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注: 少し再フォーマットを行い、追加情報を追加しました。

これを見てください: Question_Answer 質問

したい - DSE 5.0 と、今年の C* Summit で言及された 5.1 と 5.2 の今後の変更について、同じアドバイスが役に立ちますか?

私たちのユースケースは次のとおりです。

プラットフォームは常に利用可能でなければなりません。(Cassandra)
データは検索可能でなければなりません。(SOLR / Lucene)
プラットフォームは、分析 / データ ウェアハウス / BI など (Graph / Spark) を提供する必要があります。

DSE のおかげで、これらすべてが 1 つの製品で可能になります。ありがとうDataStax!

しかし、保存されているデータの量とトランザクション数は非常に控えめです。
私たちの仕様は、アプリケーション内で 100 の同時セッションを対象としています。もちろん、これは 100 の同時 DB リクエスト / 操作には変換されません。

ほとんどの場合、私たちのアプリケーションは日常のエンタープライズ CRUD アプリケーションに似ています。

ばかげているわけではありませんが、AWS インスタンスは完全に無料というわけではありません。
ワークロードごとに個別のクラスターを用意する (継続的な可用性のために十分なレプリケーションを行う) ことは、コストの問題になります。

私は理解していますが、概念実証はいくつかの助けを提供できますが、実際のワークロード/実際のユーザーがサービス/アプリケーションを通過することなく、「本番」システムと悪意のあるユーザーのみが実際に洞察を提供できる方法で提供できます。あなたができる最善のことは、「ロードされた」機能テストです。

要するに、プラットフォームの観点からは、ここで少し立ち往生しています。 地理的に分離するための 2 つのデータ センター DC ごとに 2 つのラック ラックごとに 2 つのノード

local_quorum の 3 CL のRF パフォーマンスの問題が発生していることがわかった場合は、スケール アウトできます - 追加のラックを追加するか、最初の 2 つのラックに追加のノード。 V ノードやトークンの数については、わかりません。











DSE Search のドキュメントには、V ノードによって 30% のオーバーヘッドが追加されると記載されているため、V ノードを使用すべきではないように思えますが、ドキュメントの表では、16 または 32 を使用するようにも記載されています。

すべてのワークロードを 1 つのノードで正常に実行できる場合 (要件は本当に最小限です)、V ノード (16 または 32) で実行しますか、それとも単一のトークンを実行しますか?

最後に、別の代替手段はありますか?
同じデータセンターに異なるワークロードを持つノードを配置できますか? 特定のワークロードの RAM/CPU 要件を使用して個々のノードが設定されている場所は?

データセンターごとに 4 つのノードがあると仮定します (出発点としてのみ - 単一ノードで Search を正常に実行できるかどうか、または単一ノードで Spark を実行できるかどうかはわかりません)

ノード 1: Cassandraのみ
ノード 2 : Cassandra と検索
ノード 3 : Cassandra とグラフ
ノード 4 : Cassandra と Spark

検索に 64 GB の RAM が必要な場合 - それでいいのですが、Cassandra のみのノードはわずか 8 または 16 で十分に機能します

。ワークロードの種類ごとの CPU とメモリの条件 - ただし、DC は 1 つしかありません。(冗長性のために 2 つ用意しますが、実質的には単一の DC インストールです: ミラー化されます)

よろしくお願いします。

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Vnodes は、検索ソリューションのスキャッター/ギャザー部分に追加のオーバーヘッドを追加します。一部のベンチマークでは、30% に達しています。一部のお客様は、そのオーバーヘッドを許容し、動的スケーリングの利点のために vnode を使用したいと考えています。

小さなクラスターを持っている、または計画していて、その場でスケーリングする必要がない場合は、単一のトークンを使用することを強くお勧めします。このアプローチの隠れた利点は、修復もわずかに速くなることです。これは、CL.ONE に相当するものを読んでいるときの検索に役立ちます。

すべての機能を同じ DC (検索、分析、および現在はグラフ) で実行することは可能ですが、オーバーヘッドが高くなることがわかります。処理負荷に対処するには、より多くのメモリと CPU リソースを備えたより大きなノードが必要になります。私はおそらく 128 Gb の RAM から始めて、そこから始めます。負荷が本当に軽い場合は、それ以下で済む可能性があると思います。すべての場合と同様に、実行しようとしている規模でのベンチマークが重要です。

余談ですが、RFに関するあなたの意図については完全にはわかりません。あなたは、2つのノードとRF = 3を暗示しています。単なる言い回しだと思いますが、そうでない場合は、最高のカバレッジを実現するには、少なくとも RF と同じ数のノードが必要であることに注意してください。

于 2016-10-06T07:56:20.477 に答える