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適切なタイミングで適切なバイナリ指標を選択します

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Cloud Bigtable のパフォーマンスと費用の最適化に関するベスト プラクティス ガイド

Google Cloud は、さまざまなアプリケーション ワークロードに対応するために、複数のマネージド データベース オプションを提供しています。リレーショナル ユースケース用の Cloud SQL や Cloud Spanner、ドキュメント データ用の Firestore や Firebase、インメモリ データ管理用の Memorystore、NoSQL のワイドカラム型 Key-Value データベースの Cloud Bigtable などです。

Google が設計した Bigtable は、ペタバイトのデータを保存、分析、管理するだけでなく、水平方向にスケールして低レイテンシで毎秒数百万件のリクエストをサポートできます。Cloud Bigtable は、Google が 10 年以上にわたって社内でテストを繰り返して構築した、従来のセルフマネージド データベースのような運用上のオーバーヘッドのないデータベースを Google Cloud のお客様にもご利用いただけるプロダクトです。総所有コストを考えると、多くの場合、フルマネージド クラウド データベースはセルフマネージド データベースよりも運用費用がはるかに低くなります。とはいっても、拡大するアプリケーションをお使いのデータベースがサポートし続ける上で、費用を最適化する機会が訪れることもあります。

このブログでは、Cloud Bigtable のデプロイを最適化して費用を抑えるためのベスト プラクティスを紹介しながら、さまざまな選択肢と考慮すべきトレードオフについてご説明します。

このブログは、現在 Cloud Bigtable を使用している、または使用を検討しているデベロッパー、データベース管理者、システム アーキテクトを対象にしています。パフォーマンスと費用の適切なバランスを取るうえで参考になれば幸いです。

このブログシリーズの最初の記事「Cloud Bigtable の費用最適化の基礎」では、Cloud Bigtable の各有料コンポーネントを確認し、さまざまなリソースの変更が費用に与える影響について説明するとともに、この記事で詳しく説明するベスト プラクティスを取り上げています。

注: このブログは、Cloud Bigtable 公開ドキュメントに代わるものではありません。ここで紹介するガイドを読む前に、公開ドキュメントをご一読ください。また、この記事の目的は、特定のワークロードを最適化してビジネス目標の達成を支援する方法を掘り下げることではなく、費用とパフォーマンスのバランスを取るために活用できる一般的なベスト プラクティスについてご説明することです。

現在のデータベースの動作を理解する

1 秒あたりの読み取り / 書き込み数

1 日のさまざまな時点での指標値と、長期的な傾向を確認する必要があります。まず、現在と前の週を調べて、値が 1 日を通して一定であるか、日単位のサイクルがあるか、その他に周期的なパターンがあるかを確認します。月ごとや季節ごとのパターンがある可能性があるため、より長い期間を評価することでも、貴重な分析情報が得られます。

パフォーマンスの最小許容しきい値を定義する

Cloud 適切なタイミングで適切なバイナリ指標を選択します Bigtable クラスタに変更を加える前に、この最適化の演習で潜在的なトレードオフを確認します。演習の目標は、クラスタ リソースの削減、インスタンス構成の変更、ストレージ要件の軽減などを行って、パフォーマンス要件に応じてワークロードを処理するために必要なリソースを最小レベルにまで下げることにより、運用コストを削減することです。アプリケーションのパフォーマンスに影響を与えずに最適化できるリソースもあるかもしれませんが、費用削減のための変更によってアプリケーションのパフォーマンス指標値に影響が出る可能性のほうが高いと考えられます。アプリケーション パフォーマンスの最小許容しきい値を知ることは、費用とパフォーマンスの最適なバランスが取れた点を知るために重要です。

まず、指標のバジェットを作成します。アプリケーションのパフォーマンス要件を使用してデータベースのパフォーマンス目標を推進するので、アプリケーションのユースケースごとにレイテンシとスループットで許容される最小の指標値を定量化しておきます。この値は、各ユースケースの指標の総バジェットを表します。特定のユースケースでは、Cloud Bigtable とやり取りを行う多数のバックエンド サービスを使用してアプリケーションをサポートする場合があります。それぞれのバックエンド サービスとその動作に関する知識に基づいて、各バックエンド サービスに総バジェットの一部を割り当てます。それぞれのユースケースは複数のバックエンド サービスでサポートされることが推測されますが、Cloud Bigtable が唯一のバックエンド サービスである場合は、指標バジェット全体を Cloud Bigtable に割り当てることができます。

次に、測定した Cloud Bigtable の指標を利用可能な指標バジェットと比較します。観察した指標よりもバジェットが大きい場合は、他の変更を加えることなく、Cloud Bigtable 用にプロビジョニングされたリソースを削減する余地があります。2 つを比較して余裕がなければ、多くの場合、プロビジョニングされたリソースを削減する前に、アーキテクチャまたはアプリケーション ロジックを変更する必要があります。

次の図は、アプリケーションのレイテンシに割り当てられた指標バジェットの例を示しています。これには 2 つのユースケースがあります。それぞれのユースケースではバックエンド サービスを呼び出し、次にバックエンド サービスが別のバックエンド サービスと Cloud Bigtable を使用します。

apportioned metric budget for latency for an Application.jpg

上の図に示した例では、Cloud Bigtable のオペレーションに利用できるバジェットは、サービス呼び出しの総バジェットの一部にすぎないことに注意してください。たとえば、Estimation Service(見積もりサービス)の総バジェットは 300 ミリ秒で、Cloud Bigtable Workload A へのコンポーネント呼び出しには、パフォーマンスの最小許容しきい値である 150 ミリ秒が割り当てられています。このデータベース オペレーションが 150 ミリ秒以内に完了する限り、バジェットは使い果たされません。実際のデータベース指標を確認して Cloud Bigtable Workload A がこれより早く完了していることがわかった場合は、バジェット内で調整する余裕があり、コンピューティング費用を削減できる可能性があります。

