Teljesítmény – javaslatok

Cikk
06/24/2024

Az Azure Advisor teljesítményjavaslatai segíthetnek az üzletileg kritikus fontosságú alkalmazások sebességének és válaszkészségének javításában. Az Advisor irányítópult Teljesítmény lapján kaphat teljesítményjavaslatokat az Advisortól.

Jelentkezzen be az Azure Portalra.
Keresse meg és válassza ki az Advisort bármelyik oldalról.
Az Advisor irányítópulton válassza a Teljesítmény lapot.

Mesterséges intelligencia és gépi tanulás

429-es szabályozás észlelhető ezen az erőforráson

Megfigyeltük, hogy egy nap alatt 1000 vagy több 429-es szabályozási hiba történt ezen az erőforráson. Fontolja meg az automatikus skálázás engedélyezését a nagyobb hívásmennyiségek jobb kezelése és a 429-es hibák számának csökkentése érdekében.

További információ az Azure AI-szolgáltatások automatikus skálázásáról.

Text Analytics-modell verzióának elavulása

Frissítse a modellverziót egy újabb vagy legújabb modellverzióra a legújabb és legjobb minőségű modellek használatához.

További információ a Cognitive Service – TAUpgradeToLatestModelVersion (Text Analytics-modellverzió elavulásáról).

Text Analytics-modell verzióának elavulása

Frissítse a modellverziót egy újabb vagy legújabb modellverzióra a legújabb és legjobb minőségű modellek használatához.

További információ a Cognitive Service – TAUpgradeModelVersiontoLatest (Text Analytics-modellverzió elavulásáról).

Frissítés a Cognitive Services Text Analytics legújabb API-verziójára

Frissítsen a legújabb API-verzióra, hogy a lehető legjobb eredményeket kapja a modell minősége, a teljesítmény és a szolgáltatás rendelkezésre állása szempontjából. A V3.0-tól kezdve új végpontokként is elérhetők új funkciók, például a személyes adatok felismerése, az entitásfelismerés és az entitások összekapcsolása különálló végpontokként. Az előzetes verziójú végpontok változásait illetően véleménybányászattal rendelkezünk az SA-végpontban, a személyes adatvégpontban újrakijelzett szövegtulajdonságokkal

További információ a Cognitive Service – UpgradeToLatestAPI szolgáltatásról (frissítés a Cognitive Service Text Analytics API legújabb verziójára).

Frissítés az Azure Cognitive Service for Language legújabb API-verziójára

Frissítsen a legújabb API-verzióra, hogy a lehető legjobb eredményeket kapja a modell minősége, a teljesítmény és a szolgáltatás rendelkezésre állása szempontjából.

További információ a Cognitive Service – UpgradeToLatestAPILanguage szolgáltatásról (Frissítés az Azure Cognitive Service for Language legújabb API-verziójára).

Frissítés a Cognitive Services Text Analytics legújabb SDK-verziójára

Frissítsen a legújabb SDK-verzióra, hogy a modell minősége, teljesítménye és a szolgáltatás rendelkezésre állása szempontjából a legjobb eredményt kapja. A V3.0-tól kezdve új végpontokként is elérhetők új funkciók, például a személyes adatok felismerése, az entitásfelismerés és az entitások összekapcsolása különálló végpontokként. Az előzetes verziójú végpontok változásait illetően véleménybányászattal rendelkezünk az SA-végpontban, a személyes adatvégpontban újrakijelzett szövegtulajdonságokkal

További információ a Cognitive Service – UpgradeToLatestSDK szolgáltatásról (frissítés a Cognitive Service Text Analytics SDK legújabb verziójára).

Frissítés a legújabb Cognitive Service Language SDK-verzióra

Frissítsen a legújabb SDK-verzióra, hogy a modell minősége, teljesítménye és a szolgáltatás rendelkezésre állása szempontjából a legjobb eredményt kapja.

További információ a Cognitive Service – UpgradeToLatestSDKLanguage szolgáltatásról (frissítés a Cognitive Service Language SDK legújabb verziójára).

Frissítés az Azure AI Language SDK legújabb verziójára

További információ az Azure AI Nyelvről.

Elemzés

A Data Explorer-erőforrások megfelelő méretezése az optimális teljesítmény eléréséhez.

Ez a javaslat felfedi az összes Olyan Adatkezelő-erőforrást, amely meghaladja az ajánlott adatkapacitást (80%). A teljesítmény javítására javasolt művelet a megjelenített ajánlott konfigurációra történő átméretezés.

További információ az Adatkezelő erőforrásáról – Megfelelő méretű ADX-erőforrás (Megfelelő méretű Data Explorer-erőforrások az optimális teljesítmény érdekében.).

A Data Explorer-táblák gyorsítótár-szabályzatainak áttekintése

Ez a javaslat nagy számú lekérdezéssel jeleníti meg az Adatkezelő-táblákat, amelyek a konfigurált gyorsítótár-időszakon (szabályzaton) túlra tekintenek vissza – a gyorsítótáron kívüli adatokhoz hozzáférő lekérdezések százalékos aránya alapján láthatja a 10 legnagyobb táblát. A teljesítmény javítására javasolt művelet a következő: Korlátozza a lekérdezéseket a táblában a minimálisan szükséges időtartományra (a megadott szabályzaton belül). Vagy ha a teljes időtartományból szükség van adatokra, növelje a gyorsítótárazási időszakot az ajánlott értékre.

További információ az Adatkezelő erőforrásáról – UpdateCachePoliciesForAdxTables (Data Explorer-táblák táblagyorsítótár-szabályzatainak áttekintése).

A Data Explorer-táblák gyorsítótárazási szabályzatának csökkentése a nagyobb teljesítmény eléréséhez

A táblagyorsítótár-szabályzat csökkentése felszabadítja a nem használt adatokat az erőforrás gyorsítótárából, és javítja a teljesítményt.

További információ az Adatkezelő erőforrásáról – ReduceCacheForAzureDataExplorerTablesToImprovePerformance (Reduce Data Explorer table cache policy for better performance).

A gyorsítótár növelése a gyorsítótár-szabályzatban

Az elmúlt hónap tényleges használati adatai alapján érdemes lehet frissítenie a gyorsítótár-szabályzatot a táblázatban lévő gyakori elérésű gyorsítótár növeléséhez. A megőrzési időszaknak mindig nagyobbnak kell lennie, mint a gyorsítótár időtartama. Ha növeli a gyorsítótárat, és a megőrzési idő alacsonyabb, mint a gyorsítótár időtartama, frissítse a megőrzési szabályzatot. Az elemzés csak az adatokat beolvasott felhasználói lekérdezéseken alapul.

További információ az Adatkezelő erőforrásáról – IncreaseCacheForAzureDataExplorerTablesToImprovePerformance (Gyorsítótár növelése a gyorsítótár-házirendben).

Optimalizált automatikus méretezés engedélyezése az Data Explorer erőforrások számára

Úgy tűnik, hogy az erőforrásod automatikusan skálázódhatott a teljesítmény javítása érdekében (az elmúlt hét tényleges használata, a gyorsítótár kihasználtsága, az ingestion kihasználtsága, a CPU és a streaming ingests kihasználtsága alapján). A költségek és a teljesítmény optimalizálása érdekében javasoljuk az Optimalizált automatikus skálázás engedélyezését.

További információ az Adatkezelő erőforrásáról – PerformanceEnableOptimizedAutoscaleAzureDataExplorer (Optimalizált automatikus skálázás engedélyezése Data Explorer-erőforrásokhoz).

A legutóbbi adatok beolvasása megtörténik

Az olvasási kérések több mint 75%-a a memstore-on landol, ami azt jelzi, hogy az olvasások elsősorban a legutóbbi adatokon alapulnak. A legutóbbi adatolvasások arra utalnak, hogy még ha a memstore-on is történik öblítés, a legutóbbi fájlt hozzá kell férni, és be kell helyezni a gyorsítótárba.

További információ a HDInsight-fürtről – HBaseMemstoreReadPercentage (Az olvasás a legutóbbi adatokon történik).

A fürt teljesítményének növelése érdekében érdemes lehet a gyorsított írási műveletek funkciót használni a HBase-fürtben.

Ez az tanácsadói javaslat azért jelenik meg, mert a HDInsight-csapat rendszernaplója azt mutatja, hogy a fürt az elmúlt hét napban a következő forgatókönyveket észlelte:

A WAL-szinkronizálás időbeli késése magas
Az írási kérelmek száma magas (legalább 3 db egyórás ablak több mint 1000 átlagos_írási_kérelem/másodperc/csomópont aránnyal)

Ezek a feltételek azt jelzik, hogy a fürt magas írási késésben szenved, ami a fürt nagy számítási feladatainak tudható be.

A fürt teljesítményének javítása érdekében fontolja meg az Azure HDInsight HBase által biztosított gyorsított írási funkció használatát. A HDInsight Apache HBase-fürtök gyorsított írási funkciója felhőalapú tároló használata helyett prémium szintű, SSD-alapú felügyelt lemezeket csatol az egyes régiók kiszolgálóihoz (feldolgozó csomópontjához), Ennek eredményeképpen alacsony írási késést és nagyobb rugalmasságot biztosít az alkalmazások számára.

Ha többet szeretne megtudni erről a funkcióról, látogasson el a hivatkozásra:

További információ a HDInsight-fürtről – AccWriteCandidate (Fontolja meg a gyorsított írási funkció használatát a HBase-fürtben a fürt teljesítményének javítása érdekében.).

A lekérdezések több mint 75%-a teljes vizsgálati lekérdezés

A fürtön futó vizsgálati lekérdezések több mint 75%-a teljes régióra/táblázatra vonatkozó vizsgálatot végez. A vizsgálati lekérdezések módosításával elkerülheti a teljes régió vagy táblázat vizsgálatát.

További információ a HDInsight-fürtről – ScanQueryTuningcandidate (A lekérdezések több mint 75%-a teljes vizsgálati lekérdezés.).

Ellenőrizze a régió számát, mivel letiltotta a frissítéseket

Módosítani kell a régiók számát, hogy a frissítések ne legyenek blokkolva. Előfordulhat, hogy új csomópontok hozzáadásával vertikálisan fel kell skálázni a fürtöt.

További információ a HDInsight-fürtről – RegionCountCandidate (Ellenőrizze a régió számát, mert letiltotta a frissítéseket.).

Érdemes lehet növelni a kiürítési szálak számát

A kiürítési üzenetsor mérete a régiókiszolgálókon több mint 100, vagy a frissítések gyakran le vannak tiltva. A kiürítéskezelő finomhangolása javasolt.

További információ a HDInsight-fürtről – FlushQueueCandidate (Fontolja meg a öblítőszálak növelését).

Érdemes lehet növelni a tömörítési szálak számát a tömörítések gyorsabb befejezéséhez

A régiókiszolgálók tömörítési üzenetsora több mint 2000, ami arra utal, hogy több adat tömörítést igényel. A lassabb tömörítés hatással lehet az olvasási teljesítményre, mivel az olvasandó fájlok száma nagyobb. További tömörítés nélküli fájlok is hatással lehetnek a halomhasználatra, amely a fájlok Azure-fájlrendszerrel való interakciójával kapcsolatos.

További információ a HDInsight-fürtről – CompactionQueueCandidate (Fontolja meg a tömörítési szálak növelését a tömörítések gyorsabb befejezéséhez).

60 milliónál kevesebb sorral rendelkező fürtözött oszlopcentrikus indexeket (CCI) tartalmazó táblák

A fürtözött oszlopcentrikus táblákban lévő adatok szegmensekbe vannak rendezve. A magas szegmensminőség kritikus fontosságú az oszlopcentrikus táblákban az optimális lekérdezési teljesítmény eléréséhez. A szegmens minőségét a tömörített sorcsoportok sorainak számával mérheti.

További információ a Synapse-munkaterületről – SynapseCCIGuidance (Táblák fürtözött oszloptár-indexekkel (CCI) kevesebb mint 60 millió sorból).

A SynapseManagementClient SDK-verziójának frissítése

Az új SynapseManagementClient a .NET SDK 4.0-s vagy újabb verzióját használja.

További információ a Synapse-munkaterületről – UpgradeSynapseManagementClientSDK (SynapseManagementClient SDK-verzió frissítése).

Compute

A vSAN-kapacitás kihasználtsága túllépte a kritikus küszöbértéket

A vSAN-kapacitás kihasználtsága elérte a 75%-ot. Az SLA-megfelelőség teljesüléséhez a fürt kihasználtságának a 75%-os kritikus küszöbérték alatt kell maradnia. Új csomópontok hozzáadása a vSphere-fürthöz a kapacitás növelése vagy virtuális gépek törlése érdekében a használat csökkentése vagy a virtuálisgép-számítási feladatok módosítása érdekében

További információ az Azure VMware Solution privát felhőről – vSANCapacity (a vSAN-kapacitás kihasználtsága átlépte a kritikus küszöbértéket).

Az Automanage frissítése a legújabb API-verzióra

Az előfizetésben lévő erőforrásokhoz használt elavult API-ból származó SDK-hívásokat észleltünk. Javasoljuk, hogy váltson a legújabb SDK-verziókra, hogy biztosan megkapja a legújabb funkciókat és teljesítménybeli fejlesztéseket.

További információ a virtuális gépről – UpdateToLatestApi (Automanage frissítése a legújabb API-verzióra).

A felhasználói élmény és a kapcsolatok javítása érdekében helyezze üzembe a virtuális gépeket a felhasználó helyéhez közelebb.

Megállapítottuk, hogy a virtuális gépek egy olyan régióban találhatók, ahol a felhasználók az Azure Virtual Desktophoz csatlakoznak. A távoli felhasználói régiók hosszabb kapcsolati válaszidőt eredményezhetnek, és hatással lehetnek az általános felhasználói élményre.

