Confluent Cloud の専用クラスターのクラスター負荷メトリック¶

専用クラスターのクラスター負荷メトリックは、クラスター上の現在の負荷を可視化するのに役立ちます。

クラスター負荷メトリックへのアクセス¶

クラスター負荷メトリックには、現在の値としても、負荷の値の履歴を表す時系列グラフとしてもアクセスできます。Metrics API を使用するか、Confluent Cloud Console でメトリックを表示します。

Cloud Console でクラスター負荷メトリックを表示するには、以下の手順に従います。

対象の環境のクラスターページに移動してクラスターを選択します。
クラスターの Overview ページで Cluster load メトリックを表示します。
ドロップダウンを使用して、Last hour、Last 6 hours、Last 24 hours、または Last 7 days を選択し、その期間のクラスター負荷の平均を表示します。

クラスター負荷の詳細¶

クラスター負荷とは、Confluent Cloud 専用クラスターが現在のワークロードでどれくらい使用されているかを表すメトリックです。Cloud Console では、クラスター負荷グラフは、選択した期間における 0 から 100 までのパーセンテージの値を表しています。0% は負荷がないことを示し、100% はクラスターが最大限に利用されている状態であることを表します。クラスター負荷が増加すると、観測される生成と消費のレイテンシにも増加が見られる傾向にあります。

専用クラスターのクラスター負荷を計算する際には、いくつかの考慮事項があります。

CKU は単位で、専用クラスターの以下の側面に関する、最大の能力を指定します。

受信量
送信量
接続
リクエスト数

これらの側面のいずれも、利用できるかどうかはワークロードの動作によって決まります。またワークロードの動作が広範に及ぶ場合、これらの個別の側面がいずれも最大限に利用されていなくても、Confluent Cloud クラスターのオーバーロードになる場合があります。たとえば、パーティションが多い、または小さなリクエストが多数あるアプリケーションパターンは、スループットの使用率が比較的低くても、クラスター負荷が増えることがあります。一方で、存続期間の長い接続や効率的なリクエストのバッチ処理が行われるアプリケーションは、クラスター負荷を過度に増やすことなく、スループットを増やすことができます。

原則として、クラスター負荷が高くなるほどレイテンシは高くなります。クラスター負荷が高いことによって生じるレイテンシの増加は、99 パーセンタイル（p99）で最も可視化できます。p99 において、リクエストタイムアウトや接続タイムアウトになるような非常に高いレイテンシは、クラスターを利用不可の状態にする可能性があります。

Confluent Cloud のクラスターは、リクエストバックプレッシャー（スロットリング）を介して、使用率が過剰にならないようにしています。クラスター負荷のしきい値は 80% で、これはクラスターでの高いレイテンシやタイムアウトがアプリケーションで見られ始めたり、クラスターのバックプレッシャーリクエストまたは接続試行によるスロットリングが頻発したりする値です。ご使用のアプリケーションでスロットリングが起こっているかどうかを把握するには、スロットリングを参照してください。

クラスター負荷によるクラスター拡張の評価¶

クラスター拡張は、Apache Kafka® アプリケーションのパフォーマンス問題のトラブルシューティングにおける合理的な最初の手順です。クラスター負荷メトリックを使用して、クラスターを拡張するかどうか、または拡張によってパフォーマンス問題が解決されない場合はクラスターを元のサイズに縮小するかどうかを決定します。

一般的に、クラスターを拡張することでワークロードの処理能力が向上し、多くの場合、Kafka アプリケーションのパフォーマンスの向上に役立ちます。ただし、クラスター拡張によってアプリケーションパフォーマンスの問題が適切に解決されないシナリオがあります。複雑なシナリオについては、「専用クラスターのパフォーマンスおよび拡張」を参照してください。