パフォーマンスと費用のバランスを取る 4 つの方法

ここでは、以下の 4 つを実現するために活用できる可能性のある、補足的な方法について説明します。

方法 1: クラスタのサイズを最適なクラスタノード数に設定する

オーバープロビジョニングについて観察された指標を評価する

単一クラスタ、または単一クラスタ ルーティングを使用するマルチクラスタ インスタンスの場合、推奨される最大平均 CPU 使用率は、クラスタで 70%、最もホットなノードで 90% です。マルチクラスタ ルーティングを使用するマルチクラスタ インスタンスの場合、推奨される最大平均 CPU 使用率は、クラスタで 35%、最もホットなノードで 45% です。

CPU 使用率の適切な推奨最大値を、既存のクラスタで観察される指標の傾向と比較します。平均使用率が推奨値よりも大幅に低いクラスタを見つけた場合、そのクラスタは十分に活用されていない可能性があり、サイズ縮小の候補として検討できます。インスタンス クラスタのノード数は対称でなくてよい点に注意してください。使用率に応じて、インスタンス内の各クラスタのサイズを設定できます。

観測値を推奨値と比較するときは、クラスタ指標を評価するときに観測したさまざまな期間の最大値を考慮に入れてください。たとえば、クラスタの平日ピーク時 CPU 使用率が平均 55% であるものの、週末には最大平均値が 65% に達している場合は、後者の指標値を使用してクラスタの CPU のヘッドルームを決定する必要があります。

ノード数を手動で最適化する

この戦略に従ってクラスタのサイズを適切に設定するには、ノード数を徐々に減らし、クラスタが定常状態に達した期間中の動作の変化を観察します。一般的に、クラスタノード数を 10~20 分ごとに 5~10% 以下で減らしていくことをおすすめします。こうすることで、処理を担うノード数が減るにつれてクラスタがスムーズに分割を再調整できます。

データベース インスタンスへの変更は、アプリケーションの動作をアクティブにモニタリングすることで補完する必要があることに注意してください。ノード数が減少すると、それに対応して CPU の平均使用率が高まります。目的のレベルに達したら、それ以上ノード数を減らす必要はありません。このプロセス中に CPU 値が目標値よりも高くなった場合は、負荷を処理するためにクラスタ内のノード数を増やす必要があります。

自動スケーリングを使用してノード数を長期にわたって最適なレベルに維持する

現在のところ Cloud Bigtable にはネイティブの自動スケーリング ソリューションは備わっていませんが、Cloud Bigtable Admin API を使用してプログラムでクラスタのサイズを変更できます。これまでも、Google Cloud のお客様がこの API を使用して独自のオートスケーラーが構築された例がありました。こういった Cloud Bigtable 自動スケーリング用のオープンソース ソリューションの一つは GitHub で入手可能で、多くのお客様に繰り返し利用されています。

測定された戦略に従ってスケールアップ / スケールダウンします。スケールアップするときは費用を考慮します。スケールアップが速すぎると費用の増加につながります。スケールダウンするときは、最適なパフォーマンスを得るために徐々にスケールダウンします。

短期間でクラスタノード数を頻繁に増減すると、費用対効果が下がります。1 時間ごとにその時間内に存在するノードの最大数に対して課金されるため、1 時間以内に細かくアップ スケーリングとダウン スケーリングを行うと費用対効果が低下します。

自動スケーリングは、適切なワークロードに対して使用することではじめて効果が出ます。ノードをクラスタに追加した後、ノードがトラフィックを効率的に処理できるようになるまで、数分程度の時間差があります。つまり、自動スケーリングは短期間のトラフィック バーストに対処するためには理想的なソリューションではないということです。

周期的なパターンに合ったトラフィックの自動スケーリングを選択します。自動スケーリングは、スケジュールされたバッチ ワークロードのような通常の日周トラフィック パターンを持つソリューションや、トラフィック パターンが通常の営業時間に沿ったアプリケーションに適しています。

自動スケーリングは、急増するワークロードにも効果的です。スケジュールされたバッチ ワークロードが見込まれるワークロードの場合、バッチ トラフィックを見越してスケールアップするスケジューリング機能を備えた自動スケーリング ソリューションが適しています。

方法 2: データベースのパフォーマンスを最適化して費用を削減する

アプリケーションのパフォーマンスを改善するか、データスキーマを最適化することで、データベースの CPU 負荷を減らすことができれば、クラスタノードの数を削減できる可能性があります。ここまで説明したように、これによりデータベースの運用コストが削減されます。

ホットスポットを回避するために行キーの設計にベスト プラクティスを適用する

繰り返しになりますが、Cloud Bigtable で最も頻繁に発生するパフォーマンスの問題は行キーの設計に関連しており、そのうち最も一般的な問題はデータアクセスのホットスポットに起因します。ホットスポットは、不均衡な割合のデータベース オペレーションが、隣接する行キー範囲内のデータを操作する場合に発生することに注意してください。多くの場合、連続する数値識別子やタイムスタンプ値など、単調に増加する値で構成される行キーの設計によって発生します。その他の原因には、行の頻繁な更新や、特定のバッチジョブに起因するアクセス パターンなどがあります。

Key Visualizer を使用して Cloud Bigtable クラスタ内のホットスポットとホットキーを特定できます。この高度なモニタリング 適切なタイミングで適切なバイナリ指標を選択します ツールを利用してテーブルごとにビジュアル レポートを生成し、アクセスされた行キーに基づいて使用状況を示せます。ヒートマップを活用すると、テーブル アクセスを視覚的に確認して、周期的な使用量の急増、特定のホットキー範囲の読み取りまたは書き込みの負荷、連続した読み取りと書き込みの明らかな兆候などの一般的なパターンを迅速に特定できます。

データ アクセス パターンでホットスポットを特定する場合、考慮すべき戦略がいくつかあります。

類似スキーマがあり同時アクセスされるデータセットを統合する

複数のテーブルにデータを手動で分割したり、リレーショナル スキーマを正規化してより効率的なストレージ構造を作成したりすることが有益なデータベース システムに慣れておられるかもしれません。しかし多くの場合、Cloud Bigtable では、すべてのデータを 1 つの大きなテーブルに格納する方が適しています。

