DigitalOcean ドロップレットは、仮想化されたハードウェア上で実行される Linux ベースの仮想マシン (VM) です。作成した各ドロップレットは、スタンドアロンまたは大規模なクラウドベースのインフラストラクチャの一部として使用できる新しいサーバーです

適切なドロップレット プランの選択は、ワークロードによって異なります。サイズが大きすぎるドロップレットはリソースを十分に活用せず、コストも高くなりますが、サイズが小さすぎるドロップレットをフル CPU またはメモリで実行すると、パフォーマンスが低下したりエラーが発生したりします。

ユースケースに最適な Droplet プランを選択できるように、この記事では共有 CPU と専用 CPU の違いを説明し、各 Droplet プランについて詳しく説明し、データ主導の決定を下す方法について締めくくります。

別の種類のより大きなドロップレット プランへのサイズ変更を含め、作成後にドロップレットをより大きなプランにサイズ変更することもできます。たとえば、Basic Droplet プランからより大きな CPU 最適化 Droplet プランにサイズ変更できます。プランと価格の完全なリストについては、ドロップレットの価格ページを参照してください

あ
**Droplet** は、CPU、RAM、ディスク ストレージなどのリソースが物理ホストから割り当てられる仮想マシン (VM) です。

あ
**ハイパーバイザーは仮想マシンモニターとも呼ばれ、物理ホストで実行されている複数のドロップレットがそれぞれ vCPU などの仮想リソースを確実に受け取るようにします。

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**vCPU** は、プロセッサ コア上の単一のハイパースレッドに対応する処理能力の単位です。最新のマルチコア プロセッサには複数の vCPU があります

選択したドロップレット プランによって、ドロップレットに割り当てられるリソースの量が決まります。 RAM、ディスク ストレージ、ネットワーク帯域幅などのリソースは常に専用ですが、共有 CPU プランと専用 vCPU の専用 CPU プランから選択できます

専用の CPU ドロップレットは、常に完全なハイパースレッドへのアクセスを保証します。共有 CPU ドロップレットを使用すると、ドロップレットに割り当てられたハイパースレッドを他の複数のドロップレット間で共有できます。共有 CPU ドロップレットの負荷が高くなると、ハイパーバイザーはより多くのハイパースレッドを動的に割り当てます。

ただし、ハイパーバイザーが割り当てることができる CPU サイクルの量は、そのホストを共有する他のドロップレットのワークロードによって異なります。これらの隣接するドロップレットの負荷が高い場合、ドロップレットは、基盤となる物理プロセッサへの専用アクセスではなく、ハイパースレッドの一部を受け取る可能性があります。実際には、これは共有 CPU ドロップレットを意味します。
完全なハイパースレッドにアクセスできる*可能性がありますが、保証されていません

Droplet プランは 5 つあります。1 つの共有 CPU プランと 4 つの専用 CPU プランです。
|ドロップレット プラン||CPU||vCPU||メモリ|
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|ベーシック (レギュラーおよびプレミアム) |共有||1 - 8||1 - 16 GB RAM|
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|汎用 |専用||2 - 40||8 - 160 GB RAM
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4 GB RAM / vCPU
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|CPU 最適化 |専用||2 - 48||4 - 96 GB
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2GB RAM/vCPU
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|メモリ最適化 |専用||2 - 32||16 - 256 GB RAM
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8 GB RAM / vCPU
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|ストレージ最適化 |専用||2 - 32||16 - 256 GB RAM
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8 GB RAM / vCPU
150 - 225 GB SSD / vCPU
基本的なドロップレットは、専用スレッドを十分に使用しないワークロードに対して、より低いコストで最も効率的な CPU 使用率を実現します。これらは、次のようなさまざまなレベルの CPU を処理できるバースト アプリケーションに最適です。
Basic Droplets には、1 vCPU / 1 GB メモリから 8 vCPU / 16 GB メモリまで、さまざまな構成があります。また、アプリケーションに最も適したメモリと vCPU の比率を柔軟に選択できます。

Basic Droplets は共有 CPU であり、ほとんどが低負荷から中負荷で実行され、短時間バーストすることがあるアプリに最適です。時間が重要であるか、パフォーマンスの変動が許容できない本番ワークロードの場合は、専用の CPU ドロップレットを選択する必要があります。

