Cloud Composer 1 | Cloud Composer 2 | Cloud Composer 3
このページでは、Cloud Composer 環境をスケーリングする方法について説明します。
垂直方向と水平方向のスケーリング
Cloud Composer 1 では、ワーカーやスケジューラなどの Cloud Composer コンポーネントや Airflow コンポーネントに固有の CPU やメモリリソースを定義しません。代わりに、環境のクラスタ内にあるノードのマシンの数とタイプを指定します。
水平方向のスケーリングの選択肢:
- ノード数を調整する
- スケジューラの数を調整する
垂直方向のスケーリングの選択肢:
- Cloud SQL インスタンスのマシンタイプを調整する
- ウェブサーバーのマシンタイプの調整
スケジューラ パラメータを調整する
ご利用の環境では、同時に複数の Airflow スケジューラを実行できます。複数のスケジューラを使用して複数のスケジューラ インスタンス間で負荷を分散すると、パフォーマンスと信頼性が向上します。
環境で Airflow 2 を使用している場合は、環境内のノード数までのスケジューラ数を指定できます。
スケジューラの数を増やしても、Airflow のパフォーマンスが常に改善されるとは限りません。たとえば、スケジューラが 1 つだけでも、2 つの場合よりも良いパフォーマンスの場合があります。これは、追加のスケジューラが使用されないため、全体的なパフォーマンスに寄与せずに環境のリソースを消費した場合に発生する可能性があります。実際のスケジューラのパフォーマンスは、Airflow ワーカーの数、環境内で実行される DAG とタスクの数、Airflow と環境の両方の構成によって異なります。
2 つのスケジューラを設定した状態で開始し、環境のパフォーマンスをモニタリングすることをおすすめします。スケジューラの数を変更する場合は、いつでも環境を元のスケジューラ数にスケールダウンできます。
複数のスケジューラの構成の詳細については、Airflow のドキュメントをご覧ください。
コンソール
Google Cloud Console で [環境] ページに移動します。
環境のリストで、ご利用の環境の名前をクリックします。[環境の詳細] ページが開きます。
[環境の設定] タブに移動します。
[リソース] > [ワークロード構成] 項目で、[編集] をクリックします。
[リソース] > [スケジューラの数] 項目で、[編集] をクリックします。
[スケジューラの構成] ペインの [スケジューラの数] フィールドに、環境のスケジューラの数を指定します。
[保存] をクリックします。
gcloud
次の Airflow スケジューラ パラメータを使用できます。
--scheduler-count: 環境内のスケジューラの数。
次の Google Cloud CLI コマンドを実行します。
gcloud composer environments update ENVIRONMENT_NAME \
--location LOCATION \
--scheduler-count SCHEDULER_COUNT
以下を置き換えます。
ENVIRONMENT_NAME: 環境の名前。LOCATION: 環境が配置されているリージョン。
例:
gcloud composer environments update example-environment \
--location us-central1 \
--scheduler-count 2
API
environments.patchAPI リクエストを作成します。このリクエストで次のように操作します。
updateMaskパラメータで、config.workloadsConfig.schedulerCountマスクを指定します。リクエスト本文で、環境のスケジューラの数を指定します。
"config": {
"workloadsConfig": {
"scheduler": {
"count": SCHEDULER_COUNT
}
}
}
以下を置き換えます。
ENVIRONMENT_NAME: 環境の名前。LOCATION: 環境が配置されているリージョン。SCHEDULER_COUNT: スケジューラの数。
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 ブロックの次のフィールドでは、Airflow スケジューラ パラメータを制御します。各スケジューラは、指定された量のリソースを使用します。
scheduler.count: 環境内のスケジューラの数。
resource "google_composer_environment" "example" {
provider = google-beta
name = "ENVIRONMENT_NAME"
region = "LOCATION"
config {
workloads_config {
scheduler {
count = SCHEDULER_COUNT
}
}
}
}
以下を置き換えます。
ENVIRONMENT_NAME: 環境の名前。LOCATION: 環境が配置されているリージョン。SCHEDULER_COUNT: スケジューラの数。
例:
resource "google_composer_environment" "example" {
provider = google-beta
name = "example-environment"
region = "us-central1"
config {
workloads_config {
scheduler {
count = 2
}
}
}
}
triggerer パラメータを調整する
triggerer の数はゼロに設定できますが、DAG で遅延可能な演算子を使用するには、環境内に少なくとも 1 つの triggerer インスタンス（または復元力の高い環境では少なくとも 2 つ）が必要です。
環境の復元力モードに応じて、triggerer の数に関して異なる構成があります。
- 標準的な復元力: 最大 10 個の triggerer を実行できます。
- 高い復元力: 2 個以上、最大 10 個の triggerer
triggerer の数が 0 に設定されている場合でも、triggerer Pod 定義が作成され、環境のクラスタに表示されますが、実際の triggerer ワークロードは実行されません。
