Confluence 向けの OpenSearch ハードウェアの推奨事項
OpenSearch を標準 Confluence Data Center セットアップ内で機能させるには、専用のインフラストラクチャが必要です。インデックス作成要件に合わせて OpenSearch を導入する方法を知っていると、ビジネス ニーズに合わせた運用の計画と合理化に役立ちます。
アトラシアンのハードウェア推奨事項には、アプリ ノードとデータベース ノードの最適なサイズと数を決定するのに役立つパフォーマンス テストのインサイトが含まれています。これらの推奨事項は、適切な環境を計画したり、コンテンツの量とトラフィックに基づいて現在のインスタンスの妥当性を評価したりする場合に大いに役立ちます。
増加を続けるインスタンスにとって最も効果的かつ効率的なインフラストラクチャを特定することは、必ずしも簡単ではありません。たとえば、アプリ ノードを増強しても、必ずしもパフォーマンスが向上するとは限りません (実際、逆の効果が生じる可能性があります)。
こうしたテスト インサイトを活用するために、以下が推奨されています。
インスタンス サイズ プロファイルの決定
以下の推奨事項の確認
インスタンスのボトルネックの監視
OpenSearch と Confluence
以下の表は、Confluence の一般的な設定と、OpenSearch をシステムに組み込む方法の概要をまとめたものです。価格、ファイルシステム、データベースの詳細が含まれています。
| ロール | AWS サービス | インスタンス タイプ | ノード | vCPU | RAM GiB | 価格/ノード* | 価格 | 合計価格 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Confluence | EC2 | m6i.2xlarge | 3 | 8 | 32 | 0.384 ドル/時間 | 1.152 ドル/時間 | 2,917 ドル/月 |
| NFS | EC2 | m6i.large | 1 | 2 | 8 | 0.096 ドル/時間 | 0.096 ドル/時間 | |
| データベース | RDS (PostgreSQL) | db.r5.xlarge | シングル AZ | 4 | 32 | 0.5 ドル/時間 | 0.5 ドル/時間 | |
| OpenSearch | データ ノード | r6g.large.search | 3 | 2 | 16 | 0.167 ドル/時間 | 0.501 ドル/時間 | 月額638ドル |
| マスター ノード | m6g.large.search | 3 | 2 | 8 | 0.128 ドル/時間 | 0.384 ドル/時間 |
*価格は、Amazon の OpenSearch 価格ガイドと Amazon EC2 オンデマンド価格から取得した、米国東部 (オハイオ州) に基づく 2024 年 7 月 2 日時点のものです。
OpenSearch の推奨事項に関する注意点
ハードウェアの推奨事項を確認する際には、いくつか留意すべき点があります。
パフォーマンスは、サードパーティ製アプリ、大規模なリポジトリ、データ、トラフィック、同時実行、カスタマイズ、インスタンスの種類などのさまざまな要因に左右されます。そのため、アトラシアンでのテスト結果をお客様の環境で完全に再現できない場合があります。結果がどのように達成されたかを確認するため、アトラシアンのテスト方法をご確認いただくことをおすすめします。
アトラシアンが提供する 1 時間あたりのコストには、共有ホームやアプリ ロード バランサーなど、アプリの他のコンポーネントを使用するコストは含まれていないことにご注意ください。
OpenSearch の問題を避けるため、最低でも 3 つのノードを用意することをおすすめします。専用のマスター ノードが 3 つある場合でも、レプリケーションには最低でも 2 つのデータ ノードを用意することをおすすめします。
以下のテストの詳細を参照し、推奨されるインスタンス構成のスループットをご確認ください。パフォーマンスに優れたオプションと費用対効果に優れたオプションのどちらを選ぶかの判断のためのデータとして使用できる可能性があります。
詳細については、AWS ドキュメント「Amazon OpenSearch Service ドメインのサイズ設定」を参照してください。
テスト アプローチ
すべてのテストを AWS 環境で実施しました。そのため、多くのテストを簡単に定義および自動化し、大規模で信頼性の高い結果のサンプルを取得できました。
テスト インフラストラクチャの各部分は、すべての AWS ユーザーが利用できる標準の AWS コンポーネントです。つまり、お客様はアトラシアンの推奨設定を簡単にデプロイできます。
標準の AWS コンポーネントを使用したため、お客様は AWS ドキュメントでそれらの仕様を確認できます。そのため、お客様の組織が別のクラウド プラットフォームまたは特注のクラスタ化されたソリューションを使用することを希望している場合でも、同等のコンポーネントや構成を見つけることができます。
ベンチマークを使用する際の注意点
分析用に大量のベンチマーク サンプルを収集するため、テストは簡単にセットアップしてレプリケートできるよう設計されています。このため、お客様のインフラストラクチャ計画でベンチマークや推奨設定を参照する際には、以下を考慮してください。
コア製品に最適な設定を見つけることに焦点を当てていたため、テスト インスタンスへのアプリのインストールは行っていません。お客様のインフラストラクチャを設計する際には、インストールしたいアプリがパフォーマンスに与える影響を考慮する必要があります。
すべてのテストにおいて、PostgreSQL を既定の AWS RDS 設定で使用しました。これにより、最小限のセットアップと調整で一貫した結果を実現できました。
アトラシアンのテスト環境では、同じサブネット上でホストされている専用の AWS インフラストラクチャを使用しました。これによりネットワーク遅延が最小限に抑えられました。
データセット
以下の表は、Confluence のパフォーマンス テストで使用したデータセットとトラフィックをまとめたものです。
| 合計スペース数 | 5,004 |
|---|---|
| サイト スペース | 5,004 |
| 個人用スペース | 0 |
| コンテンツ (すべてのバージョン) | 9,543, 645 |
| コンテンツ（現在のバージョン） | 9,543, 618 |
| ローカル ユーザー | 5,005 |
| ローカル グループ | 28 |
以下の表はコンテンツ インデックスのサイズをまとめたものです。
| 検索プラットフォーム | ストレージ | サイズ |
|---|---|---|
| Lucene | ローカル インデックス (Confluence ノードあたり) | 36 GiB |
| OpenSearch | プライマリ ストア (クラスター全体、レプリカを除く) | 63 GiB |
パフォーマンス テスト: 結果と分析
CQL 検索のパフォーマンス テスト
GitHub DC アプリ パフォーマンス ツールキットを使用してパフォーマンス テストを実施しました。OpenSearch で構成された Confluence インスタンスと、ベースラインとして Lucene で構成された別の Confluence インスタンスで、同時使用ユーザー 200 人から 1 時間あたり 20,000 件のアクションを生成しました。シミュレートされたアクションは 4% の検索と、残り 96% は、ページ、ブログ、コメント、添付ファイルの表示/編集、ダッシュボードの表示など、その他のアクションで構成されていました。
| 検索プラットフォーム | 応答時間の中央値 (低いほど良い) |
|---|---|
| Lucene (ベースライン) | 2.34 秒 |
| OpenSearch | 0.66 秒 |
完全なインデックス再作成のためのパフォーマンス テスト
アトラシアンのインスタンスで完全なインデックス再作成を手動でトリガーしてパフォーマンス テストを実施したところ、インデックス再作成のパフォーマンスは Confluence で OpenSearch を使用した場合に良かったことがわかりました。
| 検索プラットフォーム | 時間 (短いほど良い) |
|---|---|
| Lucene | 4 時間 59 分 |
| OpenSearch | 4 時間 36 分 |