További információ a virtuális gépről – RegionProximitySessionHosts (A felhasználói élmény és a kapcsolat javítása a virtuális gépeknek a felhasználó tartózkodási helyéhez közelebb történő üzembe helyezésével.).

Felügyelt lemezek használata a lemez I/O-szabályozásának megelőzése érdekében

A virtuálisgép-lemezek egy tárfiókhoz tartoznak, amely elérte a méretezhetőségi célértékét, és ezért I/O-szabályozás fordulhat elő. A virtuális gép teljesítményének romlása elleni védekezésként és a tárhelyfelügyelet egyszerűsítése érdekében használjon felügyelt lemezeket.

További információ a ManagedDisksStorageAccount virtuális gépről (Felügyelt lemezek használata a lemez I/O-szabályozásának megakadályozásához).

Felügyelt lemezek konvertálása standard HDD-ről prémium SSD-re a jobb teljesítmény érdekében

Észrevettük, hogy a standard HDD-lemeze nemsokára eléri a teljesítménycélokat. A prémium szintű Azure SSD-k nagy teljesítményű és kis késleltetésű lemeztámogatást biztosítanak az IO-igényes számítási feladatokat végző virtuális gépekhez. A standard HDD-lemez prémium SSD-lemezre frissítésével növelheti a lemez teljesítményét. A frissítéshez a virtuális gép újraindítása szükséges, amely három-öt percet vesz igénybe.

További információ a Disk – MDHDDtoPremiumForPerformance (Felügyelt lemezek konvertálása Standard HDD-ről Prémium SSD-vé teljesítmény szempontjából).

Gyorsított hálózatkezelés engedélyezése a hálózati teljesítmény növelése és a késés csökkentése érdekében

Azt észleltük, hogy a gyorsított hálózatkezelés nincs engedélyezve a meglévő üzembe helyezés virtuálisgép-erőforrásain, amelyek támogathatják ezt a funkciót. Ha a virtuális gép operációsrendszer-képe támogatja a gyorsított hálózatkezelést a dokumentációban részletezett módon, mindenképpen engedélyezze ezt az ingyenes funkciót ezeken a virtuális gépeken a felhőbeli hálózati számítási feladatok teljesítményének maximalizálása és a késés minimalizálása érdekében

További információ a virtuális gépről – AccelNetConfiguration (Gyorsított hálózatkezelés engedélyezése a hálózati teljesítmény és a késés javítása érdekében).

SSD-lemezek használata az éles számítási feladatokhoz

Észrevettük, hogy SSD-lemezeket használ, miközben standard HDD-lemezeket is használ ugyanazon a virtuális gépen. A standard HDD-vel felügyelt lemezek fejlesztői teszteléshez és biztonsági mentéshez ajánlottak; javasoljuk, hogy prémium SSD-ket vagy standard SSD-ket használjon éles környezetben. A prémium SSD-k nagy teljesítményű és kis késleltetésű lemeztámogatást biztosítanak az IO-igényes számítási feladatokat végző virtuális gépekhez. A standard SSD-k alacsonyabb és konzisztens késést biztosítanak. Frissítse még ma a lemezkonfigurációt a kevesebb késés, valamint a nagyobb megbízhatóság és rendelkezésre állás érdekében. A frissítéshez a virtuális gép újraindítása szükséges, amely három-öt percet vesz igénybe.

További információ a Virtual Machine – MixedDiskTypeToSSDPublic (SSD-lemezek használata az éles számítási feladatokhoz).

Éles virtuális gépek éles lemezekkel való összekapcsolása az egyenletes teljesítmény és a kisebb késés érdekében

A lehető legjobb teljesítmény elérése érdekében az éles virtuális gépekhez éles lemezek használatát javasoljuk. Azt látjuk, hogy éles szintű virtuális gépet futtat, azonban alacsony teljesítményű lemezt használ standard HDD-vel. A standard SSD-hez vagy Prémium SSD-hez csatlakoztatott lemezek frissítése konzisztensebb felhasználói élményt és késésbeli javulást eredményez.

További információ a virtuális gépről – MatchProdVMProdDisks (Az éles virtuális gépek és a termelési lemez egyeztetése a konzisztens teljesítmény és a jobb késés érdekében).

A gyorsított hálózatkezeléshez szükség lehet a virtuális gép leállítására és indítására

Azt észleltük, hogy a gyorsított hálózatkezelés nem foglalkozik a meglévő üzembe helyezés virtuálisgép-erőforrásaival, annak ellenére, hogy a szolgáltatást kérték. Ilyen ritka esetekben szükség lehet a virtuális gép leállítására és elindítására az AccelNet újbóli bekapcsolásához.

További információ a virtuális gépről – AccelNetDisengaged (a gyorsított hálózatkezeléshez szükség lehet a virtuális gép leállítására és elindítására).

Használja ki az ultralemez kis késését a naplózási lemezeihez, és növelje adatbázisa számításifeladat-teljesítményét

Az ultralemez az adatbázis számítási feladataival megegyező régióban érhető el. Az ultralemez nagy átviteli sebességet, magas IOPS-értéket és állandó alacsony késésű tárterületet kínál az adatbázisa számítási feladataihoz: Az Oracle DB-hez 4k vagy 512E szektorméretet is használhat az ultralemezzel, az Oracle DB-verziójától függően. Az SQL Server esetében az Ultra disk használata a naplólemezhez nagyobb teljesítményt nyújthat az adatbázis számára. Itt találhat útmutatást arra vonatkozóan, hogyan migrálhatja a naplózási lemezét ultralemezre.

További információ a virtuális gépről – AzureStorageVmUltraDisk (Kihasználhatja az Ultra Disk alacsony késését a naplólemezeken, és javíthatja az adatbázis számítási feladatainak teljesítményét.).

A legaktívabb virtuális gépek méretének növelése az erőforrásfogyás megelőzése és a teljesítmény javítása érdekében

Az elmúlt hét nap adatait elemeztük, és azonosítottuk a különböző metrikák (például PROCESSZOR, Memória és virtuális gép I/O) magas kihasználtságú virtuális gépeit. Ezek a virtuális gépek teljesítményproblémákat tapasztalhatnak, mivel közelednek vagy az SKU korlátainál vannak. Fontolja meg a termékváltozat frissítését a teljesítmény javításához.

További információ a virtuális gépről – UpgradeSizeHighVMUtilV0 (Frissítse a legaktívabb virtuális gépek méretét az erőforrások kimerülésének megakadályozása és a teljesítmény javítása érdekében).

Tárolók

A rendszer nem támogatott Kubernetes-verziót észlelt

A rendszer nem támogatott Kubernetes-verziót észlelt. Ellenőrizze, hogy a Kubernetes-fürt támogatott verziója fut-e.

További információ a Kubernetes szolgáltatásról – Nem támogatottKubernetesVersionIsDetected (nem támogatott Kubernetes-verzió észlelhető).

A rendszer nem támogatott Kubernetes-verziót észlelt

A rendszer nem támogatott Kubernetes-verziót észlelt. Ellenőrizze, hogy a Kubernetes-fürt támogatott verziója fut-e.

További információ a HDInsight-fürtkészletről – Nem támogatottHiloAKSVersionIsDetected (nem támogatott Kubernetes-verzió észlelhető).

Egyetlen csomópontkészlettel rendelkező fürtök

Azt javasoljuk, hogy egy vagy több csomópontkészletet vegyen fel egyetlen csomópontkészlet használata helyett. Több készlet segít elkülöníteni a kritikus rendszer podjait az alkalmazástól, hogy megakadályozza a helytelenül konfigurált vagy hibás alkalmazás podok véletlen megölését.

További információ a Kubernetes szolgáltatásról – ClustersWithASingleNodePool (Egyetlen csomópontkészlettel rendelkező fürtök).

A Fleet API frissítése a legújabb verzióra

Azonosítottuk az elavult Fleet API-ból érkező SDK-hívásokat az előfizetése alatt lévő erőforrásokhoz. Javasoljuk, hogy váltson a legújabb SDK-verzióra, amely biztosítja, hogy megkapja a legújabb funkciókat és teljesítménybeli fejlesztéseket.

További információ a Kubernetes flottakezelőjéről | ELŐZETES VERZIÓ – UpdateToLatestFleetApi (A Fleet API frissítése a legújabb verzióra).

Adatbázisok

Az Azure Cosmos DB lekérdezési lapméretének (MaxItemCount) beállítása -1 értékre

Az Azure Cosmos DB-tároló lekérdezéseihez a lekérdezésoldal mérete 100. Javasoljuk, hogy a gyorsabb keresések érdekében -1-es lapméretet használjon.

További információ az Azure Cosmos DB-fiókról – CosmosDBQueryPageSize (Az Azure Cosmos DB lekérdezési oldalméretének (MaxItemCount) konfigurálása -1 értékre.

Összetett indexek hozzáadása az Azure Cosmos DB-tárolóhoz

Az Azure Cosmos DB-tárolók ORDER BY lekérdezéseket futtatnak, ami magas kérelemegység- (RU-) díjakat eredményez. Javasoljuk, hogy összetett indexeket adjon hozzá a tárolók indexelési szabályzatához a kérelemegység-használat javítása és a lekérdezések késésének csökkentése érdekében.

További információ az Azure Cosmos DB-fiókról – CosmosDBOrderByHighRUCharge (Összetett indexek hozzáadása az Azure Cosmos DB-tárolóhoz).

Az Azure Cosmos DB indexelési szabályzatának optimalizálása csak a szükséges tulajdonságok indexelésére

Az Azure Cosmos DB-tárolók egy alapértelmezett indexelési szabályzatot használnak, amely a dokumentumokban található összes tulajdonságot indexeli. Mivel nagy méretű dokumentumokat tárol, a rendszer sok tulajdonságot indexel, ami magas kérelemegység-felhasználást és rossz írási késést eredményez. Az írási teljesítmény optimalizálása érdekében javasoljuk az alapértelmezett indexelési szabályzat felülbírálását, hogy csak a lekérdezésekben használt tulajdonságok indexelése történjen meg.

További információ az Azure Cosmos DB-fiókról – CosmosDBDefaultIndexingWithManyPaths (Az Azure Cosmos DB indexelési szabályzatának optimalizálása csak a szükséges indexelésre).

Hierarchikus partíciókulcsok használata az optimális adatelosztáshoz

A fiók egyéni beállítással rendelkezik, amely lehetővé teszi, hogy a tároló logikai partíciómérete túllépje a 20 GB-os korlátot. Az Azure Cosmos DB csapata ideiglenes intézkedésként alkalmazta ezt a beállítást, hogy időt biztosítson az alkalmazás egy másik partíciókulccsal való újratervezésére. Ez nem ajánlott hosszú távú megoldásként, mivel az SLA-garanciák nem lesznek betartva a korlát növelésekor. Mostantól hierarchikus partíciókulcsokkal (előzetes verzió) újrakoncolhatja az alkalmazást. A funkció lehetővé teszi, hogy túllépje a 20 GB-os korlátot három partíciókulcs beállításával, amely ideális több-bérlős forgatókönyvekhez vagy szintetikus kulcsokat használó számítási feladatokhoz.

További információ az Azure Cosmos DB-fiókról – CosmosDBHierarchicalPartitionKey (Hierarchikus partíciókulcsok használata az optimális adatelosztáshoz).

Az Azure Cosmos DB-alkalmazások közvetlen kapcsolódásra való konfigurálása az SDK-ban

Észrevettük, hogy az Azure Cosmos DB-alkalmazások átjárómódot használnak az Azure Cosmos DB .NET-en vagy a Java SDK-kon keresztül. Javasoljuk, hogy az alacsonyabb késés és a magasabb skálázhatóság érdekében váltson közvetlen kapcsolatra.

További információ az Azure Cosmos DB-fiókról – CosmosDBGatewayMode (Az Azure Cosmos DB-alkalmazások konfigurálása közvetlen kapcsolat használatára az SDK-ban).

Teljesítmény növelése az optimális erőforrás-kihasználtság érdekében felskálázással

A rendszer erőforrásainak hatékonyságának maximalizálása elengedhetetlen a csúcsteljesítmény fenntartásához. Rendszerünk szorosan figyeli a processzorhasználatot, és amikor átlépi a 90%-os küszöbértéket egy 12 órás időszak alatt, proaktív riasztás aktiválódik. Ez a riasztás nemcsak az Azure Cosmos DB-t tájékoztatja a MongoDB virtuális mag felhasználóinak az emelt processzorhasználatról, hanem értékes útmutatást is nyújt a magasabb szintre történő skálázáshoz. A robusztusabb szintre való frissítéssel nagyobb teljesítményt érhet el, és gondoskodhat arról, hogy a rendszer a maximálisan elérhető szinten működjön.

További információ a MongoDB-hez készült Azure Cosmos DB virtuális magfürt skálázásáról és konfigurálásáról.

PerformanceBoostervCore

Ha a CPU-használat 12 órán belül meghaladja a 90%-ot, a felhasználók értesítést kapnak a magas használatról. Emellett azt tanácsolja, hogy a jobb teljesítmény érdekében magasabb szintre skálázódjanak fel.

További információ a Cosmos DB-fiókról – ScaleUpvCoreRecommendation (PerformanceBoostervCore).

A MariaDB-kiszolgáló tárolási korlátjának skálázása

A rendszer azt mutatja, hogy a kiszolgáló korlátozott lehet, mert megközelíti a jelenleg kiosztott tárolási értékek korlátait. A tárterületkorlátok megközelítése ronthatja a teljesítményt, vagy a kiszolgáló írásvédett üzemmódba kerül. A folyamatos teljesítmény biztosítása érdekében azt javasoljuk, növelje a kiosztott tárterületet, vagy kapcsolja BE az „Automatikus növelés” funkciót a tárterület automatikus növeléséhez

További információ a MariaDB-kiszolgálóról – OrcasMariaDbStorageLimit (A MariaDB-kiszolgáló tárolási korlátjának skálázása).