テーブルが大きいほど、Cloud Bigtable が高い性能を発揮する負荷分散機能をより有効に活用できる。

さらに、Key Visualizer は 30 GB 以上のデータを持つテーブルにのみ使用できるため、テーブルを統合することでオブザーバビリティが高まる可能性があります。

一緒にアクセスされることがないデータセットを区分けする

たとえば、2 つのデータセットがあり、一方のデータセットのアクセス頻度がもう一方のデータセットよりも低い場合、この 2 つのデータセットをディスク上で分離するスキーマを設計した方がよい場合があります。これが特に当てはまるのは、アクセス頻度の低いデータセットが他のデータセットよりもはるかに大きい場合、または 2 つのデータセットの行キーがインターリーブされている場合です。

最小単位の行レベルの更新が不要で、データが一緒にアクセスされることがめったにない場合は、次の 2 つのオプションを検討できます。

データを別々のテーブルに保存する。両方のデータセットが同じ行キーのスペースを共有している場合でも、データセットを 2 つの別々のテーブルに分けることができます。

データを 1 つのテーブルに保持しつつ、別々の行キー プレフィックスを使用して、関連データを連続する行に格納し、異なるデータセット行を分離する。

クエリで Cloud Bigtable フィルタを使用して 1 つのファミリーの列のみをリクエストした場合、Cloud Bigtable は、その列ファミリーの最後のセルに到達すると、次の行を効率的に検索します。それとは対照的に、個別にリクエストされた列セットが単一の列ファミリー内でインターリーブされた場合、Cloud Bigtable は目的のセルを連続して読み取ることができません。ディスク上のデータのレイアウトによっては、リクエストされたセルを一度に 1 つずつ取得するために、より多くのリソースを消費する一連のフィルタリング オペレーションが発生します。

推奨されるこれらのスキーマ設計は同じ結果につながります。それは、ディスク上で 2 つのデータセットのアドレス指定が改善することで、小さいデータセットへの頻繁なアクセスがはるかに効率的になるということです。さらに、一緒に書き込んだが一緒には読み取らないデータを分離することで、Cloud Bigtable は、SSTable の関連ブロックをより効率的に検索し、関連のないブロックをスキップできます。一般に、相対的な並べ替え順序を制御するためにスキーマ設計を変更すると、パフォーマンスの向上につながる可能性があります。結果として、必要なコンピューティング ノードの数が減り、費用を軽減できます。

シリアル化されたデータ構造に多くの列値を格納する

読み取りによって走査される各セルにはわずかな追加のオーバーヘッドが発生し、返される各セルには、スタックの各レベルでさらにオーバーヘッドが発生します。列ごとに 1 つの値を設定して行全体に構造化データを分散するのではなく、blob として単一の列に格納すると、パフォーマンスが向上する場合があります。

この推奨事項には 2 つの例外があります。

1 つめは、blob が大きく、その一部のみが必要になることが多い場合、データを分割することでデータ スループットが向上する可能性があります。クエリがばらばらのデータ サブセットを対象とすることが多い場合は、それぞれの小さな blob ごとに列を作成します。重複がある場合は、階層型システムを試してください。たとえば、blob A だけが必要な場合、blob A と B または blob B と C をリクエストする場合はあるが、3 つすべてが必要になることはめったにないクエリをサポートするためには列 A、B、C を作成します。

2 つめは、データの一部で Cloud Bigtable フィルタを使用する場合(上記の警告を参照)、そのセクションを独自の列に配置する必要があります。

行キーの一部としてのタイムスタンプの使用を検討する

データの複数のバージョンを保持している場合は、列の複数のタイムスタンプ付きセルを 1 つの行に保持するのではなく、行キーの最後にタイムスタンプを追加することを検討してください。

時系列を維持するために新しいタイムスタンプ付きデータをエンティティに頻繁に追加する場合は、この設計が最も効果的です。ただし、履歴の目的で少数のバージョンのみを保持する場合は、組み込みの Cloud Bigtable タイムスタンプ付きセルが推奨されます。このタイムスタンプは自動的に取得されてデータに適用されるため、パフォーマンスに悪影響を与えることはありません。列が 1 つしかない場合、2 つの並べ替え順序は同等であることに注意してください。

複雑なクエリフィルタ述語ではなくクライアントのフィルタリング ロジックを検討する

Cloud Bigtable API には、連鎖可能で豊富なフィルタリング メカニズムが用意されており、小さなサブセットの結果を求めて大きなデータセットを検索するときに特に有効です。ただし、リクエストされた行キーの範囲に対してあまり選択的なクエリがない場合は、すべてのデータをできるだけ速く返し、アプリケーションでフィルタリングする方が効率が上がる可能性があります。処理コストの増加を正当化するには、選択的な結果セットが得られるクエリのみをサーバー側のフィルタリングで作成する必要があります。

ガベージ コレクション ポリシーを利用して行サイズを自動的に最小化する

Cloud Bigtable は最大 256 MB のデータを含む行をサポートできますが、1 行あたり 100 MB 適切なタイミングで適切なバイナリ指標を選択します を超えるデータを保存すると、パフォーマンスに影響が出る可能性があります。大きな行はパフォーマンスに悪影響を与えるため、無制限に行が増えるのを防ぐ必要があります。不要なセル、列ファミリー、行を削除することでデータを明示的に削除できますが、このプロセスは手動で実行するか、自動化、管理、モニタリングが必要になります。

または、ガベージ コレクション ポリシーを設定して、次のコンパクション時に削除するようセルに自動的にマークを付けることができます。これには、通常は数日ほど、最長で 1 週間かかることがあります。列ファミリーごとにポリシーを設定して、指定したバージョン数、または一般に有効期間(TTL)として知られるエージベースの有効期限を超えたセルを削除できます。各ポリシータイプを 1 つずつ適用し、ルールの共通(両方)または結合(いずれか)の組み合わせの適用メカニズムを定義することもできます。

