Cloud Composer 1 處於維護後模式。Google 不會再發布 Cloud Composer 1 的更新，包括 Airflow 新版本、錯誤修正和安全性更新。建議您規劃遷移至 Cloud Composer 3。

本頁面由 Cloud Translation API 翻譯而成。

調度環境資源

Cloud Composer 3 | Cloud Composer 2 | Cloud Composer 1

本頁面說明如何調整 Cloud Composer 環境。

垂直和水平縮放

在 Cloud Composer 1 中，您不會為 Cloud Composer 和 Airflow 元件 (例如 worker 和排程器) 定義特定的 CPU 和記憶體資源。而是指定環境叢集中節點的機器數量和類型。

水平資源調度的選項：

調整節點數量
調整排程器數量

垂直資源調度的選項：

調整 Cloud SQL 執行個體的機器類型
調整網路伺服器機型

調整排程器參數

您的環境可以同時執行多個 Airflow 排程器。使用多個排程器將負載分配到多個排程器執行個體，以提升效能和穩定性。

如果您的環境使用 Airflow 2，您可以指定最多與環境中節點數量相同的排程器數量。

在擴充調度器時，請考量下列事項：

在 Cloud Composer 3 環境中，Airflow DAG 處理器會以與排程器不同的環境元件執行。由於 DAG 處理器會將 DAG 的剖析工作從排程器卸載，因此您可能需要重新分配先前分配給 Airflow 排程器的資源。

由於排程器不會在 Cloud Composer 3 中剖析 DAG，因此 CPU 和記憶體的資源限制會比 Cloud Composer 2 低。
增加排程器的數量不一定能改善 Airflow 效能。

舉例來說，如果未使用額外排程器，且該排程器會耗用環境資源，卻不會提升整體效能，就可能發生這種情況。實際的排程器效能取決於 Airflow 工作站數量、在環境中執行的 DAG 和工作數量，以及 Airflow 和環境的設定。
建議您先使用兩個排程器，然後監控環境效能。如果您變更排程器數量，隨時可以將環境規模縮減至原始排程器數量。

如要進一步瞭解如何設定多個排程器，請參閱 Airflow 說明文件。

主控台

前往 Google Cloud 控制台的「Environments」頁面。

前往「環境」
在環境清單中，按一下環境名稱。「環境詳細資料」頁面隨即開啟。
前往「環境設定」分頁。
在「資源」>「工作負載設定」項目中，點選「編輯」。
在「資源」>「排程器數量」項目中，點選「編輯」。
在「Scheduler configuration」窗格中的「Number of schedulers」欄位中，指定環境的排程器數量。
按一下 [儲存]。

gcloud

可用的 Airflow 排程器參數如下：

--scheduler-count：環境中的排程器數量。

執行下列 Google Cloud CLI 指令：

gcloud composer environments update ENVIRONMENT_NAME \
  --location LOCATION \
  --scheduler-count SCHEDULER_COUNT

更改下列內容：

ENVIRONMENT_NAME：環境名稱。
LOCATION：環境所在的地區。

範例：

gcloud composer environments update example-environment \
  --location us-central1 \
  --scheduler-count 2

API

建構 environments.patch API 要求。
在這個要求中：
1. 在 updateMask 參數中指定 config.workloadsConfig.schedulerCount 遮罩。
2. 在要求主體中，指定環境的排程器數量。

"config": {
  "workloadsConfig": {
    "scheduler": {
      "count": SCHEDULER_COUNT
    }
  }
}

更改下列內容：

ENVIRONMENT_NAME：環境名稱。
LOCATION：環境所在的地區。
SCHEDULER_COUNT：排程器數量。

範例：

// PATCH https://composer.googleapis.com/v1/projects/example-project/
// locations/us-central1/environments/example-environment?updateMask=
// config.workloadsConfig.scheduler

"config": {
  "workloadsConfig": {
    "scheduler": {
      "count": 2
    }
  }
}

Terraform

workloads_config.scheduler 區塊中的下列欄位可控制 Airflow 排程器參數。每個排程器都會使用指定數量的資源。

scheduler.count：環境中的排程器數量。

resource "google_composer_environment" "example" {
  provider = google-beta
  name = "ENVIRONMENT_NAME"
  region = "LOCATION"

  config {

    workloads_config {
      scheduler {
        count = SCHEDULER_COUNT
      }
    }

