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バージョン: 3.16
Features and pricing

ScalarDB Analytics サーバーをデプロイする

注記

このページは英語版のページが機械翻訳されたものです。英語版との間に矛盾または不一致がある場合は、英語版を正としてください。

このドキュメントでは、ローカル環境または本番環境で ScalarDB Analytics サーバーをデプロイする方法について説明します。

ステップ 1. ScalarDB Analytics の課金プランを決定する​

ScalarDB Analytics サーバーは複数の方法で取得できます。

ScalarDB Analytics を pay-as-you-go (PAYG) プランで使用できます。この場合、クエリの使用量に基づいてライセンス料を支払います。

AWS Marketplace で PAYG プランで ScalarDB Analytics を使用できます。

AWS Marketplace から PAYG プランで ScalarDB Analytics サーバーをデプロイするには:

  1. AWS Marketplace ページ ScalarDB Analytics サーバー にアクセスします。
  2. ScalarDB Analytics サーバーをサブスクライブします。
    1. View purchase options を選択します。
    2. Subscribe を選択します。
ヒント

サブスクライブ後、以下のコンテナレジストリから ScalarDB Analytics サーバーのコンテナイメージを取得する権限が得られます。後のステップでこのコンテナレジストリを指定してコンテナイメージを取得するので、メモしておいてください。

709825985650.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/scalar/scalardb-analytics-server-aws-payg

ステップ 2. Kubernetes クラスターをデプロイする​

以下の要件とチェックポイントに基づいて、お好みの Kubernetes プラットフォームにクラスターをデプロイしてください。

  1. 課金プランと目的に基づいて使用する Kubernetes プラットフォームを決定してください。

    • ステップ 1. ScalarDB Analytics の課金プランを決定するで PAYG (コンテナオファー - AWS Marketplace) を選択した場合は、サポートされているリージョンで Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) をデプロイする必要があります。サポートされているリージョンは後のステップで参照されます。

    • ステップ 1. ScalarDB Analytics の課金プランを決定するで BYOL (コンテナオファー - サポートされている Kubernetes プラットフォーム) を選択した場合は、サポートされている Kubernetes プラットフォームを使用できます。

      注記

      minikube は、テストまたは開発目的でのみ使用してください。minikube は本番環境での使用は推奨されません。

  2. ScalarDB Analytics サーバー用の Kubernetes クラスターの一般的な推奨事項と要件を確認してください。

    • 推奨事項
      • 少なくとも2つの CPU と 4 GB のメモリを持つワーカーノードを使用することを推奨します。
        • 現在、ScalarDB Analytics サーバーにはクラスタリング機能がありません。そのため、ワーカーノードは1つで十分です。
        • Kubernetes クラスター自体を高可用性にしたい場合は、複数のワーカーノードでデプロイできます。
    • 要件
      • Spark アプリケーションが Kubernetes クラスターにデプロイされた ScalarDB Analytics サーバーにネットワーク的に接続できるようにする必要があります。ScalarDB Analytics サーバーが使用するポートについては、要件を参照してください。
      • ScalarDB Analytics サーバーがカタログ情報を保存するためのバックエンドデータベースに対して読み書きできるようにする必要があります。これらの手順は ステップ 3. バックエンドデータベースをデプロイするで詳しく説明されます。
      • ScalarDB Analytics サーバーがメータリング情報を保存するためのオブジェクトストレージに対して読み書きできるようにする必要があります。これらの手順は ステップ 4. オブジェクトストレージをデプロイするで詳しく説明されます。

  3. ScalarDB Analytics サーバー用の Kubernetes クラスターをデプロイしてください。

    テストまたは開発目的では、ローカル Kubernetes クラスターとして minikube を使用できます。minikube のインストールと開始方法の詳細については、minikube の公式ドキュメントを参照してください。

ステップ 3. バックエンドデータベースをデプロイする​

以下の要件とチェックポイントに基づいて、お好みのバックエンドデータベースをデプロイしてください。

  1. 使用するバックエンドデータベースを決定してください。

    • ScalarDB Analytics サーバーでサポートされているバックエンドデータベースは要件で確認できます。
    • 特別な理由がない限り、慣れ親しんだデータベースを使用することをお勧めします。