MariaDB-kiszolgáló virtuálismagszámának növelése

A rendszerünk azt mutatja, hogy a CPU az elmúlt hét napban hosszabb ideje magas kihasználtság alatt fut. A magas cpu-kihasználtság lassú lekérdezési teljesítményt eredményezhet. A teljesítmény javítása érdekében azt javasoljuk, hogy váltson nagyobb számítási méretre.

További információ a MariaDB-kiszolgálóról – OrcasMariaDbCpuOverload (A MariaDB-kiszolgáló virtuális magjainak növelése).

A MariaDB-kiszolgáló nagyobb kapacitású termékváltozatra való méretezése

Rendszerünk azt mutatja, hogy előfordulhat, hogy a kiszolgáló nem tudja támogatni a kapcsolatkéréseket az adott termékváltozat maximális támogatott kapcsolatai miatt, ami sok sikertelen kapcsolatkérést eredményezhet, ami hátrányosan befolyásolja a teljesítményt. A teljesítmény javítása érdekében javasoljuk, hogy a virtuális mag növelésével vagy a memóriaoptimalizált termékváltozatra való váltással váltson magasabb memóriaváltozatra.

További információ a MariaDB-kiszolgálóról – OrcasMariaDbConcurrentConnection (A MariaDB-kiszolgáló skálázása magasabb termékváltozatra).

A MariaDB-kiszolgáló áthelyezése memóriaoptimalizált termékváltozatra

A rendszer azt mutatja, hogy a kiszolgáló pufferkészletében nagy a forgalom, ami lassabb lekérdezési teljesítményt és nagyobb IOPS-t eredményezhet. A teljesítmény javítása érdekében tekintse át a számítási feladatok lekérdezéseit, és azonosítsa a felhasznált memória minimalizálására vonatkozó lehetőségeket. Ha nincs ilyen lehetőség, azt javasoljuk, hogy váltson több memóriával rendelkező, magasabb szintű termékváltozatra, vagy növelje a tárterület méretét nagyobb IOPS-kapacitás eléréséhez.

További információ a MariaDB-kiszolgálóról – OrcasMariaDbMemoryCache (A MariaDB-kiszolgáló áthelyezése memóriaoptimalizált termékváltozatba).

Auditnaplók megbízhatóságának növelése

A rendszer azt mutatja, hogy a kiszolgáló auditnaplói elveszhettek az elmúlt nap során. Elveszett naplózási naplók akkor fordulhatnak elő, ha a kiszolgáló processzorigényes számítási feladatot tapasztal, vagy egy kiszolgáló nagy számú naplózási naplót hoz létre rövid idő alatt. Javasoljuk, hogy kizárólag a következő kiszolgálói paraméterekkel naplózza az ellenőrzési célból szükséges eseményeket: audit_log_events, audit_log_exclude_users, audit_log_include_users. Ha a kiszolgálón processzorigényes számítási feladat fut, javasoljuk, hogy növelje a kiszolgáló virtuális magjainak számát a teljesítmény növeléséhez.

További információ a MariaDB-kiszolgálóról – OrcasMariaDBAuditLog (Az auditnaplók megbízhatóságának növelése).

A MySQL-kiszolgáló tárolási korlátjának skálázása

A rendszer azt mutatja, hogy a kiszolgáló korlátozott lehet, mert megközelíti a jelenleg kiosztott tárolási értékek korlátait. A tárterületkorlátok megközelítése teljesítménycsökkenést eredményezhet, vagy ha a kiszolgáló írásvédett üzemmódba kerül. A folyamatos teljesítmény biztosítása érdekében azt javasoljuk, növelje a kiosztott tárterületet, vagy kapcsolja BE az „Automatikus növelés” funkciót a tárterület automatikus növeléséhez

További információ a MySQL-kiszolgálóról – OrcasMySQLStorageLimit (A MySQL-kiszolgáló tárolási korlátjának skálázása).

A MySQL-kiszolgáló magasabb szintű termékváltozatra való méretezése

A rendszer azt mutatja, hogy előfordulhat, hogy a kiszolgáló nem tudja támogatni a kapcsolatkéréseket az adott termékváltozat maximális támogatott kapcsolatai miatt, ami sok sikertelen kapcsolatkérést eredményezhet, amelyek hátrányosan befolyásolják a teljesítményt. A teljesítmény javítása érdekében javasoljuk, hogy a virtuális mag növelésével vagy a memóriaoptimalizált termékváltozatra való váltással váltson magasabb memóriaváltozatra.

További információ a MySQL-kiszolgálóról – OrcasMySQLConcurrentConnection (A MySQL-kiszolgáló skálázása magasabb termékváltozatra).

A MySQL-kiszolgáló virtuálismagszámának növelése

További információ a MySQL-kiszolgálóról – OrcasMySQLCpuOverload (A MySQL-kiszolgáló virtuális magjainak növelése).

A MySQL-kiszolgáló áthelyezése memóriahasználatra optimalizált termékváltozatba

További információ a MySQL-kiszolgálóról – OrcasMySQLMemoryCache (A MySQL-kiszolgáló áthelyezése memóriaoptimalizált termékváltozatra).

Olvasási MySQL-replikakiszolgáló hozzáadása

Rendszerünk azt mutatja, hogy lehet, hogy olvasásigényes számítási feladat fut, ami erőforrás-versengést eredményez a kiszolgáló számára. Az erőforrás-versengés lassú lekérdezési teljesítményt eredményezhet a kiszolgáló számára. A teljesítmény növelése érdekében javasoljuk, hogy adjon hozzá egy replikát, és az olvasási számítási feladatok egy részét helyezze át a replikába.

További információ a MySQL-kiszolgálóról – OrcasMySQLReadReplica (MySQL olvasási replikakiszolgáló hozzáadása).

A MySQL-kapcsolatkezelés fejlesztése

A rendszer azt mutatja, hogy a MySQL-kiszolgálóhoz csatlakozó alkalmazás rosszul kezeli a kapcsolatokat, ami szükségtelen erőforrás-felhasználást és általánosan nagyobb alkalmazáskésést eredményezhet. A kapcsolatkezelés javítása érdekében javasoljuk, hogy csökkentse a rövid élettartamú kapcsolatok számát, valamint szüntesse meg a felesleges tétlen kapcsolatokat. Ezt egy kiszolgálóoldali kapcsolatkészletező, például a ProxySQL konfigurálásával teheti meg.

További információ a MySQL-kiszolgálóról – OrcasMySQLConnectionPooling (A MySQL-kapcsolatkezelés javítása).

Auditnaplók megbízhatóságának növelése

A rendszer azt mutatja, hogy a kiszolgáló auditnaplói elveszhettek az elmúlt nap során. Ez akkor fordulhat elő, ha a kiszolgáló processzorterhelést tapasztal, vagy egy kiszolgáló nagy számú naplózási naplót hoz létre rövid idő alatt. Javasoljuk, hogy kizárólag a következő kiszolgálói paraméterekkel naplózza az ellenőrzési célból szükséges eseményeket: audit_log_events, audit_log_exclude_users, audit_log_include_users. Ha a kiszolgálón processzorigényes számítási feladat fut, javasoljuk, hogy növelje a kiszolgáló virtuális magjainak számát a teljesítmény növeléséhez.

További információ a MySQL-kiszolgálóról – OrcasMySQLAuditLog (Az auditnaplók megbízhatóságának növelése).

A teljesítmény javítása a MySQL ideiglenestábla-méretének optimalizálásával

A rendszer azt mutatja, hogy a MySQL-kiszolgáló az alacsony ideiglenes táblaparaméter-beállítások miatt felesleges I/O-többletterhelést eredményezhet. Ez szükségtelen lemezalapú tranzakciókat és alacsonyabb teljesítményt eredményezhet. Javasoljuk, hogy növelje a tmp_table_size és a max_heap_table_size paraméter értékét, ezzel csökkentve a lemezalapú tranzakciók számát.

További információ a MySQL-kiszolgálóról – OrcasMySqlTmpTables (Teljesítmény javítása a MySQL ideiglenes táblaméretezés optimalizálásával).

A MySQL-kapcsolat késésének javítása

Rendszerünk azt mutatja, hogy a MySQL-kiszolgálóhoz csatlakozó alkalmazás rosszul kezeli a kapcsolatokat. Ez nagyobb alkalmazáskéséshez vezethet. A kapcsolat késésének javítása érdekében ajánlott engedélyezni a kapcsolat átirányítását. Ezt a PHP-illesztő kapcsolatátirányítási funkciójának engedélyezésével lehet megtenni.

További információ a MySQL-kiszolgálóról – OrcasMySQLConnectionRedirection (A MySQL-kapcsolat késésének javítása).

A rugalmas MySQL-kiszolgáló tárterületkorlátjának növelése

További információ a rugalmas Azure Database for MySQL-kiszolgálóról – OrcasMeruMySqlStorageUpsell (Rugalmas MySQL-kiszolgáló tárterületkorlátjának növelése).

A rugalmas MySQL-kiszolgáló magasabb szintű termékváltozatra való méretezése

Rendszerünk azt mutatja, hogy a rugalmas kiszolgáló túllépi az aktuális termékváltozathoz társított csatlakozási korlátokat. A sikertelen kapcsolatkérések nagy száma hátrányosan befolyásolhatja a kiszolgáló teljesítményét. A teljesítmény növelése érdekében javasoljuk, hogy növelje a virtuális magok számát vagy váltson magasabb szintű termékváltozatra.

További információ a rugalmas Azure Database for MySQL-kiszolgálóról – OrcasMeruMysqlConnectionUpsell (Rugalmas MySQL-kiszolgáló skálázása magasabb termékváltozatra).

A rugalmas MySQL-kiszolgáló virtuálismagszámának növelése.

További információ a rugalmas Azure Database for MySQL-kiszolgálóról – OrcasMeruMysqlCpuUpcell (A rugalmas MySQL-kiszolgáló virtuális magjainak növelése.).

Növelje a teljesítményt a MySQL ideiglenestábla-méretének optimalizálásával.

A rendszer azt mutatja, hogy a MySQL-kiszolgáló az alacsony ideiglenes táblaparaméter-beállítások miatt felesleges I/O-többletterhelést eredményezhet. A szükségtelen I/O-többletterhelés szükségtelen lemezalapú tranzakciókat és alacsonyabb teljesítményt eredményezhet. Javasoljuk, hogy növelje a tmp_table_size és a max_heap_table_size paraméter értékét, ezzel csökkentve a lemezalapú tranzakciók számát.

További információ a rugalmas Azure Database for MySQL-kiszolgálóról – OrcasMeruMysqlTmpTable (A teljesítmény javítása a MySQL ideiglenes táblaméretezésének optimalizálásával.).

A MySQL-kiszolgáló áthelyezése memóriahasználatra optimalizált termékváltozatba

A rendszer azt mutatja, hogy a kiszolgáló magas memóriahasználattal jár, ami lassabb lekérdezési teljesítményt és nagyobb IOPS-t eredményezhet. A teljesítmény javítása érdekében tekintse át a számítási feladatok lekérdezéseit, és azonosítsa a felhasznált memória minimalizálására vonatkozó lehetőségeket. Ha nincs ilyen lehetőség, azt javasoljuk, hogy váltson több memóriával rendelkező, magasabb szintű termékváltozatra, vagy növelje a tárterület méretét nagyobb IOPS-kapacitás eléréséhez.

További információ a rugalmas Azure Database for MySQL-kiszolgálóról – OrcasMeruMysqlMemoryUpsell (A MySQL-kiszolgáló áthelyezése memóriaoptimalizált termékváltozatra).

Olvasási MySQL-replikakiszolgáló hozzáadása

Rendszerünk azt mutatja, hogy lehet, hogy olvasásigényes számítási feladat fut, ami erőforrás-versengést eredményez a kiszolgáló számára. Ez a kiszolgáló lekérdezési teljesítményének lassúságához vezethet. A teljesítmény növelése érdekében javasoljuk, hogy adjon hozzá egy replikát, és az olvasási számítási feladatok egy részét helyezze át a replikába.

További információ a rugalmas Azure Database for MySQL-kiszolgálóról – OrcasMeruMysqlReadReplicaUpsell (MySQL olvasási replikakiszolgáló hozzáadása).

Növelje a work_mem paraméter értékét, hogy elkerülje a rendezési és kivonatolási műveletek során felmerülő túlzott lemezhasználatot

Rendszerünk azt mutatja, hogy a konfigurációs work_mem túl kicsi a PostgreSQL-kiszolgáló számára, ami lemezkiömlést és a lekérdezési teljesítmény romlását eredményezi. Ennek javítása érdekében javasoljuk, hogy növelje a kiszolgálóra vonatkozó work_mem korlátot, amely segít csökkenteni a lemezen történő rendezés vagy kivonat esetén a forgatókönyveket, és javítja a lekérdezések általános teljesítményét.

További információ a PostgreSQL-kiszolgálóról – OrcasPostgreSqlWorkMem (Növelje a work_mem, hogy elkerülje a rendezésből és kivonatból kiömlő lemez túlzott mértékű kiömlését).

30%-kal növelheti a számítási feladatai teljesítményét az új Ev5 számítási hardverrel

Az új Ev5 számítási hardverrel magasabb szintű egyidejűséget és nagyobb átviteli sebességet érhet el, így 30%-kal növelheti a számítási feladatok teljesítményét. Lépjen a Compute+Storage lehetőségre az Azure Portalon, és váltson ev5 compute-re extra költség nélkül. Az Ev5 számítási hardver nyújtja a legjobb teljesítményt a többi virtuálisgép-sorozat közül a QPS és a késés szempontjából.