  }
}

更改下列內容：

ENVIRONMENT_NAME：環境名稱。
LOCATION：環境所在的地區。
SCHEDULER_COUNT：排程器數量。

範例：

resource "google_composer_environment" "example" {
  provider = google-beta
  name = "example-environment"
  region = "us-central1"

  config {

    workloads_config {
      scheduler {
        
        count = 2
      }
    }

  }
}

調整觸發器參數

您可以將觸發器數量設為零，但環境中至少需要一個觸發器例項 (在高彈性環境中至少需要兩個)，才能在 DAG 中使用可延遲運算子。

視環境的復原模式而定，觸發器數量的設定可能有所不同：

標準復原力：最多可執行 10 個觸發條件。
高復原力：至少 2 個觸發條件，最多 10 個。

即使觸發器數量設為零，系統也會建立觸發器 Pod 定義，並顯示在環境叢集中，但不會執行實際的觸發器工作負載。

您也可以指定 Airflow 觸發器在環境中使用的 CPU、記憶體和磁碟空間數量。這樣一來，您除了可以使用多個觸發條件進行水平調整，還能提升環境效能。

主控台

前往 Google Cloud 控制台的「Environments」頁面。

前往「環境」
在環境清單中，按一下環境名稱。「環境詳細資料」頁面隨即開啟。
前往「環境設定」分頁。
在「資源」>「工作負載設定」項目中，點選「編輯」。
在「工作負載設定」窗格中，調整 Airflow 觸發條件的參數：
1. 在「Triggerer」專區的「Number of triggerers」欄位中，輸入環境中的觸發條件數量。
  
  如果您為環境設定至少一個觸發器，請同時使用 CPU 和 記憶體 欄位，為觸發器設定資源分配。
2. 在「CPU」和「記憶體」中，指定 Airflow 觸發器的 CPU、記憶體和儲存空間數量。每個觸發器都會使用指定數量的資源。
按一下 [儲存]。

gcloud

可用的 Airflow 觸發條件參數如下：

--triggerer-count：環境中的觸發條件數量。
- 針對標準復原力環境，請使用 0 和 10 之間的值。
- 對於具備高度彈性的環境，請使用 0，或是介於 2 和 10 之間的值。
--triggerer-cpu：Airflow 觸發器的 CPU 數量。
--triggerer-memory：Airflow 觸發器的記憶體用量。

執行下列 Google Cloud CLI 指令：

gcloud composer environments update ENVIRONMENT_NAME \
  --location LOCATION \
  --triggerer-count TRIGGERER_COUNT \
  --triggerer-cpu TRIGGERER_CPU \
  --triggerer-memory TRIGGERER_MEMORY

更改下列內容：

ENVIRONMENT_NAME：環境名稱。
LOCATION：環境所在的地區。
TRIGGERER_COUNT：觸發條件數量。
TRIGGERER_CPU：觸發器的 CPU 數量，單位為 vCPU。
TRIGGERER_MEMORY：觸發器的記憶體量。

範例：

擴充為四個觸發器執行個體：

gcloud composer environments update example-environment \
  --location us-central1 \
  --triggerer-count 4 \
  --triggerer-cpu 1 \
  --triggerer-memory 1

將觸發器數量設為 0，即可停用觸發器。這項作業不需要為觸發器指定 CPU 或記憶體。

gcloud composer environments update example-environment \
  --location us-central1 \
  --triggerer-count 0

API

在 updateMask 查詢參數中，指定 config.workloadsConfig.triggerer 遮罩。
在要求主體中，指定觸發器的所有三個參數。

"config": {
  "workloadsConfig": {
    "triggerer": {
      "count": TRIGGERER_COUNT,
      "cpu": TRIGGERER_CPU,
      "memoryGb": TRIGGERER_MEMORY
    }
  }
}

更改下列內容：

TRIGGERER_COUNT：觸發條件數量。
- 針對標準復原力環境，請使用 0 和 10 之間的值。
- 對於具備高度彈性的環境，請使用 0，或是介於 2 和 10 之間的值。
TRIGGERER_CPU：觸發器的 CPU 數量，單位為 vCPU。
TRIGGERER_MEMORY：觸發器的記憶體量。

