對 MIG 套用機器類型建議

Compute Engine 會為代管執行個體群組 (MIG) 提供機型建議，協助您提升工作負載效能和成本效益。根據這些建議，判斷是否應調整執行個體的機器類型，以新增或移除 vCPU 和記憶體資源。

如要進一步瞭解 VM 執行個體可用的機型，請參閱機型說明文件。

機型建議也稱為適當調整大小的建議。

注意： 這些建議不會變更代管執行個體群組中的執行個體數量。

事前準備

• 參閱 Google Cloud 控制台說明文件。
• 如果尚未設定驗證，請先完成設定。 驗證可確認您的身分，以便存取 Google Cloud 服務和 API。如要從本機開發環境執行程式碼或範例，請選取下列其中一個選項，向 Compute Engine 進行驗證：

  選取這個頁面上範例的預計用途分頁：

  控制台

  使用 Google Cloud 控制台存取 Google Cloud 服務和 API 時，不需要設定驗證。

  gcloud

  1. 安裝 Google Cloud CLI。 完成後，執行下列指令來初始化 Google Cloud CLI：

     gcloud init

     如果您使用外部識別資訊提供者 (IdP)，請先 使用聯合身分登入 gcloud CLI。

     注意：如果您已經安裝 gcloud CLI，請務必執行 gcloud components update，確認您安裝的是最新版本。
• 設定預設區域和可用區。

REST

如要在本機開發環境中使用本頁的 REST API 範例，請使用您提供給 gcloud CLI 的憑證。

安裝 Google Cloud CLI。

如果您使用外部識別資訊提供者 (IdP)，請先 使用聯合身分登入 gcloud CLI。

詳情請參閱 Google Cloud 驗證說明文件中的「使用 REST 進行驗證」。

限制

如果代管執行個體群組位於單一可用區，且未自動調度資源或負載平衡，系統就會提供最佳化建議。

定價

機型建議免費提供。如果您套用調整執行個體機型大小的最佳化建議，系統會根據您選擇的機型收費。

用途

如果工作負載符合下列條件，即可善用機型建議：

• 流量會定期增減的工作負載，例如容易產生季節性流量的工作負載。
• 由於受到讀取/寫入總處理量等其他限制約束，致使 CPU 與 RAM 使用量過低的工作負載。
• 工作負載執行的軟體需要個別軟體授權，且無法新增更多執行個體；在這種情況下，您可能需要靠機器類型建議，在維持相同 VM 執行個體數量的情況下，擴充機器類型的規模。
• 工作負載無法配合不斷變動的執行個體數量進行動態調整，例如不適合自動調度資源的工作負載。

您可能基於下列任一原因，不想使用機型建議：

• 您的工作負載出現極短暫的 CPU 用量遽增情形。由於機型建議是根據 60 秒間隔的平均 CPU 使用率產生，因此可能無法及時產生建議，以擷取較短的尖峰。如果應用程式會出現用量短暫遽增的情形，則可能需要使用比建議規模更大的機器類型，或者您也可以啟用自動調度資源功能來因應用量遽增情形。
• 負荷尖峰出現的頻率低於每 8 天一次 (例如每月一次)。權限調整演算法會忽略不常出現的尖峰，因為演算法只會查看過去 8 天的記錄。
• MIG 中的每個執行個體處理的工作負載差異極大。在這種情況下，建議會針對負載最高的 VM 執行個體進行最佳化，這會導致群組中大多數的 VM 執行個體過大。
• 您的 MIG 未提供即時負載，且旨在提供可隨時服務的容錯移轉容量，因此 VM 使用率偏低。
• MIG 的 VM 過大，可能原因如下：
  • 軟體授權規定機器大小下限。
  • 您需要符合儲存空間或網路 IOPS 需求，但只有最低機型才能滿足這些需求。

機型建議的運作方式

Compute Engine 會監控執行中虛擬機器的 CPU 與記憶體使用率，並根據過去 8 天的資料提出建議。為代管執行個體群組中的所有執行個體建議最佳單一機型時，Compute Engine 會為個別執行個體產生標準機型建議，並在調整離群值後，選擇不會縮減任何單一 VM 執行個體大小的機型。所有非執行中的執行個體皆不會列入計算，例如已停止或正在重新啟動的 VM 執行個體都不會計入。

