AI エージェント向け: ドキュメントインデックスは https://www.mongodb.com/ja-jp/docs/llms.txt で利用できます。すべてのページの markdown バージョンは、いずれかの URL パスに .md を追加することで利用できます。
Make the MongoDB docs better! We value your opinion. Share your feedback for a chance to win $100.
MongoDB Branding Shape
Click here >
Docs Menu

独立したシャードスケーリングの構成

クラウド上の Atlas クラスターの配置と管理に使用する Atlas CLI コマンドの場合、--autoScalingMode オプションを使用してクラスターがリソーススケーリングを処理する方法を構成できます。このオプションを次のコマンドで使用して、クラスター シャードが一緒に増やすか、個別にスケーリングするかを指定できます。

--autoScalingMode オプションには次の値があります。

クラスター ノードがすべてのシャードにわたって一緒に増やすことを示します。

atlas setup --clusterName symmetricShardCluster --provider AWS --autoScalingMode clusterWideScaling --projectId 5e2211c17a3e5a48f5497de3 --tier M10

clusterWideScaling で構成されたクラスターの場合、JSON出力は次のようになります。

サンプル clusterWithScaling 出力
{
"clusterType": "SHARDED",
"name": "symmetricShardCluster",
"diskSizeGB": 0,
"replicationSpecs": [
{
"id": "internalId",
"numShards": 2,
"regionConfigs": [
{
"electableSpecs": { ... },the
"readOnlySpecs": { ... },
...
}
],
"zoneName": "string"
}
],
...
}

出力の詳細については、getCluster エンドポイントを参照してください。--autoScalingMode オプションを省略すると、コマンドはデフォルトで clusterWideScalingモードになります。

クラスター ノードが独立して増やすことを示します。

atlas setup --clusterName asymmetricShardCluster --provider AWS --autoScalingMode independentShardScaling --projectId 5e2211c17a3e5a48f5497de3 --tier M10

independentShardScaling で構成されたクラスターの場合、JSON出力は次のようになります。

サンプル独立したシャードスケーリング出力
{
"clusterType": "SHARDED",
"name": "asymmetricShardCluster",
"replicationSpecs": [
{
"id": "externalId",
"regionConfigs": [
{
"electableSpecs": {
"diskSizeGB": 10,
...
},
"readOnlySpecs": {
"diskSizeGB": 10,
...
},
}
],
"zoneId": "string",// for GET/UPDATE
"zoneName": "string"
},
...
]
}

JSON出力には、単一のシャードのプロパティを記述する replicationSpecsオブジェクトが含まれます。numShardsフィールドの代わりに、replicationSpecs 要素がシャードの数を定義します。diskSizeGBフィールドは各シャードの replication_specs.regionConfigオブジェクト内にあります。グローバルクラスターのゾーンを識別する zoneIdフィールドが出力に返されます。出力の詳細については、getCluster エンドポイントを参照してください。

シャーディングされたクラスターをクラスター全体のスケーリングに戻す

独立シャード スケーリング を使用するシャーディングされたクラスターをクラスター全体のスケーリングに戻すには、次の手順を実行します。

1

Atlas Administration API 1 つのプロジェクトから 1 つのクラスターを返す エンドポイントにリクエストを送信します。このリクエストでは、シャードごとに 1 つの replicationSpecs エントリが返されます。

2

replicationSpecs の中から、対称スケーリング用に他のシャードと一致するものを 1 つ選択します。選択したシャードの regionConfigs から次のプロパティに注意します。

  • instanceSize electableSpecsreadOnlySpecsanalyticsSpecs などの各シャードロールの 。

  • diskSizeGBebsVolumeTypediskIOPS、またはさまざまなクラスター ベンダーの同等のストレージフィールド。

パフォーマンスの継続性を確保するには、テンプレートとして最上位の階層シャードを選択します。

3

選択したテンプレートスキーマを基に、electableSpecsreadOnlySpecs の各シャードの instanceSize 値が同一である PATCHリクエストのペイロードを作成します。

{
"replicationSpecs": [
{
"id": "SHARD_ID_0",
"regionConfigs": [
{
"providerName": "AWS",
"regionName": "US_EAST_1",
"zoneName": "Zone1",
"electableSpecs": {
"instanceSize": "M60",
"nodeCount": 3,
"diskSizeGB": 2048,
"ebsVolumeType": "PROVISIONED",
"diskIOPS": 4000
},
"readOnlySpecs": {
. . .
},
"analyticsSpecs": {
. . .
}
}
]
},
{
"id": "SHARD_ID_1",
"regionConfigs": [
. . .
]
},
. . .
]
}

既存のシャードの id 値を保持する必要があります。すべてのシャードで階層、ストレージ、ディスク設定を一致させます。

4

以前に定義されたペイロードを使用して、Atlas Administration APIに1 つのプロジェクトの 1 つのクラスターを更新エンドポイントにリクエストを送信します。これにより、クラスター内のすべてのシャードのローリング サイズの変更が開始されます。

シャードのサイズを変更して対称性を復元したら、2024-10-23 APIリソースバージョンの使用に戻すことができます。このバージョンは対称 replicationSpecs.numShards modelに依存します。