範例：

將觸發器數量設為 0，即可停用觸發器。這項作業不需要為觸發器指定 CPU 或記憶體。

// PATCH https://composer.googleapis.com/v1/projects/example-project/
// locations/us-central1/environments/example-environment?updateMask=
// config.workloadsConfig.triggerer
"config": {
  "workloadsConfig": {
    "triggerer": {
      "count": 0
    }
  }
}

擴充為四個觸發器執行個體：

// PATCH https://composer.googleapis.com/v1/projects/example-project/
// locations/us-central1/environments/example-environment?updateMask=
// config.workloadsConfig.triggerer
"config": {
  "workloadsConfig": {
    "triggerer": {
      "count": 4,
      "cpu": 1,
      "memoryGb": 1
    }
  }
}

Terraform

workloads_config.triggerer 區塊中的下列欄位可控制 Airflow 觸發器參數。每個觸發器都會使用指定數量的資源。

triggerer.count：環境中的觸發條件數量。
- 針對標準復原力環境，請使用 0 和 10 之間的值。
- 對於具備高度彈性的環境，請使用 0，或是介於 2 和 10 之間的值。
triggerer.cpu：Airflow 觸發器的 CPU 數量。
triggerer.memory_gb：Airflow 觸發器的記憶體量。

resource "google_composer_environment" "example" {
  provider = google-beta
  name = "ENVIRONMENT_NAME"
  region = "LOCATION"

  config {

    workloads_config {
      triggerer {
        count = TRIGGERER_COUNT
        cpu = TRIGGERER_CPU
        memory_gb = TRIGGERER_MEMORY
      }
    }

  }
}

更改下列內容：

ENVIRONMENT_NAME：環境名稱。
LOCATION：環境所在的地區。
TRIGGERER_COUNT：觸發條件數量。
TRIGGERER_CPU：觸發器的 CPU 數量，單位為 vCPU。
TRIGGERER_MEMORY：觸發器的記憶體容量 (GB)。

範例：

resource "google_composer_environment" "example" {
  provider = google-beta
  name = "example-environment"
  region = "us-central1"

  config {

    workloads_config {
      triggerer {
        count = 1
        cpu = 0.5
        memory_gb = 0.5
      }
    }

  }
}

調整網路伺服器參數

您可以指定 Airflow 網路伺服器在環境中使用的 CPU、記憶體和磁碟空間數量。舉例來說，您可以透過這種方式擴充 Airflow UI 的效能，以滿足大量使用者或大量受管理 DAG 的需求。

主控台

前往 Google Cloud 控制台的「Environments」頁面。

前往「環境」
在環境清單中，按一下環境名稱。「環境詳細資料」頁面隨即開啟。
前往「環境設定」分頁。
在「資源」>「工作負載設定」項目中，點選「編輯」。
在「工作負載設定」窗格中，調整網路伺服器的參數。在「CPU」、「記憶體」和「儲存空間」欄位中，指定網頁伺服器的 CPU、記憶體和儲存空間數量。
按一下 [儲存]。

gcloud

可用的 Airflow 網路伺服器參數如下：

--web-server-cpu：Airflow 網路伺服器的 CPU 數量。
--web-server-memory：Airflow 網路伺服器的記憶體量。
--web-server-storage：Airflow 網路伺服器的磁碟空間量。

執行下列 Google Cloud CLI 指令：

gcloud composer environments update ENVIRONMENT_NAME \
  --location LOCATION \
  --web-server-cpu WEB_SERVER_CPU \
  --web-server-memory WEB_SERVER_MEMORY \
  --web-server-storage WEB_SERVER_STORAGE

更改下列內容：

ENVIRONMENT_NAME：環境名稱。
LOCATION：環境所在的地區。
WEB_SERVER_CPU：網路伺服器的 CPU 數量，單位為 vCPU。
WEB_SERVER_MEMORY：Web 伺服器的記憶體量。
WEB_SERVER_STORAGE：Web 伺服器的記憶體量。

範例：

gcloud composer environments update example-environment \
  --location us-central1 \
  --web-server-cpu 1 \
  --web-server-memory 2.5 \
  --web-server-storage 2

API

建構 environments.patch API 要求。
在這個要求中：
1. 在 updateMask 參數中指定 config.workloadsConfig.webServer 遮罩，以更新所有網路伺服器參數。您也可以為下列參數指定遮罩，藉此更新個別網頁伺服器參數：config.workloadsConfig.webServer.cpu、config.workloadsConfig.webServer.memoryGb、config.workloadsConfig.webServer.storageGb。
2. 在要求主體中指定新的網路伺服器參數。

