クラスタ化された Jira 環境でのノードのサイズ設定

サイズ設定のガイドライン

2 ノード クラスタの Data Center の場合、アトラシアンでは各ノードを現在のクラスタ化されていない Jira と同じサイズにすることをお勧めします。この方法は、高可用性に対する適切なリソースを提供します。いずれかのノードがダウンすると、もう一方のノードは負荷を処理できる必要があります。そうでなければ可用性は改善されません。1 つのノードで停電が発生した場合、アプリケーションはパフォーマンスを落として操作することができます。ただし、期待される負荷を引き続き処理するため十分なメモリと CPU リソースがあることを確認することが重要です。

2 ノード以上のクラスターの場合、各ノードのメモリや CPU が少ないアーキテクチャを使用することもできますが、1 つのノードがダウンしても、期待された負荷を引き続き処理するために十分な容量が残りのクラスタにあることを確認することが重要です。 

クラスタに必要なリソースを決定する場合は、以下を考慮してください。

• 低使用およびピーク条件におけるアプリケーションの現在のパフォーマンス
• 将来 Jira インスタンスはいくつに増やされ、使用されますか?

メモリの使用量のガイドライン

Data Center のメモリ使用量には 3 つのタイプがあります。

• 各ノードにおける制約 - これには、Jira (例: アプリケーションやプラグイン クラス、キャッシュ、Tomcat など) の実行に必要なすべてのベースライン メモリが含まれます。このメモリのコピーは各ノード上にあります。
• 使用量のバラツキ - これには、検索/結果などの個別リクエストや一般的なリクエスト データに使用されるメモリが含まれます。リクエストのメモリはノード間で共有されます。
• ヘッドルーム - 一部のリクエストでは、1 つのリクエストに対して大量のメモリを使用します。そのため、これらのリクエストがメモリ不足に陥らないよう、バッファを持つことが重要です。 このメモリのコピーは各ノード上にあります。

Data Center クラスタの場合、3 タイプのメモリ使用量でバランスが異なる場合があります。たとえば、課題数が同じで使用状況のパターンが似ている 2 つの個別インスタンスであっても、最初のクラスタはプロジェクト が 1 つのみ、2 つめのクラスタは 100 プロジェクトという場合があるため、メモリ キャッシュ サイズが完全に異なる可能性があります。カスタム フィールドやスキームなどのその他の JIRA 構成も、メモリ使用量に影響する場合があります。

アプリケーションにおけるメモリ使用率を把握するには、使用率の低い時間とピーク時のメモリ率を比較するか、ヒープ ダンプを調べると便利です。  

CPU ガイドライン

Data Center の 1 つのリクエストに対し、リクエストを処理するノードに対する CPU 要件は、クラスタ化されていない Jira の場合より少し高くなります。これは、標準 Jira インスタンスが実行するすべての処理に加え、ノード キャッシュとインデックスが同期する少しの作業を実行する必要があるためです。 

ただし、同時使用されている間、作業はノード間で共有されます。そのため、クラスタはより多くの同時使用負荷を受けながら、パフォーマンスを維持できる必要があります。

ノードに対する CPU 要件を理解するため、低使用時間およびピーク使用時間における現在の (クラスタ化されていない) CPU を調べると役に立つ場合があります。