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Escalabilidade de clusters do MemoryDB

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Escalabilidade de clusters do MemoryDB - Amazon MemoryDB

As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.

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À medida que a demanda dos clusters muda, convém melhorar a performance ou reduzir os custos alterando o número de fragmentos no cluster do MemoryDB. Recomendamos o uso da escalabilidade horizontal online para esse ajuste, pois permite que o seu cluster continue a atender às solicitações durante o processo de escalabilidade.

As condições sob as quais você pode decidir redimensionar seu cluster incluem o seguinte:

  • Uso intenso de memória:

    Se os nós no cluster estão sob uso intenso da memória, você pode optar por aumentar a escala e ter mais recursos para melhor armazenar dados e atender a solicitações.

    Você pode determinar se seus nós estão sob pressão de memória monitorando as seguintes métricas: FreeableMemory, SwapUsage, e BytesUsedForMemoryDB.

  • CPU ou gargalo de rede:

    Se os problemas de latência/throughput estão enfraquecendo seu cluster, pode ser necessário aumentar a escala para resolvê-los.

    Você pode monitorar seus níveis de latência e taxa de transferência monitorando as seguintes métricas: CPUUtilization, NetworkBytesIn, NetworkBytesOutCurrConnections, e. NewConnections

  • Seu cluster está acima da escala:

    A demanda atual no cluster permite que haja uma redução na escala sem afetar o desempenho e proporcionando corte de custos.

    Você pode monitorar o uso do seu cluster para determinar se você pode escalar com segurança usando as seguintes métricas: FreeableMemorySwapUsage,, BytesUsedForMemoryDB CPUUtilizationNetworkBytesIn, NetworkBytesOut, CurrConnections,, NewConnectionse.

Impacto da escalabilidade no desempenho

Quando você altera a escala usando o processo offline, seu cluster fica offline para uma parte significativa do processo e, por conseguinte, não é capaz de atender a solicitações. Quando você altera a escala usando o método online, como a escalabilidade é uma operação com uso intensivo de computação, há queda no desempenho, mas ainda assim seu cluster continua atendendo a solicitações durante a operação de escalabilidade. O quanto o desempenho é afetado depende do seu uso normal da CPU e dos seus dados.

Existem duas maneiras de escalar o cluster do MemoryDB: escalabilidade horizontal e vertical.

  • A escalabilidade horizontal permite alterar o número de fragmentos no cluster adicionando ou removendo fragmentos. O processo de reestilhaçamento online permite expandir/reduzir enquanto o cluster continua veiculando solicitações de entrada.

  • Escalabilidade vertical — altere o tipo de nó para redimensionar o cluster. O processo de escalabilidade vertical online permite expandir/reduzir enquanto o cluster continua veiculando solicitações de entrada.

Se estiver reduzindo o tamanho e a capacidade de memória do cluster, seja reduzindo a escala horizontal ou verticalmente, garanta que a nova configuração tenha memória suficiente para os dados e a sobrecarga do mecanismo.

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