第2章 Data Grid デプロイメントのプランニング
Data Grid デプロイメントのパフォーマンスを最適化するには、以下を実行する必要があります。
- データセットのサイズを計算する。
- ユースケースと要件に最も適しているクラスター化キャッシュモードのタイプはどれかを判断する。
- 耐障害性と一貫性を保証する Data Grid 機能のパフォーマンストレードオフと考慮事項を理解する。
2.1. パフォーマンスメトリックに関する考慮事項
Data Grid には非常に多くの設定可能な組み合わせが含まれているため、すべてのユースケースに対応するパフォーマンスメトリックの式を 1 つに決定することは不可能です。
Data Grid のパフォーマンスに関する考慮事項とチューニングガイドライン ドキュメントの目的は、Data Grid デプロイメントの要件を決定するのに役立つユースケースとアーキテクチャーに関する詳細を提供することです。
さらに、次の相互に関連する要因を考慮し、Data Grid に適用してください。
- クラウド環境で使用可能な CPU およびメモリーリソース
- 並行して使用されるキャッシュ
- Get、put、query の分散
- ピーク負荷とスループットの制限
- データセットでのクエリーの制限
- キャッシュあたりのエントリー数
- キャッシュエントリーのサイズ
さまざまな組み合わせと未知の外部要因の数を考えると、すべての Data Grid のユースケースを満たすパフォーマンス計算を提供することは不可能です。前述の要因のいずれかが異なる場合、あるパフォーマンステストを別のテストと比較することはできません。
パフォーマンスメトリックを限定して収集する Data Grid CLI を使用して、基本的なパフォーマンステストを実行できます。要件にあった結果をテストで出力されるように、パフォーマンステストをカスタマイズできます。テスト結果は、Data Grid キャッシング要件の設定とリソースを決定するのに役立つベースラインメトリックを提供します。
現在の設定のパフォーマンスを測定し、要件を満たしているかどうかを確認します。要件が満たされていない場合は、設定を最適化し、パフォーマンスを再測定してください。