  2. ScalarDB Analytics サーバー用のバックエンドデータベースの要件を確認してください。

    • 各バックエンドデータベースの要件は要件ページで確認できます。

  3. 環境にバックエンドデータベースをデプロイしてください。

    テストまたは開発目的では、Kubernetes クラスター内にポッドとしてバックエンドデータベースをデプロイできます。例えば、PostgreSQL を使用する場合は、以下のようにデプロイできます:

    1. 以下のコマンドを実行して Bitnami Helm リポジトリを追加してください:

      helm repo add bitnami https://charts.bitnami.com/bitnami

    2. 以下のコマンドを実行して PostgreSQL をデプロイしてください:

      helm install postgresql-scalardb-cluster bitnami/postgresql \
        --set auth.postgresPassword=postgres \
        --set primary.persistence.enabled=false

    3. 以下のコマンドを実行して PostgreSQL コンテナが実行されているかどうかを確認してください:

      kubectl get pod

      以下の出力が表示されます:

      NAME                            READY   STATUS    RESTARTS   AGE
      postgresql-scalardb-cluster-0   1/1     Running   0          17s

ステップ 4. オブジェクトストレージをデプロイする​

以下の要件とチェックポイントに基づいてオブジェクトストレージをデプロイしてください。

  1. 使用するオブジェクトストレージを決定してください。

  2. ScalarDB Analytics サーバー用のオブジェクトストレージの要件を確認してください。

    • ScalarDB Analytics サーバーがオブジェクトストレージに対して読み書きできるようにする必要があります。

  3. 環境にオブジェクトストレージをデプロイしてください。

    テストまたは開発目的では、ScalarDB Analytics サーバーコンテナ内のファイルシステムにメータリング情報を保存できます。つまり、オブジェクトストレージを使用する必要はありません。この場合、プロパティファイルで scalar.db.analytics.server.metering.storage.provider=filesystem を設定する必要があります。詳細については、ステップ 5. カスタム値ファイルを作成するを参照してください。

ステップ 5. カスタム値ファイルを作成する​

環境と前のステップでの決定に基づいて、カスタム値ファイル scalardb-analytics-server.yaml を作成してください。

必須設定を設定する​

  1. コンテナイメージとライセンス設定を設定してください

    ステップ 1. ScalarDB Analytics の課金プランを決定するで選択した課金プランに基づいて、scalarDbAnalyticsServer.image.repository にコンテナイメージ設定を設定してください。以下の課金プランのいずれかを選択して、この設定の例を参照してください。

    scalarDbAnalyticsServer:
      image:
        repository: 709825985650.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/scalar/scalardb-analytics-server-aws-payg

  2. サービスアカウント設定を設定してください

    ステップ 1. ScalarDB Analytics の課金プランを決定するで選択した課金プランに基づいて、scalarDbAnalyticsServer.serviceAccount にサービスアカウント設定を設定してください。以下の課金プランのいずれかを選択して、この設定の例を参照してください。

    scalarDbAnalyticsServer:
      serviceAccount:
        serviceAccountName: <SERVICE_ACCOUNT_NAME>
        automountServiceAccountToken: true
    注記

    <SERVICE_ACCOUNT_NAME> をステップ 2. Kubernetes クラスターをデプロイするで eksctl create iamserviceaccount コマンドを使用して作成したサービスアカウントの名前に変更してください。

  3. データベース設定を設定してください

    ステップ 3. バックエンドデータベースをデプロイするで選択したバックエンドデータベースに基づいて、scalarDbAnalyticsServer.properties にデータベース設定を設定してください。以下のデータベースのいずれかを選択して、これらの設定の例を参照してください。

    scalarDbAnalyticsServer:
      properties: |
        scalar.db.analytics.server.db.url=jdbc:postgresql://<POSTGRESQL_SERVER_HOSTNAME>:<POSTGRESQL_SERVER_PORT>/<POSTGRESQL_DATABASE_NAME>
        scalar.db.analytics.server.db.username=<POSTGRESQL_USERNAME>
        scalar.db.analytics.server.db.password=<POSTGRESQL_PASSWORD>

