Atlas Core でのオートスケーリングの計算

リアクティブなオートスケーリングに適したクラスター

Atlasクラスター層のリアクティブなオートスケーリングは、General および Low-CPU クラスター クラスの下にあるすべての専用 Atlas Core クラスター階層で利用できます。 Atlas Infinite クラスターでは、リアクティブなオートスケーリングも利用できます。

Atlas によるクラスター階層の増加方法

Atlas は、オートスケーリングの決定のためにホストpingデータに依存します。専用クラスター データ ノードは、オートスケーリングが有効になっているかどうかに関係なく、このpingデータをコントロール プレーンに継続的に送信します。オートスケーリングを有効にすると、スケーリング条件が満たされている場合、Atlas はこの履歴データを使用してすぐに増やすできます。

Atlas では、クラスターを同じクラスにある別の階層にスケーリングします。たとえば、Atlas は General クラスターを他の General クラスタークラスにスケーリングしますが、General クラスターを Low-CPU クラスタークラスにスケーリングしません。

新しいクラスター階層が指定した Minimum と Maximum Cluster Size の範囲から外れる場合、Atlas はクラスター階層をスケーリングしません。

もし読み取り専用ノードを配置しており、クラスターのスケールを速めたい場合は、レプリカセットのスケーリングモードを調整することを検討してください。

適切なクラスターリソースの使用率を確保するために、正確なリアクティブ オートスケーリング基準は変更される可能性があります。

Atlas は、次のリソース使用率と操作許可制御の概念を使用して、クラスターのスケールアップまたはスケールダウンの増やすを決定します。

• 絶対システム CPU 使用率:ノード上のすべてのプロセスの合計 CPU 使用率。 Atlas メトリクスでシステム CPU として表示。

• 相対的なシステム CPU 使用率: Atlas が クラスターとM10 M20クラスターのオートスケーリングの決定に使用する値。これは、次のように計算されます。

  Relative System CPU Utilization = Normalized System CPU / Baseline CPU Utilization

  以下の条件に一致するもの。

  • Normalized System CPU: ベースライン CPU 使用率で正規化された、すべてのコアで合計 CPU 使用率の合計。 Atlas メトリクスで Normalized System CPU として表示。

  • ベースライン CPU 使用率:クラウドプロバイダーによってインスタンスに保証されたフル CPU20 50の割合。バースト可能なインスタンスタイプでは通常 %- % です。 Atlas メトリクスには表示されません。詳しくは、「 ベースライン CPU 使用率 」を参照してください。

    例、20 % をBaseline CPU Utilization の下限値の推定値として使用すると、次のRelative System CPU Utilization 値は Atlas メトリクスのこれらの Normalized System CPU 値に対応します。

    • 75% 相対システム CPU 使用率は 15%Normalized System CPU（75 % の20 %）と等しくなります。

    • 90% 相対システム CPU 使用率は 18%Normalized System CPU（90 % の20 %）と等しくなります。

  AtlasRelative System CPU Utilization 100は、計算がそれを超える場合でも、 を % に制限します。Normalized System CPU が低くなっていると表示されるときにスケールアップが発生する場合は、 MongoDBサポートにお問い合わせください。

• システムメモリ使用率:ノード上のすべてのプロセスによるメモリ使用量の合計。ノードで使用可能な合計メモリの割合で表示されます。これは、次のように計算されます。

  System Memory Utilization = Memory Used / Total Memory * 100

  以下の条件に一致するもの。

  • 使用メモリ: ホストで現在使用されている物理メモリのバイト数。 Atlas メトリクスで「システムメモリ: 使用済みメモリ（バイト）」として表示。

  • 合計メモリ: オペレーティング システムによって報告された、ノードで使用可能な物理メモリの合計。 Atlas では、この値は別のメトリクスとして表示されません。 Atlas メトリクスには表示されません。

  注意

  System Memory UtilizationAtlas がオートスケーリングの決定に使用する 値は、Atlas メトリクス パネルに表示される値と若干異なる場合があります。System Memory Utilization が低く表示されてもスケールダウンが発生しない場合は、 MongoDBサポートにお問い合わせください。

