され、スケーリング操作が実行されます。スケーリング操作が実行されるたびに、scalingtime.jsonファイルのステータスが更新されます。スケールアップ操作の実行後、次のスケールダウン操作は、パラメータ「scale-downwait time」で定義された時間を待機する必要があります。

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タスク4: 動的スケーリング操作のモニター

計算ノードで実行されているdynamicscaling.binプロセスは、JSONファイルからの負荷を監視し、現在のCPU負荷が最小しきい値を下回る場合にスケールダウン操作を実行します。現在のCPU負荷が最大しきい値を超えると、スケールアップ操作が実行されます。

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ステータスはOCIコンソールに反映され、VMクラスタが更新されます。ステータスは、スケール操作中に更新中と示されます。スケール・ダウンは、スケール・ファクタ・パラメータに従って実行されます。前のスクリーンショットでは、スケール・ファクタが2として定義されているため、プロセスは2つのOCPUでスケール・ダウンしています。スケールダウン操作が完了すると、更新されたCPU数がOCIコンソールに表示されます。この操作は、scaling-time.jsonファイルに記録されます。

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承認

その他の学習リソース

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