ベーシック ドロップレットには、通常の CPU またはプレミアム CPU を含めることができます。プレミアム CPU は Intel と AMD から選択できます

プレミアム CPU を搭載した Basic Droplets は、最新の 2 世代の CPU のいずれかと NVMe SSD の使用が保証されています。 NVMe SSD は並列処理を使用して、通常の SSD よりも高速なディスク パフォーマンスを提供します。多数のトランザクションを必要とするワークロードでは、NVMe SSD を使用するとレイテンシが大幅に短縮されます

プレミアム CPU ドロップレットはメモリ パフォーマンスも強化されており、インメモリ データベースや Web アプリのサーバー側キャッシュなどのワークロードで重要な要素となる可能性があります。プレミアム AMD ドロップレットは、3200 MHz のメモリ周波数とプレミアム インテル 2933 MHz を備えています。

プレミアム CPU ドロップレットには、第 2 世代または第 3 世代の Intel Xeon スケーラブル プロセッサ、または第 2 世代または第 3 世代の AMD EPYC プロセッサが搭載されています。通常の CPU ドロップレットには、第 1 世代またはそれ以前の Xeon スケーラブル プロセッサと AMD EPYC プロセッサが混在しています。

汎用ドロップレットは、メモリと専用 CPU の比率がバランスが取れており、さまざまな運用ワークロードに適しています。汎用ドロップレットは、8 GB から最大 160 GB の RAM を使用して、2 vCPU から最大 40 vCPU までの 6 つの構成で利用できます。この 4:1 のメモリと CPU の比率は、次のような標準的なワークロードに最適です。
また、アプリケーションに最適なドロップレット タイプがわからない場合にも、デフォルトの選択肢として適しています。すべての汎用ドロップレットには、Intel Xeon Skylake または Cascade Lake プロセッサが搭載されており、ベースクロック速度は 2.7GHz です。専用の計算能力を必要とする汎用の本番ワークロードに最適

ワークロードが保証された持続的な CPU パフォーマンスを必要とするが、メモリ集約型ではない場合、CPU 最適化ドロップレットを使用すると、専用 vCPU あたりのコストを最小限に抑えることができます。 IntelÃâ¢ãâãâ の Ice Lake とベースクロック速度が 2.6 Ghz を超える古いプロセッサに支えられた CPU 最適化ドロップレットは、次のような CPU バウンドのワークロード向けに構築されています。
CPU 最適化ドロップレットは、4 GB の RAM を備えた 2 つの vCPU から 32 個の vCPU と 64 GB の RAM まで、2:1 のメモリと CPU の比率を提供します。この構成は、専用の vCPU から高速で一貫したパフォーマンスを要求するアプリケーションに最適ですが、汎用ドロップレットによって提供される追加の RAM を必要とするほどメモリを集中的に使用することはありません。

大規模な運用データベースやインメモリ キャッシュなどの一部のワークロードでは、データのワーキング セットを格納するために大量のメモリが必要になります。十分な RAM がないと、通常、このようなアプリケーションの実行が遅くなるか、不安定になってクラッシュすることがあります。 vCPU ごとに 8 GB の RAM を備えたメモリ最適化ドロップレットは、次のアプリケーションに最適です。
メモリ最適化ドロップレットの範囲は、2 個の vCPU と 8 GB の RAM から、最大 32 個の vCPU と 256 GB のメモリです。メモリを追加すると、アプリケーションのパフォーマンスと安定性に大きな影響を与える、ディスクへの過剰なスワップやメモリ不足エラーの発生を回避できます。専用の vCPU を提供しながら、メモリの GB あたりのコストを最小限に抑えることができます。

大量のデータをキャプチャするワークロードには、高速ストレージが必要です。ストレージ最適化ドロップレットは、最新の SSD 用に明示的に構築されたインターフェイス プロトコルである NVMe (不揮発性メモリ エクスプレス) を使用します。並列処理を利用して、通常の SSD よりも桁違いに高速なディスク パフォーマンスを提供します。ストレージは (ネットワーク経由で接続されるのではなく) ハイパーバイザーに直接接続されるため、これらのドロップレットは、次のような低レイテンシーで多数のトランザクションを必要とするワークロードに最適です。
Storage-Optimized Droplets の 1X SSD 構成は、専用 vCPU ごとに 150GB のストレージを備えています。 1.5X SSD オプションでは、vCPU あたり 225 GB が提供されます。最大の Storage-Optimized Droplet には 7 テラバイトのストレージ容量があります


