多次元スケーリング
Couchbase Multi-Dimensional Scaling(MDS)は、サービスを独立してスケーリングし、オールインワン設計の無駄なリソースを回避することにより、パフォーマンスを向上させ、コストを削減します。
フードの下のCouchbase
多次元スケーリングとは何か?
Couchbase MDSは、クエリ、インデックス、データサービスを別々にスケールさせることで、パフォーマンスを向上させ、コストを削減します。この分離により、リソースの競合、無駄なハードウェア、不必要なリバランシングがなくなります。さらに、クエリにはCPU、インデックスにはSSD、データにはRAMと、それぞれのサービスに最適なハードウェアを割り当てることができます。アプリケーションはより高速に実行され、顧客はより良いエクスペリエンスを得ることができ、システムはより簡単に管理できます。
データベース・サービスは分離することでどのようなメリットがあるのでしょうか?
クエリ用高速プロセッサ
クエリーは専用ノードで高速に実行され、CPUを占有することで読み込みや書き込みが遅くなることはない。
高性能SSD
専用ノード上のインデックスは高速に検索され、ディスクI/Oに過負荷をかけて書き込みを遅くすることもない。
データ分布
ノードが増えればデータ容量も増える。分離されたデータノードにより、メモリ使用量は増加し、CPU/ディスクの必要量は減少し、読み取り/書き込み速度は一定に保たれます。
効率性
Couchbaseでは、特定のノードにサービスを割り当てることができ、効率的なリソース配分によりCPUとRAMの使用量を最大化できます。
独立系サービス
これらのCouchbaseサービスはそれぞれ独立して拡張でき、すべてのノードですべてのサービスを実行する必要はありません。
干渉のないスピード
専用のクエリノードは、読み取りや書き込みの速度を落とすことなく、高速な処理を保証します。クエリ操作を分離することで、他のサービスとのCPU競合を回避し、データのバランスを調整することなくクエリノードを拡張できます。これにより、高負荷時でも常に高速なクエリーが実現します。
高速ルックアップ、ボトルネックゼロ
インデックス・サービスはSSDの恩恵を受け、分離された状態で最適に動作する。ディスクI/Oが他のサービスと共有されないため、書き込みが高速に保たれます。インデックス作成は独立して拡張でき、データ分散や書き込みパフォーマンスに影響を与えることなく、必要な数のインデックスを作成できます。
規模に応じた一貫した読み取りと書き込み
データノードがクエリやインデックスのワークロードから分離されている場合、読み取りと書き込みは高速で予測可能です。データレイヤーを拡張するためにクエリーやインデックスのバランスを調整する必要はなく、CPUやディスクのリソースを節約しながらメモリーを優先できます。
お客様の声
"Couchbaseに切り替えることで、データベースと運用コストを下げながらパフォーマンスを向上させることができました。"
「Couchbaseが私たちのクラウドへのビジョンを一緒に受け入れてくれたことです。
データベースのスケーラビリティ
データベースのスケーラビリティとその課題、そしてCouchbaseがどのようにスケーリングするのかを探ります。