További információ a rugalmas Azure Database for MySQL-kiszolgálóról – OrcasMeruMySqlComputeSeriesUpgradeEv5 (A számítási feladatok teljesítményének növelése 30%-kal az új Ev5 számítási hardverrel).

A rugalmas skálázási (Citus) kiszolgálócsoport tárterületkorlátjának növelése

A rendszer azt mutatja, hogy a kiszolgálócsoport egy vagy több csomópontja korlátozott lehet, mert megközelítik a jelenleg kiosztott tárolási értékek korlátait. Ez a teljesítmény romlásához vezethet, vagy ha a kiszolgáló írásvédett üzemmódba kerül. A folyamatos teljesítmény biztosítása érdekében azt javasoljuk, növelje a kiosztott lemezterületet.

További információ a PostgreSQL-kiszolgálóról – OrcasPostgreSqlCitusStorageLimitHyperscaleCitus (A rugalmas skálázású (Citus) kiszolgálócsoport tárolási korlátjának növelése).

A PostgreSQL-kiszolgáló virtuálismagszámának növelése

7 nap alatt a processzorhasználatot legalább az alábbiak egyike jellemezte: 2 vagy több órán keresztül 90% felett, az idő 50%-ában 50% felett, az idő 20%-ában maximális kihasználtságon. A processzor magas kihasználtsága lassú lekérdezési teljesítményhez vezethet. A teljesítmény javítása érdekében javasoljuk, hogy a kiszolgálót egy nagyobb termékváltozatra, nagyobb számítási kapacitással helyezze át. További információ a rugalmas Azure Database for PostgreSQL-kiszolgálóról – Rugalmas kiszolgálói termékváltozat a PostgreSQL-hez az Azure Database-ben.

A PostgreSQL log_statement beállításainak optimalizálása az Azure Database-ben

Rendszerünk azt mutatja, hogy log_statement engedélyezve van, a jobb teljesítmény érdekében állítsa a NONE értékre

További információ a rugalmas Azure Database for PostgreSQL-kiszolgálóról – A PostgreSQL log_statement beállításainak optimalizálása az Azure Database-ben.

A PostgreSQL log_duration beállításainak optimalizálása az Azure Database-ben

A naplózási beállítások miatt teljesítménycsökkenést tapasztalhat. A beállítások optimalizálásához állítsa a log_duration kiszolgálóparamétert KI értékre.

További információ a rugalmas Azure Database for PostgreSQL-kiszolgálóról – Log_duration beállítások optimalizálása a PostgreSQL-hez az Azure Database-ben.

A PostgreSQL log_min_duration beállításainak optimalizálása az Azure Database-ben

A log_min_duration kiszolgálóparaméter 60 000 ms-nál (1 percnél) rövidebb időtartamra van beállítva, ami potenciális teljesítménycsökkenéshez vezethet. A naplózási beállítások optimalizálásához állítsa a log_min_duration_statement kiszolgálóparamétert -1 értékre.

További információ a rugalmas Azure Database for PostgreSQL-kiszolgálóról – A PostgreSQL log_min_duration beállításainak optimalizálása az Azure Database-ben.

A PostgreSQL log_error_verbosity beállításainak optimalizálása az Azure Database-ben

A kiszolgáló a RÉSZLETES hibanaplók készítésére lett konfigurálva. Ez az adatbázis hibaelhárításához lehet hasznos, de az adatbázis teljesítményének csökkenését is eredményezheti. A teljesítmény javítása érdekében javasoljuk, hogy módosítsa a log_error_verbosity kiszolgálóparamétert az ALAPÉRTELMEZETT beállításra.

További információ a rugalmas Azure Database for PostgreSQL-kiszolgálóról – Log_error_verbosity beállítások optimalizálása a PostgreSQL-hez az Azure Database-ben.

Állapítsa meg, hogy túl gyakran fordulnak-e elő ellenőrzőpontok a PostgreSQL – Rugalmas kiszolgálói teljesítmény javítása érdekében

A kiszolgálóján gyakran jelentkeznek ellenőrzőpontok. A probléma megoldásához javasoljuk, hogy növelje a max_wal_size kiszolgálóparamétert.

További információ a rugalmas Azure Database for PostgreSQL-kiszolgálóról – Max_wal_size növelése.

Inaktív logikai replikációs pontok azonosítása a PostgreSQL rugalmas kiszolgálói teljesítményének javítása érdekében

Előfordulhat, hogy a kiszolgáló inaktív logikai replikálási tárolóhelyekkel rendelkezik, ami ronthatja a kiszolgáló teljesítményét és rendelkezésre állását. Javasoljuk, hogy törölje az inaktív replikálási tárolóhelyeket, vagy használja fel a tárolóhely-módosításokat úgy, hogy a tárolóhelyek naplósorszáma (LSN) növekedjen, és közelebb kerüljön a kiszolgáló aktuális LSN-jéhez.

További információ a rugalmas Azure Database for PostgreSQL-kiszolgálóról – Nem használt/inaktív logikai replikációs pontok.

Hosszú ideig futó tranzakciók azonosítása a PostgreSQL teljesítményének javítása érdekében – rugalmas kiszolgálói teljesítmény

Bizonyos tranzakciók több mint 24 órán keresztül futnak. A probléma azonosításához és megoldásához tekintse át a hibaelhárítási útmutatók Magas processzorhasználat –> Hosszú ideig futó tranzakciók szakaszát.

További információ a rugalmas Azure Database for PostgreSQL-kiszolgálóról – Hosszú ideig futó tranzakciók hibaelhárítási útmutatók használatával.

Árva előkészített tranzakciók azonosítása a PostgreSQL teljesítményének javítása érdekében – rugalmas kiszolgálói teljesítmény

Árva, előkészített tranzakciók vannak. Az előkészített tranzakciót állítsa vissza/véglegesítse. A javaslatok meg vannak osztva az Autovacuum Blokkolók –> Autovacuum Blokkolók szakaszában a hibaelhárítási útmutatókban.

További információ a rugalmas Azure Database for PostgreSQL-kiszolgálóról – Árva előkészített tranzakciók hibaelhárítási útmutatók használatával.

Tranzakcióburkoló megoldás azonosítása a PostgreSQL teljesítményének javítása érdekében – rugalmas kiszolgálói teljesítmény

A kiszolgáló átlépte az 50%-os körbefuttatási korlátot, és 1 milliárd tranzakcióval rendelkezik. Tekintse meg a hibaelhárítási útmutatók Autovacuum blokkolók –> Vészhelyzeti AutoVacuum és Wraparound szakaszában megosztott javaslatokat.

További információ a rugalmas Azure Database for PostgreSQL-kiszolgálóról – Tranzakcióburkoló megoldás hibaelhárítási útmutatókkal.

A magas bloatarány azonosítása a PostgreSQL teljesítményének javítása érdekében – rugalmas kiszolgálói teljesítmény

A kiszolgáló egy bloat_ratio (halott tuples/ (élő tuples + halott csuplok) > 80%). Tekintse meg a hibaelhárítási útmutatók Autovacuum-monitorozással foglalkozó szakaszában ismertetett javaslatokat.

További információ a rugalmas Azure Database for PostgreSQL-kiszolgálóról – Magas bloatarány hibaelhárítási útmutatók használatával.

A rugalmas skálázási (Citus) kiszolgálócsoport tárterületkorlátjának növelése

További információ a Rugalmas skálázási (Citus) kiszolgálócsoportról – MarlinStorageLimitRecommendation (Rugalmas skálázású (Citus) kiszolgálócsoport tárolási korlátjának növelése).

Migrálja az adatbázisát SSPG-ről FSPG-be

Fontolja meg új ajánlatunkat, a rugalmas Azure Database for PostgreSQL-kiszolgálót, amely olyan gazdagabb képességeket biztosít, mint a zónaálló HA, a kiszámítható teljesítmény, a maximális vezérlés, az egyéni karbantartási időszak, a költségoptimalizálási vezérlők és az egyszerűsített fejlesztői élmény.

További információ a rugalmas Azure Database for PostgreSQL-kiszolgálóról – OrcasPostgreSqlMeruMigration (Az adatbázis migrálása SSPG-ről FSPG-re).

A gyorsítótár és az alkalmazások teljesítményének növelése nagy hálózati sávszélességű futtatáskor

A gyorsítótárpéldányok akkor teljesítenek a legjobban, ha nem nagy hálózati sávszélesség mellett futnak, ami nem válaszolást, adatvesztést vagy elérhetetlenséget okozhat. Ajánlott eljárások alkalmazása a hálózati sávszélesség csökkentéséhez, illetve a nagyobb kapacitású, eltérő méretű vagy termékváltozatra való skálázáshoz.

További információ a Redis Cache Server – RedisCacheNetworkBandwidth szolgáltatásról (a gyorsítótár és az alkalmazás teljesítményének javítása nagy hálózati sávszélesség használata esetén).

A gyorsítótár és az alkalmazások teljesítményének növelése nagy számú csatlakoztatott ügyfél mellett történő futtatáskor

A gyorsítótárpéldányok akkor teljesítenek a legjobban, ha nem nagy hálózati sávszélesség mellett futnak, ami nem válaszolást, adatvesztést vagy elérhetetlenséget okozhat. Ajánlott eljárások alkalmazása a kiszolgáló terhelésének csökkentéséhez vagy a nagyobb kapacitással rendelkező más méretre vagy termékváltozatra való skálázáshoz.

További információ a Redis Cache Server – RedisCacheConnectedClients szolgáltatásról (a gyorsítótár és az alkalmazás teljesítményének javítása több csatlakoztatott ügyféllel való futtatáskor).

A gyorsítótár és az alkalmazások teljesítményének növelése nagy számú csatlakoztatott ügyfél mellett történő futtatáskor

A gyorsítótárpéldányok akkor teljesítenek a legjobban, ha nem nagy hálózati sávszélesség mellett futnak, ami nem válaszolást, adatvesztést vagy elérhetetlenséget okozhat. Ajánlott eljárások alkalmazása a kiszolgáló terhelésének csökkentéséhez vagy a nagyobb kapacitással rendelkező más méretre vagy termékváltozatra való skálázáshoz.

További információ a Redis Cache Serverről – RedisCacheConnectedClientsHigh (A gyorsítótár és az alkalmazás teljesítményének javítása több csatlakoztatott ügyféllel való futtatáskor).

A gyorsítótár és az alkalmazások teljesítményének növelése nagy kiszolgálóterhelés mellett történő futtatáskor

A gyorsítótárpéldányok akkor teljesítenek a legjobban, ha nem nagy hálózati sávszélesség mellett futnak, ami nem válaszolást, adatvesztést vagy elérhetetlenséget okozhat. Ajánlott eljárások alkalmazása a kiszolgáló terhelésének csökkentéséhez vagy a nagyobb kapacitással rendelkező más méretre vagy termékváltozatra való skálázáshoz.

További információ a Redis Cache Server – RedisCacheServerLoad szolgáltatásról (a gyorsítótár és az alkalmazás teljesítményének javítása magas kiszolgálóterhelés esetén).

A gyorsítótár és az alkalmazások teljesítményének növelése nagy kiszolgálóterhelés mellett történő futtatáskor

A gyorsítótárpéldányok akkor teljesítenek a legjobban, ha nem nagy hálózati sávszélesség mellett futnak, ami nem válaszolást, adatvesztést vagy elérhetetlenséget okozhat. Ajánlott eljárások alkalmazása a kiszolgáló terhelésének csökkentéséhez vagy a nagyobb kapacitással rendelkező más méretre vagy termékváltozatra való skálázáshoz.

További információ a Redis Cache Server – RedisCacheServerLoadHigh szolgáltatásról (A gyorsítótár és az alkalmazás teljesítményének javítása magas kiszolgálóterhelés esetén).

A gyorsítótár és az alkalmazások teljesítményének növelése nagy memóriaterhelés mellett történő futtatáskor

A gyorsítótárpéldányok akkor teljesítenek a legjobban, ha nem nagy hálózati sávszélesség mellett futnak, ami nem válaszolást, adatvesztést vagy elérhetetlenséget okozhat. Ajánlott eljárások alkalmazása a felhasznált memória csökkentéséhez, illetve a nagyobb kapacitással rendelkező más méretre vagy termékváltozatra való skálázáshoz.

További információ a Redis Cache Server – RedisCacheUsedMemory (A gyorsítótár és az alkalmazás teljesítményének javítása magas memóriaterhelés esetén).

A gyorsítótár és az alkalmazások teljesítményének növelése nagy memóriabeli RSS-használat mellett.

A gyorsítótárpéldányok akkor teljesítenek a legjobban, ha nem nagy hálózati sávszélesség mellett futnak, ami nem válaszolást, adatvesztést vagy elérhetetlenséget okozhat. Ajánlott eljárások alkalmazása a felhasznált memória csökkentéséhez, illetve a nagyobb kapacitással rendelkező más méretre vagy termékváltozatra való skálázáshoz.

További információ a Redis Cache Serverről – RedisCacheUsedMemoryRSS (A gyorsítótár és az alkalmazás teljesítményének javítása, ha a memória rss-használata magas.).

A gyorsítótárpéldányok akkor teljesítenek a legjobban, ha azok a gazdagépek, ahol az ügyfélalkalmazás fut, képesek lépést tartani a gyorsítótárból érkező válaszokkal

A gyorsítótárpéldányok akkor teljesítenek a legjobban, ha azok a gazdagépek, ahol az ügyfélalkalmazás fut, képesek lépést tartani a gyorsítótárból érkező válaszokkal. Ha az ügyfélgazdagép gyakran fut a memórián, a processzoron vagy a hálózati sávszélességen, a gyorsítótár-válaszok nem érik el elég gyorsan az alkalmazást, és nagyobb késést eredményezhetnek.