Compute Engine 可能會提出類似以下的建議：

• 如果執行個體群組的 CPU 使用率大部分時間都很低，Compute Engine 會建議使用虛擬 CPU 較少的機型。
• 如果執行個體群組的 CPU 使用率大部分時間都很高，Compute Engine 會建議使用虛擬 CPU 較多的機型。
• 如果執行個體群組使用的記憶體比例不高，Compute Engine 會建議記憶體較少的機型。
• 如果執行個體大部分時間會主動使用到大部分的記憶體，Compute Engine 會建議使用記憶體較大的機型。

附註：Compute Engine 用於判斷要提供何種建議的 CPU 使用率數字，與 Compute Engine 資訊主頁報告的數字相同。這些數字是以 60 秒間隔的執行個體平均使用率為準，因此無法捕捉 CPU 用量短暫遽增的情形。如果應用程式的 CPU 使用量短時間內會大幅增加，可能需要使用比 Google 建議的機型更大的機器，或是啟用自動調度資源功能，以因應這類尖峰情況。

Compute Engine 可能會建議使用標準或自訂機型。請注意，機器在可用記憶體和 vCPU 數量上有些限制。具體來說，增加一項資源可能需要同時增加另一項資源，才能符合有效機型的規格。此外，Compute Engine 只建議使用執行個體執行所在區域提供的機器類型。

詳情請參閱「自訂機型規格」。

如果代管執行個體群組的工作負載在個別執行個體上的差異太大，系統可能會根據建議，將部分執行個體的規模調整為高於標準值，以讓受到完整使用的執行個體擁有充足資源。舉例來說，即使執行個體 1、2、3、5 的規模可能會過大，而導致未能充分利用，Compute Engine 仍會提出以下建議，以便支援執行個體 4 的工作負載：

對代管執行個體群組提出的建議

因此，針對代管執行個體群組提出的建議，最適合工作負載大致平均分布的執行個體。

至於費用差異估算，執行個體群組的費用是根據前一週的用量 (套用續用折扣前)，來推算 30 天所需的費用。然後與建議機型的月費 (續用折扣前) 比較。如需準確的定價和詳細資料，請參閱定價說明文件。

查看機型建議

Compute Engine 會透過Google Cloud console提供建議。您可以使用 gcloud CLI 或 REST，透過 建議工具 查看機型建議。

這項工作需要的權限

如要執行這項工作，您必須具備以下權限：

• 專案的 recommender.computeInstanceGroupManagerMachineTypeRecommendations.list 權限

控制台

1. 前往 Google Cloud 控制台的「Instance groups」(執行個體群組) 頁面。

   前往「Instance groups」(執行個體群組) 頁面

2. 選取您的專案並點選 [Continue] (繼續)。

3. 查看「Recommendation」(建議) 資料欄，檢視對各個代管執行個體群組的建議。也可以根據預估的節省量來排序資料欄。如果執行個體群組旁未顯示建議，表示 Compute Engine 沒有任何要提出的建議。

   

4. 如果執行個體群組具有兩個執行個體範本，Compute Engine 會對各執行個體範本分別提供建議。按一下建議，即可查看該執行個體範本的建議。

   

gcloud

使用 gcloud recommender recommendations list 指令並指定 VM 代管執行個體群組最適規模建議工具。

gcloud recommender recommendations list \
      --recommender=google.compute.instanceGroupManager.MachineTypeRecommender \
      --project [PROJECT_ID] \
      --location [ZONE] \
      --format=yaml

例如：

gcloud recommender recommendations list \
    --recommender=google.compute.instanceGroupManager.MachineTypeRecommender \
    --project my-project \
    --location us-central1-a \
    --format=yaml

