# GCP Dataprocの構成でPreemptible VMを活用する節約術

## 目次

1. はじめに

2. Preemptible VMとは？

3. DataprocにおけるPreemptible VMの構成

   - 3-1. Preemptible VMの利用によるコスト削減

   - 3-2. 構成の基本: マスターノードとワーカーノード

4. Preemptible VMを引き起こすシナリオとその対応策

   - 4-1. プライスティアのリスク

   - 4-2. Checkpointingで中断に対処

5. GCP Dataprocの設定手順

   - 5-1. クラスタ設定

   - 5-2. Preemptible VMの設定

6. Preemptible VMを使う際の注意点とベストプラクティス

   - 6-1. スポットインスタンスの制限事項

   - 6-2. 最適な作業負荷の選定

7. 数字で示すコスト削減の効果

8. 結論: Preemptible VMの有効活用

## 1. はじめに

近年、ビッグデータの処理が急速に普及してきました。その中で、Google Cloud Platform (GCP) が提供するDataprocサービスは、HadoopやSparkといったビッグデータ処理フレームワークのオーケストレーションを容易にします。とはいえ、これらのリソースはそのコストが高くなりがちです。そこで、Preemptible VMを活用することで、費用を大幅に削減する方法について詳しく見ていきます。

## 2. Preemptible VMとは？

Preemptible VMとは、GCPが提供する短命の仮想マシンであり、標準のVMに比べて最大80%のコスト削減が見込めます。しかし、いつでも停止される可能性があります。短期的なリソースが必要な作業に最適です。

## 3. DataprocにおけるPreemptible VMの構成

### 3-1. Preemptible VMの利用によるコスト削減

Dataprocでは、Preemptible VMをワーカーノードとして使用し、ジョブの実行コストを効率的に低減できます。たとえば、長時間のマルチノード処理において、Preemptible VMを使用することで価格を劇的に抑えることが可能です。

### 3-2. 構成の基本: マスターノードとワーカーノード

Dataprocのクラスターは通常、1つのマスターノードと複数のワーカーノードで構成されます。Preemptible VMはワーカーノードとして使用されることが多く、これにより高いスケーラビリティを保ちながらコストを削減できます。

## 4. Preemptible VMを引き起こすシナリオとその対応策

### 4-1. プライスティアのリスク

Preemptible VMは需要により停止されるリスクがあります。対策として、プライスティアの状況を密に監視することが重要です。このため、定常的でない負荷を持つ処理に向いています。

### 4-2. Checkpointingで中断に対処

長期処理が中断される可能性に備えて、ジョブのチェックポイントを設定することも効果的です。Sparkでは`DAG（Directed Acyclic Graph）`のチェックポイントを取り、ジョブ再開時に途中から再実行できるようにするといった工夫が求められます。

## 5. GCP Dataprocの設定手順

### 5-1. クラスタ設定

GCPのコンソールから新しいDataprocクラスターを作成する際に、Preemptible VMを選択します。通常ノードとPreemptibleノードの数を指定できます。

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### 5-2. Preemptible VMの設定

特に、Diskサイズやインスタンスサイズを適切に設定することで、性能とコストのバランスを取ることができます。必要に応じ、インスタンステンプレートを設定し、複数のジョブで一貫した環境を構築します。

## 6. Preemptible VMを使う際の注意点とベストプラクティス

### 6-1. スポットインスタンスの制限事項

注意点として、Preemptible VMは一度取り消されると、再確保が保証されません。これを補うには、ワーカーがプリアンプトされた後に、自動で予備のプリエンプティブルVMを構築するオプションを設定しておくと良いでしょう。

### 6-2. 最適な作業負荷の選定

Preemptible VMは、実行時間が短く、失敗しても再試行が可能なタスクに最適です。たとえば、大規模なデータ解析のマップフェーズで使用すると効率的です。

## 7. 数字で示すコスト削減の効果

以下は具体的なコスト削減の例です。通常のワーカーノードを使用した場合と、Preemptible VMを使用した場合のコストを比較することで、実際の削減額を確認できます。

| ノードタイプ       | 平均コスト（1時間当たり） |

|-----------------|-----------------------|

| 標準ワーカーノード | $0.20                |

| Preemptible VM  | $0.052               |

Preemptible VMを使用することで、最大約74%のコスト削減が可能であることがわかります。

## 8. 結論: Preemptible VMの有効活用

Preemptible VMは、費用対効果に優れたリソースとして、Dataprocの運用コストの大幅な削減を可能にします。ただし、その不安定性を補完するための戦略を講じることが重要です。今後進化するGCPの機能とともに、Preemptible VMを最大限に活用することで、効率的なビッグデータ処理を行っていくことができるでしょう。