További információ a Redis Cache Server – UnresponsiveClient (A gyorsítótárpéldányok akkor teljesítenek a legjobban, ha az ügyfélalkalmazást futtató gazdagépek képesek lépést tartani a gyorsítótárból érkező válaszokkal.).

DevOps

Frissítés az AMS API legújabb verziójára

Azonosítottuk az Azure Media Services (AMS) API-verzióra irányuló hívásokat, amelyek nem ajánlottak. Javasoljuk, hogy váltson az AMS API legújabb verziójára az AMS-hez, a legújabb frissítésekhez és a teljesítménnyel kapcsolatos fejlesztésekhez való zavartalan hozzáférés biztosításához.

További információ a Monitor – UpdateToLatestAMSApiVersion (Frissítés a legújabb AMS API-verzióra).

Frissítés a számítási feladatok legfrissebb SDK-verziójára

Frissítsen a legújabb Számítási feladatok SDK-verzióra, hogy a lehető legjobb eredményeket kapja a modell minősége, a teljesítmény és a szolgáltatás rendelkezésre állása szempontjából.

További információ a Monitor – UpgradeToLatestAMSSdkVersion (Frissítés a legújabb számítási feladatok SDK-verziójára).

Integráció

Az API Management-erőforrás frissítése másik verzióra

Az előfizetés az elavulásra ütemezett verziókon fut. 2023. szeptember 30-án az Azure API Management szolgáltatás 2021. 08. 01. előtti összes API-verziója kivezetésre és az API-hívások sikertelenek lesznek. Frissítsen újabb verzióra a szolgáltatások megszakadásának elkerülése érdekében.

További információ az Api Managementről – apimgmtdeprecation (Az API Management-erőforrás frissítése egy másik verzióra).

Mobil

A csevegési SDK ajánlott verziójának használata

Az Azure Communication Services csevegési SDK-jával gazdag, valós idejű csevegést adhat az alkalmazásaihoz. Frissítsen a csevegési SDK ajánlott verziójára, hogy biztosan megkapja a legújabb javításokat és funkciókat.

További információ a Kommunikációs szolgáltatásról – UpgradeChatSdk (A Csevegő SDK ajánlott verziójának használata).

A Resource Manager SDK ajánlott verziójának használata

A Resource Manager SDK-val Azure Communication Services-erőforrások hozhatók létre és kezelhetők. Frissítsen a Resource Manager SDK ajánlott verziójára, hogy biztosan hozzáférjen a legújabb javításokhoz és funkciókhoz.

További információ a Kommunikációs szolgáltatásról – UpgradeResourceManagerSdk (A Resource Manager SDK ajánlott verziójának használata).

Az Identity SDK ajánlott verziójának használata

Az Azure Communication Services Identity SDK-jával identitásokat, felhasználókat, és hozzáférési jogkivonatokat kezelhet. Frissítsen az Identity SDK ajánlott verziójára, hogy biztosan megkapja a legújabb javításokat és funkciókat.

További információ a Kommunikációs szolgáltatásról – UpgradeIdentitySdk (Az Identity SDK ajánlott verziójának használata).

Az SMS SDK ajánlott verziójának használata

Az Azure Communication Services SMS SDK-jával SMS-üzeneteket küldhet és fogadhat. Frissítsen az SMS SDK ajánlott verziójára, hogy biztosan megkapja a legújabb javításokat és funkciókat.

További információ a Kommunikációs szolgáltatásról – UpgradeSmsSdk (Az SMS SDK ajánlott verziójának használata).

A Phone Numbers SDK ajánlott verziójának használata

Az Azure Communication Services Phone Numbers SDK-ja lehetővé teszi telefonszámok beszerzését és kezelését. Frissítsen a Phone Numbers SDK ajánlott verziójára, hogy biztosan megkapja a legújabb javításokat és funkciókat.

További információ a Kommunikációs szolgáltatásról – UpgradePhoneNumbersSdk (A Telefonszámok SDK ajánlott verziójának használata).

A hívási SDK ajánlott verziójának használata

Az Azure Communication Services hívási SDK-ja hang-, videó- és képernyőmegosztásra, és más valós idejű kommunikációs módszerekhez használható. Frissítsen a hívási SDK ajánlott verziójára, hogy biztosan megkapja a legújabb javításokat és funkciókat.

További információ a Kommunikációs szolgáltatásról – UpgradeCallingSdk (Az SDK hívásának ajánlott verziójának használata).

A hívásautomatizálási SDK ajánlott verziójának használata

Az Azure Communication Services hívásautomatizálási SDK-jával hívásokat kezdeményezhet és kezelhet, hangot játszhat le, valamint konfigurálhatja a felvételt. Frissítsen a hívásautomatizálási SDK ajánlott verziójára, hogy biztosan megkapja a legújabb javításokat és funkciókat.

További információ a Kommunikációs szolgáltatásról – UpgradeServerCallingSdk (A Call Automation SDK ajánlott verziójának használata).

A Network Traversal SDK ajánlott verziójának használata

Az Azure Communication Services Network Traversal SDK-jával TURN-kiszolgálók érhetők el az alacsony szintű adatátvitel érdekében. Frissítsen a Network Traversal SDK ajánlott verziójára, hogy biztosan megkapja a legújabb javításokat és funkciókat.

További információ a Kommunikációs szolgáltatásról – UpgradeTurnSdk (A Network Traversal SDK ajánlott verziójának használata).

A Rooms SDK ajánlott verziójának használata

Az Azure Communication Services Rooms SDK segítségével szabályozhatja, hogy ki csatlakozhat a hívásokhoz, mikor tarthatnak értekezletet, és hogyan működhetnek együtt. Frissítsen a Rooms SDK ajánlott verziójára, hogy biztosan megkapja a legújabb javításokat és funkciókat. A rendszer nem ajánlott verziót észlelt az elmúlt 48–60 órában.

További információ a Kommunikációs szolgáltatásról – UpgradeRoomsSdk (A Szobák SDK ajánlott verziójának használata).

Hálózat

Az SDK verziójának frissítésére vonatkozó javaslat

A Standard és Prémium Azure Front Door-ügyfélkódtár vagy SDK legújabb verziója tartalmazza az ügyfelek által jelentett és a minőségbiztosítási folyamat során proaktívan azonosított problémák javításait. Ezenkívül a legújabb verzió megbízhatóságot és teljesítményoptimalizálást is biztosít az új funkciók mellett, amelyek javíthatják a Standard és Prémium Azure Front Door használatának általános élményét.

További információ a Front Door-profilról – UpgradeCDNToLatestSDKLanguage (Upgrade SDK version recommendation).

Az SDK verziójának frissítésére vonatkozó javaslat

Az Azure Traffic Collector SDK legújabb verziója tartalmazza a minőségbiztosítási folyamat során proaktívan azonosított problémák javításait, támogatja a legújabb erőforrásmodellt, továbbá olyan megbízhatóság- és teljesítményoptimalizálást tartalmaz, amely javíthatja az ATC használatának általános élményét.

További információ az Azure Traffic Collectorről – UpgradeATCToLatestSDKLanguage (SDK verziójavaslat frissítése).

Az ExpressRoute-kapcsolatcsoport sávszélességének bővítése a sávszélességre vonatkozó igények kielégítése érdekében

A közelmúltban a megvásárolt kapcsolatcsoport-sávszélesség több mint 90%-át kihasználta. Ha túllépi a lefoglalt sávszélességet, az ExpressRoute-on keresztül küldött elvetett csomagok száma növekszik. Ha folyamatosan ilyen nagy sávszélességre van szüksége, a teljesítmény fenntartása érdekében bővítse a kapcsolatcsoport sávszélességét.

További információ az ExpressRoute-kapcsolatcsoportról – UpgradeERCircuitBandwidth (Az ExpressRoute-kapcsolatcsoport sávszélességének frissítése a sávszélesség igényeinek megfelelően).

Az Azure-hoz való privát kapcsolat kiszámíthatóbb és egyenletesebb késést biztosít

Ha helyszíni hálózatait kiterjeszti az Azure-ba az Azure ExpressRoute-tal, azzal javíthatja üzleti szempontból kritikus fontosságú alkalmazásai teljesítményét, adatvédelmét és megbízhatóságát. Privát ExpressRoute-kapcsolatokat hozhat létre közvetlenül a WAN-ból, felhőalapú adatcsere használatával, illetve POP- és IPVPN-kapcsolatokon keresztül.

További információ az Előfizetésről – AzureExpressRoute (Kiszámíthatóbb, konzisztensebb késés az Azure-hoz való privát kapcsolattal).

A számítási feladatok API-jának frissítése a legújabb verzióra (SAP-megoldásokhoz készült Azure Center API)

Azt észleltük, hogy a számítási feladatok elavult API-verziójára érkeznek hívások az erőforráscsoportban található erőforrások esetében. Javasoljuk, hogy váltson a számítási feladatok legújabb API-verziójára az SAP-megoldásokhoz készült Azure Center legújabb funkcióihoz és a teljesítménnyel kapcsolatos fejlesztéseihez való zavartalan hozzáférés biztosításához. Ha az sap-megoldásokhoz (VIS) több virtuális példány is szerepel a javaslatban, győződjön meg arról, hogy minden VIS-erőforrás API-verzióját frissíti.

További információ az előfizetésről – UpdateToLatestWaasApiVersionAtSub (Számítási feladatok API frissítése a legújabb verzióra (Azure Center for SAP Solutions API))

A Workloads SDK frissítése a legújabb verzióra (Azure Center for SAP solutions – SDK)

Elavult Workloads SDK-hoz intézett hívásokat azonosítottunk az ebben az erőforráscsoportban lévő erőforrásoktól. Frissítsen a legújabb Számítási feladatok SDK-verzióra, hogy a legújabb funkciókat és a legjobb eredményeket kapja a modellminőség, a teljesítmény és a szolgáltatás rendelkezésre állása szempontjából az Azure Center for SAP-megoldásokhoz. Ha az sap-megoldásokhoz (VIS) több virtuális példány is szerepel a javaslatban, győződjön meg arról, hogy az összes VIS-erőforráshoz frissíti az SDK-verziót.

További információ az előfizetésről – UpgradeToLatestWaasSdkVersionAtSub (Számítási feladatok SDK frissítése a legújabb verzióra (Azure Center for SAP Solutions SDK)).

Állítsa a DNS-élettartam értékét 60 másodpercre

Az élettartam (TTL) hatással van arra, hogy az ügyfél milyen legutóbbi választ kap, amikor kérést küld az Azure Traffic Managernek. A TTL értékének csökkentése azt jelenti, hogy az ügyfél gyorsabban lesz átirányítva egy működő végpontra feladatátvétel esetén. Ha az adatforgalmat a lehető leggyorsabban szeretné egy megfelelő állapotú végpontra irányítani, a TTL értéket 60 másodpercre állítsa be.

További információ a Traffic Manager-profilról – ProfileTTL (A DNS élettartamának konfigurálása 60 másodpercig).

Állítsa a DNS-élettartam értékét 20 másodpercre

Az élettartam (TTL) hatással van arra, hogy az ügyfél milyen legutóbbi választ kap, amikor kérést küld az Azure Traffic Managernek. A TTL értékének csökkentése azt jelenti, hogy az ügyfél gyorsabban lesz átirányítva egy működő végpontra feladatátvétel esetén. Ha a lehető leggyorsabban szeretné egy megfelelő állapotú végpontra irányítani az adatforgalmat, a TTL értéket 20 másodpercre állítsa be.

További információ a Traffic Manager-profilról – FastFailOverTTL (A DNS élettartamának konfigurálása 20 másodpercig).

Állítsa a DNS-élettartam értékét 60 másodpercre

További információ a Traffic Manager-profilról – ProfileTTL (A DNS élettartamának konfigurálása 60 másodpercig).

Fontolja meg a virtuális hálózati átjáró termékváltozat méretének növelését a folyamatosan magas processzorhasználat kezelése érdekében

Nagy forgalmú terhelés esetén előfordulhat, hogy a VPN-átjáró a magas processzorhasználat miatt elveti a csomagokat.

További információ a virtuális hálózati átjáróról – HighCPUVNetGateway (Fontolja meg a virtuális hálózat (VNet) átjáró termékváltozatának növelését a folyamatosan magas processzorhasználat kezelése érdekében.)

Fontolja meg a virtuális hálózati átjáró termékváltozatának méretének növelését a magas P2S-használat érdekében

Minden egyes átjáró-SKU csak meghatározott számú egyidejű P2S-kapcsolatot támogat. A kapcsolatszám közel van az átjáró korlátjához, így több csatlakozási kísérlet meghiúsulhat.

További információ a Virtuális hálózati átjáróról – HighP2SConnectionsVNetGateway (Fontolja meg a VNet Gateway termékváltozat méretének növelését a magas P2S-használat kezeléséhez).

Győződjön meg arról, hogy az Application Gateway elegendő példánnyal rendelkezik a forgalomhoz

Az Application Gateway az utóbbi időben magas kihasználtságon fut, és nagy terhelés esetén forgalomvesztést vagy nagyobb késést tapasztalhat. Fontos, hogy ennek megfelelően skálázza az Application Gatewayt, és adjon hozzá egy puffert, hogy felkészüljön a forgalomnövekedésre vagy a kiugró forgalomra, és minimalizálja a QoS-ben esetlegesen előforduló hatást. Az Application Gateway v1 termékváltozata (Standard/WAF) támogatja a manuális skálázást, a v2 termékváltozat (Standard_v2/WAF_v2) pedig a manuális és az automatikus skálázást. Manuális skálázással növelje a példányok számát. Ha az automatikus skálázás engedélyezve van, győződjön meg arról, hogy a példányok maximális száma magasabb értékre van állítva, hogy az Application Gateway felskálázhassa a forgalmat.

További információ az Application Gatewayről – HotAppGateway (Győződjön meg arról, hogy elegendő példány van az Application Gatewayben a forgalom támogatásához).

