Κοινοποίηση μέσω

API Fabric για βέλτιστες πρακτικές απόδοσης GraphQL

Το API του Microsoft Fabric για GraphQL προσφέρει έναν ισχυρό τρόπο αποτελεσματικής αναζήτησης δεδομένων, αλλά η βελτιστοποίηση απόδοσης είναι το κλειδί για τη διασφάλιση ομαλής και επεκτάσιμης απόδοσης. Είτε χειρίζεστε σύνθετα ερωτήματα είτε βελτιστοποιείτε τους χρόνους απόκρισης, οι παρακάτω βέλτιστες πρακτικές σάς βοηθούν να έχετε την καλύτερη απόδοση από την υλοποίηση GraphQL και να μεγιστοποιήσετε την αποτελεσματικότητα του API στο Fabric.

Ποιος χρειάζεται βελτιστοποίηση απόδοσης

Η βελτιστοποίηση της απόδοσης είναι ζωτικής σημασίας για:

  • Προγραμματιστές εφαρμογών που δημιουργούν εφαρμογές υψηλής επισκεψιμότητας που υποβάλλουν ερωτήματα σε λίμνες και αποθήκες Fabric
  • Μηχανικοί δεδομένων που βελτιστοποιούν μοτίβα πρόσβασης δεδομένων Fabric για εφαρμογές ανάλυσης μεγάλης κλίμακας και διαδικασίες ETL
  • Διαχειριστές χώρου εργασίας Fabric που διαχειρίζονται την κατανάλωση εκχωρημένων πόρων και διασφαλίζουν την αποτελεσματική χρήση των πόρων
  • Προγραμματιστές BI που βελτιώνουν τους χρόνους απόκρισης για προσαρμοσμένες εφαρμογές ανάλυσης που βασίζονται σε δεδομένα Fabric
  • Ομάδες DevOps που αντιμετωπίζουν προβλήματα καθυστέρησης σε εφαρμογές παραγωγής που καταναλώνουν Fabric API

Χρησιμοποιήστε αυτές τις βέλτιστες πρακτικές όταν το GraphQL API σας χρειάζεται να χειρίζεται αποτελεσματικά τους φόρτους εργασίας παραγωγής ή όταν αντιμετωπίζετε προβλήματα απόδοσης.

Στοίχιση περιοχών

Οι κλήσεις API μεταξύ περιοχών είναι μια κοινή αιτία υψηλού λανθάνοντος χρόνου. Για βέλτιστες επιδόσεις, βεβαιωθείτε ότι οι εφαρμογές-πελάτες, ο μισθωτής Fabric, οι εκχωρημένοι πόροι και οι προελεύσεις δεδομένων βρίσκονται όλα στην ίδια περιοχή Azure.

Ελέγξτε την περιοχή μισθωτή σας

Για να βρείτε την περιοχή του μισθωτή Fabric:

  1. Είσοδος στην πύλη Microsoft Fabric με λογαριασμό διαχειριστή
  2. Επιλέξτε το εικονίδιο Βοήθεια (?) στην επάνω δεξιά γωνία
  3. Στο κάτω μέρος του παραθύρου της Βοήθειας, επιλέξτε Πληροφορίες για το Fabric
  4. Σημειώστε την περιοχή που εμφανίζεται στις λεπτομέρειες μισθωτή

Ελέγξτε την περιοχή εκχωρημένων πόρων σας

Το API σας για το GraphQL εκτελείται σε μια συγκεκριμένη χωρητικότητα. Για να βρείτε την περιοχή εκχωρημένων πόρων:

  1. Ανοίξτε τον χώρο εργασίας που φιλοξενεί το API σας για το GraphQL

  2. Μεταβείτε στις ρυθμίσεις> χώρου εργασίαςΠληροφορίες άδειας χρήσης

  3. Εύρεση της περιοχής στην περιοχή Άδεια χρήσης χωρητικότητας

    Στιγμιότυπο οθόνης που δείχνει πώς μπορείτε να λάβετε την περιοχή εκχωρημένων πόρων για τον χώρο εργασίας σας.

