> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://clickhouse.com/docs/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

> فهم توصيات التوسعة في ClickHouse Cloud

# توصيات التوسعة

export const Image = ({img, alt, size = "lg"}) => {
  const normalizedSize = ["sm", "md", "lg"].includes(size) ? size : "lg";
  return <div className={`ch-image-${normalizedSize}`}>
      <Frame>
        <img src={img} alt={alt} />
      </Frame>
    </div>;
};

<div id="introduction">
  ## المقدمة
</div>

يتطلب التحجيم التلقائي لموارد قاعدة البيانات توازناً دقيقاً: فزيادة الموارد ببطء شديد قد تؤدي إلى تراجع الأداء، بينما قد يؤدي خفضها بسرعة مفرطة إلى تقلبات مستمرة.

يتيح ClickHouse Cloud خفض الموارد بوتيرة أسرع، وتقليل تقلبات التحجيم إلى أدنى حد، وخفض تكاليف infrastructure بشكل كبير لأحمال العمل المتغيرة، مع الحفاظ على الاستقرار اللازم لقواعد البيانات في بيئات الإنتاج
من خلال الجمع بين إطار توصيات قائم على نافذتين ونظام توصيات يعتمد على تتبّع CPU المستهدف.

<div id="cpu-based-scaling">
  ## التحجيم المستند إلى CPU
</div>

يعتمد تحجيم CPU على تتبّع الهدف، الذي يحسب بدقة مقدار تخصيص CPU اللازم للحفاظ على مستوى الاستخدام عند قيمة مستهدفة. ولا يتم تنفيذ إجراء التحجيم إلا إذا خرج استخدام CPU الحالي عن نطاق محدد:

| المَعلمة           | القيمة | المعنى                                               |
| ------------------ | ------ | ---------------------------------------------------- |
| الاستخدام المستهدف | 53%    | مستوى الاستخدام الذي يسعى ClickHouse إلى الحفاظ عليه |
| الحدّ الأعلى       | 75%    | يؤدي إلى التحجيم للأعلى عندما يتجاوز CPU هذه العتبة  |
| الحدّ الأدنى       | 37.5%  | يؤدي إلى خفض الموارد عندما ينخفض CPU دون هذه العتبة  |

يقيّم نظام التوصية استخدام CPU استنادًا إلى الاستخدام التاريخي، ويحدّد حجم CPU الموصى به باستخدام هذه الصيغة:

```text theme={null}
recommended_cpu = max_cpu_usage / target_utilization
```

إذا كان استخدام CPU يتراوح بين 37.5% و75% من السعة المخصصة، فلا يُتَّخذ أي إجراء للتحجيم. أمّا خارج هذا النطاق، فتحسب نظام التوصية الحجم الدقيق اللازم للعودة إلى مستوى استخدام يبلغ 53%، ثم تُحجَّم الخدمة وفقًا لذلك.

<div id="cpu-scaling-example">
  ### مثال
</div>

تتعرّض خدمة مخصّص لها 4 vCPU لارتفاع مفاجئ في الاستخدام إلى 3.8 vCPU (أي نحو 95% من الاستغلال)، متجاوزة عتبة الحدّ الأعلى البالغة 75%.
يحسب نظام التوصية ما يلي: `3.8 / 0.53 ≈ 7.2 vCPU`، ثم يقرّبها إلى الحجم المتاح التالي (8 vCPU). وعندما يخفّ الحمل وينخفض الاستخدام إلى أقل من 37.5% (1.5 vCPU)، يُخفِّض نظام التوصية الموارد مجددًا بشكل متناسب.

<div id="memory-based-recommendations">
  ## توصيات مستندة إلى الذاكرة
</div>

يوصي ClickHouse Cloud تلقائيًا بأحجام الذاكرة استنادًا إلى أنماط الاستخدام الفعلية لخدمتك.
يحلّل نظام التوصية الاستخدام ضمن نافذة مراجعة زمنية، ويضيف سعة احتياطية للتعامل مع الارتفاعات المفاجئة ومنع أخطاء نفاد الذاكرة (OOM).

