サーバーレスApsaraDB RDS for PostgreSQLインスタンスは、変化するビジネス要件に対応するためのリアルタイムスケーリングを提供し、変動するワークロードに適応するためにコンピューティングリソースを迅速かつ独立してスケーリングし、リソースの非効率的な使用を防ぎ、O&Mコストを削減できます。 このトピックでは、サーバーレスRDSインスタンスの機能とアーキテクチャ、およびサーバーレスRDSインスタンスの使用方法について説明します。 サーバーレスRDSインスタンスは、コスト削減とO&M効率の向上に役立ちます。
はじめに
Serverless RDSインスタンスは、クラウドディスクを搭載したRDSインスタンスの新しいデプロイメントモデルであり、CPUリソースとメモリリソースをリアルタイムでスケーリングできます。 サーバーレスRDSインスタンスでは、ネットワークリソース、名前空間、およびストレージリソースを分離することもできます。 この展開モデルにより、コンピューティングリソースの従量課金が可能になり、変動するワークロードに適応するようにコンピューティングリソースを迅速かつ独立してスケーリングできます。 これらの利点により、RDSインスタンスの適正化が簡素化され、コストの削減と効率の向上に役立ちます。
サーバーレスRDSインスタンスは、RDSキャパシティーユニット (RCU) に基づいて課金されます。 RCUのパフォーマンスは、最大1コアと2 GBのメモリを提供するRDSインスタンスのパフォーマンスと同等です。 サーバーレスRDSインスタンスは、ワークロードに基づいて指定した範囲内でRCUの数を自動的に調整します。
サーバーレスRDSインスタンスへの最大接続数は2,400通りに固定されています。これは変更できず、RCUの数に応じて変化しません。
次の図は、ワークロードが変動する通常のRDSインスタンスとサーバーレスRDSインスタンス間のリソース使用率を比較しています。
前の図を参照すると、次の結論が得られます。
通常のRDSインスタンス: オフピーク時のリソース使用率が低いとコストの浪費につながりますが、ピーク時のリソース不足はサービスパフォーマンスに影響します。
サーバーレスRDSインスタンス:
リソースは、ワークロードの変更に応じてスケーリングされます。 これは、アイドルリソースの量を最小化し、リソース利用率を維持する。
リソースは、ピーク時のワークロード要件に合わせてスケーリングされ、パフォーマンスとサービスの安定性が保証されます。
ワークロードの実行に使用されるリソースの実際の量に基づいて課金されます。 これにより、コストが大幅に削減されます。
人間の介入は必要ない。 これにより、O&Mの効率が向上し、O&M管理者と開発者のコストが削減されます。
自動起動および停止機能は、サーバーレスRDSインスタンスでサポートされています。 サーバーレスRDSインスタンスへの接続が確立されていない場合、インスタンスは自動的に停止され、コンピューティングリソースを解放してコストを削減します。 サーバーレスRDSインスタンスへの接続が確立されると、インスタンスは自動的に再開されます。
サーバーレスRDSインスタンスは自動スケーリングをサポートしており、高スループットの書き込み操作と高並行処理操作に最適化されています。 これは、大量のデータと大きなトラフィック変動が関係するシナリオに適しています。
メリット
低コスト: サーバーレスRDSインスタンスは、他のインフラストラクチャやサービスに依存せず、安定した効率的なデータストレージとアクセスサービスを提供できます。 この展開モデルは、リソースの作成直後にワークロードを実行するスタートアップやシナリオに最適です。 従量課金方法に基づいて、使用したリソースに対してのみ課金されます。
大容量ストレージ容量: サーバーレスRDSインスタンスで最大32テラバイトのストレージ容量を購入できます。 システムは、RDSインスタンスのデータ量に基づいてストレージ容量を自動的に拡張します。 これにより、ストレージ不足によるサービスの悪影響を効果的に防止できます。
コンピューティングリソースの自動スケーリング: 読み取りおよび書き込み操作に必要なコンピューティングリソースは、人間の介入なしに自動的にスケーリングできます。 これにより、O&Mコストとヒューマンエラーのリスクが大幅に削減されます。
完全マネージド型およびメンテナンスフリーのサービス: Alibaba Cloudは、サーバーレスRDSインスタンスを完全に管理しているため、システムのデプロイ、スケーリング、アラート処理など、O&M操作ではなくアプリケーションの開発に集中できます。 O&M操作はバックグラウンドで実行され、サービス層では透過的です。
シナリオ
開発環境やテスト環境のデータベースなど、基盤となるデータベースへのアクセス頻度が低いシナリオ。
Software as a service (SaaS) シナリオ、例えば、中小企業のWebサイト構築
個々の開発者
教育シナリオ (教育や学生実験など)
IoTやエッジコンピューティングなど、一貫性のない予測不可能なワークロードを処理するシナリオ
フルマネージドまたはメンテナンスフリーのサービスが必要なシナリオ
サービスが変更または予測不可能なシナリオ
断続的なスケジュールタスクが含まれるシナリオ