Service Fabric マネージドクラスターでの自動スケールの概要

自動スケーリングにより、優れた弾力性が得られ、セカンダリノードタイプでオンデマンドでノードを追加または縮小できるようになります。この自動化された柔軟な動作により、ワークロードを処理するノードの数を監視および最適化することで、管理のオーバーヘッドと潜在的なビジネスへの影響が軽減されます。ワークロードの規則を構成し、残りの部分を自動スケールによって処理できるようにします。定義したしきい値に達すると、自動スケーリング規則が実行されてノードタイプの容量が調整されます。自動スケールは、いつでも有効にしたり、無効にしたり、構成したりすることができます。この記事では、デプロイの例、自動スケールを有効または無効にする方法、および自動スケールポリシーの例を構成する方法について説明します。

要件とサポートされるメトリクス:

Service Fabric マネージドクラスターリソースの apiVersion は、2022-01-01 以降である必要があります。
クラスター SKU は Standard である必要があります。
は、クラスター内のセカンダリノードタイプでのみ構成できます。
ノードタイプの自動スケーリングを有効にした後、次の nodetype テンプレートを変更して、現在のノードタイプの VM 数が上書きされないようにします。
- リソースを再デプロイするときにvmInstanceCountするように -1 プロパティを構成します。
- sku.capacity プロパティを省略します。
発行された Azure Monitor メトリクスのみがサポートされます。

注意

Hyper-V ロールが有効な Windows OS イメージを使用している場合、つまり、仮想マシン (VM) が入れ子になった仮想化用に構成されている場合、VM 内の動的メモリドライバーは停止状態になるため、使用可能なメモリメトリックは使用できません。

自動スケーリングが役に立つ一般的なシナリオは、特定のサービスにかかる負荷が時間の経過と共に変化する場合です。たとえば、ゲートウェイなどのサービスは、着信要求を処理するために必要なリソースの量に基づいてスケーリングできます。これらのスケーリングルールの例を見てみましょう。この記事の後半で使用します。

ゲートウェイのすべてのインスタンスで平均で 70 を超える% を使用している場合は、さらに 2 つのインスタンスを追加してゲートウェイサービスをスケールアウトします。これは 30 分ごとに実行しますが、合計で 20 個を超えるインスタンスはありません。
ゲートウェイのすべてのインスタンスが平均して 40% 未満のコアを使用している場合は、インスタンスを 1 つ削除することで、サービスをスケールインします。この操作を 30 分ごとに行いますが、インスタンスの合計数が 3 つより少なくなることはありません。

自動スケーリングデプロイの例

この例では、次の手順を実行します。

標準 SKU を作成するには、2 つのノードタイプを持つ Service Fabric マネージドクラスター NT1 と NT2 を既定で作成します。
セカンダリノードタイプ NT2 に自動スケーリング規則を追加します。

注意

ノードの種類の自動スケールは、マネージドクラスターの VMSS CPU ホストメトリックに基づいて行われます。 VMSS リソースは、テンプレートで自動解決されます。

次に、自動スケールが構成されたクラスターの設定手順について説明します。

リージョンにリソースグループを作成する

Login-AzAccount
Select-AzSubscription -SubscriptionId $subscriptionid
New-AzResourceGroup -Name $myresourcegroup -Location $location

クラスターリソースを作成する

このサンプルの Standard SKU Service Fabric マネージドクラスターのサンプルをダウンロードします。次のコマンドを実行して、クラスターリソースをデプロイします。

$parameters = @{ 
clusterName = $clusterName
adminPassword = $VmAdminPassword
clientCertificateThumbprint = $clientCertificateThumbprint
} 
New-AzResourceGroupDeployment -Name "deploy_cluster" -ResourceGroupName $resourceGroupName -TemplateFile .\azuredeploy.json -TemplateParameterObject $parameters -Verbose

セカンダリノードタイプで自動スケーリング規則を構成して有効にする

次のコマンドを使用して自動スケールを構成するために使用するマネージドクラスター自動スケーリングサンプルテンプレートをダウンロードします。
```
$parameters = @{ 
clusterName = $clusterName
}
New-AzResourceGroupDeployment -Name "deploy_autoscale" -ResourceGroupName $resourceGroupName -TemplateFile .\sfmc-deploy-autoscale.json -TemplateParameterObject $parameters -Verbose 
```