クエリ結果からデータが削除される正確なタイミングには、微妙な点がいくつかあり、確認しておく価値があります。たとえば、Cloud Bigtable Data API の DeleteFromRow Mutation によって実行されるものはすぐに省略される一方で、ガベージ コレクションされたセルが除外される特定の瞬間は保証されません。

方法 3: コスト削減の機会についてデータ 適切なタイミングで適切なバイナリ指標を選択します ストレージを評価する

Cloud Bigtable ノードが 1 か月の費用の大部分を占める可能性は高くなりますが、費用軽減の見通しについてストレージも評価する必要があります。個別の項目として課金対象となるのは、Cloud Bigtable のディスク上での内部表現に使用されるストレージと、テーブルのアクティブ バックアップを保持するために必要な圧縮ストレージです。

ガベージ コレクション ポリシーを利用してデータを自動的に削除する

先に説明したように、ガベージ コレクション ポリシーを使用すると、データセットのプルーニングを簡素化できます。適切なパフォーマンスを確保するために行サイズの制御を選択するのと同じ方法で、データを削除するポリシーを設定して、データ ストレージの費用を制御することもできます。

ガベージ コレクションを使用すると、不要になったデータや使わなくなったデータを削除することで、費用を節約できます。これは特に、SSD ストレージ タイプを使用している場合に有効です。

この目的と前述の目的の両方を実現するためにガベージ コレクション 適切なタイミングで適切なバイナリ指標を選択します ポリシーを適用する場合、複数の基準に基づくポリシー(結合ポリシー、または共通と結合の両方を備えたネスト化ポリシーのいずれか)を使用できます。

極端な例として、約 10 MB の値を格納する列があると想像してください。この場合、行サイズを 100 MB 未満に保つには、保持するバージョン数を 10 個以下にしなければなりません。短期的には 10 個のバージョンを保持することにはビジネス上の価値がありますが、長期的に見ると、データ ストレージの量を制御するためには数個のバージョンを保持すれば十分です。

この場合、ポリシーを (maxage=7d and maxversions=2) or maxversions=10 と設定できます。

このガベージ コレクション ポリシーは、次のいずれかの条件を満たす列ファミリーのセルを削除します。

7 日以上経過していて、最新の 2 つのセルよりも古い

ガベージ コレクション ポリシーに関する最後の注意: コンパクションが発生し(ガベージ コレクションが発生したとき)、データが物理的に削除されるまで、期限切れまたは古くなったデータの保存にも引き続き課金されることを考慮に入れてください。このプロセスは通常、数日以内に発生しますが、最長で 1 週間かかることがあります。

コストを意識したバックアップ プランを選択する

データベースのバックアップは、バックアップと復元戦略の重要な要素です。Cloud Bigtable のマネージド テーブル バックアップを使用すると、オペレーターのエラーやアプリケーション データの破損などのシナリオからデータを保護できます。Cloud Bigtable のバックアップはすべて Cloud Bigtable サービスによって処理され、保持期間中のストレージに対してのみ課金されます。バックアップを作成または復元するための処理費用がかからないため、個別にプロビジョニングされたサービスを使用してデータをエクスポートとインポートする外部バックアップよりも費用を抑えられます。

テーブルのバックアップは、バックアップが開始されたクラスタに保存され、バックアップの作成時にテーブルにあったすべてのデータが含まれますが、いくつかの注意点があります。バックアップが作成されると、ユーザー定義の有効期限が定義されます。この日付はバックアップが作成されてから最大 30 日まで設定できますが、必要以上に長く保持しないように、保持期間は慎重に検討してください。バックアップの冗長性とテーブルのバックアップ頻度の要件に応じて、保持期間を設定できます。後者には、許容可能なデータの損失量、つまりバックアップ戦略の目標復旧時点(RPO)を反映する必要があります。

たとえば、RPO が 1 時間のテーブルがある場合、1 時間ごとに新しいテーブル バックアップを作成するようにスケジュールを構成できます。バックアップの有効期限は最大 30 日に設定できますが、この設定ではテーブルのサイズによってはかなりの費用が発生し、ビジネス要件によっては見合った価値が得られない場合があります。バックアップ保持ポリシーに基づいて、かなり短いバックアップ有効期限(たとえば、4 時間)を設定することもできます。この例では、1 時間未満の必要な RPO 内でテーブルを復旧できますが、その期間のどの時点をとってもテーブル バックアップは 4~5 個しか保持されません。これに対し、バックアップの有効期限を 30 日に設定した場合のバックアップ数は 720 個です。

HDD ストレージでプロビジョニングする

Cloud Bigtable インスタンスを作成するときは、SSD または HDD ストレージのいずれかを選択する必要があります。SSD ノードは非常に高速でパフォーマンスの予測可能性にも優れていますが、コストが高く、ノードあたりのストレージ容量は少なくなります。一般的に、判断に迷った場合は SSD ストレージを選択することをおすすめします。ただし、HDD ストレージが設定されたインスタンスは、適切なユースケースのワークロードの場合、費用を大幅に削減できます。

次のような特徴のあるユースケースは、HDD インスタンス ストレージが適しています。

特に予測される読み取りスループットに比べて、ストレージ要件が大きい(10 TB を超える)。たとえば、アーカイブ データなど、読み取り頻度の低いデータクラスの時系列データベースを使うユースケースです。

データ 適切なタイミングで適切なバイナリ指標を選択します アクセス トラフィックが主に書き込みで、大部分がスキャンの読み取りである。HDD ストレージでは、順次読み取りと書き込みには妥当なパフォーマンスが得られますが、SSD ストレージによる 1 秒あたりのランダム読み取り行数のごく一部しかサポートされていません。