SAP az Azure-hoz

A Mellanox-illesztő helyreállítható zárolásának megakadályozásához csökkentse a can_queue értékét az alkalmazás virtuális gépének operációs rendszerén az SAP számítási feladatokban

A Mellanox illesztőprogram szórványos helyreállítható zárolásának elkerülése érdekében csökkentse az operációs rendszer can_queue értékét. Az érték nem állítható be közvetlenül. Adja hozzá a következő kernelindítási parancssori kapcsolókat az azonos eredmény eléréséhez: „hv_storvsc.storvsc_ringbuffer_size=131072 hv_storvsc.storvsc_vcpus_per_sub_channel=1024”

További információ az App Server-példányról – AppSoftLockup (A Mellanox-illesztőprogram helyreállítható zárolásának elkerülése érdekében csökkentse a can_queue értéket az SAP-számítási feladatokban lévő alkalmazás virtuálisgép-operációs rendszerében).

A Mellanox-illesztő helyreállítható zárolásának megakadályozásához csökkentse a can_queue értékét az ASCS virtuális gép operációs rendszerén az SAP számítási feladatokban

További információ a központi kiszolgálópéldányról – AscsoftLockup (A Mellanox-illesztőprogram helyreállítható zárolásának elkerülése érdekében csökkentse a can_queue értéket az SAP számítási feladataiban lévő ASCS virtuális gép operációs rendszerében).

A Mellanox-illesztő helyreállítható zárolásának megakadályozásához csökkentse a can_queue értékét az adatbázis virtuális gépének operációs rendszerén az SAP számítási feladatokban

További információ az adatbázispéldányról – DBSoftLockup (A Mellanox-illesztőprogram helyreállítható zárolásának elkerülése érdekében csökkentse a can_queue értéket a DB virtuális gép operációs rendszerében az SAP számítási feladatokban).

A HANA DB és az ANF jobb fájlrendszer-teljesítményéhez optimalizálja tcp_wmem operációsrendszer-paramétert

A net.ipv4.tcp_wmem paraméter a TCP-szoftvercsatornákhoz használt minimális, alapértelmezett és maximális küldési pufferméretet határozza meg. Állítsa be a paramétert a 302436-os SAP-megjegyzés szerint a HANA-adatbázis ANF-fel való futtatásának tanúsításához és a fájlrendszer teljesítményének javításához. A maximális érték nem haladhatja meg net.core.wmem_max paramétert.

További információ az adatbázispéldányról – WriteBuffersAllocated (A HANA DB és az ANF jobb fájlrendszer-teljesítményéhez optimalizálja tcp_wmem operációsrendszer-paramétert).

A HANA DB és az ANF jobb fájlrendszer-teljesítményéhez optimalizálja tcp_rmem operációsrendszer-paramétert

A net.ipv4.tcp_rmem paraméter a TCP-szoftvercsatornákhoz használt minimális, alapértelmezett és maximális fogadási pufferméretet határozza meg. Állítsa be a paramétert a 3024346-os SAP-megjegyzés szerint a HANA-adatbázis ANF-fel való futtatásának tanúsításához és a fájlrendszer teljesítményének javításához. A maximális érték nem haladhatja meg net.core.rmem_max paramétert.

További információ az Adatbázispéldányról – OptimiseReadTcp (A HANA DB és az ANF jobb fájlrendszerteljesítményéhez optimalizálja tcp_rmem operációsrendszer-paramétert).

A HANA DB és az ANF jobb fájlrendszer-teljesítményéhez optimalizálja wmem_max operációsrendszer-paramétert

Az ANF-tárolótípusú HANA DB-ben a net.core.wmem_max paraméter által definiált maximális írási szoftvercsatorna-puffernek elég nagynak kell lennie a kimenő hálózati csomagok kezeléséhez. A net.core.wmem_max konfiguráció hitelesíti a HANA DB-t az ANF-sel való futtatáshoz, és javítja a fájlrendszer teljesítményét. Lásd: 3024346-os számú SAP-jegyzet.

További információ az adatbázispéldányról – MaxWriteBuffer (A HANA DB és az ANF jobb fájlrendszer-teljesítményéért optimalizálja wmem_max operációsrendszer-paramétert).

A HANA DB és az ANF jobb fájlrendszer-teljesítményéhez optimalizálja tcp_rmem operációsrendszer-paramétert

További információ az adatbázispéldányról – OptimizeReadTcp (A HANA DB és az ANF jobb fájlrendszer-teljesítményéhez optimalizálja tcp_rmem operációsrendszer-paramétert).

A HANA DB és az ANF jobb fájlrendszer-teljesítménye érdekében optimalizálja rmem_max operációsrendszer-paramétert

Az ANF-tárolótípusú HANA DB-ben a paraméter által definiált maximális olvasási szoftvercsatorna-puffernek elég nagynak kell lennie a bejövő hálózati csomagok kezeléséhez, net.core.rmem_max kell beállítani. A net.core.rmem_max konfiguráció a HANA DB-t minősíti az ANF-vel való futtatáshoz, és javítja a fájlrendszer teljesítményét. Lásd: 3024346-os számú SAP-jegyzet.

További információ az adatbázispéldányról – MaxReadBuffer (A HANA DB és az ANF jobb fájlrendszer-teljesítményéhez optimalizálja rmem_max operációsrendszer-paramétert).

Ha jobb fájlrendszer-teljesítményt szeretne az ANF-et használó HANA-adatbázisban, a fogadó hátralék-várólistájának méretét állítsa 300 000 értékűre

A net.core.netdev_max_backlog paraméter határozza meg a fogadói teendőlista méretét, amelyet akkor használnak, ha egy hálózati adapter gyorsabban fogadja a csomagokat, mint amennyit a kernel feldolgozhat. A paramétert a következő SAP-jegyzet szerint állíthatja be: 3024346. A net.core.netdev_max_backlog konfiguráció hitelesíti a HANA DB-t az ANF-sel való futtatáshoz, és javítja a fájlrendszer teljesítményét.

További információ az adatbázispéldányról – BacklogQueueSize (A HANA DB és az ANF jobb fájlrendszer-teljesítményéhez állítsa a fogadói teendőlista 300000-es méretét).

Ha jobb fájlrendszer-teljesítményt szeretne az ANF-et használó HANA-adatbázisban, engedélyezze a TCP-ablakméretezési operációsrendszer-paramétert

A TCP-ablakméretezési paramétert a következő SAP-jegyzet szerint engedélyezheti: 302436. A TCP-ablak skálázási konfigurációja a HANA DB-t minősíti az ANF-sel való futtatáshoz, és javítja a FÁJLRENDSZER teljesítményét a HANA DB-ben az ANF használatával az SAP számítási feladatokban.

További információ az Adatbázispéldányról – EnableTCPWindowScaling (A FÁJLRENDSZER teljesítményének javítása a HANA DB-ben az ANF használatával, engedélyezze a TCP-ablak méretezési operációs rendszer paraméterét).

Ha jobb fájlrendszer-teljesítményt szeretne az ANF-et használó HANA-adatbázisban, tiltsa le az IPv6 protokollt az operációs rendszerben

A fájlrendszer teljesítményének javítása érdekében tiltsa le az IPv6-ot az Azure-beli HANA DB-hez készült SAP javaslatának megfelelően.

További információ az adatbázispéldányról – DisableIPv6Protocol (A HANA DB és az ANF jobb fájlrendszer-teljesítményéért tiltsa le az IPv6 protokollt az operációs rendszerben).

Az ANF-et használó HANA-adatbázis fájlrendszer-teljesítményének javításához tiltsa le a tétlenség utáni lassú indítás paraméterét

A net.ipv4.tcp_slow_start_after_idle paraméter letiltja az egy ideig tétlen TCP-kapcsolatok TCP-ablakméretének növekményes felskálázását. Ha ezt a paramétert az SAP-megjegyzés szerint nullára állítja: 302436 a rendszer a korábban tétlen TCP-kapcsolatok esetében a maximális sebességet használja az elejétől kezdve.

További információ az adatbázispéldányról – ParameterSlowStart (Ha szeretné javítani a fájlrendszer teljesítményét a HANA DB-ben az ANF-ben, tiltsa le a paramétert az inaktív állapot utáni lassú kezdéshez).

Továbbfejlesztett fájlrendszer-teljesítmény a HANA DB-ben az ANF optimalizálása tcp_max_syn_backlog operációsrendszer-paraméterrel

Annak érdekében, hogy a rendszermag ne használjon SYN-cookie-kat olyan helyzetben, amikor sok kapcsolatkérést küldenek rövid időn belül, és hogy a rendszernaplóban ne lehessen figyelmeztetést küldeni egy esetleges SYN-elárasztási támadásról, a SYN-hátralék méretét viszonylag magas értékre kell állítani. Lásd: SAP-megjegyzés 2382421.

További információ az adatbázispéldányról – TCPMaxSynBacklog (Továbbfejlesztett fájlrendszer-teljesítmény a HANA DB-ben az ANF optimalizálása tcp_max_syn_backlog operációsrendszer-paraméterrel).

Ha jobb fájlrendszer-teljesítményt szeretne az ANF-et használó HANA-adatbázisban, engedélyezze a tcp_sack operációsrendszer-paramétert

A tcp_sack paramétert a következő SAP-jegyzet szerint engedélyezheti: 302436. A tcp_sack konfiguráció a HANA DB-t az ANF-vel való futtatásra minősíti, és javítja a fájlrendszer teljesítményét a HANA DB-ben az ANF-sel az SAP számítási feladataiban.

További információ az adatbázispéldányról – TCPSackParameter (Ha jobb fájlrendszer-teljesítményt szeretne a HANA DB-ben az ANF használatával, engedélyezze a tcp_sack operációsrendszer-paramétert).

Ha magas rendelkezésre állású forgatókönyvet használ a HANA DB-hez az ANF-lel, tiltsa le a tcp_timestamps operációsrendszer-paramétert

A tcp_timestamps paramétert a következő SAP-jegyzet szerint tilthatja le: 302436. A tcp_timestamps konfiguráció a HANA DB anf használatával való futtatását és a fájlrendszer teljesítményét javítja a magas rendelkezésre állású forgatókönyvekben a HANA DB-hez az ANF-hez SAP-számítási feladatokban

További információ az adatbázispéldányról – DisableTCPTimestamps (A HANA DB és az ANF magas rendelkezésre állású forgatókönyvében tiltsa le a tcp_timestamps operációsrendszer-paramétert).

Ha jobb fájlrendszer-teljesítményt szeretne az ANF-et használó HANA-adatbázisban, engedélyezze a tcp_timestamps operációsrendszer-paramétert

A tcp_timestamps paramétert a következő SAP-jegyzet szerint engedélyezheti: 302436. A tcp_timestamps konfiguráció a HANA DB-t az ANF-vel való futtatásra minősíti, és javítja a FÁJLRENDSZER teljesítményét a HANA DB-ben az ANF-sel AZ SAP számítási feladatokban.

További információ az adatbázispéldányról – EnableTCPTimestamps (A HANA DB és az ANF jobb fájlrendszerteljesítményéhez engedélyezze a tcp_timestamps operációsrendszer-paramétert).

Ha jobb fájlrendszer-teljesítményt szeretne az ANF-et használó HANA-adatbázisban, engedélyezze a TCP-fogadópuffer méretének automatikus hangolását

A net.ipv4.tcp_moderate_rcvbuf paraméter lehetővé teszi a TCP számára a puffer automatikus finomhangolását, a puffer automatikus méretezését (legfeljebb tcp_rmem a teljes átviteli sebességhez szükséges méretnek megfelelően. Engedélyezze ezt a paramétert az SAP megjegyzése szerint: 302436 a fájlrendszer teljesítményének javítása érdekében.

További információ az adatbázispéldányról – EnableAutoTuning (A FÁJLRENDSZER teljesítményének javítása a HANA DB-ben ANF-lel, a TCP-fogadási puffer méretének automatikus finomhangolása).

A HANA DB és az ANF jobb fájlrendszer-teljesítményéhez optimalizálja a net.ipv4.ip_local_port_range

Mivel a HANA jelentős számú kapcsolatot használ a belső kommunikációhoz, célszerű a lehető legtöbb ügyfélportot elérhetővé tenni erre a célra. Állítsa be a net.ipv4.ip_local_port_range operációsrendszer-paramétert a 2382421-es számú SAP-jegyzetnek megfelelően az optimális belső HANA-kommunikációhoz.

További információ az adatbázispéldányról – IPV4LocalPortRange (Továbbfejlesztett fájlrendszer-teljesítmény a HANA DB-ben az ANF-lel, net.ipv4.ip_local_port_range optimalizálása).

A FÁJLRENDSZER teljesítményének javítása a HANA DB-ben az ANF használatával, optimalizálja sunrpc.tcp_slot_table_entries

Állítsa a sunrpc.tcp_slot_table_entries paramétert 128-ra a HANA DB és az SAP számítási feladatok ANF-jének jobb fájlrendszer-teljesítményére vonatkozó javaslat szerint.

További információ az adatbázispéldányról – TCPSlotTableEntries (A fájlrendszer teljesítményének javítása a HANA DB-ben az ANF használatával, sunrpc.tcp_slot_table_entries optimalizálása).

A /hana/adatkötet LVM-jében lévő összes lemeznek azonos típusúnak kell lennie a HANA DB magas teljesítményének biztosításához

Ha több lemeztípus van kiválasztva a /hana/data köteten, előfordulhat, hogy a HANA-adatbázis teljesítménye korlátozott lesz az SAP számítási feladatokban. Győződjön meg arról, hogy az összes HANA-adatkötetlemez azonos típusú, és az Azure-beli SAP javaslatának megfelelően van konfigurálva.

További információ az adatbázispéldányról – HanaDataDiskTypeSame (A /hana/adatkötet LVM-ben lévő összes lemezének azonos típusúnak kell lennie a HANA DB magas teljesítményének biztosításához).