環境内の Airflow triggerer が使用する CPU 数、メモリ容量、ディスク容量を指定することもできます。このようにして、複数の triggerer による水平スケーリングに加え、環境のパフォーマンスも向上させることができます。
コンソール
Google Cloud Console で [環境] ページに移動します。
環境のリストで、ご利用の環境の名前をクリックします。[環境の詳細] ページが開きます。
[環境の設定] タブに移動します。
[リソース] > [ワークロード構成] 項目で、[編集] をクリックします。
[ワークロード構成] ペインで、Airflow triggerer のパラメータを調整します。
[triggerer] セクションの [triggerer の数] フィールドに、環境内の triggerer の数を入力します。
環境に少なくとも 1 つの triggerer を設定する場合は、[CPU] フィールドと [メモリ] フィールドを使用して、triggerer のリソース割り当てを構成します。
[CPU] と [メモリ] で、Airflow triggerer の CPU、メモリ、ストレージの数を指定します。各 triggerer は、指定された量のリソースを使用します。
[保存] をクリックします。
gcloud
次の Airflow triggerer パラメータを使用できます。
--triggerer-count: 環境内の triggerer の数。- 標準復元力の環境では、
0～10の値を使用します。 - 復元力の高い環境の場合は、
0または2～10の値を使用します。
- 標準復元力の環境では、
--triggerer-cpu: Airflow triggerer の CPU 数。--triggerer-memory: Airflow triggerer のメモリ容量。
次の Google Cloud CLI コマンドを実行します。
gcloud composer environments update ENVIRONMENT_NAME \
--location LOCATION \
--triggerer-count TRIGGERER_COUNT \
--triggerer-cpu TRIGGERER_CPU \
--triggerer-memory TRIGGERER_MEMORY
以下を置き換えます。
ENVIRONMENT_NAME: 環境の名前。LOCATION: 環境が配置されているリージョン。TRIGGERER_COUNT: triggerer の数。TRIGGERER_CPU: triggerer の CPU 数（vCPU 単位）。TRIGGERER_MEMORY: triggerer のメモリ容量。
例:
- 4 つの triggerer インスタンスにスケーリングします。
gcloud composer environments update example-environment \
--location us-central1 \
--triggerer-count 4 \
--triggerer-cpu 1 \
--triggerer-memory 1
```
- Disable triggerers by setting triggerer count to `0`. This operation
doesn't require specifying CPU or memory for the triggerers.
```bash
gcloud composer environments update example-environment \
--location us-central1 \
--triggerer-count 0
```
API
updateMaskクエリ パラメータで、config.workloadsConfig.triggererマスクを指定します。リクエスト本文で、triggerer の 3 つのパラメータをすべて指定します。
"config": {
"workloadsConfig": {
"triggerer": {
"count": TRIGGERER_COUNT,
"cpu": TRIGGERER_CPU,
"memoryGb": TRIGGERER_MEMORY
}
}
}
以下を置き換えます。
TRIGGERER_COUNT: triggerer の数。- 標準復元力の環境では、
0～10の値を使用します。 - 復元力の高い環境の場合は、
0または2～10の値を使用します。
- 標準復元力の環境では、
TRIGGERER_CPU: triggerer の CPU 数（vCPU 単位）。TRIGGERER_MEMORY: triggerer のメモリ容量。
例:
- triggerer を無効にするには、triggerer 数を
0に設定します。このオペレーションでは、triggerer に対して CPU またはメモリを指定する必要はありません。
// PATCH https://composer.googleapis.com/v1/projects/example-project/
// locations/us-central1/environments/example-environment?updateMask=
// config.workloadsConfig.triggerer
"config": {
"workloadsConfig": {
"triggerer": {
"count": 0
}
}
}
- 4 つの triggerer インスタンスにスケーリングします。
// 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 ブロックの次のフィールドでは、Airflow triggerer パラメータを制御します。各 triggerer は、指定された量のリソースを使用します。
triggerer.count: 環境内の triggerer の数。- 標準復元力の環境では、
0～10の値を使用します。 - 復元力の高い環境の場合は、
0または2～10の値を使用します。
- 標準復元力の環境では、
triggerer.cpu: Airflow triggerer の CPU 数。triggerer.memory_gb: Airflow triggerer のメモリ容量。
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
