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> Artigo sobre o recurso Scheduled Scaling no ClickHouse Cloud
# Scheduled scaling
export const Image = ({img, alt, size = "lg"}) => {
const normalizedSize = ["sm", "md", "lg"].includes(size) ? size : "lg";
return ;
};
export const PrivatePreviewBadge = () => {
return
{'Em prévia privada no ClickHouse Cloud'}
;
};
Os serviços do ClickHouse Cloud escalam automaticamente com base na utilização de CPU e memória, mas muitas cargas de trabalho seguem padrões previsíveis — picos diários de ingestão, jobs em lote executados durante a noite ou tráfego que cai acentuadamente nos fins de semana. Para esses casos de uso, o Scheduled Scaling permite definir exatamente quando seu serviço deve aumentar ou reduzir a escala, independentemente das métricas em tempo real.
Com o Scheduled Scaling, você configura um conjunto de regras baseadas em tempo diretamente no console do ClickHouse Cloud. Cada regra especifica um horário, uma recorrência (diária, semanal ou personalizada) e o tamanho de destino — seja o número de réplicas (horizontal) ou o nível de memória (vertical). No horário agendado, o ClickHouse Cloud aplica automaticamente a alteração, para que seu serviço esteja dimensionado corretamente antes da chegada da demanda, em vez de reagir depois.
Isso é diferente do autoscaling baseado em métricas, que responde dinamicamente à pressão sobre CPU e memória. O Scheduled Scaling é determinístico: você sabe exatamente quando o scaling acontecerá e para qual tamanho. As duas abordagens são complementares — um serviço pode ter um cronograma básico de scaling e ainda se beneficiar do autoscaling dentro dessa janela se as cargas de trabalho variarem de forma inesperada.
No momento, o Scheduled Scaling está disponível em **Private Preview**. Para habilitá-lo para sua organização, entre em contato com o suporte do ClickHouse.
## Configurando um agendamento de escalonamento
Para configurar um agendamento, acesse seu serviço no console do ClickHouse Cloud e vá até as configurações. Em seguida, selecione **Schedule Override** e adicione uma nova regra.
Cada regra exige:
* **Hora:** quando a ação de escalonamento deve ocorrer (no seu fuso horário local)
* **Recorrência:** com que frequência a regra se repete (por exemplo, todos os dias úteis, todo domingo)
* **Tamanho de destino:** o número de réplicas ou a alocação de memória para a qual deve escalar
Várias regras podem ser combinadas para formar um agendamento semanal completo. Por exemplo, você pode escalar para 5 réplicas todos os dias úteis às 6h e reduzir novamente para 2 réplicas às 20h.
## Casos de uso
**Cargas de trabalho em lote e ETL:** Aumente a escala antes da execução de um job noturno de ingestão e reduza-a novamente assim que ele for concluído, evitando superprovisionamento durante as horas ociosas do dia.
**Padrões de tráfego previsíveis:** Serviços com horários de pico consistentes (por exemplo, tráfego de consultas em horário comercial) podem ser escalados antecipadamente para lidar com a carga antes que ela chegue, em vez de esperar o autoscaling reagir.
**Redução de escala no fim de semana:** Reduza a contagem de réplicas ou a camada de memória nos fins de semana, quando a demanda é menor, e depois restaure a capacidade antes do pico de segunda-feira pela manhã.
**Controle de custos:** Para equipes que gerenciam os gastos com o ClickHouse Cloud, reduções programadas de escala durante períodos conhecidos de baixa utilização podem reduzir significativamente o consumo de recursos sem nenhuma intervenção manual.
Uma ação de Scheduled Scaling e uma recomendação concorrente de autoscaling podem interagir — o agendamento tem precedência no momento em que é acionado.
## Como lidar com picos de carga de trabalho
Se você espera um pico de carga de trabalho em breve, pode usar a
[ClickHouse Cloud API](/docs/pt-BR/products/cloud/features/admin-features/api/api-overview) para
escalar seu serviço preventivamente a fim de lidar com esse pico e reduzi-lo
quando a demanda diminuir.
Para entender quantos núcleos de CPU e quanta memória estão sendo usados por
cada uma das suas réplicas, você pode executar a consulta abaixo:
```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
```