ノードタイプの変更によるオンライン垂直スケーリング

MemoryDB でオンラインの垂直スケーリングを使用すると、最小限のダウンタイムでクラスターを動的にスケーリングできます。これにより、クラスターはスケーリング中であってもリクエストを処理できます。

注記

データ階層化を使用するクラスター (r6gd ノードタイプを使用するクラスターなど) と、データ階層化を使用しないクラスター (r6g ノードタイプを使用するクラスターなど) 間のスケーリングはサポートされていません。詳細については、「データ階層化」を参照してください。

以下の操作を行うことができます。

• スケールアップ – より大きいノードタイプを使用するように Redis クラスターのノードタイプを調整することで、読み取りおよび書き込み容量を増やします。

  MemoryDB は、オンラインのままリクエストを処理しながら、クラスターのサイズを動的に変更します。

• [スケールダウン] – より小さいノードを使用するようにノードタイプを調整することで、読み取りおよび書き込み容量を減らします。スケールダウンする 同様に、MemoryDB は、オンラインのままリクエストを処理しながら、クラスターのサイズを動的に変更します。この場合、ノードのサイズを小さくすることでコストを削減します。

注記

スケールアップおよびスケールダウンプロセスは、新しく選択されたノードタイプでクラスターを作成し、新しいノードを以前のノードと同期させることに依存します。スケールアップ/ダウンフローをスムーズにするには、以下の手順を実行します。

• 垂直スケーリングプロセスは、完全にオンラインのままになるように設計されており、古いノードと新しいノードとの間でデータを同期させることに依存します。データトラフィックが最小になると予想される時間帯にスケールアップ/ダウンを開始することをお勧めします。

• 可能であれば、ステージング環境でのスケーリング中にアプリケーションの動作をテストします。