}
}
}
}
以下を置き換えます。
ENVIRONMENT_NAME: 環境の名前。LOCATION: 環境が配置されているリージョン。TRIGGERER_COUNT: triggerer の数。TRIGGERER_CPU: triggerer の CPU 数（vCPU 単位）。TRIGGERER_MEMORY: triggerer のメモリ容量（GB）。
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
}
}
}
}
ウェブサーバーのパラメータを調整する
環境内の Airflow ウェブサーバーで使用される CPU 数、メモリ容量、ディスク容量を指定できます。このようにして、Airflow UI のパフォーマンスを、たとえば、多数のユーザーや多数のマネージド DAG からの需要に合わせてスケーリングできます。
コンソール
Google Cloud Console で [環境] ページに移動します。
環境のリストで、ご利用の環境の名前をクリックします。[環境の詳細] ページが開きます。
[環境の設定] タブに移動します。
[リソース] > [ワークロード構成] 項目で、[編集] をクリックします。
[ワークロード構成] ペインで、ウェブサーバーのパラメータを調整します。[CPU]、[メモリ]、[ストレージ] の各フィールドに、ウェブサーバーの CPU、メモリ、ストレージの数を指定します。
[保存] をクリックします。
gcloud
次の Airflow ウェブサーバー パラメータを使用できます。
--web-server-cpu: Airflow ウェブサーバーの CPU 数。--web-server-memory: Airflow ウェブサーバーのメモリ容量。--web-server-storage: Airflow ウェブサーバーのディスク容量。
次の Google Cloud CLI コマンドを実行します。
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
以下を置き換えます。
ENVIRONMENT_NAME: 環境の名前。LOCATION: 環境が配置されているリージョン。WEB_SERVER_CPU: ウェブサーバーの CPU 数（vCPU 単位）。WEB_SERVER_MEMORY: ウェブサーバーのメモリ容量。WEB_SERVER_STORAGE: ウェブサーバーのメモリ容量。
例:
gcloud composer environments update example-environment \
--location us-central1 \
--web-server-cpu 1 \
--web-server-memory 2.5 \
--web-server-storage 2
API
environments.patchAPI リクエストを作成します。このリクエストで次のように操作します。
updateMaskパラメータでconfig.workloadsConfig.webServerマスクを指定して、すべてのウェブサーバー パラメータを更新します。また、config.workloadsConfig.webServer.cpu、config.workloadsConfig.webServer.memoryGb、config.workloadsConfig.webServer.storageGbの各パラメータにマスクを指定して、個々のウェブサーバー パラメータを更新することもできます。リクエストの本文で、新しいウェブサーバー パラメータを指定します。
"config": {
"workloadsConfig": {
"webServer": {
"cpu": WEB_SERVER_CPU,
"memoryGb": WEB_SERVER_MEMORY,
"storageGb": WEB_SERVER_STORAGE
}
}
}
以下を置き換えます。
ENVIRONMENT_NAME: 環境の名前。LOCATION: 環境が配置されているリージョン。WEB_SERVER_CPU: ウェブサーバーの CPU 数（vCPU 単位）。WEB_SERVER_MEMORY: ウェブサーバーのメモリ容量（GB）。WEB_SERVER_STORAGE: ウェブサーバーのディスクサイズ（GB）。
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 ブロックの次のフィールドで、ウェブサーバーのパラメータを制御します。
web_server.cpu: ウェブサーバーの CPU 数。web_server.memory_gb: ウェブサーバーのメモリ容量。web_server.storage_gb: ウェブサーバーのディスク容量。
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
}
}
}
}
以下を置き換えます。
ENVIRONMENT_NAME: 環境の名前。LOCATION: 環境が配置されているリージョン。WEB_SERVER_CPU: ウェブサーバーの CPU 数（vCPU 単位）。WEB_SERVER_MEMORY: ウェブサーバーのメモリ容量（GB）。WEB_SERVER_STORAGE: ウェブサーバーのディスクサイズ（GB）。
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
}
}
}
}
環境のサイズを調整する
環境のサイズによって、Airflow データベースを含むマネージド Cloud Composer インフラストラクチャのパフォーマンス パラメータが制御されます。
多数の DAG とタスクを実行する場合は、大きめの環境サイズの選択を検討してください。
コンソール
Google Cloud Console で [環境] ページに移動します。
環境のリストで、ご利用の環境の名前をクリックします。[環境の詳細] ページが開きます。
[環境の設定] タブに移動します。
[リソース] > [ワークロード構成] 項目で、[編集] をクリックします。
[リソース] > [コア インフラストラクチャ] 項目で、[編集] をクリックします。
[コア インフラストラクチャ] ペインで、[環境のサイズ] フィールドに環境のサイズを指定します。
[保存] をクリックします。
gcloud
