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Améliorer les performances des machines virtuelles hautement utilisées à l’aide d’Azure Advisor

Azure Advisor vous aide à optimiser la vitesse et la réactivité de vos applications critiques pour l’entreprise. Vous pouvez obtenir des recommandations en matière de performances à l’aide de l’onglet Performances du tableau de bord d’Advisor.

  1. Connectez-vous au portail Azure.
  2. Recherchez et sélectionnez Advisor à partir de n’importe quelle page.
  3. Dans le tableau de bord Advisor, sélectionnez l’onglet Performances.

Optimiser les performances des machines virtuelles en dimensionnant correctement les instances hautement utilisées

Vous pouvez améliorer la qualité de votre charge de travail et éviter de nombreux problèmes liés aux performances (c’est-à-dire la limitation, la latence élevée) en évaluant régulièrement votre efficacité des performances. Azure Well-Architected Framework​ définit l’efficacité des performances comme la capacité de votre charge de travail à s’adapter aux changements de charge. L’efficacité des performances est l’un des cinq piliers de l’excellence architecturale sur Azure.

Sauf exigences contraires voulues par la conception, nous vous recommandons de maintenir l’utilisation de votre application bien en dessous des limites de taille de vos machines virtuelles, afin qu’elles puissent mieux fonctionner et s’adapter facilement aux changements.

Advisor agrège différentes métriques sur un minimum de sept jours, identifie les machines virtuelles avec une utilisation élevée cohérente pour ces métriques et recherche de meilleures tailles (références SKU) pour améliorer les performances. Pour finir, Advisor examine les signaux de capacité dans Azure pour actualiser fréquemment les références SKU recommandées, en veillant à ce qu’elles soient disponibles pour le déploiement dans la région.

Recommandations de redimensionnement des références SKU

Advisor recommande de redimensionner les machines virtuelles lorsque l’utilisation est constamment élevée (au-delà des seuils prédéfinis) compte tenu des limites de taille des machines virtuelles en cours d’exécution.

  • L’algorithme de recommandation évalue les métriques d’utilisation Processeur, Mémoire, Pourcentage d’IOPS en cache consommées par la machine virtuelle et Pourcentage de bande passante non mise en cache consommée par la machine virtuelle.
  • La période d’observation correspond aux sept derniers jours à compter du jour de la recommandation.
  • Les métriques sont échantillonnées toutes les 30 secondes, agrégées à 1 minute, puis de nouveau agrégées à 30 minutes (nous prenons la moyenne des valeurs moyennes d’une minute lors de l’agrégation à 30 minutes)
  • Une mise à niveau de référence SKU pour les machines virtuelles est décidée en fonction des critères suivants :
    • Pour chaque métrique, nous créons une nouvelle caractéristique à partir du P50 (médian) de ses moyennes de 30 minutes agrégées sur la période d’observation. Par conséquent, une machine virtuelle est identifiée comme candidate pour un redimensionnement si :
      • Les deux caractéristiques CPU et Memory sont >= 90 % des limites de la référence SKU actuelle.
      • Sinon, soit
        • La caractéristique VM Cached IOPS est >= à 95 % des limites de la référence SKU actuelle et le nombre maximal d’IOPS de disque local de la référence SKU actuelle est >= à ses IOPS de disque réseau. ou
        • La caractéristique VM Uncached Bandwidth est >= 95 % des limites de la référence SKU actuelle et les limites maximales de limitation de disque réseau de la référence SKU actuelle sont >= à ses unités de limitation de disque local.
  • Nous veillons à ce qui suit :
    • L’utilisation actuelle de la charge de travail est meilleure sur les nouvelles références SKU, car elles offrent des limites plus élevées et de meilleures garanties de performances.
    • La nouvelle référence SKU offre les mêmes fonctionnalités de performances réseau accélérées et de Stockage Premium.
    • La nouvelle référence SKU est prise en charge et prête pour le déploiement dans la même région que la machine virtuelle en cours d’exécution.

Dans certains cas, il n’est pas possible d’adopter ou d’appliquer les recommandations, notamment dans les scénarios courants suivants (il peut y avoir d’autres cas) :

  • La machine virtuelle est à courte durée de vie.
  • La machine virtuelle actuelle est déjà provisionnée pour prendre en charge le trafic à venir.
  • Un test spécifique est effectué en utilisant la référence SKU actuelle, même si elle n’est pas utilisée efficacement.
  • Il est nécessaire de conserver la machine virtuelle telle quelle.

Dans ces cas-là, utilisez les options Ignorer/Reporter associées à la recommandation.

Nous travaillons constamment à l’amélioration de ces recommandations. N’hésitez pas à partager vos commentaires sur le forum Advisor.

Pour plus d’informations sur Azure Advisor, consultez les articles suivants.

Pour plus d’informations sur des recommandations spécifiques d’Advisor, consultez les articles suivants.