• キューに入れられた操作または拒否された操作: インテリジェント ワークロード マネジメント（IWM） の一環としてクラスターを過負荷から保護するために、Atlas がキューに入れたり拒否したりする操作の合計レート。 Atlas では、これを次のように計算されます。

  Queued or Rejected Operations = Queued Operations + Rejected Operations

  以下の条件に一致するもの。

  • キューで操作: Atlas がクラスターへの許可を待機するために Ingressリクエストレート制限キューに追加する受信操作の 1 分あたりの平均レート。 1 秒あたりのレートは、Atlas メトリクスの 操作数制限: キューで実行された操作 として表示されます。

  • 拒否された操作: クラスターが過負荷で、ロード シャーディングがアクティブになっているため、Atlas が拒否した 1 分あたりの着信操作の平均レート。 1 秒あたりのレートは、Atlas メトリクスの [操作レート制限: 拒否された操作 ] として表示されます。

  クラスターの過負荷に応じて IWM が操作をキューまたは拒否する方法については、「 インテリジェント ワークロード管理 」を参照してください。

  合計値が 0 を超えると、クラスターが過負荷になっていることを意味します。

次のセクションでは、Atlas がこれらのメトリクスを使用して、クラスターをスケールアップまたはスケールダウンする増やすを決定する方法について説明します。

Atlas Core でのシャードクラスタのスケーリング

このセクションは Atlas Core クラスターに適用されます。シャーディング は、public preview中 、Atlas Infinite クラスターではサポートされていません。 Atlas は、レプリカセットと同じ基準を使用して、シャーディングされたクラスター層をオートスケールします。 Atlas は、次のルールを適用します。

• 独立したシャード スケーリングは、オートスケーリング機能を持つシャーディングされたクラスターではデフォルトで有効になっています。独立したシャード スケーリング が有効になっている場合、Atlas のオートスケーリングは各シャードを個別に評価およびスケーリングします。独立したシャードスケーリングでは、可用性とパフォーマンスを維持するために、最小シャードサイズが最大シャードの下の 2 つのクラスター階層より小さくない必要があります。Atlas がこのようなクラスターに対してオートスケーリングをトリガーし、最大のシャードをスケールアップする場合、コンシステントな可用性とパフォーマンスを確保するために必要に応じて小さいシャードもスケールアップします。

• シャード内の運用ノードまたは分析ノードがオートスケールの基準を満たす場合、その特定のシャード上の運用ノードまたは分析ノードのみが変更階層になります。

• Configサーバーのレプリカセットはオートスケールされない。ただし、コンフィギュレーションシャードはオートスケールを行います。

Atlas Core での生成2専用クラスターのスケーリング

このセクションは Atlas Core クラスターに適用されます。 Atlas Infinite クラスターのオートスケーリングの詳細については、「 Atlas Infinite でのオートスケーリングの計算 」を参照してください。 Atlas 2は、レプリカセットと同じ基準を使用して、生成 専用クラスターのクラスター層をオートスケールします。 Atlas は、次のルールを適用します。

• クラスターの現在の階層、最小オートスケーリング境界、および最大オートスケーリング境界は、すべて同じ世代内である必要があります。

• M10 また、M20 クラスターは世代に依存しません。Atlas は M10 または M20 クラスターを Gen1 または Gen2 クラスターにオートスケールできます。

  例、最大オートスケーリングの限界が Gen1クラスター層の場合、Atlas はクラスターを Gen1 にオートスケールします。オートスケーリングの最大上限が Gen2クラスター層の場合、Atlas はクラスターを Gen2 にオートスケールします。また、生成1クラスターと生成2クラスターの両方の最小オートスケーリング限界として M10または M20 を使用することもできます。