環境のサイズは、--environment-size 引数でコントロールします。
gcloud composer environments update ENVIRONMENT_NAME \
--location LOCATION \
--environment-size ENVIRONMENT_SIZE
以下を置き換えます。
ENVIRONMENT_NAME: 環境の名前。LOCATION: 環境が配置されているリージョン。ENVIRONMENT_SIZE:small、medium、またはlarge。
例:
gcloud composer environments update example-environment \
--location us-central1 \
--environment-size medium
API
environments.patchAPI リクエストを作成します。このリクエストで次のように操作します。
updateMaskパラメータで、config.environmentSizeマスクを指定します。リクエスト本文で、環境のサイズを指定します。
"config": {
"environmentSize": "ENVIRONMENT_SIZE"
}
以下を置き換えます。
ENVIRONMENT_SIZE: 環境サイズ、ENVIRONMENT_SIZE_SMALL、ENVIRONMENT_SIZE_MEDIUM、またはENVIRONMENT_SIZE_LARGE。
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 ブロックの environment_size フィールドでは、環境サイズを制御します。
resource "google_composer_environment" "example" {
provider = google-beta
name = "ENVIRONMENT_NAME"
region = "LOCATION"
config {
environment_size = "ENVIRONMENT_SIZE"
}
}
以下を置き換えます。
ENVIRONMENT_NAME: 環境の名前。LOCATION: 環境が配置されているリージョン。ENVIRONMENT_SIZE: 環境サイズ、ENVIRONMENT_SIZE_SMALL、ENVIRONMENT_SIZE_MEDIUM、またはENVIRONMENT_SIZE_LARGE。
例:
resource "google_composer_environment" "example" {
provider = google-beta
name = "example-environment"
region = "us-central1"
config {
environment_size = "ENVIRONMENT_SIZE_SMALL"
}
}
}
ノード数を調整する
環境内のノード数は、変更できます。
この数は、環境内の Airflow ワーカーの数に対応します。 環境ノードは、Airflow ワーカーの実行に加えて、Airflow スケジューラやその他の環境コンポーネントも実行します。
コンソール
Google Cloud Console で [環境] ページに移動します。
環境のリストで、ご利用の環境の名前をクリックします。[環境の詳細] ページが開きます。
[環境の設定] タブに移動します。
[ワーカーノード] > [ノード数] 項目で、[編集] をクリックします。
[ワーカーノードの構成] ペインの [ノード数] フィールドに、環境内のノード数を指定します。
[保存] をクリックします。
gcloud
環境内のノードの数は、--node-count 引数で制御します。
gcloud composer environments update ENVIRONMENT_NAME \
--location LOCATION \
--zone NODE_ZONE \
--node-count NODE_COUNT
以下を置き換えます。
ENVIRONMENT_NAME: 環境の名前。LOCATION: 環境が配置されているリージョン。NODE_COUNT: ノード数ノードの最小数は3です。NODE_ZONE: 環境 VM の Compute Engine ゾーン。
例:
gcloud composer environments update example-environment \
--location us-central1 \
--zone us-central1-a \
--node-count 6
API
environments.patchAPI リクエストを作成します。このリクエストで次のように操作します。
updateMaskパラメータで、config.nodeCountマスクを指定します。リクエスト本文で、環境のノード数を指定します。
"config": {
"nodeCount": NODE_COUNT
}
以下を置き換えます。
NODE_COUNT: ノード数ノードの最小数は3です。
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 ブロックの node_count フィールドは、環境内のノードの数を指定します。
resource "google_composer_environment" "example" {
config {
node_config {
node_count = NODE_COUNT
}
}
以下を置き換えます。
NODE_COUNT: ノード数
例:
resource "google_composer_environment" "example" {
name = "example-environment"
region = "us-central1"
config {
node_config {
node_count = 4
}
}
Cloud SQL インスタンスのマシンタイプを調整する
環境の Airflow データベースを格納する Cloud SQL インスタンスのマシンタイプは変更できます。
コンソール
Google Cloud Console で [環境] ページに移動します。
環境のリストで、ご利用の環境の名前をクリックします。[環境の詳細] ページが開きます。
[環境の設定] タブに移動します。
[リソース] > [Cloud SQL マシンタイプ] 項目で、[編集] をクリックします。