  4. オブジェクトストレージ設定を設定してください

    ステップ 4. オブジェクトストレージをデプロイするで選択したオブジェクトストレージに基づいて、scalarDbAnalyticsServer.properties にオブジェクトストレージ設定を設定してください。以下のオブジェクトストレージのいずれかを選択して、これらの設定の例を参照してください。

    scalarDbAnalyticsServer:
      properties: |
        scalar.db.analytics.server.metering.storage.provider=aws-s3
        scalar.db.analytics.server.metering.storage.accessKeyId=<YOUR_ACCESS_KEY>
        scalar.db.analytics.server.metering.storage.secretAccessKey=<YOUR_SECRET_ACCESS_KEY>

  5. サービス設定を設定してください

    ScalarDB Analytics サーバーの接続性に基づいて、scalarDbAnalyticsServer.service.type を設定する必要があります。以下の接続タイプのいずれかを選択して、この設定の例を参照してください。

    Spark アプリケーションが Kubernetes クラスター外から ScalarDB Analytics サーバーにアクセスする場合は、scalarDbAnalyticsServer.service.type を LoadBalancer に設定してください。

    scalarDbAnalyticsServer:
      service:
        type: "LoadBalancer"

  6. 必須設定を確認してください

    上記のステップを完了した後、例えば、環境に応じて以下の設定が必要です:

    注記

    これらの設定は単なる例です。実際の設定はこれらの例と異なる場合があります。環境に基づいて設定を行ってください。

    scalarDbAnalyticsServer:
      image:
        repository: ghcr.io/scalar-labs/scalardb-analytics-server-byol
      properties: |
        # ライセンス設定
        scalar.db.analytics.server.licensing.license_key=<YOUR_LICENSE_KEY>
        scalar.db.analytics.server.licensing.license_check_cert_pem=-----BEGIN CERTIFICATE-----\nMIID...certificate content...\n-----END CERTIFICATE-----
        # データベース設定
        scalar.db.analytics.server.db.url=jdbc:postgresql://<POSTGRESQL_SERVER_HOSTNAME>:<POSTGRESQL_SERVER_PORT>/<POSTGRESQL_DATABASE_NAME>
        scalar.db.analytics.server.db.username=<POSTGRESQL_USERNAME>
        scalar.db.analytics.server.db.password=<POSTGRESQL_PASSWORD>
        # オブジェクトストレージ設定
        scalar.db.analytics.server.metering.storage.provider=azureblob
        scalar.db.analytics.server.metering.storage.accessKeyId=<YOUR_ACCESS_KEY>
        scalar.db.analytics.server.metering.storage.secretAccessKey=<YOUR_SECRET_ACCESS_KEY>
      service:
        type: "LoadBalancer"

オプション設定を設定する​

オプションの設定でオプション設定を確認できます。必要に応じて環境に基づいてオプション設定を設定してください。

ステップ 6. Helm Chart を使用して ScalarDB Analytics サーバーをデプロイする​

ステップ 5. カスタム値ファイルを作成するで作成したカスタム値ファイル scalardb-analytics-server.yaml を使用して、helm コマンドで ScalarDB Analytics サーバーデプロイメントをデプロイ、アップグレード、またはアンインストールしてください。

前提条件

  1. helm repo add コマンドと helm repo update コマンドを使用して、Scalar Helm Chart リポジトリを追加し、最新バージョンに更新してください。

    helm repo add scalar-labs https://scalar-labs.github.io/helm-charts
    helm repo update

  2. デプロイまたはアップグレードする ScalarDB 製品のバージョン（厳密には、対応するチャートバージョン）を決定してください。以下のコマンドを実行してバージョンを確認できます。

