プライベート合成エージェントのインストール（Web および API モニタリング）

このページでは、Kubernetes（K8S）クラスタで Web モニタリングプライベート合成エージェント（PSA）および API モニタリングプライベート合成エージェント（PSA）を実行するために必要なハードウェアコンポーネントについて説明します。

Web モニタリング PSA は、次のプラットフォームをサポートしています。

SaaS コントローラ
オンプレミスコントローラ 21.4.1 以降、オンプレミス合成サーバー 21.4.1 以降
Python 3 以降
Chrome ブラウザ
Postgres 12
Ignite を使用するインメモリデータベースを用いる Heimdall
x86-64 アーキテクチャ

API モニタリング PSA は、次のプラットフォームをサポートしています。

SaaS コントローラ 21.11 以降
Javascript
Postgres 12
Ignite を使用するインメモリデータベースを用いる Heimdall
x86-64 アーキテクチャ

次のいずれかのデータベースを使用して PSA をインストールできます。

Postgres データベース（PSA バージョン 22.6.0 以前を使用）
Ignite を使用するインメモリデータベースを用いる Heimdall（PSA バージョン 22.9.0 を使用）

Google Cloud Platform 上の Web モニタリング PSA は、オンプレミス合成サーバーではサポートされていません
API モニタリング PSA は、オンプレミスコントローラではサポートされていません

前提条件

Kubernetes クラスタバージョン（1.21 ～ 1.22）
ライセンスユニット（SaaS およびオンプレミス）：
- ブラウザ合成モニタリング - プライベートエージェント - ロケーションごと
- ブラウザ合成モニタリング - プライベートエージェント - ロケーション無制限

ハードウェア要件

次の表に、ハードウェアコンポーネントとその推奨構成を示します。

コンポーネント	説明	最小設定			推奨設定
コンポーネント	説明	# Instances	Per Instance		# Instances	Per Instance
Heimdall （オーケストレータ）	PSA クラスタの測定ジョブを取得するためにシンセティッククラウドに接続するオーケストレータ。	1	プロセッサ：2 vCPU メモリ：4 GB RAM		2	プロセッサ：3 vCPU メモリ：5 GB RAM
Postgres（DB）インメモリデータベース（Ignite）を用いる Heimdall を使用する場合、Postgres は必要ありません。	進行中の測定メタデータのローカルストレージのデータベース（DB）。この DB にはビジネスデータは保存されません。DB データの損失またはクラッシュは、進行中の測定にのみ影響します。新しい DB を設定する代わりに、HA（高可用性）で設定された既存の Postgres DB を DB Java Database Connectivity（JDBC）URL（Heimdall の構成の一部）として使用できます。	1	プロセッサ：2 vCPU メモリ：4 GB RAM		1	プロセッサ：3 vCPU メモリ：6 GB RAM
測定コンテナ	すべての測定を実行するために、Heimdall によって自動調整された一時的なコンテナ。（Web モニタリング PSA）測定コンテナイメージは、追加のライブラリをインストールするようにカスタマイズできます。	必要に応じて、測定ごとに一時的なコンテナインスタンスがスケジュールされます。	バースト可能な CPU-RAM		必要に応じて、測定ごとに一時的なコンテナインスタンスがスケジュールされます。	バースト可能な CPU-RAM
測定コンテナ		必要に応じて、測定ごとに一時的なコンテナインスタンスがスケジュールされます。	Web Monitoring PSA: 最小：0.5 vCPU、1 GB RAM 最大：1.25 CPU、2 GB RAM	API Monitoring PSA: 0.1 vCPU および 100 MB RAM	必要に応じて、測定ごとに一時的なコンテナインスタンスがスケジュールされます。	Web Monitoring PSA: 最小：0.5 vCPU、1 GB RAM 最大：1.25 CPU、2 GB RAM	API Monitoring PSA: 0.1 vCPU および 100 MB RAM

測定コンテナの数

次の式を使用して、必要な同時コンテナの数を計算できます。

（（ジョブ数）x（平均ジョブ時間（分））/（頻度（分）））

たとえば、ジョブ数が 10、平均時間がジョブあたり 30 秒、実行間隔は 5 分の場合に必要なコンテナ数は次のとおりです。

（10 x（30/60））/ 5）= 1 コンテナ

インメモリデータベースを用いる Heimdall を使用する場合、複数のコンテナを作成することはできません。

同時測定

Kubernetes クラスタ仕様によって、実行可能な同時測定の数が決まります。インフラ制限を超えてジョブを送信すると、Kubernetes クラスタでジョブがキューイングされます。同時実行ジョブの数を自動的に調整するには、クラスタ自動スケーラを有効にします。K8S の自動スケーラ機能は、クラウドまたはマネージドサービスプロバイダーによって異なります。

これらの環境のいずれかで Web モニタリング PSA および API モニタリング PSA を設定するには、以下を参照してください。