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> ClickHouse Cloud のスケジュールスケーリング機能を説明する記事

# スケジュールスケーリング

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>;
};

export const PrivatePreviewBadge = () => {
  return <div className="privatePreviewBadge">
            <div className="privatePreviewIcon">
            <svg width="16" height="16" viewBox="0 0 16 16" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
                <path d="M5.33301 6.66667V4.66667V4.66667C5.33301 3.194 6.52701 2 7.99967 2V2C9.47234 2 10.6663 3.194 10.6663 4.66667V4.66667V6.66667" stroke="currentColor" strokeLinecap="round" strokeLinejoin="round" />
                <path d="M8.00033 9.33337V11.3334" stroke="currentColor" strokeLinecap="round" strokeLinejoin="round" />
                <path fillRule="evenodd" clipRule="evenodd" d="M11.333 14H4.66634C3.92967 14 3.33301 13.4033 3.33301 12.6666V7.99996C3.33301 7.26329 3.92967 6.66663 4.66634 6.66663H11.333C12.0697 6.66663 12.6663 7.26329 12.6663 7.99996V12.6666C12.6663 13.4033 12.0697 14 11.333 14Z" stroke="currentColor" strokeLinecap="round" strokeLinejoin="round" />
            </svg>
        </div>
            {'ClickHouse Cloud でのプライベートプレビュー'}
        </div>;
};

<PrivatePreviewBadge />

ClickHouse Cloud サービスは CPU とメモリの使用率に基づいて自動的にスケーリングされますが、多くのワークロードには予測しやすいパターンがあります。たとえば、日次のインジェスト量の急増、夜間に実行されるバッチジョブ、週末に大きく減少するトラフィックなどです。こうしたユースケースでは、スケジュールスケーリングを使うことで、リアルタイムのメトリクスとは関係なく、サービスをいつスケールアップまたはスケールダウンするかを正確に定義できます。

スケジュールスケーリングでは、ClickHouse Cloud コンソールで時間ベースのルールセットを直接設定します。各ルールでは、時刻、繰り返し (毎日、毎週、またはカスタム) 、および目標サイズ (水平スケーリングの場合はレプリカ数、垂直スケーリングの場合はメモリティア) を指定します。指定した時刻になると、ClickHouse Cloud が自動的に変更を適用するため、需要が発生してから対応するのではなく、需要が高まる前に適切なサイズへ調整しておくことができます。

これは、CPU やメモリの負荷に応じて動的に反応する、メトリクスベースのオートスケーリングとは異なります。スケジュールスケーリングは決定論的です。つまり、スケーリングがいつ実行され、どのサイズになるのかを正確に把握できます。この 2 つのアプローチは相互補完的です。サービスには基本となるスケーリングスケジュールを設定しつつ、その時間枠内でワークロードが予想外に変動した場合には、オートスケーリングの利点も引き続き活用できます。

スケジュールスケーリングは現在 **プライベートプレビュー** で提供されています。組織で有効にするには、ClickHouse Support チームにお問い合わせください。

<div id="setting-up-a-scaling-schedule">
  ## スケーリングスケジュールの設定
</div>

スケジュールを設定するには、ClickHouse Cloudコンソールで対象のサービスに移動し、設定を開きます。そこで **Schedule Override** を選択し、新しいルールを追加します。

<Image img="https://mintcdn.com/private-7c7dfe99/A68-kVUDkVcT2W3b/images/cloud/features/autoscaling/scheduled-scaling-1.webp?fit=max&auto=format&n=A68-kVUDkVcT2W3b&q=85&s=43502e6f556d61f68ff3ae611e307f2d" size="md" alt="時間ベースのスケーリングルールが表示された、ClickHouse Cloudコンソールのスケーリングスケジュールのインターフェイス" border width="748" height="1606" data-path="images/cloud/features/autoscaling/scheduled-scaling-1.webp" />

<Image img="https://mintcdn.com/private-7c7dfe99/A68-kVUDkVcT2W3b/images/cloud/features/autoscaling/scheduled-scaling-2.webp?fit=max&auto=format&n=A68-kVUDkVcT2W3b&q=85&s=dccf2cb765b3abb93d4e0da2e12ace95" size="md" alt="ClickHouse Cloudコンソールでスケジュールスケーリングルールを設定する画面" border width="938" height="534" data-path="images/cloud/features/autoscaling/scheduled-scaling-2.webp" />

各ルールには、次の項目が必要です。

* **Time:** スケーリングアクションを実行する時刻 (ローカルタイムゾーン)
* **Recurrence:** ルールの繰り返し頻度 (例: 毎平日、毎週日曜日)
* **Target size:** スケール先のレプリカ数またはメモリ割り当て量

複数のルールを組み合わせることで、1週間分の完全なスケジュールを作成できます。たとえば、毎平日の午前 6 時に 5 レプリカへスケールアウトし、午後 8 時に 2 レプリカへ戻すように設定できます。

<div id="use-cases">
  ## ユースケース
</div>

**バッチおよび ETL ワークロード:** 夜間の取り込みジョブの実行前にスケールアップし、完了後にスケールダウンすることで、負荷の低い日中に過剰なプロビジョニングを避けられます。

**予測可能なトラフィックパターン:** 一定のピーク時間帯 (例: 営業時間中のクエリトラフィック) があるサービスでは、オートスケーリングの反応を待つのではなく、負荷が到来する前にあらかじめスケールして対応できます。

**週末のスケールダウン:** 需要が低い週末にはレプリカ数やメモリティアを減らし、月曜朝の急増前に容量を戻します。

**コスト管理:** ClickHouse Cloud のコストを管理するチームにとって、利用率が低いことが分かっている時間帯にスケジュールされたスケールダウンを行うことで、手動介入なしにリソース消費を大幅に抑えられます。

<Note>
  スケジュールスケーリングアクションと同時にオートスケーリングの推奨が発生する場合、トリガー時刻ではスケジュールが優先されます。
</Note>

<div id="handling-bursty-workloads">
  ## ワークロードの急増への対処
</div>

ワークロードの急増が予想される場合は、
[ClickHouse Cloud API](/docs/ja/products/cloud/features/admin-features/api/api-overview) を使って、
急増に対応できるよう事前にサービスをスケールアップし、需要が落ち着いたら
スケールダウンできます。

各レプリカで現在使用中の CPU コア数とメモリを
確認するには、以下のクエリを実行します。

```sql theme={null}
SELECT *
FROM clusterAllReplicas('default', view(
    SELECT
        hostname() AS server,
        anyIf(value, metric = 'CGroupMaxCPU') AS cpu_cores,
        formatReadableSize(anyIf(value, metric = 'CGroupMemoryTotal')) AS memory
    FROM system.asynchronous_metrics
))
ORDER BY server ASC
SETTINGS skip_unavailable_shards = 1
```