適用対象: 
MongoDB 仮想コア
ワークロードが変動するデータベースの管理は複雑でコストがかさむ場合があります。予測できないトラフィックの急増によりリソースのオーバープロビジョニングが求められる場合は特にそうです。 この課題に対処するために、Azure Cosmos DB for MongoDB では、仮想コアベースのクラスターにオートスケールが導入されています。 オートスケールでは、容量がリアルタイムで動的に調整され、アプリケーションの需要に基づいてスケールアップまたはスケールダウンされることで、変動するワークロードに対処できるように設計されています。
スケールアップ時に数時間、スケールダウンに 24 時間を超える遅延が発生することが多い他のマネージド MongoDB ソリューションとは異なり、Azure Cosmos DB のオートスケールでは、瞬時にスケーラビリティが提供されます。 この機能により、データベースではワークロードの変化への適応が瞬時に行われ、パフォーマンスのボトルネックが排除されるため、不要なコストを回避できます。
作業の開始
このドキュメントに従って 、新しい Azure Cosmos DB for MongoDB (仮想コア) クラスターを作成し、SKU の一覧から "M200-Autoscale 層" を選択します。 あるいは、Bicep テンプレートを使用してリソースをプロビジョニングすることもできます。
メリット
瞬時にスケーリング
- ダウンタイムなしで容量を自動的に調整し、予期しないワークロードの急増時にパフォーマンスを維持します。
- 手動によるスケーリングの必要性を排除し、サービス中断のリスクを排除します。
コスト効率
- オーバープロビジョニングを防ぎ、必要な場合にのみリソースを利用することで、コストを削減します。
- 従量課金制価格により実際の使用量に対してのみ課金されるため、リソース使用率が最大化されます。
予測可能な料金
- 透明性の高いコスト計算に基づくコアベースの価格により、予算編成や予測が容易になります。
- 柔軟な価格モデルにより、ワークロードの需要に適応することで、予期しないコストの急増を回避できます。
価格モデル
わかりやすくするために、コアベースの価格モデルを使用します。このモデルでは、過去 1 時間の CPU またはメモリ使用量が 35% 使用率のしきい値と比較して高い方に基づいて課金されます。
- 35% 以下の使用率: 最低価格が適用されます。
- 36% 以上の使用率: 最大価格が適用されます。
- オートスケール クラスターでは、インスタント スケーリング機能により、ベース レベルに対して 50% のプレミアムが発生します。
- 請求頻度: コストは 1 時間ごとに計算され、課金されるため、使用した容量に対してのみ料金が支払われます。
例:
アプリケーションでランタイムの 10% において使用量が急増するシナリオでは、次の操作を行います。
- オートスケールなし: オーバープロビジョニングされた M200 クラスターのコストは 1,185.24 ドルです。
- 自動スケールの場合: M200-Autoscale クラスターのコストは 968.41 ドルのみで、18.29%の節約になります。
この柔軟な価格モデルは、ピーク需要時に最適なパフォーマンスを維持しながらコストを削減するのに役立ちます。
制限
- 現時点では、M200 オートスケール レベルのみがサポートされており、M80 〜 M200 レベルの範囲内でのスケーリングが可能です。
- オートスケールは、コンピューティング リソースにのみ適用されます。 ストレージ容量は引き続き手動でスケーリングする必要があります。
- 現時点では、General レベルと Autoscale レベルの間のアップグレードまたはダウングレードはサポートされていません。
よく寄せられる質問 (FAQ)
どのクラスターでオートスケールがサポートされていますか?
現在、自動スケーリングは M200 レベルでのみ使用でき、 M80 から M200 へのスケーリング機能があります。
オートスケールでは、コンピューティング スケーリングおよびストレージ スケーリングの両方が管理されますか?
いいえ。オートスケールではコンピューティング リソースのみが管理されます。 ストレージは手動でスケーリングする必要があります。
一般レベルとオートスケール レベルを切り替えることはできますか?
はい。General レベルと Autoscale レベルの間のアップグレードとダウングレードがサポートされています。 ただし、現時点では、M200-Autoscale から M200 へのダウンスケールは使用できません。
オートスケールで容量が調整されるときにダウンタイムはありますか?
いいえ。自動スケールでは、ダウンタイムやパフォーマンスに影響を与えることなく、容量を即座かつシームレスに調整できます。
ワークロードが M200 レベルの制限を超えるとどうなりますか?
ワークロードが一貫して M200 の制限を超えている場合は、自動スケールで現在最大 M200 がサポートされているので、より高いレベルまたは代替のスケーリング戦略を検討してください。
オートスケールはすべての Azure リージョンで使用できますか?
自動スケールの可用性はリージョンによって異なります。 お好みのリージョンでのサポートについては、Azure portal を確認してください。
オートスケールで発生した料金を確認するにはどうすればよいですか?
コストの透明性を確保するために、"自動スケール使用率" という新しいメトリックが導入されました。 このメトリックは、時間の経過に伴う CPU またはメモリ使用量の最大値を示し、発生した料金と比較するのに役立ちます。
次のステップ
ここまでは Azure Cosmos DB for MongoDB (仮想コア) のオートスケール レベルの機能について確認しました。次の手順では移行の手順について説明します。 これには、移行評価の実施方法の理解と、既存の MongoDB ワークロードを Azure にシームレスに転送するための計画作成が含まれます。