# GCP Dataprocの構成でPreemptible VMを活用する節約術

## 目次

1. はじめに

2. Preemptible VMとは？

3. DataprocにおけるPreemptible VMの構成

   - 3-1. Preemptible VMの利用によるコスト削減

   - 3-2. 構成の基本: マスターノードとワーカーノード

4. Preemptible VMを引き起こすシナリオとその対応策

   - 4-1. プライスティアのリスク

   - 4-2. Checkpointingで中断に対処

5. GCP Dataprocの設定手順

   - 5-1. クラスタ設定

   - 5-2. Preemptible VMの設定

6. Preemptible VMを使う際の注意点とベストプラクティス

   - 6-1. スポットインスタンスの制限事項

   - 6-2. 最適な作業負荷の選定

7. 数字で示すコスト削減の効果

8. 結論: Preemptible VMの有効活用

## 1. はじめに

近年、ビッグデータの処理が急速に普及してきました。その中で、Google Cloud Platform (GCP) が提供するDataprocサービスは、HadoopやSparkといったビッグデータ処理フレームワークのオーケストレーションを容易にします。とはいえ、これらのリソースはそのコストが高くなりがちです。そこで、Preemptible VMを活用することで、費用を大幅に削減する方法について詳しく見ていきます。

## 2. Preemptible VMとは？

Preemptible VMとは、GCPが提供する短命の仮想マシンであり、標準のVMに比べて最大80%のコスト削減が見込めます。しかし、いつでも停止される可能性があります。短期的なリソースが必要な作業に最適です。

## 3. DataprocにおけるPreemptible VMの構成

### 3-1. Preemptible VMの利用によるコスト削減

Dataprocでは、Preemptible VMをワーカーノードとして使用し、ジョブの実行コストを効率的に低減できます。たとえば、長時間のマルチノード処理において、Preemptible VMを使用することで価格を劇的に抑えることが可能です。

### 3-2. 構成の基本: マスターノードとワーカーノード

Dataprocのクラスターは通常、1つのマスターノードと複数のワーカーノードで構成されます。Preemptible VMはワーカーノードとして使用されることが多く、これにより高いスケーラビリティを保ちながらコストを削減できます。

## 4. Preemptible VMを引き起こすシナリオとその対応策

### 4-1. プライスティアのリスク

Preemptible VMは需要により停止されるリスクがあります。対策として、プライスティアの状況を密に監視することが重要です。このため、定常的でない負荷を持つ処理に向いています。

### 4-2. Checkpointingで中断に対処

長期処理が中断される可能性に備えて、ジョブのチェックポイントを設定することも効果的です。Sparkでは`DAG（Directed Acyclic Graph）`のチェックポイントを取り、ジョブ再開時に途中から再実行できるようにするといった工夫が求められます。

## 5. GCP Dataprocの設定手順

### 5-1. クラスタ設定

GCPのコンソールから新しいDataprocクラスターを作成する際に、Preemptible VMを選択します。通常ノードとPreemptibleノードの数を指定できます。

```bash

gcloud dataproc clusters create my-cluster \

    --num-workers=2 \

    --preemptible-worker-boot-disk-size=50GB \

    --num-preemptible-workers=5

```

### 5-2. Preemptible VMの設定

特に、Diskサイズやインスタンスサイズを適切に設定することで、性能とコストのバランスを取ることができます。必要に応じ、インスタンステンプレートを設定し、複数のジョブで一貫した環境を構築します。

## 6. Preemptible VMを使う際の注意点とベストプラクティス

### 6-1. スポットインスタンスの制限事項

注意点として、Preemptible VMは一度取り消されると、再確保が保証されません。これを補うには、ワーカーがプリアンプトされた後に、自動で予備のプリエンプティブルVMを構築するオプションを設定しておくと良いでしょう。

### 6-2. 最適な作業負荷の選定

Preemptible VMは、実行時間が短く、失敗しても再試行が可能なタスクに最適です。たとえば、大規模なデータ解析のマップフェーズで使用すると効率的です。

## 7. 数字で示すコスト削減の効果

以下は具体的なコスト削減の例です。通常のワーカーノードを使用した場合と、Preemptible VMを使用した場合のコストを比較することで、実際の削減額を確認できます。

| ノードタイプ       | 平均コスト（1時間当たり） |

|-----------------|-----------------------|

| 標準ワーカーノード | $0.20                |

| Preemptible VM  | $0.052               |

Preemptible VMを使用することで、最大約74%のコスト削減が可能であることがわかります。

## 8. 結論: Preemptible VMの有効活用

Preemptible VMは、費用対効果に優れたリソースとして、Dataprocの運用コストの大幅な削減を可能にします。ただし、その不安定性を補完するための戦略を講じることが重要です。今後進化するGCPの機能とともに、Preemptible VMを最大限に活用することで、効率的なビッグデータ処理を行っていくことができるでしょう。

GCP Dataprocの構成でPreemptible VMを活用する節約術

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