回應會包括每個建議的下列各欄位：

• operationGroups：按順序執行即可套用建議的一組作業。
• description：建議的說明，方便使用者瞭解。

---
content:
  ...
  operationGroups:
  - operations:
    - action: test
      path: /properties/machineType
      resource: //compute.googleapis.com/projects/my-project/global/instanceTemplates/my-old-template
      resourceType: compute.googleapis.com/InstanceTemplate
      value: n1-standard-4
    - action: copy
      path: /
      resource: //compute.googleapis.com/projects/my-project/global/instanceTemplates/$new-it-name
      resourceType: compute.googleapis.com/InstanceTemplate
      sourcePath: /
      sourceResource: //compute.googleapis.com/projects/my-project/global/instanceTemplates/my-old-template
    - action: replace
      path: /name
      resource: //compute.googleapis.com/projects/my-project/global/instanceTemplates/$new-it-name
      resourceType: compute.googleapis.com/InstanceTemplate
      value: $new-it-name
    - action: replace
      path: /properties/machineType
      resource: //compute.googleapis.com/projects/my-project/global/instanceTemplates/$new-it-name
      resourceType: compute.googleapis.com/InstanceTemplate
      value: custom-2-5632
  - operations:
    - action: replace
      path: /versions/*/name
      pathValueMatchers:
        versions/*/instanceTemplate:
          matchesPattern: .*global/instanceTemplates/my-old-template
      resource: //compute.googleapis.com/projects/my-project/zones/us-central1-a/instanceGroupManagers/example-group
      resourceType: compute.googleapis.com/InstanceGroupManager
      value: global/instanceTemplates/$new-it-name
...
description: Save cost by changing machine type from n1-standard-4 to custom-2-5120.
...
name: projects/823742397239/locations/us-central1-a/recommenders/google.compute.instanceGroupManager.MachineTypeRecommender/recommendations/c50a1c41-7e65-417d-a32e-45248a2cb318
...

詳情請參閱建議工具說明文件。

REST

使用 Recommender API 和 MIG 機型建議 ID。

PROJECT_ID=my-project
LOCATION=us-central1-c
RECOMMENDER_ID=google.compute.instanceGroupManager.MachineTypeRecommender

curl -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
  https://recommender.googleapis.com/v1/projects/$PROJECT_ID/locations/$LOCATION/recommenders/$RECOMMENDER_ID/recommendations

回應會包括每個建議的下列各欄位：

• name 建議名稱
• description：建議的說明，方便使用者閱讀。
• operationGroups 按順序執行即可套用建議的一組作業。

詳情請參閱建議工具說明文件。

建立新的代管執行個體群組後，系統會在 24 小時後顯示新群組的建議。

之後，系統會在一整天中定期重新整理建議。

對執行個體群組套用建議

注意： 您可能基於正當理由，以極低或極高的使用率執行特定執行個體群組。機型建議可協助您更有效率地使用執行個體，但可能不適用於所有情況。舉例來說，如果預計 VM 執行個體在啟動時會被大量使用，就請勿套用任何建議，因為在經過一段時間後，系統就不會將啟動時所需的高使用率納入建議考量。如果套用建議，可能會將執行個體的規模調到過低，低於啟動時所需的容量，如此一來，在下次重新啟動時，就會無法順利啟動執行個體。

如要採用 Compute Engine 提供的建議，您可以直接從主控台調整代管執行個體的規模。或者，您也可以自行手動逐步執行規模調整作業。Recommender API 會傳回一系列的規模調整作業，詳情請參閱作業群組一節。

將建議套用至代管執行個體群組時，您將執行下列步驟：

1. 複製代管執行個體群組目前使用的執行個體範本。
2. 根據建議和您要進行的任何變更，修改複製的執行個體範本。

3. 使用代管執行個體群組更新程式套用新範本。如果執行個體群組具有兩個執行個體範本：

   1. 一次僅能為一個執行個體範本套用建議。
   2. 代管執行個體群組一次最多可維護兩個執行個體範本，因此您無法在維護另外兩個執行個體範本的同時套用建議。不過，如果執行個體群組只有一個執行個體範本，您就可以套用建議。

注意：套用建議會使 Compute Engine 主動刪除和建立新執行個體，以取代現有的執行個體。這個動作可能會對執行個體群組造成干擾，因此請確認已做好適當的準備。Compute Engine 允許您控制更新率，以盡量減輕部分上述疑慮。

如要直接從主控台調整代管執行個體的規模：

1. 前往 Google Cloud 控制台的「Instance groups」(執行個體群組) 頁面。

   前往「Instance groups」(執行個體群組) 頁面

2. 按一下要更新的執行個體群組建議文字。

   