يستند نظام التوصية إلى ثلاث إشارات:

* **ذاكرة الاستعلام**: الحد الأقصى للذاكرة المستخدمة أثناء تنفيذ الاستعلام
* **الذاكرة المقيمة**: الحد الأقصى للذاكرة التي تحتفظ بها العملية عمومًا
* **أحداث OOM**: ما إذا كانت الاستعلامات أو النسخ المتماثلة قد نفدت منها الذاكرة مؤخرًا

<div id="how-headroom-is-calculated">
  ### كيفية حساب السعة الاحتياطية
</div>

بالنسبة إلى الاستعلام والذاكرة المقيمة، يعتمد مقدار السعة الاحتياطية المضافة على مدى إمكانية التنبؤ بنمط استخدامك:

* **استخدام مستقر (تباين منخفض)**: مُضاعِف 1.25x — سعة احتياطية أكبر، لأن الاستخدام ثابت ومن غير المرجّح أن يشهد ارتفاعات مفاجئة
* **استخدام متذبذب (تباين مرتفع)**: مُضاعِف 1.1x — سعة احتياطية أقل، لتجنّب التزويد المفرط بالموارد لأعباء العمل التي تتفاوت بالفعل على نطاق واسع

إذا جرى اكتشاف أحداث OOM، يطبّق نظام التوصية **مُضاعِفًا أكبر قدره 1.5x** لضمان توفّر ذاكرة كافية للخدمة كي تتعافى.

<div id="final-recommendation">
  ### التوصية النهائية
</div>

يأخذ النظام أعلى قيمة من بين جميع الإشارات:

```text theme={null}
desired_memory = max(
  query_memory × skew_multiplier,
  resident_memory × skew_multiplier,
  resident_memory × 1.5,   // if query OOMs detected
  rss_at_crash × 1.5       // if pod OOMs detected
)
```

<div id="two-window-recommender">
  ## نظام التوصية ذو النافذتين
</div>

بدلًا من استخدام نافذة واحدة، يستخدم ClickHouse Cloud نافذتي مراجعة زمنية مختلفتين:

* **النافذة الصغيرة (3 ساعات)**: تلتقط أنماط الاستخدام الحديثة وتتيح خفض الموارد بسرعة أكبر
* **النافذة الكبيرة (30 ساعة)**: تضمن التحجيم للأعلى في خطوة واحدة إلى أقصى استخدام جرى رصده ضمن نافذة المراجعة الأطول، بدلًا من عدة عمليات تحجيم للأعلى تدريجية. وهذا أمر بالغ الأهمية لأن التحجيم يستغرق وقتًا ويؤدي إلى إبطال الذاكرات المخبئية المحلية؛ لذا يكون التحجيم للأعلى في خطوة واحدة أكثر أمانًا.

تُنشئ كل نافذة توصية بشكل مستقل بالاعتماد على تحليل كلٍّ من الذاكرة وCPU.
ثم يدمج النظام هاتين التوصيتين استنادًا إلى اتجاه التحجيم الذي تقترحه كل نافذة، كما هو موضح في الشكل أدناه:

<Image img="https://mintcdn.com/private-7c7dfe99/A68-kVUDkVcT2W3b/images/cloud/features/autoscaling/two-window-recommender.webp?fit=max&auto=format&n=A68-kVUDkVcT2W3b&q=85&s=cb1c98e54f5490232a37e134468891f1" size="lg" alt="منطق دمج نظام التوصية ذي النافذتين" width="2236" height="729" data-path="images/cloud/features/autoscaling/two-window-recommender.webp" />

للاطلاع بعمق على قرارات تصميم نظام التوصية، راجع ["التحجيم التلقائي أكثر ذكاءً لـ ClickHouse: نهج النافذتين
"](https://clickhouse.com/blog/smarter-auto-scaling#the-two-window-solution)