Ελέγξτε την περιοχή προέλευσης δεδομένων σας

Η τοποθεσία των προελεύσεων δεδομένων σας επηρεάζει επίσης τις επιδόσεις:

  • Προελεύσεις δεδομένων Fabric (Lakehouse, Data Warehouse, SQL Database): Αυτές χρησιμοποιούν την ίδια περιοχή με τους εκχωρημένους πόρους του χώρου εργασίας
  • Εξωτερικές προελεύσεις δεδομένων (Βάση δεδομένων SQL Azure, κ.λπ.): Ελέγξτε τη θέση του πόρου στην πύλη Azure

Βέλτιστη πρακτική: Αναπτύξτε εφαρμογές προγράμματος-πελάτη στην ίδια περιοχή με τους εκχωρημένους πόρους και τις προελεύσεις δεδομένων Fabric για να ελαχιστοποιήσετε τον λανθάνοντα χρόνο δικτύου.

Βέλτιστες πρακτικές δοκιμών απόδοσης

Κατά την αξιολόγηση της απόδοσης του API σας, ακολουθήστε αυτές τις οδηγίες για αξιόπιστα και συνεπή αποτελέσματα.

Χρησιμοποιήστε ρεαλιστικά εργαλεία δοκιμής

Δοκιμάστε με εργαλεία που ταιριάζουν πολύ με το περιβάλλον παραγωγής σας:

  • Δέσμες ενεργειών ή εφαρμογές: Χρησιμοποιήστε δέσμες ενεργειών Python, Node.jsή .NET που προσομοιώνουν την πραγματική συμπεριφορά του προγράμματος-πελάτη
  • Συγκέντρωση συνδέσεων HTTP: Χρησιμοποιήστε ξανά τις συνδέσεις HTTP για να μειώσετε τον λανθάνοντα χρόνο, ιδιαίτερα σημαντικό για σενάρια μεταξύ περιοχών
  • Διαχείριση περιόδων σύνδεσης: Διατηρήστε τις περιόδους σύνδεσης σε όλα τα αιτήματα για να αντικατοπτρίζουν με ακρίβεια τη χρήση του πραγματικού κόσμου

Δείγμα πόρων:

Συλλέξτε ουσιαστικές μετρήσεις

Για ακριβή αξιολόγηση απόδοσης:

  1. Αυτοματοποίηση δοκιμών: Χρησιμοποιήστε σενάρια ή εργαλεία δοκιμών απόδοσης για να εκτελέσετε δοκιμές με συνέπεια για μια καθορισμένη περίοδο
  2. Προθέρμανση του API: Εκτελέστε πολλά δοκιμαστικά ερωτήματα πριν μετρήσετε την απόδοση (βλ. Απαιτήσεις προθέρμανσης)
  3. Ανάλυση κατανομών: Χρησιμοποιήστε μετρήσεις που βασίζονται σε εκατοστημόρια (P50, P95, P99) και όχι απλώς μέσους όρους για να κατανοήσετε τα μοτίβα καθυστέρησης
  4. Δοκιμή υπό φορτίο: Μετρήστε την απόδοση με ρεαλιστικούς ταυτόχρονους όγκους αιτημάτων
  5. Συνθήκες εγγράφου: Καταγράψτε την ώρα της ημέρας, τη χρήση της χωρητικότητας και τυχόν ταυτόχρονους φόρτους εργασίας κατά τη διάρκεια της δοκιμής

Συνήθη προβλήματα επιδόσεων

Η κατανόηση αυτών των κοινών προβλημάτων σάς βοηθά να διαγνώσετε και να επιλύσετε αποτελεσματικά προβλήματα απόδοσης.

Απαιτήσεις προθέρμανσης

Πρόβλημα: Το πρώτο αίτημα API διαρκεί πολύ περισσότερο από τα επόμενα αιτήματα.

Γιατί συμβαίνει αυτό:

  • Προετοιμασία API: Όταν είναι αδρανές, το περιβάλλον API πρέπει να αρχικοποιηθεί κατά την πρώτη κλήση, προσθέτοντας μερικά δευτερόλεπτα καθυστέρησης
  • Προθέρμανση προέλευσης δεδομένων: Πολλές προελεύσεις δεδομένων (ειδικά τα τελικά σημεία ανάλυσης SQL και οι αποθήκες δεδομένων) υποβάλλονται σε φάση προθέρμανσης όταν προσπελάζονται μετά από αδράνεια
  • Συνδυασμένη προετοιμασία: Εάν τόσο το API όσο και η πηγή δεδομένων είναι αδρανείς, οι χρόνοι προετοιμασίας αυξάνονται

