Atlas クラスターのサイズ設定と階層の選択

クラスターの自動スケーリング

専有クラスターはクラスターのオートスケーリングをサポートします 。クラスター階層のオートスケーリングは、ユーザー インターフェイスで新しいクラスターを作成するとデフォルトで有効になります。 APIで新しいクラスタを作成する場合は、デフォルトで無効になります。 オートスケーリングを有効にすると、Atlas ではクラスターの使用状況に応じて、クラスター層、ストレージキャパシティー、またはその両方が自動的にスケーリングされます。 オートスケーリングにより、クラスターを現在のワークロードに適応させ、手動で最適化する必要性を減らすことができます。

• クラスターストレージのスケーリングでは、ディスクキャパシティーの 90% が使用されると、クラスターストレージのキャパシティーが自動的に追加されます。この設定はデフォルトで有効になっており、クラスターが突然のデータの流入にいつでも対応できるようにしています。クラスターストレージのスケーリングをオプトアウトするには、Auto-scale セクションの Storage Scaling チェックボックスのチェックを外します。

• クラスター階層のスケーリングでは、さまざまなクラスターメトリクスに応じてクラスター階層が自動的にスケールアップまたはスケールダウンされます。クラスター階層のオートスケーリングをオプトアウトするには、Auto-scale セクションの Cluster Tier Scaling チェックボックスをオフにします。

  Atlas がクラスターをオートスケールする方法をコントロールするには、以下を設定します。

  • クラスターが自動的にスケールアップできる最大のクラスター階層。デフォルトでは、この設定は現在のクラスター階層の次のクラスター階層に設定されています。

  • クラスターをスケールダウンできる最小のクラスター階層。デフォルトでは、この設定は現在のクラスター階層に設定されています。

メモリ

メモリとは、Atlas クラスターの各 データを保持するノードで使用可能な物理RAMの合計を指します。例、 M30 標準レプリカセットは、3 データを保持するノードのそれぞれに 8 GBのRAMを使用して構成されます。

Atlasは WiredTiger ストレージ エンジン を使用します。

• デフォルトでは、M40 以上のクラスターの場合、WiredTiger は物理 RAM の 50% 以上を WiredTiger キャッシュ専用にします。残りのメモリは、次の用途のために保留されています。

  • ソートや計算などのインメモリ操作

  • 基礎となるオペレーティング システムとその他のシステム サービス

• デフォルトでは、M30 以下のクラスターの場合、WiredTiger により物理 RAM の 25% が WiredTiger キャッシュ専用として割り当てられます。

メモリ使用量について詳しくは「WiredTiger とメモリ使用量」を参照してください。

MongoDB では、最近使用したデータとインデックスの保持のために WiredTiger キャッシュが使用されます。ワーキングセットは、すべてのインデックスに、頻繁にアクセスされるドキュメントのセットを合わせたものです。ワーキングセットが RAM に収まる場合、MongoDB ではメモリからクエリに対応できるため、クエリの応答時間が最も短くなります。

ワーキングセットのサイズを見積もるには、db.stats() から取得した情報を使用して合計インデックススペースを算出した上で頻繁にアクセスされるデータスペースの割合を想定するか、前例に基づいてメモリ要件を見積もります。

var totalIndexSize = 0;
var totalDataSize = 0;
var reservedDBs = ["admin","config","local"];
// Switch to admin database and get list of databases.
db = db.getSiblingDB("admin");
dbs = db.runCommand({ "listDatabases": 1 }).databases;
// Iterate through each database and get its stats.
dbs.forEach(function(database) {
   if (reservedDBs.includes(database.name))
       return;
   db = db.getSiblingDB(database.name);
       print("Obtaining stats for " + database.name);
   var stats = db.stats();
       totalIndexSize += (stats.indexSize / (1024*1024*1024)) ;
       totalDataSize += (stats.dataSize / (1024*1024*1024)) ;
});
print ("Total data size in GB: " + totalDataSize.toFixed(2));
print ("Total index size in GB: " + totalIndexSize.toFixed(2));

Obtaining stats for sample_airbnb
Obtaining stats for sample_geospatial
Obtaining stats for sample_mflix
Obtaining stats for sample_supplies
Obtaining stats for sample_training
Obtaining stats for sample_weatherdata
Total data size in GB: 0.32
Total index size in GB: 0.02

ネットワークトラフィック

Atlas クラスターからのデータを消費するクラスターノード間およびクライアント間のすべてのネットワークトラフィックは、ネットワーク帯域幅に影響を与えます。クラスターのサイジングに関しては、クラスター上の任意のノードが処理することになるトラフィックの最大量を検討して、それを基に適切な Atlas クラスター階層を選択します。

クラスターからクライアント アプリケーションという下流へのデータ転送速度は、一定期間に返されたドキュメントの合計として計算できます。プライマリ ノードからのみ読み取る場合は、この計算のみを実行する必要があります。アプリケーションがセカンダリ ノードからも読み取る場合は、この数を読み取り操作を処理できるノードの数で割ることができます。

db.stats() メソッドを使用して、データベースの平均ドキュメント サイズを調べることができます。平均ドキュメントサイズ (avgObjSize) に、1 秒あたりに提供されるドキュメントの数を掛けて、必要な帯域幅を見積もります。

Atlas インスタンスでは、上位階層ほど帯域幅速度が向上します。AWS によってサポートされるインスタンスでは、 M30 レベルで最大 10 ギガビット / 秒をを実現し、 M200 レベルでは最大 25 ギガビット / 秒を提供します。