特定のドロップレット タイプに落ち着く前に、ワークロードのベンチマークと負荷テストを行って、シミュレートされた負荷の下でどのように動作するかを確認することをお勧めします。バースト性の高いアプリやバッチ ジョブの場合、特に共有 CPU 基本ドロップレットを使用している場合は、負荷が予想されるピークに達したときのリソースの使用状況を調べます。アプリのパフォーマンスが本番環境のニーズに対して変動しすぎることに気付いた場合は、専用の vCPU を備えたドロップレット タイプを検討してください。

Droplet グラフを使用すると、Droplet の CPU 負荷とメモリ使用量に関する詳細情報を取得できます。
ドロップレットの CPU 使用率が高く、メモリ使用量も多い場合は、vCPU とメモリの両方をスケーリングし、バランスの取れた汎用ドロップレットを使用することを検討してください。

ほとんどの場合、ドロップレットの CPU 使用率が高く、メモリ使用率が非常に低い場合は、CPU 最適化ドロップレットを使用してお金を節約できる可能性があります。

ほとんどの場合、ドロップレットのメモリ使用量が高く (最大になってディスクにスワップする可能性があります)、CPU 使用率が低いか中程度である場合は、メモリをスケーリングし、メモリ最適化ドロップレットを使用することを検討してください。

ほとんどの場合、ドロップレットの CPU またはメモリ使用量が低から中程度であるが、バーストしてリソース制限に達する場合がある場合は、共有 CPU 基本ドロップレットを検討し、それに応じて制限リソースをスケーリングします。

DigitalOcean Monitoring を使用すると、アラート ポリシーを作成して、ドロップレットがリソース制限に達した場合にメールまたは Slack で通知できます。たとえば、ドロップレットの 1 つが 90% のメモリ使用量を 30 分以上超えた場合に Slack 経由で通知するようにアラート ポリシーを設定できます。 -メモリエラー

すべての DigitalOcean ドロップレットには、可変容量のローカル ソリッド ステート ディスク (SSD) ストレージが含まれています。追加のストレージが必要な場合は、ネットワークに接続されたブロック ストレージを使用して追加のボリュームをドロップレットに接続するか、Spaces オブジェクト ストレージを使用してファイルと付随するメタデータをオフロードできます。

ネットワーク接続ストレージを使用すると、パフォーマンスが低下します。追加の 1 秒あたりの入出力操作 (IOPS) が必要な場合は、ローカル SSD ストレージを追加するためにドロップレットをより大きなサイズにスケーリングすることを検討してください。

ドロップレットには、ドロップレット インスタンスのタイプとサイズに応じて、無制限の無料のインバウンド データ転送と、いくらかの無料のアウトバウンド データ転送が含まれます。ワークロードの種類と帯域幅の使用状況に応じて、ドロップレットをスケーリングして、追加の無料のアウトバウンド データ転送を利用できます。

監視では、CPU とメモリの使用状況を監視するのとほぼ同じ方法で、ディスクと帯域幅の両方を監視するためのグラフとアラート ポリシーが提供されます。

ドロップレットを使用して DigitalOcean Kubernetes でコンテナー クラスターを実行する場合、最適なドロップレット プランを選択するにはさまざまな考慮事項があります。いくつかの異なる Droplet インスタンス タイプを組み合わせて、実行中のコンテナに最適なサイズのリソースのセットを作成できます

Kubernetes などの多くのコンテナ クラスタには、コンテナを実行するドロップレットを指定できる高度なスケジューリング機能があります。たとえば、メモリにバインドされたデータ処理アプリを実行している場合、そのワークロードをメモリ最適化ドロップレットのグループにスケジュールして、メモリ制限に達してディスクにスワップすることを回避できます。

詳細については、Kubernetes の高度なスケジューリングをご覧ください。