注意

このデプロイが完了した後、将来のクラスターリソースのデプロイでは、 vmInstanceCount プロパティを -1 に設定し、自動スケールルールが有効になっているセカンダリノードタイプの sku.capacity プロパティを省略して、ノードタイプの現在の VM 数を上書きしないようにする必要があります。

セカンダリノードタイプで自動スケールを有効または無効にする

Service Fabric マネージドクラスターによってデプロイされたノードの種類では、既定では自動スケールは有効になりません。自動スケールは、構成され、使用可能なノードの種類ごとに、いつでも有効または無効にすることができます。

この機能を有効にするには、次に示すように、ARM テンプレートのタイプ enabled の下で Microsoft.Insights/autoscaleSettings プロパティを構成します。

    "resources": [
            {
            "type": "Microsoft.Insights/autoscaleSettings",
            "apiVersion": "2015-04-01",
            "name": "[concat(parameters('clusterName'), '-', parameters('nodeType2Name'))]",
            "location": "[resourceGroup().location]",
            "properties": {
                "name": "[concat(parameters('clusterName'), '-', parameters('nodeType2Name'))]",
                "targetResourceUri": "[concat('/subscriptions/', subscription().subscriptionId, '/resourceGroups/',  resourceGroup().name, '/providers/Microsoft.ServiceFabric/managedclusters/', parameters('clusterName'), '/nodetypes/', parameters('nodeType2Name'))]",
                "enabled": true,
            ...

自動スケーリングを無効にするには、値を false に設定します。

自動スケールルールを削除する

ノードの種類に対して設定された自動スケールポリシーを削除するには、次の PowerShell コマンドを実行します。

Remove-AzResource -ResourceId "/subscriptions/$subscriptionId/resourceGroups/$resourceGroup/providers/microsoft.insights/autoscalesettings/$name" -Force

自動スケールのポリシーを設定する

Service Fabric マネージドクラスターでは、自動スケール用のポリシーは既定では構成されません。基になるリソースでスケーリングアクションを実行するには、自動スケールポリシーを構成する必要があります。

次の例では、 nodeType2Name のポリシーを少なくとも 3 つのノードに設定しますが、最大 20 個のノードをスケールアップできます。平均 CPU 使用率が直近 30 分で 70%に達すると、1 分単位の粒度でスケールアップがトリガーされます。過去 30 分間の平均 CPU 使用率が 40% 以下になると、1 分間の細分性でスケールダウンがトリガーされます。

    "resources": [
            {
            "type": "Microsoft.Insights/autoscaleSettings",
            "apiVersion": "2015-04-01",
            "name": "[concat(parameters('clusterName'), '-', parameters('nodeType2Name'))]",
            "location": "[resourceGroup().location]",
            "properties": {
                "name": "[concat(parameters('clusterName'), '-', parameters('nodeType2Name'))]",
                "targetResourceUri": "[concat('/subscriptions/', subscription().subscriptionId, '/resourceGroups/',  resourceGroup().name, '/providers/Microsoft.ServiceFabric/managedclusters/', parameters('clusterName'), '/nodetypes/', parameters('nodeType2Name'))]",
                "enabled": "[parameters('enableAutoScale')]",
                "profiles": [
                    {
                        "name": "Autoscale by percentage based on CPU usage",
                        "capacity": {
                            "minimum": "3",
                            "maximum": "20",
                            "default": "3"
                        },
                        "rules": [
                            {
                                "metricTrigger": {
                                  "metricName": "Percentage CPU",
                                  "metricNamespace": "",
                                  "metricResourceUri": "[concat('/subscriptions/',subscription().subscriptionId,'/resourceGroups/SFC_', reference(resourceId('Microsoft.ServiceFabric/managedClusters', parameters('clusterName')), '2022-01-01').clusterId,'/providers/Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets/',parameters('nodeType2Name'))]",
                                  "timeGrain": "PT1M",
                                  "statistic": "Average",
                                  "timeWindow": "PT30M",
                                  "timeAggregation": "Average",
                                  "operator": "GreaterThan",
                                  "threshold": 70
                                },
                                "scaleAction": {
                                  "direction": "Increase",
                                  "type": "ChangeCount",
                                  "value": "5",
                                  "cooldown": "PT5M"
                                }
                            },
                            {
                                "metricTrigger": {
                                  "metricName": "Percentage CPU",
                                  "metricNamespace": "",
                                  "metricResourceUri": "[concat('/subscriptions/',subscription().subscriptionId,'/resourceGroups/SFC_', reference(resourceId('Microsoft.ServiceFabric/managedClusters', parameters('clusterName')), '2022-01-01').clusterId,'/providers/Microsoft.Compute/virtualMachineScaleSets/',parameters('nodeType2Name'))]",
                                  "timeGrain": "PT1M",
                                  "statistic": "Average",
                                  "timeWindow": "PT30M",
                                  "timeAggregation": "Average",
                                  "operator": "LessThan",
                                  "threshold": 40
                                },
                                "scaleAction": {
                                  "direction": "Decrease",
                                  "type": "ChangeCount",
                                  "value": "1",
                                  "cooldown": "PT5M"
                                }
                            }
                            ]
                    }
                    ]
                }
            }
        
