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グーグルのクラウドを支えるテクノロジー > 第85回 Autopilot:クラスタ管理システムのオートスケーリング機能(パート2)

CTC教育サービスはコラム「グーグルのクラウドを支えるテクノロジー > 第85回 Autopilot:クラスタ管理システムのオートスケーリング機能(パート2)」を公開しました。

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はじめに
 前回に続いて、2020年に公開された論文「Autopilot: Workload Autoscaling at Google Scale」を元にして、Googleのデータセンターのクラスター管理システム(Borg)で用いられる、オートスケーリングの仕組み(Autopilot)を紹介します。今回は、水平スケーリングの仕組みを説明した後に、Autopilotの効果を示す統計データを紹介します。

水平スケーリングの仕組み
 前回の記事の冒頭で説明したように、Borgのクラスターでジョブ(アプリケーション)を実行すると、複数の「Task」が起動して、自動的にロードバランスが行われます。この際に、ジョブ全体の負荷に応じて、Taskの数を自動調整するのが水平スケーリングの役割です。Autopilotでは、次の2種類の方法でTask数を調整することができます。

・CPU使用量:Taskが稼働するコンテナのCPU使用量(平均値)が指定値に近くなるように調整します。

・ユーザー定義関数:モニタリングデータから必要なTask数を計算する関数をユーザー自身が用意します。

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