次のいずれかを行おうとすると、Atlas Administration API は INVALID_ATTRIBUTE エラーを返します。

• クラスターの世代を、そのクラスターのオートスケーリング境界の世代とは異なる世代に変更します。

• クラスターのオートスケーリングの境界を、そのクラスターとは異なる世代に属する M30+ 階層クラスターに設定します。

予測オートスケーリングの動作

次のステートメントは、予測型オートスケーリングの仕組みを説明しています。

• Atlas は、予測された負荷が到達する前にクラスターのインスタンスサイズを増やすアップしようとします。

• Atlas が予測メトリクスに基づいてクラスターを予測的に増やす場合、一度に最大 2 階層ずつ増やすことができます。

• 予測オートスケーリングは、ストレージではなく、コンピュートにのみ適用されます。

• 予測的なオートスケーリングは、既存のオートスケーリングの最小インスタンスサイズと最大インスタンスサイズを尊重します。

• Atlas が予測オートスケーリングを使用してクラスターを増やすアップできない場合は、リアクティブなオートスケーリングを使用するようにフォールバックします。

• 予測オートスケーリングはアップスケーリングのみをサポートします。ダウンスケーリングを予測することはできません。Atlas はリアクティブなオートスケーリングを使用して、ワークロードが減少するとクラスターを自動的に増やすします。

• 予測的なアップ拡大が今後の 1 時間以内に実行されるようにスケジュールされている場合、Atlas はリアクティブなダウン拡大をスキップします。

• 独立したシャード拡大を使用しており、クラスターで予測オートスケーリングがすでに有効になり活動している後に 1 つ以上のシャードを追加すると、これらの新しいシャードは、ワークロードパターンが確立される 2 週間後まで予測的にオートスケールされません。一方、これらのシャードは、Atlas ではリアクティブなオートスケーリング動作を使用します。

予測型オートスケーリングに適したクラスター

Atlas は、適格なクラスターを予測するオートスケーリングを使用します。予測オートスケーリングに適したクラスターは、次の条件をすべて満たしている必要があります。

• General と Low-CPU のクラスター クラスに属します。

• 階層が M30 以上であること。

• オートスケーリングを有効にします。ダウンスケーリングを有効にする場合、オートスケーリングの最小インスタンスサイズは M30 以上である必要があります。

• 少なくとも 2 週間アクティブであること。

• NVMeストレージを使用していない、または Local NVMe SSDクラスタークラスに属していない。

• Amazon Web Services Gen2 専有クラスターではないこと。

さらに、次の基準は、Atlas が適格なクラスターに対して予測オートスケーリングを使用するかどうかに影響します。

• 予測オートスケーリングは、選択可能なノードと読み取り専用ノードにのみ適用されます。Atlas は、検索するノードまたは分析ノードに予測型オートスケーリングを使用しません。

• 予測的オートスケーリングでは、適格なクラスターで非定期的で非常に動的なワークロードの急増を予測できない可能性があります。このような場合、Atlas はリアクティブなオートスケーリングに依存します。

デフォルトで有効になっているオートスケーリング

新しいクラスターを作成すると、MongoDB Atlas はクラスター層とストレージのオートスケーリング（予測的およびリストレージ）を有効にします。（予測オートスケーリングはクラスター階層にのみ影響し、ストレージには影響しません。）オートスケーリングを明示的に有効にする必要はありません。必要に応じて、クラスター階層とクラスター ストレージをオプトアウトすることもできます。

オートスケーリングを有効にすると、クラスターは自動的に次の操作を実行できます。

• クラスターとワークロードの適格性に応じて、リアクティブまたは予測的なオートスケーリングのいずれかを使用して、より高いクラスター階層で機能を増やします。

• リアクティブなオートスケーリングを使用して、現在のクラスター階層をより低いクラスター階層に減少させます。

Auto-scale オプションの Cluster tier セクションでは、クラスターがオートスケーリングできる Maximum Cluster Size と Minimum Cluster Size の値を指定できます。Atlas では、これらの値が次のように設定されます。