Λύση:

  • Εκτελέστε 2-3 δοκιμαστικά ερωτήματα πριν μετρήσετε την απόδοση
  • Για εφαρμογές παραγωγής, εφαρμόστε τελικά σημεία ελέγχου υγείας που διατηρούν το API ζεστό
  • Εξετάστε το ενδεχόμενο να χρησιμοποιήσετε προγραμματισμένα ερωτήματα ή εργαλεία παρακολούθησης για να διατηρήσετε μια ενεργή κατάσταση κατά τις εργάσιμες ώρες

Περιφερειακή απόκλιση

Πρόβλημα: Σταθερά υψηλός λανθάνων χρόνος σε όλα τα αιτήματα.

Γιατί συμβαίνει αυτό: Οι κλήσεις δικτύου μεταξύ περιοχών προσθέτουν σημαντικό λανθάνοντα χρόνο, ειδικά όταν ο υπολογιστής-πελάτης, το API και οι προελεύσεις δεδομένων βρίσκονται σε διαφορετικές περιοχές του Azure.

Λύση:

  • Επαληθεύστε ότι η εφαρμογή-πελάτης, οι εκχωρημένοι πόροι Fabric και οι προελεύσεις δεδομένων βρίσκονται στην ίδια περιοχή
  • Εάν η πρόσβαση μεταξύ περιοχών είναι αναπόφευκτη, εφαρμόστε επιθετικές στρατηγικές προσωρινής αποθήκευσης
  • Εξετάστε το ενδεχόμενο ανάπτυξης τοπικών αντιγράφων API για καθολικές εφαρμογές

Απόδοση προέλευσης δεδομένων

Πρόβλημα: Τα αιτήματα API είναι αργά ακόμα και όταν το API έχει προθερμανθεί και οι περιοχές είναι ευθυγραμμισμένες.

Γιατί συμβαίνει αυτό: Το API για GraphQL λειτουργεί ως διεπαφή ερωτήματος στις πηγές δεδομένων σας. Εάν η υποκείμενη προέλευση δεδομένων έχει προβλήματα επιδόσεων, όπως λείπουν ευρετήρια, σύνθετα ερωτήματα ή περιορισμούς πόρων, το API κληρονομεί αυτούς τους περιορισμούς.

Λύση:

  1. Απευθείας δοκιμή: Υποβάλετε απευθείας ερώτημα στην προέλευση δεδομένων (χρησιμοποιώντας SQL ή άλλα εγγενή εργαλεία) για να καθορίσετε μια απόδοση γραμμής βάσης
  2. Βελτιστοποιήστε την προέλευση δεδομένων:
  3. Εκχωρημένοι πόροι σωστού μεγέθους: Βεβαιωθείτε ότι το SKU εκχωρημένων πόρων Fabric παρέχει επαρκείς υπολογιστικούς πόρους. Ανατρέξτε στις έννοιες του Microsoft Fabric για οδηγίες σχετικά με την επιλογή των κατάλληλων εκχωρημένων πόρων.

Σχεδιασμός ερωτήματος

Πρόβλημα: Ορισμένα ερωτήματα έχουν καλή απόδοση, ενώ άλλα είναι αργά.

Γιατί συμβαίνει αυτό:

  • Υπερβολική ανάκτηση: Η αίτηση περισσότερων πεδίων από όσα χρειάζεται αυξάνει τον χρόνο επεξεργασίας
  • Βαθιά ένθεση: Τα ερωτήματα με πολλά επίπεδα ένθετων σχέσεων απαιτούν πολλαπλές εκτελέσεις προγράμματος επίλυσης
  • Λείπουν φίλτρα: Τα ερωτήματα χωρίς κατάλληλα φίλτρα μπορούν να επιστρέψουν υπερβολικά δεδομένα

Λύση:

  • Ζητήστε μόνο τα πεδία που χρειάζεστε στο ερώτημά σας GraphQL
  • Περιορισμός του βάθους των ένθετων σχέσεων όπου είναι δυνατό
  • Χρήση κατάλληλων φίλτρων και σελιδοποίησης στα ερωτήματά σας
  • Εξετάστε το ενδεχόμενο να χωρίσετε σύνθετα ερωτήματα σε πολλά απλούστερα ερωτήματα, όταν χρειάζεται

Σχετικό περιεχόμενο

  • Last updated on