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Cette référence fournit une consommation de ressources de référence mesurée pour les déploiements Opérations Azure IoT au niveau inactif (aucune charge de travail active). Utilisez ces profils pour valider que votre matériel répond à la configuration minimale requise et pour établir des bases de référence de surveillance des ressources.
Aperçu
Opérations Azure IoT déploie plusieurs composants sur plusieurs espaces de noms Kubernetes. L’empreinte totale des ressources dépend de deux facteurs : le profil de mémoire du répartiteur MQTT (qui contrôle l’allocation de mémoire par pod) et la cardinalité du répartiteur (nombre de réplicas front-end, partitions principales et facteur de redondance, qui contrôle le nombre de pods déployés). Une cardinalité plus élevée signifie plus de pods, et un profil de mémoire plus élevé signifie que chaque pod utilise plus de mémoire.
Trois configurations ont été mesurées sur des clusters à nœud unique au niveau inactif (aucune ressources connectées, aucun flux de données actif, un trafic proche de zéro). Il s’agit de nombres de référence, et non de nombres maximums. Les charges de travail de production augmentent considérablement la consommation :
| Configuration | Profil de mémoire | Cardinalité | Mémoire maximale du nœud | Espace de noms maximal RSS Opérations Azure IoT | Total maximal RSS des pods | Nombre de pods |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Configuration A | Tiny | 1 frontal 1 partition facteur de redondance 2 |
~4 979 Mio | ~1 298 MiB | ~5 409 MiB | 55 |
| Configuration B | Faible | 2 serveurs frontaux 2 partitions facteur de redondance 2 |
~5 130 MiB | ~1 559 Mio | ~5 695 Mio | 58 |
| Configuration C | Moyenne | 2 serveurs frontaux 2 partitions facteur de redondance 2 |
~6 088 MiB | ~2 407 Mio | ~ 6 564 Mio | 58 |
Note
La différence entre la configuration A et la configuration B provient de la cardinalité supérieure (plus de pods broker) et d’un profil de mémoire différent. La différence entre la configuration B et la configuration C est purement du profil de mémoire (même cardinalité, même nombre de pods). Consultez les exemples de déploiement de production pour les scénarios chargés.
Répartition des espaces de noms
Le tableau suivant montre les pics de mémoire RSS par espace de noms sur les trois configurations inactives :
| Namespace | Configuration A, Tiny (Mio) | Configuration B, Low (Mio) | Config C, Moyenne (MiB) | Description |
|---|---|---|---|---|
| azure-iot-operations | 1,298 | 1,559 | 2,407 | Opérations Azure IoT principaux services (répartiteur, flux de données, connecteurs, observabilité) |
| azure-arc | 1,964 | 1,985 | 1,990 | Azure Arc agents et contrôleurs |
| cert-manager | 1,351 | 1,357 | 1,362 | Gestion des certificats |
| gatekeeper-system | 338 | 338 | 350 | Application de la stratégie |
| azure-extensions-usage-system | 279 | 277 | 278 | Opérateur de facturation |
| arc-workload-identity | 90 | 90 | 91 | Webhooks d’identité de charge de travail |
| azure-secret-store | 87 | 88 | 87 | Contrôleur de synchronisation des secrets |
| Total | ~5 409 | ~5 695 | ~6 564 |
Note
- Azure Arc, cert-manager, gatekeeper et autres espaces de noms d’infrastructure consomment environ 3,8 à 4,1 Go, quelle que soit la configuration du répartiteur. Cette surcharge est le coût fixe de l’exécution d’un cluster avec Arc avec Opérations Azure IoT.
-
Seul le
azure-iot-operationsespace de noms évolue en fonction de la configuration mémoire et des choix de cardinalité, de ~1,3 Go (Petite, cardinalité minimale) à ~2,4 Go (Moyenne, cardinalité plus élevée). - Planifiez au moins 6 Go de mémoire dédiée à Opérations Azure IoT infrastructure au niveau inactif avant de prendre en compte les charges de travail.