• Maximum Cluster Size は、現在のクラスター階層より 1 つ上の層に設定されています。

• Minimum Cluster Size は現在のクラスター階層に設定されています。

さらに、クラスターが適格で、そのワークロードが周期的かつ予測可能な場合、Atlas は 予測的なオートスケーリング を使用する場合があります。

Atlas CLI と Atlas Administration API を使用したオートスケーリングを有効にする

Atlas CLI または Atlas Administration API を使用してクラスターを作成または更新する際に、コンピュートおよびストレージのオートスケーリングを有効化できます。次の例では、選出可能ノードおよび分析ノードの両方でオートスケーリングを有効化する方法を示します。必要なクラスター階層とプロバイダー設定に置き換えます。

{
  "replicationSpecs": [
    {
      "regionConfigs": [
        {
          "providerName": "{CLOUD-PROVIDER}",
          "regionName": "{REGION-NAME}",
          "priority": 7,
          "electableSpecs": {
            "instanceSize": "{INSTANCE-SIZE}",
            "nodeCount": 3
          },
          "analyticsSpecs": {
            "instanceSize": "{ANALYTICS-INSTANCE-SIZE}",
            "nodeCount": 1
          },
          "autoScaling": {
            "compute": {
              "enabled": true,
              "scaleDownEnabled": true,
              "minInstanceSize": "{MIN-INSTANCE-SIZE}",
              "maxInstanceSize": "{MAX-INSTANCE-SIZE}"
            },
            "diskGB": {
              "enabled": true
            }
          },
          "analyticsAutoScaling": {
            "compute": {
              "enabled": true,
              "scaleDownEnabled": true,
              "minInstanceSize": "{MIN-ANALYTICS-INSTANCE-SIZE}",
              "maxInstanceSize": "{MAX-ANALYTICS-INSTANCE-SIZE}"
            },
            "diskGB": {
              "enabled": true
            }
          }
        }
      ]
    }
  ]
}

atlas api clusters updateCluster \
  --version 2024-10-23 \
  --clusterName {CLUSTER-NAME} \
  --groupId {GROUP-ID} \
  --file payload.json

curl --header "Authorization: Bearer {ACCESS-TOKEN}" \
     --header "Accept: application/vnd.atlas.2025-03-12+json" \
     --header "Content-Type: application/json" \
     --include \
     --request PATCH "https://cloud.mongodb.com/api/atlas/v2/groups/{GROUP-ID}/clusters/{CLUSTER-NAME}" \
     --data '{
     "replicationSpecs": [
       {
         "regionConfigs": [
           {
             "providerName": "{CLOUD-PROVIDER}",
             "regionName": "{REGION-NAME}",
             "priority": 7,
             "electableSpecs": {
               "instanceSize": "{INSTANCE-SIZE}",
               "nodeCount": 3
             },
             "autoScaling": {
               "compute": {
                 "enabled": true,
                 "scaleDownEnabled": true,
                 "minInstanceSize": "{MIN-INSTANCE-SIZE}",
                 "maxInstanceSize": "{MAX-INSTANCE-SIZE}"
               },
               "diskGB": {
                 "enabled": true
               }
             },
             "analyticsSpecs": {
               "instanceSize": "{ANALYTICS-INSTANCE-SIZE}",
               "nodeCount": 1
             },
             "analyticsAutoScaling": {
               "compute": {
                 "enabled": true,
                 "scaleDownEnabled": true,
                 "minInstanceSize": "{MIN-ANALYTICS-INSTANCE-SIZE}",
                 "maxInstanceSize": "{MAX-ANALYTICS-INSTANCE-SIZE}"
               },
               "diskGB": {
                 "enabled": true
               }
             }
           }
         ]
       }
     ]'

クラスター階層のオートスケーリング オプションを検討する

クラスター階層とストレージに対して有効になっているオートスケーリング オプションを確認するには、次の手順を行います。

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

クラスターのオートスケーリング（クラスター階層の増加）をオプトアウトするには、新しいクラスターを作成するときに、Cluster Tier メニューに移動し、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。

クラスターのオートスケーリング（クラスター階層の減少）をオプトアウトするには、新しいクラスターを作成するときに、Cluster Tier メニューに移動し、Auto-scale セクションの Allow cluster to be scaled down チェックボックスをオフにします。