Gestión de la capacidad de la instancia

Importante

Esta característica se encuentra en versión preliminar pública en las siguientes regiones: westus, westus2, eastuseastus2, centralussouthcentralusnortheuropewesteuropeaustraliaeastbrazilsouthcanadacentralcentralindia, , . southeastasiauksouth

En esta página se explican las opciones para cambiar el tamaño correcto de la capacidad de la instancia de Lakebase y cómo administrarla.

Cambio de la capacidad de la instancia

Para cambiar el tamaño de una instancia, debe tener CAN MANAGE permisos. El cambio de tamaño puede tardar varios minutos. El cambio de capacidad surte efecto cuando se reinicia la instancia.

Interfaz de usuario

1. Abra una instancia en ejecución. Consulte Acceso a una instancia de base de datos.
2. Haga clic en Editar en la esquina superior derecha.
3. Use el menú desplegable Capacidad para seleccionar el nuevo tamaño de instancia.
4. Haz clic en Guardar.

curl

curl -X PATCH --header "Authorization: Bearer ${DATABRICKS_TOKEN}" https://$WORKSPACE/api/2.0/database/instances/$INSTANCE_NAME \
--data-binary @- << EOF
{
  "capacity": "CU_4"
}
EOF

SDK de Python

from databricks.sdk import WorkspaceClient
from databricks.sdk.service.database import DatabaseInstance

# Initialize the Workspace client
w = WorkspaceClient()

# Update the capacity
instance_name = "my-database-instance"
w.database.update_database_instance(
    name=instance_name,
    database_instance=DatabaseInstance(
        name=instance_name,
        capacity="CU_4"
    ),
    update_mask="*"
)
print(f"Updated capacity for database instance: {instance_name}")

Interfaz de línea de comandos (CLI)

# Update a database instance
databricks database update-database-instance my-database-instance \
  --capacity CU_1

# Update using JSON
databricks database update-database-instance my-database-instance \
  --json '{
    "capacity": "CU_2"
  }'

procedimientos recomendados

Cada unidad de capacidad asigna aproximadamente 16 GB de RAM a la instancia de base de datos, junto con todos los recursos de CPU y SSD locales asociados. El escalado aumenta estos recursos de forma lineal. Postgres distribuye la memoria asignada entre varios componentes:

• Cachés de bases de datos
• Memoria de trabajo
• Otros procesos con requisitos fijos de memoria

El rendimiento varía en función del tamaño de los datos y la complejidad de las consultas.

Antes de escalar, probar y optimizar las consultas. El almacenamiento se escala automáticamente.