A /hana/data sávméretének 256 kb-nak kell lennie a HANA DB teljesítményének javítása érdekében az SAP számítási feladataiban

Ha LVM-et vagy mdadm-et használ több Prémium Szintű Azure-lemez csíkkészleteinek létrehozásához, meg kell határoznia a csíkméreteket. A legutóbbiLinux-verziók tapasztalatai alapján az Azure a /hana/data fájlrendszerhez 256 kb-os csíkméret használatát javasolja a HANA DB jobb teljesítménye érdekében.

További információ az adatbázispéldányról – HanaDataStripeSize (A /hana/data sávméretének 256 kb-nak kell lennie a HANA DB sap számítási feladatokban való jobb teljesítményéhez).

A fájlrendszer teljesítményének javítása a HANA DB-ben az ANF használatával, optimalizálja a vm.swappiness paramétert

Állítsa a vm.swappiness operációsrendszer-paramétert 10-re a HANA DB és az SAP számítási feladatok ANF-jének jobb fájlrendszer-teljesítménye érdekében javasolt 10-re.

További információ az adatbázispéldányról – VmSwappiness (A fájlrendszer teljesítményének javítása a HANA DB-ben az ANF használatával, a vm.swappiness paraméter optimalizálása).

Ha növelni szeretné a fájlrendszer-teljesítményt az ANF-et használó HANA-adatbázisban, tiltsa le a net.ipv4.conf.all.rp_filter paramétert

Tiltsa le a fordított elérésiút-szűrő linuxos operációsrendszer-paraméterét, net.ipv4.conf.all.rp_filter a hana db és az SAP számítási feladatok anf-jének jobb fájlrendszer-teljesítményére vonatkozó javaslat szerint.

További információ az adatbázispéldányról – DisableIPV4Conf (Ha javítani szeretné a fájlrendszer teljesítményét a HANA DB-ben az ANF-lel, tiltsa le net.ipv4.conf.all.rp_filter).

Az Ultradisk használata esetén a /hana/adatkötet IOPS-jának =7000-nek kell lennie >a JOBB HANA DB-teljesítmény érdekében

Ultradisk használata esetén a /hana/data kötetben legalább 7000 IOPS ajánlott az SAP számítási feladatokhoz. Válassza ki a /hana/adatkötet lemeztípusát ennek a követelménynek megfelelően a adatbázis magas teljesítményének biztosításához.

További információ az adatbázispéldányról – HanaDataIOPS (Ultradisk használata esetén a /hana/adatkötet IOPS-jának =7000-nek kell lennie >a JOBB HANA DB-teljesítmény érdekében).

Ha növelni szeretné a fájlrendszer-teljesítményt az ANF-et használó HANA-adatbázisban, módosítsa a tcp_max_slot_table_entries paramétert

Állítsa a tcp_max_slot_table_entries operációsrendszer-paramétert 128-ra az SAP megjegyzése szerint: 302436 a HANA DB-ben a fájlátviteli teljesítmény javítása az SAP számítási feladataiban lévő ANF használatával.

További információ az Adatbázispéldányról – OptimizeTCPMaxSlotTableEntries (Ha javítani szeretné a fájlrendszer teljesítményét a HANA DB-ben az ANF használatával, módosítsa a paramétert tcp_max_slot_table_entries).

Győződjön meg arról, hogy a /hana/adatkötet >olvasási teljesítménye =400 MB/s a JOBB TELJESÍTMÉNY ÉRDEKÉBEN a HANA DB-ben

A 16 MB és a 64 MB I/O-méretű /hana/data esetében legalább 400 MB/s olvasási teljesítmény ajánlott az Azure-beli SAP számítási feladatokhoz. Válassza ki a /hana/data lemeztípusát ennek a követelménynek megfelelően a adatbázis magas teljesítményének biztosításához és az SAP HANA minimális tárolási követelményeinek teljesítéséhez.

További információ az adatbázispéldányról – HanaDataVolumePerformance (Győződjön meg arról, hogy a /hana/adatkötet >olvasási teljesítménye =400 MB/s a HANA DB jobb teljesítménye érdekében).

A /hana/naplókötet olvasási/írási teljesítményének =250 MB/s-nak kell lennie >a HANA DB jobb teljesítményéhez

Az 1 MB I/O méretű /hana/log esetében legalább 250 MB/s olvasási/írási tevékenység ajánlott az Azure-beli SAP számítási feladatokhoz. Válassza ki a /hana/naplókötet lemeztípusát ennek a követelménynek megfelelően, hogy biztosítsa a adatbázis magas teljesítményét, és megfeleljen az SAP HANA minimális tárolási követelményeinek.

További információ az adatbázispéldányról – HanaLogReadWriteVolume (A /hana/naplókötet olvasási/írási teljesítményének =250 MB/s-nak kell lennie >a HANA DB jobb teljesítményéhez).

Az Ultradisk használata esetén a /hana/naplókötet IOPS-jának =2000-nek kell lennie >a HANA DB jobb teljesítményéhez

Ultradisk használata esetén a /hana/log kötetben legalább 2000 IOPS ajánlott az SAP számítási feladatokhoz. Válassza ki a /hana/naplókötet lemeztípusát ennek a követelménynek megfelelően a adatbázis magas teljesítményének biztosításához.

További információ az adatbázispéldányról – HanaLogIOPS (Ultradisk használata esetén a /hana/naplókötet IOPS-jának =2000-nek kell lennie >a HANA DB jobb teljesítményéhez).

A /hana/naplókötet LVM-ben lévő összes lemezének azonos típusúnak kell lennie a HANA DB magas teljesítményének biztosításához

Ha több lemeztípus van kiválasztva a /hana/log köteten, előfordulhat, hogy a HANA-adatbázis teljesítménye korlátozott lesz az SAP számítási feladatokban. Győződjön meg arról, hogy az összes HANA-adatkötetlemez azonos típusú, és az Azure-beli SAP javaslatának megfelelően van konfigurálva.

További információ az adatbázispéldányról – HanaDiskLogVolumeSameType (A /hana/naplókötet LVM-ben lévő összes lemezének azonos típusúnak kell lennie a HANA DB magas teljesítményének biztosításához).

A HANA-adatbázis írási késésének javítása érdekében engedélyezze az írásgyorsítót a Premium lemezes /hana/log köteten.

Az Azure írásgyorsítója az Azure M-Series virtuális gépek egyik funkciója. Javítja az írások I/O-késését az Azure Premium Storage kapcsán. Az SAP HANA esetében az írásgyorsító csak a /hana/log köteten használható.

További információ az adatbázispéldányról – WriteAcceleratorEnabled (Írásgyorsító engedélyezése a /hana/naplóköteten prémium lemezen a jobb írási késés érdekében a HANA DB-ben).

A /hana/log sávméretének 64 kb-nak kell lennie a HANA DB teljesítményének javítása érdekében az SAP számítási feladataiban

Ha LVM-et vagy mdadm-et használ több Prémium Szintű Azure-lemez csíkkészleteinek létrehozásához, meg kell határoznia a csíkméreteket. Ha nagyobb I/O-méretekkel szeretne elegendő átviteli sebességet elérni, az Azure a /hana/log fájlrendszerhez 64 kb-os csíkméret használatát javasolja a HANA DB jobb teljesítménye érdekében.

További információ az adatbázispéldányról – HanaLogStripeSize (A /hana/log sávméretének 64 kb-nak kell lennie a HANA DB jobb teljesítményéhez az SAP számítási feladatokban).

Biztonság

Attestation API verziójának frissítése

Az előfizetésben lévő erőforrásokhoz használt elavult igazolási API-ból származó API-hívásokat észleltünk. Javasoljuk, hogy váltson az Attestation API legújabb verziójára. Frissítenie kell a meglévő kódot, hogy a legújabb API-verziót használja. A legújabb API-verzió használata biztosítja, hogy megkapja a legújabb funkciókat és teljesítménybeli fejlesztéseket.

További információ az igazolásszolgáltatóról – UpgradeAttestationAPI (Update Attestation API Version).

A Key Vault SDK-verziójának frissítése

Az új Key Vault-ügyfélkódtárak kulcsok, titkos kulcsok és tanúsítványok SDK-ira vannak felosztva, amelyek a javasolt Azure-identitáskódtárral vannak integrálva, hogy a Key Vault-hitelesítés zökkenőmentes legyen az összes nyelven és környezetben. Tartalmazza továbbá számos, az ügyfelek által jelentett és a minőségbiztosítási folyamat során proaktívan azonosított teljesítménybeli problémák javításait. Ha a Key Vault integrálva van az Azure Storage, a Disk vagy más Olyan Azure-szolgáltatásokkal, amelyek használhatják a régi Key Vault SDK-t, és ha az összes jelenlegi egyéni alkalmazása a .NET SDK 4.0-s vagy újabb verzióját használja, zárja be a javaslatot.

További információ a Key Vaultról – UpgradeKeyVaultSDK (Key Vault SDK-verzió frissítése).

A Key Vault SDK-verziójának frissítése

Fontos

Vegye figyelembe, hogy csak azokhoz az egyéni alkalmazásokhoz tud javaslatokat kijavítani, amelyekhez hozzáféréssel rendelkezik. A javaslatok megjelenhetnek más Azure-szolgáltatásokkal, például a Storage-ral, a Lemeztitkosítással, amelyek folyamatban vannak az SDK új verziójára való frissítéshez. Ha minden alkalmazásban a .NET 4.0-t használja, zárja be a javaslatot.

További információ a felügyelt HSM szolgáltatásról – UpgradeKeyVaultMHSMSDK (Key Vault SDK-verzió frissítése).

Tárolás

256 MB-nál kisebb blobokhoz használja a „Put Blob” műveletet

A legfeljebb 256 MB (a 2016. május 31. előtti REST-verziókat használó kérelmek esetében 64 MB) méretű blokkblobok írásakor csak teljes egészükben töltheti fel a blobokat, egyetlen írási művelettel a „Put blob” használatával. Az összesített metrikák alapján úgy véljük, hogy a tárfiók írási műveletei optimalizálhatók.

További információ a Storage Account – StorageCallPutBlob (256 MB-nál kisebb blobok esetén a "Put Blob" (Blob elhelyezése) szolgáltatásról.

A prémium szintű fájlmegosztásra irányuló kérések szabályozva lettek, mert elérte a másodpercenkénti I/O-műveletekre (IOPS-re) vagy a fájlmegosztás átviteli sebességére vonatkozó korlátokat. A kérelmek szabályozásának elkerülése érdekében növelje a prémium szintű fájlmegosztás méretét.

További információ a tárfiókról – AzureStorageAdvisorAvoidThrottlingPremiumFiles (A prémium szintű fájlmegosztás kiosztott méretének növelése a kérések szabályozásának elkerülése érdekében).

Táblaoszlopok statisztikai adatainak létrehozása

Azt észleltük, hogy hiányoznak olyan táblastatisztikák, amelyek hatással lehetnek a lekérdezési teljesítményre. A lekérdezésoptimalizáló statisztikákat használ a lekérdezés eredményében szereplő sorok számosságának vagy számának becsléséhez, így jó minőségű lekérdezési tervet hozhat létre.

További információ az SQL-adattárházról – CreateTableStatisticsSqlDW (Statisztikai adatok létrehozása táblaoszlopokon).

Az egyenetlen adateloszlás megszüntetése a lekérdezési teljesítmény növelése érdekében

15%-nál nagyobb eltérést észleltünk a terjesztési adatokban, ami költséges teljesítménybeli szűk keresztmetszeteket okozhat.

További információ az SQL-adattárházról – DataSkewSqlDW (Adateltérés eltávolítása a lekérdezési teljesítmény növelése érdekében).

A táblaoszlopok statisztikai adatainak frissítése

Azt észleltük, hogy nincsenek naprakész táblázatstatisztikái, ami befolyásolhatja a lekérdezések teljesítményét. A lekérdezésoptimalizáló naprakész statisztikák használatával becsüli meg a lekérdezési eredmény számosságát vagy sorainak számát, így a lekérdezésoptimalizáló kiváló minőségű lekérdezéstervet hozhat létre.

További információ az SQL-adattárházról – UpdateTableStatisticsSqlDW (A táblaoszlopok statisztikáinak frissítése).

Vertikális felskálázás a gyorsítótár kihasználtságának optimalizálása érdekében az SQL Data Warehouse használatával

Azt észleltük, hogy a magas gyorsítótárhasználat aránya alacsony találati százalékkal, ami magas gyorsítótár-kiürítési arányt jelez, amely befolyásolhatja a számítási feladat teljesítményét.

További információ az SQL Data Warehouse-ról – SqlDwIncreaseCacheCapacity (Vertikális felskálázás az SQL Data Warehouse gyorsítótár-kihasználtságának optimalizálásához).

Vertikális felskálázás vagy az erőforrásosztály frissítése a tempdb adatbázissal kapcsolatos versengés csökkentése érdekében az SQL Data Warehouse segítségével

Azt észleltük, hogy magas tempdb-kihasználtsággal rendelkezik, amely befolyásolhatja a számítási feladat teljesítményét.

További információ az SQL Data Warehouse-ról – SqlDwReduceTempdbContention (Erőforrásosztály vertikális felskálázása vagy frissítése az SQL Data Warehouse-val való tempdb-versengés csökkentése érdekében).

Táblák átalakítása replikált táblákká az SQL Data Warehouse használatával

Azt észleltük, hogy kihasználhatja a replikált táblák használatát. A replikált táblák elkerülik a költséges adatáthelyezési műveleteket, és jelentősen növelik a számítási feladatok teljesítményét.

További információ az SQL Data Warehouse - SqlDwReplicateTable (Táblák konvertálása replikált táblákká az SQL Data Warehouse használatával).

