自動スケーリング設定

最小ワーカー数 – フリートで常に維持されているワーカーの最小数を指定します。

最大ワーカー数 – 同時に実行できるワーカーの数を制限します。

スケールアウトレート – ワーカーをフリートに追加する速度を制御します。

ワーカーのアイドル時間 – ワーカーがシャットダウンする前に新しい作業を待機する時間を制御します。

スタンバイワーカー数 – アイドル状態のワーカーのウォームスタンバイプールを維持し、ジョブをすばやく開始します。

サービスマネージドフリート – Deadline Cloud は、設定に基づいて自動スケーリングを自動的に実装します。設定を構成すると、サービスはワーカーのプロビジョニングを処理します。

カスタマーマネージドフリート – カスタマーマネージドフリートの自動スケーリング設定を完了している場合、自動スケーリング設定はサービスマネージドフリートの場合と同じように機能します。サービスは 設定を使用して希望する容量を計算し、推奨されるフリートサイズのイベントをフリートに送信します。詳細については、「Deadline Cloud Developer Guide」の「Set up auto scaling for customer-managed fleets」を参照してください。

レートが高いほど、より多くのワーカーをすばやく起動できるため、大規模なジョブのジョブ完了時間を短縮できます。

レートが高いと、存続期間の短いタスクに必要な数よりも多くのワーカーを起動し、コストが増加する可能性があります。

レートを低くすると、ジョブの失敗を早期に検出し、失敗したジョブの無駄なコンピューティングによるコストを削減できます。

存続期間の短いタスクの場合、ワーカーが実際のタスク実行よりも環境のロードに費やす時間が短いため、保守的なスケーリングアプローチの方が費用対効果が高くなります。

期間が長くなると、ワーカーは迅速に反復できるため、ジョブの送信間の待機時間が短縮されます。ただし、アイドル状態のワーカーには引き続き料金が発生するため、期間が長くなるとコストが増加します。

期間が短いほど、アイドル状態のワーカーをより迅速にシャットダウンできるため、コストを削減できます。

サービスマネージドフリートの場合、ワーカーは 24 時間ごとに更新されるため、最大値は 86,400 秒 (24 時間) です。ワーカーが 23 時間実行されており、アイドル時間を 10 時間に設定した場合、ワーカーは 24 時間の制限に達すると 1 時間後にシャットダウンします。

スタンバイワーカーは、ジョブを処理していない場合でもコストが発生します。スタンバイワーカーの数を予算とジョブ開始のレイテンシー要件と照らし合わせます。

フリートがワーカーの最大数に達すると、スタンバイプールが完全に維持されない可能性があります。たとえば、すべてのワーカーがビジー状態で、フリートが最大サイズである場合、追加のアイドルワーカーは起動されません。

スタンバイワーカー数が最小ワーカー数を超えると、最小ワーカー数は実質的に上書きされます。たとえば、最小 1、スタンバイ 2 の場合、フリートは作業が利用できないときに 2 人のアイドルワーカーを保持し、最小設定を冗長にします。