MongoDB クラスター用の仮想コアベースの Azure Cosmos DB のスケーリングと構成
仮想コアベースの Azure Cosmos DB for MongoDB を適切にスケーリングして構成すると、クラスターは増加する需要と減少する需要の両方に適応できます。 データベース インフラストラクチャを調整することは、さまざまなワークロードで引き続き良好なパフォーマンスを維持するために不可欠です。
クラスターをスケーリングするタイミングを決定する
クラスターのスケーリングは、パフォーマンスを維持し、アプリケーションの成長に対応するために不可欠です。
- パフォーマンス要件の分析: 変化するワークロードを効果的に処理するために、クラスターの構成の調整の必要性を評価します。
- 容量のニーズを評価する: データの増加をサポートするためにディスク サイズを変更するか、需要が減少したときにスケールダウンするかを決定します。 適切なストレージ サイズを選択すると、リソースの制限に達することなく、データベースでデータを効果的に格納および管理し続けることができます。
クラスター層について
仮想コアベースの Azure Cosmos DB for MongoDB のクラスター層では、CPU (仮想コア) やメモリ (RAM) など、クラスターに割り当てられたリソースを、さまざまなアプリケーションニーズに合わせて指定します。
- 下位レベル (M30、M40 など): ワークロードや開発環境の軽量化に最適です。
- 上位レベル (M50、M60、M80 など): 要求の厳しいワークロードを備えた運用環境に最適であり、より大きなデータ ボリュームと複雑な操作を管理するためのリソースが増えます。
適切なレベルの選択は、電力とメモリを処理するための特定の要件に基づきます。 上位レベルにアップグレードすると、使用可能なリソースが増加するため、データベースのクラスター容量が増加し、より多くのデータと複雑なクエリを処理できるようになります。
スケールと容量の変更を構成する
階層の変更やディスク サイズの調整など、クラスターに対する変更は、ダウンタイムなしでライブで行われます。 つまり、バックグラウンドで更新プログラムが適用されている間、アプリケーションは引き続き動作します。
これらの調整を行うには、Azure portal で仮想コアベースの Azure Cosmos DB for MongoDB クラスターの スケール 設定に移動し、目的のレベルまたはディスク サイズを選択して、変更を保存します。
仮想コアベースの Azure Cosmos DB for MongoDB クラスターをスケーリングして構成する方法を理解すると、データベース環境を事前に管理できます。 これらの設定により、アプリケーションの成長に合わせて効率的で応答性が維持され、進化する需要に合わせてシームレスにスケーリングできます。