    ]

上記の例を含むこの ARM テンプレートをダウンロードして、自動スケーリングを有効にすることができます

マネージドクラスターリソースの構成された自動スケール定義を表示する

構成された自動スケーリング設定を表示するには、Azure Resource Explorer を使用します。

Azure Resource Explorer に移動します
subscriptions ->SubscriptionName ->resource group ->microsoft.insights ->autoscalesettings -> 自動スケーリングポリシー名 (sfmc01-NT2 など) に移動します。

ナビゲーションツリーに次のような内容が表示されます。
右側に、この自動スケール設定の定義がすべて表示されます。

この例では、自動スケーリングの構成に CPU% ベースのスケールアウトとスケールイン規則が使用されています。

トラブルシューティング

以下の点を考慮してください。

マネージドクラスターのセカンダリノードの種類に対してトリガーされている自動スケールイベントを確認する
1. クラスターのアクティビティログにアクセスする
2. 自動スケールのスケールをアップ/ダウンする操作が完了したアクティビティログを確認する
ノードの種類に対して構成されている VM の数はいくつでしょうか。それらのすべてでワークロードが発生しているか、一部のみでしょうか。
スケールインとスケールアウトのしきい値の間に十分な差を確保していますか。

たとえば、平均 CPU 使用率が 5 分間にわたって 50% を超えた場合にスケールアウトし、平均 CPU 使用率が 50% を割り込んだときにスケールインする規則を設定したとします。この設定は、CPU 使用率がこのしきい値に近付くと、スケールアクションによってセットのサイズが絶え間なく増減される "フラッピング" 問題をよく引き起こします。この設定により、自動スケーリングサービスは"フラッピング"を防ぐように試みます。これはスケーリングが発生しない状態として現れることがあります。そのため、スケールアウトとスケールインのしきい値の間に十分な間隔を設けて、スケーリングに余裕を持たせる必要があります。
ノードの種類をスケールインまたはスケールアウトできますか。ノードの種類レベルでノードの数を調整し、正常に完了することを確認します。マネージドクラスターでノードの種類をスケールする方法
Azure Resource Explorer 内で Microsoft.ServiceFabric/managedclusters/nodetypes と Microsoft.Insights のリソースを確認します。

Azure Resource Explorer は Azure Resource Manager リソースの状態を表示できるため、トラブルシューティングには欠かせません。サブスクリプションを選択し、トラブルシューティングを行っているリソースグループを確認します。 ServiceFabric/managedclusters/clustername リソースプロバイダーの下で、作成したノードの種類の NodeTypes の下を確認し、検証する provisioningState プロパティが Succeeded であることを確認します。次に、clustername の下の Microsoft.Insights リソースプロバイダーに移動し、自動スケーリング規則が適切かどうかを確認します。
出力されたメトリック値は期待どおりですか。 Get-AzMetric PowerShell モジュールを使用して、リソースのメトリック値を取得し、確認します。

これまでの手順を終えても、自動スケーリングに関する問題が解決しない場合は、「サポートリクエストを記録」リソースをご利用ください。テンプレートと、パフォーマンスデータのビューを共有できるように準備しておいてください。

次の手順

Azure Monitor 自動スケーリングのサポートについて確認する

Azure Monitor のメトリックをレビューする

Service Fabric マネージドクラスターの構成オプション

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Last updated on 2026-03-22

Service Fabric マネージド クラスターでの自動スケールの概要

自動スケーリング デプロイの例

セカンダリ ノード タイプで自動スケールを有効または無効にする

自動スケール ルールを削除する