Managed Service for Apache Kafka クラスタを編集して、クラスタサイズ(vCPU 数とメモリ)、接続されたサブネットのリスト、自動リバランシング構成、mTLS 構成などのプロパティを更新できます。
クラスタを編集するには、 Google Cloud コンソール、Google Cloud CLI、クライアント ライブラリ、または Managed Kafka API を使用します。オープンソースの Apache Kafka API を使用してクラスタを更新することはできません。
vCPU 数やメモリなどの特定のプロパティを更新すると、サービスがクラスタを再起動する必要が生じる場合があります。クラスタは、ブローカーごとに再起動されます。このプロセスでは、個々のブローカーへのリクエストが失敗する可能性がありますが、これらの障害は一時的なものです。一般的に使用されるクライアント ライブラリは、これらのエラーを自動的に処理します。
必要なロールと権限
クラスタの更新に必要な権限を取得するには、プロジェクトに対する Managed Kafka クラスタ編集者 (roles/managedkafka.clusterEditor)IAM ロールを付与するよう管理者に依頼してください。ロールの付与については、プロジェクト、フォルダ、組織に対するアクセス権の管理をご覧ください。
この事前定義ロールには、クラスタの更新に必要な権限が含まれています。必要とされる正確な権限については、「必要な権限」セクションを開いてご確認ください。
必要な権限
クラスタを更新するには、次の権限が必要です。
-
クラスタを編集する:
managedkafka.clusters.update
カスタムロールや他の事前定義ロールを使用して、これらの権限を取得することもできます。
Managed Kafka クラスタ編集者のロールでは、Managed Service for Apache Kafka クラスタのトピックとコンシューマー グループの作成、削除、変更はできません。また、クラスタ内でメッセージをパブリッシュまたは使用するためのデータプレーン アクセスも許可しません。このロールの詳細については、Managed Service for Apache Kafka の事前定義ロールをご覧ください。
クラスタのサイズ変更
クラスタの vCPU 数またはメモリを更新する場合は、次のルールが適用されます。
クラスタの vCPU とメモリの全体的な比率は、常に 1:1 ~ 1:8 の範囲内である必要があります。
ダウンスケールする場合は、既存のブローカーごとに 1 つ以上の vCPU と 1 GiB 以上のメモリが必要です。ブローカーの数が減ることはありません。
アップスケールし、変更によって新しいブローカーが追加される場合、ブローカーあたりの平均 vCPU とメモリは、更新前の平均値と比較して 10% 以上減少することはできません。
たとえば、クラスタを 45 個の vCPU(3 つのブローカー)から 48 個の vCPU(4 つのブローカー)にアップスケールしようとすると、オペレーションは失敗します。これは、ブローカーあたりの平均 vCPU が 15 から 12 に減少し、20% の削減となり、10% の上限を超えているためです。
詳細については、クラスタサイズを更新するをご覧ください。
クラスタの編集
クラスタを編集する手順は次のとおりです。
コンソール
Google Cloud コンソールで、[クラスタ] ページに移動します。
クラスタのリストで、プロパティを編集するクラスタをクリックします。
クラスタの詳細ページが表示されます。
クラスタの詳細ページで、[編集] をクリックします。
必要に応じてプロパティを編集します。クラスタの次のプロパティは、コンソールから編集できます。
- メモリ
- vCPU
- サブネット
- 再分散の構成
- mTLS 構成
- ラベル
[保存] をクリックします。
gcloud
-
Google Cloud コンソールで Cloud Shell をアクティブにします。
Google Cloud コンソールの下部にある Cloud Shell セッションが開始し、コマンドライン プロンプトが表示されます。Cloud Shell はシェル環境です。Google Cloud CLI がすでにインストールされており、現在のプロジェクトの値もすでに設定されています。セッションが初期化されるまで数秒かかることがあります。
gcloud managed-kafka clusters updateコマンドを実行します。gcloud managed-kafka clusters update CLUSTER_ID \ --location=LOCATION \ --cpu=CPU \ --memory=MEMORY \ --subnets=SUBNETS \ --auto-rebalance \ --labels=LABELS次のように置き換えます。
- CLUSTER_ID: クラスタの ID または名前。この値は更新できません。
- LOCATION: クラスタのロケーション。この値は更新できません。
- CPU: クラスタの仮想 CPU の数。
- MEMORY: クラスタのメモリ容量。「MB」、「MiB」、「GB」、「GiB」、「TB」、「TiB」の単位を使用します。例: 「10GiB」。