そうは言っても、この選択は慎重に行う必要があります。ストレージ メディアの特性が異なるためにクラスタがディスク I/O の制約を受ける場合は、HDD インスタンスが SSD インスタンスよりも高価になることがあります。こうした状況では、SSD インスタンスは、HDD インスタンスよりも少ないノードで同じ量のトラフィックを処理できます。さらに、インスタンス ストア タイプは作成後に変更できません。SSD と HDD のストレージ タイプを切り替えるには、新しいインスタンスを作成してデータを移行する必要があります。SSD と HDD のストレージ タイプにおけるトレードオフの詳細については、Cloud Bigtable のドキュメントをご確認ください。

方法 4: データベースの負荷を下げるためにアーキテクチャの変更を検討する

容量キャッシュを追加する

Cloud Bigtable が選択される理由として、読み取りリクエストを処理する際のレイテンシが低いことが挙げられます。こうしたタイプのワークロードに適している理由の一つは、Cloud Bigtable が、基盤となる分散ファイル システムである Colossus 適切なタイミングで適切なバイナリ指標を選択します から読み取られた SSTable ブロックをキャッシュするブロック キャッシュを備えていることです。それでも、小さな値が含まれる列の読み取り頻度が高く、大きな値が含まれる列の読み取り頻度が低い行など、特定のデータ アクセス パターンでは、アーキテクチャに容量キャッシュを導入することで、費用とパフォーマンスをさらに最適化できます。

このようなアーキテクチャでは、読み取りオペレーションが Cloud Bigtable に送信される前に、アプリケーションによってクエリされるキャッシング インフラストラクチャをプロビジョニングします。目的の結果がキャッシュ レイヤ(キャッシュ ヒットとも呼ばれる)に存在する場合、Cloud Bigtable を検討する必要はありません。このキャッシュ レイヤの使用は、キャッシュアサイド パターンとして知られています。

Cloud 適切なタイミングで適切なバイナリ指標を選択します Memorystore は、マネージド キャッシュ サービスとして Redis と Memcached の両方を提供します。通常、Cloud Bigtable のワークロードには分散アーキテクチャに優れた Memcached が選択されます。アプリケーション ロジックを変更して Cloud Bigtable の前に Memcached キャッシュ レイヤを追加する方法の例については、こちらのチュートリアルをご覧ください。高いキャッシュ ヒット率を維持できる場合、このタイプのアーキテクチャの 2 つの最適化オプションに注目してください。

まず、Cloud Bigtable クラスタノード数を削減できる可能性があります。キャッシュが読み取りトラフィックのかなりの部分を処理できる場合は、Cloud Bigtable クラスタをより低い読み取り容量でプロビジョニングできます。これが特に当てはまるのは、リクエスト プロファイルがべき乗則の確率分布に従う場合、つまり、少数の行キーがリクエストのかなりの割合を表す場合です。

次に、前述したように、データセットが非常に大きい場合は、SSD ではなく HDD を使用して Cloud Bigtable インスタンスをプロビジョニングすることを検討できます。データ量が大きい場合、Cloud Bigtable の HDD ストレージ タイプは SSD ストレージ タイプよりも大幅に費用を抑えられる可能性があります。SSD を使用する Cloud Bigtable クラスタは、HDD を使用する同等のクラスタよりもはるかに大きいポイント読み取り容量を備えていますが、書き込み容量は同じです。容量キャッシュのために必要な読み取り容量が小さい場合は、同じ書き込みスループットを維持しながら HDD インスタンスを利用できます。

クエリ分布の変更によって高いキャッシュ ヒット率を維持できない、またはキャッシュ レイヤにダウンタイムがある場合、この最適化にはリスクが伴います。その場合は、増加した量のトラフィックが Cloud Bigtable に渡されます。Cloud Bigtable に必要な読み取り容量がないと、リクエストのレイテンシが増加してリクエストのスループットが制限されるなど、アプリケーションのパフォーマンスが低下する可能性があります。このような状況では、自動スケーリング ソリューションを導入することである程度の安全策を講じることができますが、障害状態のリスク評価を実施するまでは、このアーキテクチャを選択すべきではありません。

次のステップ

Cloud Bigtable は、低レイテンシのオペレーションをサポートし、ペタバイトのデータ ストレージとコンピューティング リソースに線形のスケーラビリティを提供する、高度なフルマネージド クラウド データベースです。このシリーズの最初の投稿で説明したように、Cloud Bigtable インスタンスの運用コストは、予約済みのリソースと消費されたリソースに関連しています。オーバープロビジョニングされた Cloud Bigtable インスタンスには、ワークロードの特定の要件に合わせて調整されたインスタンスよりも高いコストが発生します。しかし、データベースを観察して適切な指標目標値を決定するには時間がかかります。プロビジョニングされたコンピューティング リソースを最大限に活用するように Cloud Bigtable インスタンスを調整すれば、費用を最適化できます。

このシリーズの次の投稿では、さまざまな最適化が費用削減と直接的な相関関係にある理由を明らかにするために、Cloud Bigtable の特定の内部的な側面について詳しく説明します。

ファンダメンタルズ分析とは?FXの取引で注目すべき情報と注意点

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バイナリー取引オシレーター–それらの使用方法

これを理解するのはかなり難しいです。そのため、ほとんどの初心者はそれを使用することをやや躊躇しています。 MACDは、一度理解すれば難しいアイデアではありません、しかし、詳細に調査するには時間がかかります。また、に基づいていくつかの種類の発散取引を学ぶことができます MACD.

バイナリーオプションで素晴らしいオシレーターをどのように使用しますか?

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その背後にあるメカニズムは何ですか?

