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

Azure Data Explorer クラスターのパフォーマンスは、ワークロードの需要に合わせて適切なサイズ設定に依存します。 需要が変化した場合は、CPU リソースとメモリ リソースを追加または削除するために Stock Keeping Unit (SKU) を変更することで、クラスターを垂直方向にスケーリングできます。

垂直方向のスケーリング (スケールアップまたはスケールダウン) では、リソースの数が多いか少ない別の SKU に切り替えることで、クラスターのコンピューティング能力が変更されます。 このプロセスでは、基になるインフラストラクチャをアップグレードまたはダウングレードしながら、パフォーマンスのニーズに合わせてデータを維持します。

次の必要がある場合は、垂直方向のスケーリングを使用します。

• クエリの複雑さまたはデータ処理の要件の増加に対処する
• より適切な SKU に移行してコストを最適化する
• CPU またはメモリを集中的に使用するワークロードのパフォーマンスを向上させる

垂直方向の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 (Stock Keeping Unit) 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 は現在の SKU であるか、クラスターが配置されているリージョンでは使用できないため、無効になります。

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

   • 垂直スケーリング プロセス中、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中断が最小限に抑えられます。完了までに約 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、「 コスト効率が高く、SKU のパフォーマンスが向上するようにデータ エクスプローラー クラスターを変更する」を参照してください。
   • 仮想ネットワーク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。
   • 価格は、クラスターの仮想マシンと Azure Data Explorer サービスの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 の コスト見積もりツール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の別のルールを追加します。 クラスタースケーリングの問題に関するサポートが必要な場合は、Azure portal で サポート 要求を開きます 。

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。