- SUBNETS: 接続するサブネットのリスト。複数のサブネット値を指定する場合は、カンマで区切ります。
auto-rebalance: クラスタ内の CPU 数が変化したときに、ブローカー間でトピック パーティションの自動再分散を有効にします。これはデフォルトで有効になっています。- LABELS: クラスタに関連付けるラベル。
コマンドで --async フラグを使用すると、システムは更新リクエストを送信し、オペレーションの完了を待たずにすぐにレスポンスを返します。--async フラグを使用すると、クラスタの更新がバックグラウンドで行われている間も、他のタスクを続行できます。--async フラグを使用しない場合、システムはオペレーションが完了するまで待機してからレスポンスを返します。他のタスクを続行するには、クラスタが完全に更新されるまで待つ必要があります。
REST
リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。
-
PROJECT_ID: 実際の Google Cloud プロジェクト ID -
LOCATION: クラスタのロケーション -
CLUSTER_ID: クラスタの ID -
UPDATE_MASK: 更新するフィールド(完全修飾名のカンマ区切りリスト)。例:capacityConfig.vcpuCount,capacityConfig.memoryBytes -
CPU_COUNT: クラスタの vCPU 数 -
MEMORY: クラスタのメモリ量(バイト単位) -
SUBNET_ID: 接続するサブネットのサブネット ID
HTTP メソッドと URL:
PATCH https://managedkafka.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/clusters/CLUSTER_ID?updateMask=UPDATE_MASK
リクエストの本文(JSON):
{
"capacityConfig": {
"vcpuCount": CPU_COUNT,
"memoryBytes": MEMORY
},
"gcpConfig": {
"accessConfig": {
"networkConfigs": [
{
"subnet": "projects/PROJECT_ID/regions/LOCATION/subnetworks/SUBNET_ID"
}
]
}
}
}
リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを展開します。
次のような JSON レスポンスが返されます。
{
"name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/clusters/CLUSTER_ID/topics/TOPIC_ID",
"partitionCount": PARTITION_COUNT,
"replicationFactor": REPLICATION_FACTOR
}
リクエストの本文には、UPDATE_MASK クエリ パラメータで指定した、更新するフィールドのみを含めます。サブネットを追加するには、networkConfigs に新しいエントリを追加します。
Go
このサンプルを試す前に、 クライアント ライブラリをインストールするにある Go の設定手順を行ってください。詳細については、 Managed Service for Apache Kafka Go API リファレンス ドキュメントをご覧ください。
Managed Service for Apache Kafka に対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報(ADC)を設定します。詳細については、ローカル開発環境の ADC を設定するをご覧ください。
Java
このサンプルを試す前に、 クライアント ライブラリをインストールするにある Java の設定手順を行ってください。詳細については、 Managed Service for Apache Kafka Java API リファレンス ドキュメントをご覧ください。
Managed Service for Apache Kafka に対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、 ローカル開発環境の ADC の設定をご覧ください。
Python
このサンプルを試す前に、 クライアント ライブラリをインストールするの Python の設定手順を行ってください。詳細については、 Managed Service for Apache Kafka Python API リファレンス ドキュメントをご覧ください。
Managed Service for Apache Kafka に対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の ADC の設定をご覧ください。
制限事項
Managed Service for Apache Kafka クラスタを作成した後は、次のプロパティを更新できません。
- クラスタ名
- クラスタのロケーション
- 暗号化のタイプ
暗号化タイプは変更できませんが、暗号鍵をローテーションすることはできます。