3. 系統會顯示彈出式視窗，提供更多詳細資料，並讓您選擇「取消」、「關閉」建議或「繼續」。如要檢視和套用建議，請按一下 [Continue] (繼續)。

4. 「查看最佳化建議」頁面會詳細說明最佳化建議。如果繼續套用這項建議，Compute Engine 會將執行個體群組中所有使用舊範本的執行個體，更新為使用新範本。

5. (進階) 如要自訂新範本的執行個體推出方式，請按一下「自訂部署」。 系統隨即會顯示「Deployment configuration」(部署設定) 畫面。

   注意： 下列所有選項都可透過代管執行個體群組更新程式使用。
   1. 如要使用新的執行個體範本主動刪除及建立執行個體，請選擇「自動」。 如要僅在透過其他方式建立執行個體時套用更新 (例如調整大小，或將新執行個體新增至群組時)，請選擇「選擇性」。
   2. 如果選取自動更新，請選擇是否要在替換執行個體時保留執行個體名稱。
      • 如果選擇保留執行個體名稱，請在「暫時性額外執行個體」下方，選擇要建立多少個暫時性額外執行個體，超過代管執行個體群組的目標大小。允許的執行個體越多，更新速度就越快，但會增加執行個體數量。預設值為 1 個額外執行個體。
   3. 在「無法使用的執行個體數量上限」下方，選擇這次更新作業期間可同時離線的執行個體數量。這個數目也包括任何因其他原因而無法使用的執行個體。例如，如果執行個體群組正處於將規模調大的過程中，建立中的執行個體可能會無法使用，而這些執行個體就會計入這個數字中。預設值為一次將 1 個執行個體設為無法使用。
   4. 選用：展開「顯示進階選項」。 在「等待時間下限」下方，選擇要等待幾秒，再將新執行個體標示為已更新。系統會在成功執行健康狀態檢查後開始計算時間。使用這項功能可控制套用執行個體範本的速率。

6. 如要套用變更，請按一下「儲存」。

7. 準備好部署變更時，請按一下 [Deploy] (部署)。

關閉建議

建議使用完畢後，可以從主控台中將其關閉。在主控台中，關閉建議會從預估節省費用總計中移除該建議，同時也會讓建議的外觀變成暗灰色，使其變得布明顯。

透過主控台關閉建議並不會影響 Recommender API 傳回的建議清單。如要管理 Recommender API 傳回的建議狀態，請參閱使用 API 一文。

如何在主控台中關閉單一建議：

1. 前往 Google Cloud 控制台的「Instance groups」(執行個體群組) 頁面。

   前往「Instance groups」(執行個體群組) 頁面

2. 按一下您要關閉之建議的文字。系統會顯示彈出式視窗，內含更多詳細資料和「關閉」按鈕。

3. 點選「關閉」。

注意： 關閉建議後，系統會在表格中降低建議的優先順序，但不會隱藏建議。

如何在主控台中還原建議：

1. 在「執行個體群組」頁面中，按一下要還原的灰色建議文字。

   

2. 系統會顯示彈出式視窗，內含更多詳細資料和「還原」按鈕。

3. 按一下「還原」。

使用監控代理程式取得更精準的建議

Cloud Monitoring 提供監控代理程式，可從 VM 執行個體收集額外的磁碟、CPU、網路和處理程序指標。您可以在 VM 執行個體上安裝監控代理程式，存取系統資源和應用程式服務，以收集這項資料。

如果 Monitoring Agent 已安裝在 VM 執行個體上並正在執行，系統會自動使用該 Agent 收集的 CPU 和記憶體指標，計算機器類型建議。與預設的 Compute Engine 指標相較之下，Monitoring 代理程式提供的代理程式指標對於執行個體的資源使用率，可提供更加詳盡的深入分析資訊。這樣推薦引擎就能更準確地估算資源需求，並提供更精確的建議。

如要安裝代理程式，請參閱「安裝 Cloud Monitoring 代理程式」。

注意： Cloud Monitoring 代理程式的指標資料費用是依據資料量計算，並採用累進費率。詳情請參閱定價說明文件。

後續步驟

• 進一步瞭解如何針對執行個體變更機器類型。
• 瞭解停止執行個體會造成哪些影響。
• 瞭解如何套用建議至個別 VM 執行個體。
• 進一步瞭解建議工具及其 API。
• 瞭解如何使用自動調度資源，取代調整機型大小。
• 進一步瞭解 最佳化建議洞察