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素晴らしいオシレーター戦略

#1ツインピークス

トレーダーは、このシグナルの恩恵を受けるために、次のことに注意する必要があります。

  • ゼロラインの下から2つのピークがある場合、これは強気のツインピークとして知られています。 2番目のピークは最初のピークよりも高くする必要がありますが、両方(およびその間のバー)がベースラインより下にある必要があることに注意してください。 2番目のピークの後に緑色のバーが表示されます。

トレーダーは、これらの戦術を組み合わせて、より重要な結果を達成することもできます。

  • 2つのピークがベースラインより上に形成されると、弱気のツインピーク信号が生成されます。赤いバーは、最初のピークよりも低い2番目のピークに続きます。ピークとそれらの間のバーの両方がベースラインより高くなければなりません。
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#2ソーサー

ソーサー戦略は、逆転ではなくトレンドの持続を予測しています。それは3つのバーを考慮に入れており、勢いのより速い変化を示すことができます。 この手法を使用するときは、次の点に注意してください。

  • インジケーターのラインは、強気のソーサー信号のゼロラインより上に留まる必要があります。緑のバーの後に、2つの連続した赤いバーが必要です(2番目のバーは最初のバーの下にある必要があります)。

これは、価格が上昇していることを意味します。

  • 弱気ソーサー信号を達成するには、AwesomeOscillatorバーがゼロバーの下にある必要があります。赤い線の後に、2本の連続した緑の線が弱気の受け皿信号を示しています(2番目の線は最初の線より上または上にある必要があります)。

#3ベースラインクロスオーバー

ゼロラインクロスオーバーは、最初に試すことができる最も明白な戦略です。 このアプローチの指針となる概念は次のとおりです。

  • 線がベースラインの下から上に通過するとき、これは強気の交差(強気の交差)として知られています。これは、「購入」または「上位」のポジションを意味する場合があります。
  • 線がゼロラインの上から下に下がるとき、これは弱気交差(弱気交差)として知られており、「売り」または「下」の位置を示します。

バイナリーオプションを取引するための素晴らしいオシレーター

素晴らしい移動平均とオシレーター戦略

トレンド反転のシグナルを再確認するには、AwesomeOscillatorと2つの移動平均を組み合わせます。 5と34の期間。次のようにして使用できます。

  • 開始するには、AwesomeOscillatorのデフォルト設定を使用してください
  • 5期間の単純移動平均を選択します
  • 34期間の次の単純移動平均に別の色相を選択します

このプロセスを実行するには、トレーダーは、AwesomeOscillatorのベースラインのクロスオーバーとともに2つのMAのクロスオーバーを探す必要があります。

  • 速いMA(5)が遅れたMA(34)を下から上に横切る場合、それはより高く取引するように合図することができます、AOは正の交差を示します。
  • ただし、高速MA(5)が遅延MA(34)を上から下に通過すると、AOは弱気の交差を示します。これが起こったとき、損失を避けるために人はより低く取引するべきです。

発散

バイナリーオプションのテクニカルインジケーターオシレーターとは何ですか?

トレーダーは、継続パターンに基づいて市場の動きを予測するためのツールとしてテクニカル指標を使用します。 トレーダーは、グラフやチャートでテクニカルオシレーターを使用し、市場パターンが出現したときにそれを明らかにできることを前提としています。、トレーダーが取引を開始および終了できるようにして、将来の市場の動きをよりよく理解できるようにします。

テクニカルオシレーターはどのように機能しますか?

  • テクニカル分析は、価格変動や出来高などの市場活動から導き出された傾向やパターンを分析することにより、投資を評価し、取引機会を明らかにする取引手法です。
  • テクニカルアナリストは、トレーディングシグナル、分析チャートツール、およびトレーディングシグナルを使用して、証券の長所または短所を分析します。 ファンダメンタルアナリスト 財務的または経済的事実に基づいて証券の固有の価値を確立しようとする人。
  • テクニカル分析は、トレーダーが短期的な価格変動に関心を持っているコモディティおよびFX市場でより一般的です。
  • テクニカル指標、つまり「テクニカル」は、取引量、価格、建玉などの過去の取引データに集中します。値は、収益、収益、利益率などのビジネスファンダメンタルズを使用して計算されません。
  • テクニカル指標は、短期的な価格変動を調べるように設計されているため、通常、アクティブなトレーダーによって採用されます。それでも、長期投資家はそれらを利用して入口と出口の場所を決定することができます。

技術指標のカテゴリー

以下は、2種類の技術指標です。

  • 1.オーバーレイ:株価チャートでは、テクニカル指標は価格と同じレベルの価格の上にあります。

移動平均と ボリンジャーバンド® このタイプの分析の2つの例です。

  • 2.オシレーター:これらのテクニカル指標は価格チャートの上または下に表示され、ローカルの最小値と最大値の間で変動します。ストキャスティクス、MACD、RSIはすべてこのタイプのインジケーターの例です。

バイナリーオプションのテクニカル分析とは何ですか?

技術指標は、次の4つのグループのいずれかに分類されます。

  • 傾向 適切なタイミングで適切なバイナリ指標を選択します –これらは市場の方向性を示しています。発振器はそれらの別名です。
  • 勢い —モメンタム指標は、トレンドがどれほど強いか、そしてどこで逆転が起こりそうかを示します。
  • ボラティリティ –ボラティリティ指標は、市場の変化の大きさと価格の変化率を示します。
  • 音量 –これは購入および販売されたアイテムの数を指します。契約の決済額はNadexの取引所の取引量の影響を受けないため、Nadexでの取引中は必要ありません。ただし、Nadex契約の価格アクションは、基礎となる市場のボリューム(したがってその動き)の影響を受ける可能性があります。

技術指標の種類

#1移動平均–トレンドインジケーター

これらの値は通常、市場の終値であり、平均が以前の価格データに基づいていることを意味し、反応が遅くなります。 EMAも履歴データを使用します。ただし、それらは最新の値とより高い重み付けを提供し、平均のより重要な割合を占めます。その結果、 EMAはトレーダーにとってより便利になります 短期契約に興味があります。