"config": {
  "workloadsConfig": {
    "webServer": {
      "cpu": WEB_SERVER_CPU,
      "memoryGb": WEB_SERVER_MEMORY,
      "storageGb": WEB_SERVER_STORAGE
    }
  }
}

更改下列內容：

ENVIRONMENT_NAME：環境名稱。
LOCATION：環境所在的地區。
WEB_SERVER_CPU：網路伺服器的 CPU 數量，單位為 vCPU。
WEB_SERVER_MEMORY：Web 伺服器的記憶體量 (以 GB 為單位)。
WEB_SERVER_STORAGE：網頁伺服器的磁碟大小 (以 GB 為單位)。

範例：

// PATCH https://composer.googleapis.com/v1/projects/example-project/
// locations/us-central1/environments/example-environment?updateMask=
// config.workloadsConfig.webServer.cpu,
// config.workloadsConfig.webServer.memoryGb,
// config.workloadsConfig.webServer.storageGb

"config": {
  "workloadsConfig": {
    "webServer": {
      "cpu": 0.5,
      "memoryGb": 2.5,
      "storageGb": 2
    }
  }
}

Terraform

workloads_config.web_server 區塊中的下列欄位可控制網頁伺服器參數。

web_server.cpu：網路伺服器的 CPU 數量。
web_server.memory_gb：網路伺服器的記憶體用量。
web_server.storage_gb：網路伺服器的磁碟空間量。

resource "google_composer_environment" "example" {
  provider = google-beta
  name = "ENVIRONMENT_NAME"
  region = "LOCATION"

  config {

    workloads_config {
      web_server {
        cpu = WEB_SERVER_CPU
        memory_gb = WEB_SERVER_MEMORY
        storage_gb = WEB_SERVER_STORAGE
      }
    }

  }
}

更改下列內容：

ENVIRONMENT_NAME：環境名稱。
LOCATION：環境所在的地區。
WEB_SERVER_CPU：網路伺服器的 CPU 數量，單位為 vCPU。
WEB_SERVER_MEMORY：Web 伺服器的記憶體量 (以 GB 為單位)。
WEB_SERVER_STORAGE：網頁伺服器的磁碟大小 (以 GB 為單位)。

範例：

resource "google_composer_environment" "example" {
  provider = google-beta
  name = "example-environment"
  region = "us-central1"

  config {

    workloads_config {
      web_server {
        cpu = 0.5
        memory_gb = 1.875
        storage_gb = 1
      }
    }

  }
}

調整環境大小

環境大小會控制代管 Cloud Composer 基礎架構的效能參數，例如 Airflow 資料庫。

如要執行大量 DAG 和工作，請考慮選取較大的環境規模。

主控台

前往 Google Cloud 控制台的「Environments」頁面。

前往「環境」
在環境清單中，按一下環境名稱。「環境詳細資料」頁面隨即開啟。
前往「環境設定」分頁。
在「資源」>「工作負載設定」項目中，點選「編輯」。
在「資源」>「核心基礎架構」項目中，點選「編輯」。
在「核心基礎架構」窗格中的「環境大小」欄位中，指定環境大小。
按一下 [儲存]。

gcloud

--environment-size 引數可控制環境大小：

gcloud composer environments update ENVIRONMENT_NAME \
    --location LOCATION \
    --environment-size ENVIRONMENT_SIZE

更改下列內容：

ENVIRONMENT_NAME：環境名稱。
LOCATION：環境所在的地區。
ENVIRONMENT_SIZE：small、medium 或 large。

範例：

gcloud composer environments update example-environment \
    --location us-central1 \
    --environment-size medium

API

建立 environments.patch API 要求。
在這個要求中：
1. 在 updateMask 參數中指定 config.environmentSize 遮罩。
2. 在要求主體中指定環境大小。

  "config": {
    "environmentSize": "ENVIRONMENT_SIZE"
  }

更改下列內容：

ENVIRONMENT_SIZE：環境大小，ENVIRONMENT_SIZE_SMALL、ENVIRONMENT_SIZE_MEDIUM 或 ENVIRONMENT_SIZE_LARGE。

範例：

// PATCH https://composer.googleapis.com/v1/projects/example-project/
// locations/us-central1/environments/example-environment?updateMask=
// config.environmentSize