Consommation des ressources du pod du broker MQTT
Le répartiteur MQTT est le composant variable le plus important. Les différences de mémoire entre les configurations proviennent du profil de mémoire (allocation par pod) et de la cardinalité (nombre de pods). Le tableau suivant montre le flux RSS inactif par pod. Ces nombres augmentent avec le trafic :
| Pod | Configuration A, Tiny (Mio) | Configuration B, Low (Mio) | Config C, taille moyenne (MiB) | Remarques |
|---|---|---|---|---|
| aio-broker-frontend-0 | 29 | 33 | 169 | La mémoire par pod évolue en fonction du profil |
| aio-broker-frontend-1 | N/A | 33 | 169 | Absent dans la configuration A (un réplica frontal) |
| aio-broker-backend-1-0 | 41 | 66 | 211 | La mémoire par pod évolue selon le profil |
| aio-broker-backend-1-1 | 41 | 65 | 210 | Réplique du facteur de redondance |
| aio-broker-backend-2-0 | N/A | 66 | 212 | Non présent dans la configuration A (une partition) |
| aio-broker-backend-2-1 | N/A | 65 | 211 | Non présent dans la configuration A (une partition) |
| aio-broker-health-manager-0 | 41 | 41 | 42 | Identique sur tous les profils |
| aio-broker-operator-0 | 60 | 60 | 56 | Constante sur tous les profils |
| aio-broker-diagnostics-probe-0 | 24 | 43 | 43 | |
| aio-broker-diagnostics-service-0 | 49 | 66 | 66 | |
| aio-broker-authentication-0 | 24 | 24 | 24 | Identique sur tous les profils |
| aio-broker-webhook-0 | 33 | 35 | 32 | Identique pour tous les profils |
Configuration du courtier par profil testée
| Setting | Configuration A (Tiny) | Configuration B (Low) | Configuration C (moyenne) |
|---|---|---|---|
| Réplicas frontaux | 1 | 2 | 2 |
| Partitions back-end | 1 | 2 | 2 |
| Facteur de redondance du back-end | 2 | 2 | 2 |
| Total des pods de répartiteur | 10 | 13 | 13 |
| Mémoire frontale inactive par pod | ~29 Mio | ~33 MiB | ~169 MiB |
| Mémoire principale inactive par pod | ~41 Mio | ~66 MiB | ~211 MiB |
| Taille maximale du message | 4 Mo | 16 Mo | 64 Mo |
Consommation des autres composants Opérations Azure IoT
Ces composants ont une utilisation cohérente des ressources inactives, quel que soit le profil de mémoire ou la cardinalité :
| Composant | RSS maximal (MiB) | Nombre maximal de cœurs du processeur | Remarques |
|---|---|---|---|
| adr-schema-registry (x2) | ~52 chacun | 0.002 | Pods du registre de schéma |
| aio-akri-operator-0 | ~39 | 0.001 | Découverte d’appareils Akri |
| aio-akri-adr-service-0 | ~30 | 0.001 | Service de registre des appareils Akri Azure (ADR) |
| aio-dataflow-dev-0 | ~67 | 0.002 | Environnement d’exécution du flux de données |
| aio-dataflow-operator-0 | ~56 | 0.001 | Opérateur de flux de données |
| aio-operator | ~114 | 0.003 | opérateur Opérations Azure IoT |
| aio-observability (x2) | ~125 chacun | 0.005 | Collecteurs OpenTelemetry |
| aio-observability-operator | ~106 | 0.003 | Opérateur d’observabilité |
| aio-observability-cluster-metrics-agent | ~114 | 0.004 | Agent pour les mesures |
| aio-wasm-graph-controller-0 | ~30 | 0.001 | Contrôleur de graphique WebAssembly (WASM) |
CPU consumption (Consommation du processeur)
La consommation du processeur est minimale au niveau inactif dans toutes les configurations testées :
| Configuration | Espace de noms maximal CPU Opérations Azure IoT | Pic total de CPU du cluster | % de nœuds |
|---|---|---|---|
| Configuration A (Petite) | 0.025 cœurs | 0.099 cœurs | 1,3 % |
| Configuration B (basse) | 0,044 cœurs | 0.104 cœurs | 1,3 % |
| Configuration C (moyen) | 0,048 cœurs | 0.093 cœurs | 1,2 % |
L’utilisation du processeur est négligeable lors de l’inactivité. En cas de charge de production, attendez-vous à une consommation de processeur beaucoup plus élevée proportionnelle au débit des messages et au nombre de workers frontend/back-end configurés.
Conseils de dimensionnement matériel
En fonction de ces mesures de référence inactives, les recommandations matérielles minimales suivantes s’appliquent aux déploiements à nœud unique. Les exigences réelles sont plus élevées en conditions de trafic de production :
| Profil de mémoire | RAM minimale (avec marge) | RAM recommandée | Cas d’usage |
|---|---|---|---|
| Petit | 8 Go | 8 à 10 Go | Trafic faible, petits paquets uniquement |
| Faible | 10 Go | 12–16 Go | Mémoire limitée, petits paquets |
| Moyenne | 12 Go | 16 à 32 Go | Modérer le trafic et les tailles de message |
| Élevé | 16 Go | 32 Go ou plus | Débit élevé, messages volumineux |
Important
Ces recommandations tiennent compte du surcoût fixe de l’infrastructure d’environ ~4 Go (Azure Arc, cert-manager, gatekeeper), ainsi que de l’empreinte variable des composants Opérations Azure IoT. Les charges de travail de production nécessitent un espace principal supplémentaire pour la mise en mémoire tampon des messages MQTT, le traitement des flux de données et l’activité du connecteur OPC UA.