Redis は Kubernetes 環境での水平スケーリングをどのようにサポートしますか

Redis クラスター

Redis で水平スケーリングを可能にする主な方法は、Redis Cluster 機能を使用することです。 Redis Cluster は、複数の Redis ノード間でデータを自動的にシャーディングできるようにする Redis の分散実装です。

Kubernetes での Redis クラスターの主な利点は次のとおりです。

- 自動シャーディング: Redis Cluster はデータを複数のノードに自動的に分散し、ストレージ容量をスケールアウトできます。
- 高可用性: Redis Cluster は自動フェイルオーバーを通じて高可用性を提供します。マスター ノードに障害が発生した場合、そのレプリカ ノードの 1 つが自動的に昇格して新しいマスターになります。
- 線形スケーラビリティ: クラスターに Redis ノードを追加すると、全体のスループットとストレージ容量が線形に増加します。

Kubernetes に Redis クラスターをデプロイするには、StatefulSet などの Kubernetes ネイティブのアプローチを使用して、個々の Redis ノードを管理できます。

Kubernetes の自動スケーリング

Redis Cluster 機能以外にも、Kubernetes 自体が Redis に利用できる自動スケーリング機能を提供します。

- 水平ポッド オートスケーラー (HPA): HPA は、CPU 使用率や Redis によって公開されるカスタム メトリクスなどのメトリクスに基づいて、Redis ポッドの数を自動的にスケーリングできます。
- クラスター オートスケーラー: クラスター オートスケーラーは、Redis ポッドのリソースのニーズに基づいて、Kubernetes クラスターにワーカー ノードを自動的に追加または削除できます。

これにより、手動介入なしで、必要に応じて Redis デプロイメントを動的にスケールアップおよびスケールダウンできます。

永続性セットとステートフル セット

Redis はステートフル アプリケーションであるため、Kubernetes StatefulSet は Redis のデプロイに適しています。 StatefulSet は、各 Redis ポッドに安定したネットワーク ID と永続ストレージを提供し、ポッドがスケールアップまたはスケールダウンされてもデータの永続性を確保します。

監視と可観測性

Kubernetes で Redis を効果的にスケーリングするには、メモリ使用量、クライアント接続、Redis コマンド スループットなどの主要なメトリクスを可視化する必要があります。 Redis を Prometheus などの監視ソリューションと統合すると、必要な可観測性が提供されます。

Redis クラスター、Kubernetes 自動スケーリング、および Kubernetes ネイティブ デプロイメント パターンを活用することで、Kubernetes 環境でスケーラビリティと復元力の高い Redis デプロイメントを実現できます。