"config": {
  "environmentSize": "ENVIRONMENT_SIZE_MEDIUM"
}

Terraform

config 區塊中的 environment_size 欄位可控制環境大小：

resource "google_composer_environment" "example" {
  provider = google-beta
  name = "ENVIRONMENT_NAME"
  region = "LOCATION"

  config {

    environment_size = "ENVIRONMENT_SIZE"

  }
}

更改下列內容：

ENVIRONMENT_NAME：環境名稱。
LOCATION：環境所在的地區。
ENVIRONMENT_SIZE：環境大小，ENVIRONMENT_SIZE_SMALL、ENVIRONMENT_SIZE_MEDIUM 或 ENVIRONMENT_SIZE_LARGE。

範例：

resource "google_composer_environment" "example" {
  provider = google-beta
  name = "example-environment"
  region = "us-central1"

  config {

    environment_size = "ENVIRONMENT_SIZE_SMALL"

    }
  }
}

調整節點數量

您可以變更環境中的節點數量。

這個數字對應於環境中的 Airflow 工作站數量。除了執行 Airflow 工作站，環境節點也會執行 Airflow 排程器和其他環境元件。

主控台

前往 Google Cloud 控制台的「Environments」頁面。

前往「環境」
在環境清單中，按一下環境名稱。「環境詳細資料」頁面隨即開啟。
前往「環境設定」分頁。
在「Worker 節點」>「節點數量」項目中，按一下「編輯」。
在「Worker nodes configuration」窗格的「Node count」欄位中，指定環境中的節點數量。
按一下 [儲存]。

gcloud

--node-count 引數可控制環境中的節點數量：

gcloud composer environments update ENVIRONMENT_NAME \
    --location LOCATION \
    --zone NODE_ZONE \
    --node-count NODE_COUNT

更改下列內容：

ENVIRONMENT_NAME：環境名稱。
LOCATION：環境所在的地區。
NODE_COUNT：節點數量。節點數下限為 3 個。
NODE_ZONE：環境 VM 的 Compute Engine 區域。

範例：

gcloud composer environments update example-environment \
    --location us-central1 \
    --zone us-central1-a \
    --node-count 6

API

建立 environments.patch API 要求。
在這個要求中：
1. 在 updateMask 參數中指定 config.nodeCount 遮罩。
2. 在要求主體中，指定環境的節點數量。

  "config": {
    "nodeCount": NODE_COUNT
  }

更改下列內容：

NODE_COUNT：節點數量。節點數下限為 3 個。

範例：

// PATCH https://composer.googleapis.com/v1/projects/example-project/
// locations/us-central1/environments/example-environment?updateMask=
// config.nodeCount

"config": {
  "nodeCount": 6
}

Terraform

node_config 區塊中的 node_count 欄位會指定環境中的節點數量。

resource "google_composer_environment" "example" {

  config {
    node_config {
      node_count = NODE_COUNT
    }
}

更改下列內容：

NODE_COUNT：節點數量。

範例：

resource "google_composer_environment" "example" {
  name = "example-environment"
  region = "us-central1"

  config {

    node_config {
      node_count = 4
    }

}

調整 Cloud SQL 執行個體的機器類型

您可以變更儲存環境 Airflow 資料庫的 Cloud SQL 執行個體機器類型。

主控台

前往 Google Cloud 控制台的「Environments」頁面。

前往「環境」
在環境清單中，按一下環境名稱。「環境詳細資料」頁面隨即開啟。
前往「環境設定」分頁。
在「資源」>「Cloud SQL 機器類型」項目中，按一下「編輯」。
在「Cloud SQL 設定」窗格中的「Cloud SQL 機器類型」下拉式清單中，選取環境 Cloud SQL 執行個體的機器類型。
按一下 [儲存]。

gcloud

--cloud-sql-machine-type 引數會控制環境中 Cloud SQL 執行個體的機器類型。

執行下列 Google Cloud CLI 指令：

gcloud composer environments update ENVIRONMENT_NAME \
  --location LOCATION \
  --cloud-sql-machine-type SQL_MACHINE_TYPE

更改下列內容：

ENVIRONMENT_NAME：環境名稱。
LOCATION：環境所在的地區。
SQL_MACHINE_TYPE：Cloud SQL 執行個體的機器類型。

範例：

gcloud composer environments update example-environment \
  --location us-central1 \
  --cloud-sql-machine-type db-n1-standard-2