#2平均真の範囲

  • 指標:ボラティリティ
  • 実際の平均範囲(ATR)は、ボラティリティの指標です。 ATRが大きいほど、市場は変動しやすくなります。
  • ATRは、指定された期間の資産価格範囲を分析することによって計算されます。通常、これらの数値の計算には14日間の移動平均が使用されます。
  • ATRは、市場がどの程度変化するかを予測できるため、バイナリーオプション契約を取引する際に非常に有益です。
  • ATRは、市場が動いている方向とそれがどれほど不安定であるかをあなたに伝えることができません。ボラティリティが高いということは、チャンスがたくさんあることを意味しますが、市場はどのように進むこともできるため、リスクを管理する必要があることも意味します。徹底したリスク管理戦略を作成する方法を学びます。

#3移動平均の収束/発散

  • 指標:トレンド
  • 速い線、遅い線、およびヒストグラムは、移動平均収束/発散(MACD)を構成する3つのトレンド指標です。

インジケーターの目的は、2つの移動平均がどのように関連しているかを示すことです。トレーダーがMACDを使用する際に主に探すのは、ラインが収束することです。これは、新しいトレンドの出現を示している可能性があるためです。 それらが交差するとき、傾向はシフトし、線は発散し始めます。バイナリーオプション取引では、MACDを使用して、市場がシフトする頻度または方向を予測できます。、最適な行使価格を選択できるようにします。

#4相対力指数

  • 指標:勢い
  • The 相対力指数(RSI) 市場が買われ過ぎか売られ過ぎかを判断するための手法です。これは、トレンドが逆転する準備ができたときにトレーダーが購入するか売却するかを決定するのに役立ちます。

#5ストキャスティクス

  • 指標:勢い
  • RSIと同様に、この指標は市場が買われ過ぎか売られ過ぎかを知ることができます。

テクニカルインジケーターの使用方法

テクニカル指標と取引するときは、次の点に注意してください。

    適切なタイミングで適切なバイナリ指標を選択します
  • 自制心を練習する: 市場予測を完全に信頼しないでください。常識を働かせて、取引戦略を立ててください。
  • 実験: 調査を行い、自分に適した技術的指標を見つけてください。いくつか試してみて、どれがあなたの取引戦略とあなたが取引したい市場に合うかを決定してください。
  • 努力してください: 取引には献身が必要です。 Nadexプラットフォームとチャートだけでなく、ニーズとさまざまな指標を理解するために時間を費やしてください。

結論:発振器はテクニカル分析に最適です

バイナリーオプション契約を取引するときに非常に役立つかもしれない5つの主要なテクニカル指標があります。 これらはNadexのチャートに簡単に適用でき、パターンの発見、傾向の発見、および情報に基づいた市場予測の作成に役立ちます。.適切なタイミングで適切なバイナリ指標を選択します

国内株式のリスクと費用について

国内株式の委託手数料は「超割コース」「いちにち定額コース」の2コースから選択することができます。
〔超割コース(現物取引)〕
1回のお取引金額で手数料が決まります。
取引金額 取引手数料
5万円まで 55円(税込)
10万円まで 99円(税込)
20万円まで 115円(税込)
50万円まで 275円(税込)
100万円まで535円(税込)
150万円まで640円(税込)
3,000万円まで1,適切なタイミングで適切なバイナリ指標を選択します 013円(税込)
3,000万円超 1,070円(税込)

〔超割コース(信用取引)〕
1回のお取引金額で手数料が決まります。
取引金額 取引手数料
10万円まで 99円(税込)
20万円まで 148円(税込)
50万円まで 198円(税込)
50万円超 385円(税込)

超割コース大口優遇の判定条件を達成すると、以下の優遇手数料が適用されます。大口優遇は一度条件を達成すると、3ヶ月間適用になります。詳しくは当社ウェブページをご参照ください。
〔超割コース 大口優遇(現物取引)〕
1回のお取引金額で手数料が決まります。
取引金額 取引手数料
10万円まで 0円
20万円まで110円(税込)
50万円まで 261円(税込)
100万円まで 468円(税込)
150万円まで559円(税込)
3,000万円まで 886円(税込)
3,000万円超936円(税込)

〔超割コース 大口優遇(信用取引)〕
約定金額にかかわらず取引手数料は0円です。

〔いちにち定額コース〕
1日の取引金額合計(現物取引と信用取引合計)で手数料が決まります。
1日の取引金額合計 取引手数料
100万円まで0円
200万円まで 2,200円(税込)
300万円まで 3,300円(税込)
以降、100万円増えるごとに1,100円(税込)追加。
※1日の取引金額合計は、前営業日の夜間取引と当日の日中取引を合算して計算いたします。
※一般信用取引における返済期日が当日の「いちにち信用取引」、および当社が別途指定する銘柄の手数料は0円です。これらのお取引は、いちにち定額コースの取引金額合計に含まれません。

  • カスタマーサービスセンターのオペレーターの取次ぎによる電話注文は、上記いずれのコースかに関わらず、1回のお取引ごとにオペレーター取次ぎによる手数料(最大で4,950円(税込))を頂戴いたします。詳しくは取引説明書等をご確認ください。
  • 信用取引には、上記の売買手数料の他にも各種費用がかかります。詳しくは取引説明書等をご確認ください。
  • 信用取引をおこなうには、委託保証金の差し入れが必要です。最低委託保証金は30万円、委託保証金率は30%、委託保証金最低維持率(追証ライン)が20%です。委託保証金の保証金率が20%未満となった場合、不足額を所定の時限までに当社に差し入れていただき、委託保証金へ振替えていただくか、建玉を決済していただく必要があります。
    レバレッジ型ETF等の一部の銘柄の場合や市場区分、市場の状況等により、30%を上回る委託保証金が必要な場合がありますので、ご注意ください。

【貸株サービス・信用貸株にかかるリスクおよび費用】

リスクについて 貸株サービスの利用に当社とお客様が締結する契約は「消費貸借契約」となります。株券等を貸付いただくにあたり、楽天証券よりお客様へ担保の提供はなされません(無担保取引)。
(信用貸株のみ) 株券等の貸出設定について 信用貸株において、お客様が代用有価証券として当社に差入れている株券等(但し、当社が信用貸株の対象としていない銘柄は除く)のうち、一部の銘柄に限定して貸出すことができますが、各銘柄につき一部の数量のみに限定することはできませんので、ご注意ください。