    helm search repo scalar-labs/<CHART_NAME> -l
    ヒント

    このドキュメントでは（ScalarDB Analytics サーバー をデプロイする場合）、以下のコマンドを実行してください。

    helm search repo scalar-labs/scalardb-analytics-server -l

    例えば、以下のような出力が表示されます。

    NAME                        CHART VERSION   APP VERSION
    scalar-labs/<CHART_NAME>    1.9.0           3.16.1
    scalar-labs/<CHART_NAME>    1.8.1           3.16.1
    scalar-labs/<CHART_NAME>    1.8.0           3.16.0
    scalar-labs/<CHART_NAME>    1.7.6           3.15.5
    scalar-labs/<CHART_NAME>    1.7.5           3.15.5
    scalar-labs/<CHART_NAME>    1.7.4           3.15.5
    scalar-labs/<CHART_NAME>    1.7.3           3.15.4
    scalar-labs/<CHART_NAME>    1.7.2           3.15.3
    scalar-labs/<CHART_NAME>    1.7.1           3.15.2
    scalar-labs/<CHART_NAME>    1.7.0           3.15.1
    scalar-labs/<CHART_NAME>    1.6.4           3.14.4
    scalar-labs/<CHART_NAME>    1.6.3           3.14.3
    scalar-labs/<CHART_NAME>    1.6.2           3.14.2
    scalar-labs/<CHART_NAME>    1.6.1           3.14.1
    scalar-labs/<CHART_NAME>    1.6.0           3.14.0
    注記
    • APP VERSION は ScalarDB 製品自体のバージョンを意味します。まず、このバージョンを確認して、デプロイまたはアップグレードする ScalarDB 製品のバージョンを決定してください。
    • APP VERSION でバージョンを確認し、デプロイまたはアップグレードする ScalarDB 製品のバージョンを決定した後、CHART VERSION の対応するバージョンをメモしてください。
    • APP VERSION で同じバージョンが複数ある場合は、CHART VERSION の最新バージョンをメモしてください。
    • 例：
      • ScalarDB 製品 3.16.1 をデプロイしたい場合は、CHART VERSION として 1.9.0 をメモしてください。
      • ScalarDB 製品 3.15.5 をデプロイしたい場合は、CHART VERSION として 1.7.6 をメモしてください。
      • ScalarDB 製品 3.14.4 をデプロイしたい場合は、CHART VERSION として 1.6.4 をメモしてください。

デプロイ、アップグレード、またはアンインストール

以下のように helm install コマンドを使用して ScalarDB Analytics サーバー をデプロイしてください。

helm install <RELEASE_NAME> scalar-labs/scalardb-analytics-server -f scalardb-analytics-server.yaml --namespace <KUBERNETES_NAMESPACE> --version <CHART_VERSION>
注記
  • <RELEASE_NAME> をデプロイメントの任意の（一意の）名前に変更してください。
  • --namespace オプションについては、<KUBERNETES_NAMESPACE> を ScalarDB Analytics サーバー をデプロイしたい Kubernetes 名前空間の名前に変更してください。
  • --version オプションについては、<CHART_VERSION> を前のステップでメモしたバージョンに変更してください。

ステップ 7. デプロイメントを確認する​

ScalarDB Analytics サーバーをデプロイまたはアップグレードした後、以下のポイントを確認してください。

  1. 以下のコマンドを実行して、ポッドのステータスが Running であることを確認してください:

    kubectl get pod --namespace <KUBERNETES_NAMESPACE>
    注記

    --namespace オプションについては、<KUBERNETES_NAMESPACE> を ScalarDB Analytics サーバーをデプロイした Kubernetes 名前空間の名前に変更してください。

    例えば、以下のように STATUS 列に Running、READY 列に 1/1 と表示されます:

    $ kubectl get pod
    NAME                                         READY   STATUS    RESTARTS   AGE
    scalardb-analytics-server-86767fff4c-p6nkq   1/1     Running   0          22m

  2. サービスがエクスポートされているかどうかを確認してください。

    kubectl get svc --namespace <KUBERNETES_NAMESPACE>
    注記

    --namespace オプションについては、<KUBERNETES_NAMESPACE> を ScalarDB Analytics サーバーをデプロイした Kubernetes 名前空間の名前に変更してください。

    ステップ 5. カスタム値ファイルを作成するで scalarDbAnalyticsServer.service.type を LoadBalancer に設定した場合、以下のように EXTERNAL-IP 列に IP アドレスまたは FQDN (Kubernetes クラスターによって異なる) が表示されます:

    $ kubectl get svc
    NAME                        TYPE           CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP   PORT(S)                           AGE
    kubernetes                  ClusterIP      10.96.0.1       <none>        443/TCP                           4h54m
    scalardb-analytics-server   LoadBalancer   10.98.116.121   127.0.0.1     11051:32619/TCP,11052:32598/TCP   2m43s
    注記

    テストまたは開発目的で minikube を使用している場合は、LoadBalancer サービスを公開するために minikube tunnel コマンドを実行する必要があります。

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