API

建立 environments.patch API 要求。
在這個要求中：
1. 在 updateMask 參數中指定 config.databaseConfig.machineType 遮罩。
2. 在要求主體中，指定 Cloud SQL 執行個體的機器類型。

{
  "config": {
    "databaseConfig": {
      "machineType": "SQL_MACHINE_TYPE"
    }
  }
}

更改下列內容：

SQL_MACHINE_TYPE：Cloud SQL 執行個體的機器類型。

範例：

// PATCH https://composer.googleapis.com/v1/projects/example-project/
// locations/us-central1/environments/example-environment?updateMask=
// config.databaseConfig.machineType

{
  "config": {
    "databaseConfig": {
      "machineType": "db-n1-standard-2"
    }
  }
}

Terraform

database_config 區塊中的 machine_type 欄位會指定 Cloud SQL 執行個體的機器類型。

resource "google_composer_environment" "example" {

  config {
    database_config {
      machine_type = "SQL_MACHINE_TYPE"
    }
  }
}

更改下列內容：

SQL_MACHINE_TYPE：Cloud SQL 執行個體的機器類型。

範例：

resource "google_composer_environment" "example" {
  name = "example-environment"
  region = "us-central1"

  config {
    database_config {
      machine_type = "db-n1-standard-2"
    }
}

調整網路伺服器機型

您可以變更環境 Airflow 網路伺服器的機器類型。

主控台

前往 Google Cloud 控制台的「Environments」頁面。

前往「環境」
在環境清單中，按一下環境名稱。「環境詳細資料」頁面隨即開啟。
前往「環境設定」分頁。
在「資源」>「Web 伺服器機型」項目中，按一下「編輯」。
在「Web server configuration」窗格中的「Web server machine type」下拉式清單中，選取 Airflow Web 伺服器的機器類型。
按一下 [儲存]。

gcloud

--web-server-machine-type 引數會控制環境中 Airflow 網路伺服器執行個體的機器類型。

執行下列 Google Cloud CLI 指令：

gcloud composer environments update ENVIRONMENT_NAME \
  --location LOCATION \
  --web-server-machine-type WS_MACHINE_TYPE

更改下列內容：

ENVIRONMENT_NAME：環境名稱。
LOCATION：環境所在的地區。
WS_MACHINE_TYPE：Airflow 網路伺服器執行個體的機器類型。

範例：

gcloud composer environments update example-environment \
  --location us-central1 \
  --web-server-machine-type composer-n1-webserver-2

API

建立 environments.patch API 要求。
在這個要求中：
1. 在 updateMask 參數中指定 config.webServerConfig.machineType 遮罩。
2. 在要求主體中，指定網路伺服器的機器類型。

{
  "config": {
    "webServerConfig": {
      "machineType": "WS_MACHINE_TYPE"
    }
  }
}

更改下列內容：

WS_MACHINE_TYPE：Airflow 網路伺服器執行個體的機器類型。

範例：

// PATCH https://composer.googleapis.com/v1/projects/example-project/
// locations/us-central1/environments/example-environment?updateMask=
// config.webServerConfig.machineType

{
  "config": {
    "webServerConfig": {
      "machineType": "composer-n1-webserver-2"
    }
  }
}

Terraform

web_server_config 區塊中的 machine_type 欄位會指定 Airflow 網路伺服器執行個體的機器類型。

resource "google_composer_environment" "example" {

  config {
    web_server_config {
      machine_type = "WS_MACHINE_TYPE"
    }
  }
}

更改下列內容：

WS_MACHINE_TYPE：Airflow 網路伺服器執行個體的機器類型。

範例：

resource "google_composer_environment" "example" {
  name = "example-environment"
  region = "us-central1"

  config {
    web_server_config {
      machine_type = "composer-n1-webserver-2"
    }
}

調度環境資源 透過集合功能整理內容 你可以依據偏好儲存及分類內容。

垂直和水平縮放

調整排程器參數

主控台

gcloud

API

Terraform

調整觸發器參數

主控台

gcloud

API

Terraform

調整網路伺服器參數

主控台

gcloud

API

Terraform

調整環境大小

主控台

gcloud

API

Terraform

調整節點數量

主控台

gcloud

API

Terraform

調整 Cloud SQL 執行個體的機器類型

主控台

gcloud

API

Terraform

調整網路伺服器機型

主控台

gcloud

API

Terraform

後續步驟

調度環境資源