当社の信用リスク 当社がお客様に引渡すべき株券等の引渡しが、履行期日又は両者が合意した日に行われない場合があります。この場合、「株券等貸借取引に関する基本契約書」・「信用取引規定兼株券貸借取引取扱規定第2章」に基づき遅延損害金をお客様にお支払いいたしますが、履行期日又は両者が合意した日に返還を受けていた場合に株主として得られる権利(株主優待、議決権等)は、お客様は取得できません。 投資者保護基金の対象とはなりません 貸付いただいた株券等は、証券会社が自社の資産とお客様の資産を区別して管理する分別保管および投資者保護基金による保護の対象とはなりません。 手数料等諸費用について お客様は、株券等を貸付いただくにあたり、取引手数料等の費用をお支払いいただく必要はありません。 配当金等、株主の権利・義務について 貸借期間中、株券等は楽天証券名義又は第三者名義等になっており、この期間中において、お客様は株主としての権利義務をすべて喪失します。そのため一定期間株式を所有することで得られる株主提案権等について、貸借期間中はその株式を所有していないこととなりますので、ご注意ください。(但し、信用貸株では貸借期間中の全部又は一部においてお客様名義のままの場合もあり、この場合、お客様は株主としての権利義務の一部又は全部が保持されます。)株式分割等コーポレートアクションが発生した場合、自動的にお客様の口座に対象銘柄を返却することで、株主の権利を獲得します。権利獲得後の貸出設定は、お客様のお取引状況によってお手続きが異なりますのでご注意ください。貸借期間中に権利確定日が到来した場合の配当金については、発行会社より配当の支払いがあった後所定の期日に、所得税相当額を差し引いた配当金相当額が楽天証券からお客様へ支払われます。 株主優待、配当金の情報について 株主優待の情報は、東洋経済新報社から提供されるデータを基にしており、原則として毎月1回の更新となります。更新日から次回更新日までの内容変更、売買単位の変更、分割による株数の変動には対応しておりません。また、貸株サービス・信用貸株内における配当金の情報は、TMI(Tokyo Market Information;東京証券取引所)より提供されるデータを基にしており、原則として毎営業日の更新となります。株主優待・配当金は各企業の判断で廃止・変更になる場合がありますので、必ず当該企業のホームページ等で内容をご確認ください。 大量保有報告(短期大量譲渡に伴う変更報告書)の提出について 楽天証券、または楽天証券と共同保有者(金融商品取引法第27条の23第5項)の関係にある楽天証券グループ会社等が、貸株対象銘柄について変更報告書(同法第27条の25第2項)を提出する場合において、当社がお客様からお借りした同銘柄の株券等を同変更報告書提出義務発生日の直近60日間に、お客様に返還させていただいているときは、お客様の氏名、取引株数、契約の種類(株券消費貸借契約である旨)等、同銘柄についての楽天証券の譲渡の相手方、および対価に関する事項を同変更報告書に記載させていただく場合がございますので、予めご了承ください。 税制について 株券貸借取引で支払われる貸借料及び貸借期間中に権利確定日が到来した場合の配当金相当額は、お客様が個人の場合、一般に雑所得又は事業所得として、総合課税の対象となります。なお、配当金相当額は、配当所得そのものではないため、配当控除は受けられません。また、お客様が法人の場合、一般に法人税に係る所得の計算上、益金の額に算入されます。税制は、お客様によりお取り扱いが異なる場合がありますので、詳しくは、税務署又は税理士等の専門家にご確認ください。

国内株式のリスクと費用について

国内株式の委託手数料は「超割コース」「いちにち定額コース」の2コースから選択することができます。
〔超割コース(現物取引)〕
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取引金額 取引手数料
5万円まで 55円(税込)
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150万円まで640円(税込)
3,000万円まで1,013円(税込)
3,000万円超 1,適切なタイミングで適切なバイナリ指標を選択します 適切なタイミングで適切なバイナリ指標を選択します 070円(税込)

〔超割コース(信用取引)〕
1回のお取引金額で手数料が決まります。
取引金額 取引手数料
10万円まで 99円(税込)
20万円まで 148円(税込)
50万円まで 198円(税込)
50万円超 385円(税込)

超割コース大口優遇の判定条件を達成すると、以下の優遇手数料が適用されます。大口優遇は一度条件を達成すると、3ヶ月間適用になります。詳しくは当社ウェブページをご参照ください。
〔超割コース 大口優遇(現物取引)〕
1回のお取引金額で手数料が決まります。
取引金額 取引手数料
10万円まで 0円
20万円まで110円(税込)
50万円まで 261円(税込)
100万円まで 468円(税込)
150万円まで559円(税込) 適切なタイミングで適切なバイナリ指標を選択します
3,000万円まで 886円(税込)
3,000万円超936円(税込)

〔超割コース 大口優遇(信用取引)〕
約定金額にかかわらず取引手数料は0円です。

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1日の取引金額合計(現物取引と信用取引合計)で手数料が決まります。
1日の取引金額合計 取引手数料
100万円まで0円
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300万円まで 3,300円(税込)
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  • カスタマーサービスセンターのオペレーターの取次ぎによる電話注文は、上記いずれのコースかに関わらず、1回のお取引ごとにオペレーター取次ぎによる手数料(最大で4,950円(税込))を頂戴いたします。詳しくは取引説明書等をご確認ください。
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  • 信用取引をおこなうには、委託保証金の差し入れが必要です。最低委託保証金は30万円、委託保証金率は30%、委託保証金最低維持率(追証ライン)が20%です。委託保証金の保証金率が20%未満となった場合、不足額を所定の時限までに当社に差し入れていただき、委託保証金へ振替えていただくか、建玉を決済していただく必要があります。
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