[Cloud SQL の構成] ペインの [Cloud SQL マシンタイプ] プルダウン リストで、環境の Cloud SQL インスタンスのマシンタイプを選択します。
[保存] をクリックします。
gcloud
環境内の Cloud SQL インスタンスのマシンタイプは、--cloud-sql-machine-type 引数で制御します。
次の Google Cloud CLI コマンドを実行します。
gcloud composer environments update ENVIRONMENT_NAME \
--location LOCATION \
--cloud-sql-machine-type SQL_MACHINE_TYPE
以下を置き換えます。
ENVIRONMENT_NAME: 環境の名前。LOCATION: 環境が配置されているリージョン。SQL_MACHINE_TYPE: Cloud SQL インスタンスのマシンタイプ。
例:
gcloud composer environments update example-environment \
--location us-central1 \
--cloud-sql-machine-type db-n1-standard-2
API
environments.patchAPI リクエストを作成します。このリクエストで次のように操作します。
updateMaskパラメータで、config.databaseConfig.machineTypeマスクを指定します。リクエスト本文で、Cloud SQL インスタンスのマシンタイプを指定します。
{
"config": {
"databaseConfig": {
"machineType": "SQL_MACHINE_TYPE"
}
}
}
以下を置き換えます。
SQL_MACHINE_TYPE: Cloud SQL インスタンスのマシンタイプ。
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 ブロックの machine_type フィールドは、Cloud SQL インスタンスのマシンタイプを指定します。
resource "google_composer_environment" "example" {
config {
database_config {
machine_type = "SQL_MACHINE_TYPE"
}
}
}
以下を置き換えます。
SQL_MACHINE_TYPE: Cloud SQL インスタンスのマシンタイプ。
例:
resource "google_composer_environment" "example" {
name = "example-environment"
region = "us-central1"
config {
database_config {
machine_type = "db-n1-standard-2"
}
}
ウェブサーバーのマシンタイプの調整
環境の Airflow ウェブサーバーのマシンタイプは変更できます。
コンソール
Google Cloud Console で [環境] ページに移動します。
環境のリストで、ご利用の環境の名前をクリックします。[環境の詳細] ページが開きます。
[環境の設定] タブに移動します。
[リソース] > [ウェブサーバーのマシンタイプ] の項目で [編集] をクリックします。
[ウェブサーバーの構成] ペインの [ウェブサーバーのマシンタイプ] プルダウン リストで、Airflow ウェブサーバーのマシンタイプを選択します。
[保存] をクリックします。
gcloud
環境内の Airflow ウェブサーバー インスタンスのマシンタイプは、--web-server-machine-type 引数で制御します。
次の Google Cloud CLI コマンドを実行します。
gcloud composer environments update ENVIRONMENT_NAME \
--location LOCATION \
--web-server-machine-type WS_MACHINE_TYPE
以下を置き換えます。
ENVIRONMENT_NAME: 環境の名前。LOCATION: 環境が配置されているリージョン。WS_MACHINE_TYPE: Airflow ウェブサーバー インスタンスのマシンタイプ。
例:
gcloud composer environments update example-environment \
--location us-central1 \
--web-server-machine-type composer-n1-webserver-2
API
environments.patchAPI リクエストを作成します。このリクエストで次のように操作します。
updateMaskパラメータで、config.webServerConfig.machineTypeマスクを指定します。リクエスト本文で、ウェブサーバーのマシンタイプを指定します。
{
"config": {
"webServerConfig": {
"machineType": "WS_MACHINE_TYPE"
}
}
}
以下を置き換えます。
WS_MACHINE_TYPE: Airflow ウェブサーバー インスタンスのマシンタイプ。
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
Airflow ウェブサーバー インスタンスのマシンタイプは、web_server_config ブロックの machine_type フィールドで指定します。
resource "google_composer_environment" "example" {
config {
web_server_config {
machine_type = "WS_MACHINE_TYPE"
}
}
}
以下を置き換えます。
WS_MACHINE_TYPE: Airflow ウェブサーバー インスタンスのマシンタイプ。
例:
resource "google_composer_environment" "example" {
name = "example-environment"
region = "us-central1"
config {
web_server_config {
machine_type = "composer-n1-webserver-2"
}
}