Redis 用 Amazon ElastiCache
Redis 用 ElastiCache ユーザーガイド (API バージョン 2015-02-02)

Redis (クラスターモードが有効) クラスターのスケーリング

クラスターの需要の変化に応じて Redis (クラスターモードが有効) のクラスター内のシャード数を変更することで、パフォーマンスを向上させたりコストを削減したりできます。そのために、スケーリングプロセス中でもクラスターがリクエストを処理し続けることができる、オンライン水平スケーリングの使用をお勧めします。

クラスターを再スケーリングするかどうかの判断条件には、次のようなものがあります。

  • メモリプレッシャー:

    クラスター内のノードがメモリプレッシャーを受けている場合、より多くのリソースがより効率よくデータを保存してリクエストを処理するようにスケールアウトできます。

    ノードがメモリプレッシャーを受けているかどうかは、FreeableMemorySwapUsageBytesUseForCache といったメトリクスをモニタリングすることで判断できます。

  • CPU やネットワークボトルネック:

    レイテンシーやスループットがクラスターの問題となっている場合、問題解決のためにスケールアウトが必要な場合があります。

    CPUUtilizationNetworkBytesInNetworkBytesOutCurrConnections、および NewConnections といったメトリクスをモニタリングすることで、レイテンシーとスループットのレベルを監視できます。

  • クラスターのサイズが大きすぎます:

    現在のクラスターの需要からすると、スケールインを行ってもパフォーマンスに影響せず、コストも削減できます。

    FreeableMemorySwapUseageBytesUseForCacheCPUUtilizationNetworkBytesInNetworkBytesOutCurrConnections および NewConnections といったメトリクスを使用して、安全にスケーリング可能かどうかを判断するためにクラスターの使用を監視できます。

パフォーマンスに対するスケーリングの影響

オフライン処理を使用してスケーリングすると、処理の大部分でクラスターがオフラインになるため、リクエストに対応できなくなります。オンラインメソッドを使用してスケーリングすると、スケーリングは大量の演算を行うオペレーションであるため、パフォーマンスがある程度低下します。その場合でも、クラスターはスケーリングオペレーション全体を通してリクエストに対応しつづけます。エクスペリエンスがどれほど低下するかは、通常の CPU 使用率とデータによって異なります。

Redis (クラスターモードが有効) クラスターをスケーリングするには、2 つの方法として水平スケーリングと垂直スケーリングがあります。

  • 水平スケーリングでは、ノードグループ (シャード) を追加または削除することで、レプリケーショングループ内のノードグループ (シャード) の数を変更できます。オンラインのリシャーディングプロセスでは、クラスターが着信リクエストの処理を継続しながら、スケールイン/スケールアウトが可能です。

    新しいクラスターで、古いクラスターと異なるスロットを設定します。オフラインメソッドに限られます。

  • 垂直スケーリング - ノードタイプを変更することで、クラスターのサイズを変更します。オンラインの垂直スケーリングでは、クラスターが着信リクエストの処理を継続しながら、スケールアップ/ダウンが可能です。

スケールインまたはスケールダウンによってクラスターのサイズとメモリ容量を減らす場合は、新しい構成にデータと Redis のオーバーヘッド用の十分なメモリがあることを確認します。

詳細については、「ノードサイズの選択」を参照してください。