A tárfiókban tárolt előkészített fájlok felosztása a betöltési teljesítmény növelése érdekében

Azt észleltük, hogy a tárfiókban előkészített tömörített fájlok felosztásával növelheti a terhelésátvitelt. Általában a tömörített fájlokat a betöltés párhuzamosságának növelése érdekében ajánlott legalább 60 fájllá tördelni.

További információ az SQL-adattárházról – FileSplittingGuidance (Szakaszos fájlok felosztása a tárfiókban a terhelési teljesítmény növelése érdekében).

Azt észleltük, hogy köteg méretének növelésével az adatbázisba való betöltéskor növelheti a betöltési teljesítményt és az átviteli sebességet. Fontolja meg a COPY utasítás használatát. Ha nem tudja használni a COPY utasítást, fontolja meg a köteg méretének növelését olyan segédprogramok betöltésekor, mint az SQLBulkCopy API vagy a BCP – jó hüvelykujjszabály a kötegméret 100K és 1 M sorok között.

További információ az SQL-adattárházról – LoadBatchSizeGuidance (A terhelési teljesítmény, az adattömörítés és a lekérdezési teljesítmény maximalizálása érdekében a kötegelt méret növelése a betöltéskor).

Azt észleltük, hogy olyan régióból tölt be, amely eltér az SQL-készletétől. Az adatok betöltésekor érdemes lehet olyan tárfiókból betölteni, amely az SQL-készletével azonos régióban található.

További információ az SQL-adattárházról – ColocateStorageAccount (Azonos régióban található tárfiók együttes megkeresése a betöltési késés minimalizálása érdekében).

A nagyobb megbízhatóság és jobb teljesítmény érdekében frissítse a Storage-ügyfélkódtárat a legújabb verzióra

A Storage-ügyfélkódtár/SDK legújabb verziója tartalmazza az ügyfelek által jelentett és a minőségbiztosítási folyamat során proaktívan azonosított problémák javításait. Ezenkívül a legújabb verzió megbízhatóságot és teljesítményoptimalizálást is biztosít az új funkciók mellett, amelyek javíthatják az Azure Storage használatának általános élményét.

További információ a Tárfiók – UpdateStorageSDK szolgáltatásról (A nagyobb megbízhatóság és teljesítmény érdekében frissítse a storage-ügyféloldali kódtárat a legújabb verzióra).

A nagyobb megbízhatóság és jobb teljesítmény érdekében frissítse a Storage-ügyfélkódtárat a legújabb verzióra

További információ a Tárfiókról – UpdateStorageDataMovementSDK (A nagyobb megbízhatóság és teljesítmény érdekében frissítse a Tár ügyfélkódtárát a legújabb verzióra).</a0>

Frissítés standard szintű SSD-lemezekre az állandó és jobb teljesítmény érdekében

Mivel IaaS virtuálisgép-számítási feladatokat futtat standard HDD-vel felügyelt lemezeken, vegye figyelembe, hogy mostantól minden Azure-beli virtuálisgép-típushoz elérhető egy standard SSD-lemezbeállítás. A standard SSD-lemezek költséghatékony tárolási lehetőséget biztosítanak, és az állandó teljesítményt igénylő vállalati számítási feladatokhoz vannak optimalizálva. Frissítse még ma a lemezkonfigurációt a kevesebb késés, valamint a nagyobb megbízhatóság és rendelkezésre állás érdekében. A frissítéshez a virtuális gép újraindítása szükséges, amely három-öt percet vesz igénybe.

További információ a Tárfiókról – StandardSSDForNonPremVM (Frissítés standard SSD-lemezekre a konzisztens és jobb teljesítmény érdekében).

Prémium teljesítményű blokkblobtárolás használata

Egy vagy több tárfiók nagy tranzakciósebességgel rendelkezik tárolt blokkblobadat-gigabájtonként. Standard teljesítményű tárolás helyett prémium teljesítményű blokkblobtárolást használjon azokhoz a számítási feladatokhoz, amelyekhez gyors tárolási válaszidő és/vagy nagy tranzakciósebesség szükséges, így akár tárolási költségeket is megtakaríthat.

További információ a Tárfiókról – PremiumBlobStorageAccount (Prémium szintű teljesítményblokk blobtároló használata).

Nem felügyelt lemezek konvertálása standard HDD-ről prémium SSD-re a jobb teljesítmény érdekében

Észrevettük, hogy a nem felügyelt HDD-lemeze nemsokára eléri a teljesítménycélokat. A prémium szintű Azure SSD-k nagy teljesítményű és kis késleltetésű lemeztámogatást biztosítanak az IO-igényes számítási feladatokat végző virtuális gépekhez. A standard HDD-lemez prémium SSD-lemezre frissítésével növelheti a lemez teljesítményét. A frissítéshez a virtuális gép újraindítása szükséges, amely három-öt percet vesz igénybe.

További információ a tárfiókról – UMDHDDtoPremiumForPerformance (Nem felügyelt lemezek konvertálása Standard HDD-ről Prémium SSD-vé teljesítmény szempontjából).

Kiszolgálócsoportban tárolt adatok kiosztása a számítási feladat csomópontok közötti elosztásához

Úgy tűnik, hogy az adatok nem ebben a kiszolgálócsoportban lesznek elosztva, hanem a koordinátoron maradnak. A rugalmas skálázás (Citus) előnyeinek érdekében ossza el az adatokat a kiszolgálócsoport feldolgozó csomópontjai között.

További információ a rugalmas skálázási (Citus) kiszolgálócsoportról – OrcasPostgreSqlCitusDistributeData (Adatok elosztása a kiszolgálócsoportban a számítási feladatok csomópontok közötti elosztásához).

Rugalmas skálázási (Citus) kiszolgálócsoportban tárolt adatok újraegyensúlyozása a számítási feladat csomópontok közötti egyenletesebb elosztásához

Úgy tűnik, hogy az adatok kiegyensúlyozása nem megfelelő ebben a rugalmas skálázási (Citus) kiszolgálócsoportban. A rugalmas skálázású (Citus) kiszolgálócsoport minden feldolgozó csomópontjának használatához hatékonyan kiegyensúlyozza az adatokat a kiszolgálócsoportban.

További információ a rugalmas skálázási (Citus) kiszolgálócsoportról – OrcasPostgreSqlCitusRebalanceData (Rugalmas skálázású (Citus) kiszolgálócsoportban lévő újraegyensúlyozási adatok a munkaterhelés egyenletesebb elosztásához a feldolgozó csomópontok között).

Virtuális asztali infrastruktúra

A felhasználói élmény és a kapcsolat javítása a virtuális gépeknek a felhasználó tartózkodási helyéhez közelebb történő üzembe helyezésével

Megállapítottuk, hogy a virtuális gépek egy olyan régióban találhatók, ahol a felhasználók az Azure Virtual Desktophoz csatlakoznak, ami hosszabb kapcsolati válaszidőket eredményezhet, és hatással lehet az általános felhasználói élményre. Amikor virtuális gépeket hoz létre a gazdagépkészletekhez, próbáljon meg a felhasználóhoz közelebbi régiót használni. A közelség biztosítja az Azure Virtual Desktop szolgáltatással való folyamatos elégedettséget és a jobb általános élményt.

További információ a Gazdagépkészletről – RegionProximityHostPools (A felhasználói élmény és a kapcsolat javítása a virtuális gépeknek a felhasználó tartózkodási helyéhez közelebb történő üzembe helyezésével.).

A mélységi terheléselosztású gazdagépkészlet maximális munkamenetkorlátjának módosítása a virtuális gépek teljesítményének növelése érdekében

A mélységi terheléselosztás a maximális munkamenetkorlát alapján határozza meg, hogy legfeljebb hány felhasználó futtathat egyidejű munkameneteket egy adott munkamenet-gazdagépen. Ha a maximális munkamenetkorlát túl magas, a rendszer minden felhasználói munkamenetet ugyanarra a munkamenet-gazdagépre irányít, és ez teljesítmény- és megbízhatósági problémákat okozhat. Ezért amikor egy gazdagépkészletet az első terheléselosztási mélységre állít be, állítsa be a virtuális gépek üzembe helyezésének és kapacitásának konfigurációjának megfelelő maximális munkamenetkorlátot is. A probléma elhárításához nyissa meg a gazdagépkészlet tulajdonságait, és módosítsa a „Maximális munkamenetkorlát” beállítás melletti értéket.

További információ a gazdagépkészletről – ChangeMaxSessionLimitForDepthFirstHostPool (A virtuális gépek teljesítményének javítása érdekében módosítsa az első terheléselosztási gazdagépkészlet maximális munkamenetkorlátját).

Webes

A jobb teljesítmény érdekében váltsa PremiumV2 verzióra az App Service-csomagot

Az alkalmazás naponta több mint 1000 kérelmet szolgált ki az elmúlt 3 napban. Az alkalmazás kihasználhatja a Prémium V2 App Service-szinttel elérhető nagyobb teljesítményű infrastruktúrát. A Premium V2 szint Dv2 sorozatú virtuális gépeket tartalmaz, amelyek gyorsabb processzorokkal, SSD-tárolóval, illetve az előző példányokhoz képest kétszeres memória-mag aránnyal rendelkeznek. A Premium V2 szintre való frissítésről a dokumentációnkban talál további információt.

További információ az App Service - AppServiceMoveToPremiumV2 szolgáltatásról (App Service-csomag áthelyezése PremiumV2-be a jobb teljesítmény érdekében).

Ellenőrizze az App Service-erőforrásról kimenő kapcsolatokat

Az alkalmazás túl sok TCP/IP szoftvercsatorna-kapcsolatot nyitott meg. A rövid élettartamú TCP/IP-portkapcsolatok korlátainak túllépése az alkalmazások váratlan kapcsolódási problémáit okozhatja.

További információ az App Service – AppServiceOutboundConnections szolgáltatásról (Kimenő kapcsolatok megtekintése az App Service-erőforrásból).

Következő lépések

További információ a teljesítményhatékonyságról – Microsoft Azure Well Architected Framework

Megosztás a következőn keresztül:

Teljesítmény – javaslatok

Mesterséges intelligencia és gépi tanulás

429-es szabályozás észlelhető ezen az erőforráson

Text Analytics-modell verzióának elavulása

Text Analytics-modell verzióának elavulása

Frissítés a Cognitive Services Text Analytics legújabb API-verziójára

Frissítés az Azure Cognitive Service for Language legújabb API-verziójára

Frissítés a Cognitive Services Text Analytics legújabb SDK-verziójára

Frissítés a legújabb Cognitive Service Language SDK-verzióra

Frissítés az Azure AI Language SDK legújabb verziójára

Elemzés

A Data Explorer-erőforrások megfelelő méretezése az optimális teljesítmény eléréséhez.

A Data Explorer-táblák gyorsítótár-szabályzatainak áttekintése

A Data Explorer-táblák gyorsítótárazási szabályzatának csökkentése a nagyobb teljesítmény eléréséhez

A gyorsítótár növelése a gyorsítótár-szabályzatban

Optimalizált automatikus méretezés engedélyezése az Data Explorer erőforrások számára

A legutóbbi adatok beolvasása megtörténik

A fürt teljesítményének növelése érdekében érdemes lehet a gyorsított írási műveletek funkciót használni a HBase-fürtben.

A lekérdezések több mint 75%-a teljes vizsgálati lekérdezés

Ellenőrizze a régió számát, mivel letiltotta a frissítéseket

Érdemes lehet növelni a kiürítési szálak számát

Érdemes lehet növelni a tömörítési szálak számát a tömörítések gyorsabb befejezéséhez

60 milliónál kevesebb sorral rendelkező fürtözött oszlopcentrikus indexeket (CCI) tartalmazó táblák

A SynapseManagementClient SDK-verziójának frissítése

Compute

A vSAN-kapacitás kihasználtsága túllépte a kritikus küszöbértéket

Az Automanage frissítése a legújabb API-verzióra

A felhasználói élmény és a kapcsolatok javítása érdekében helyezze üzembe a virtuális gépeket a felhasználó helyéhez közelebb.

Felügyelt lemezek használata a lemez I/O-szabályozásának megelőzése érdekében

Felügyelt lemezek konvertálása standard HDD-ről prémium SSD-re a jobb teljesítmény érdekében

Gyorsított hálózatkezelés engedélyezése a hálózati teljesítmény növelése és a késés csökkentése érdekében

SSD-lemezek használata az éles számítási feladatokhoz

Éles virtuális gépek éles lemezekkel való összekapcsolása az egyenletes teljesítmény és a kisebb késés érdekében

A gyorsított hálózatkezeléshez szükség lehet a virtuális gép leállítására és indítására

Használja ki az ultralemez kis késését a naplózási lemezeihez, és növelje adatbázisa számításifeladat-teljesítményét

A legaktívabb virtuális gépek méretének növelése az erőforrásfogyás megelőzése és a teljesítmény javítása érdekében

Tárolók

A rendszer nem támogatott Kubernetes-verziót észlelt

A rendszer nem támogatott Kubernetes-verziót észlelt

Egyetlen csomópontkészlettel rendelkező fürtök

A Fleet API frissítése a legújabb verzióra

Adatbázisok

Az Azure Cosmos DB lekérdezési lapméretének (MaxItemCount) beállítása -1 értékre

Összetett indexek hozzáadása az Azure Cosmos DB-tárolóhoz

Az Azure Cosmos DB indexelési szabályzatának optimalizálása csak a szükséges tulajdonságok indexelésére

Hierarchikus partíciókulcsok használata az optimális adatelosztáshoz

Az Azure Cosmos DB-alkalmazások közvetlen kapcsolódásra való konfigurálása az SDK-ban

Teljesítmény növelése az optimális erőforrás-kihasználtság érdekében felskálázással

PerformanceBoostervCore

A MariaDB-kiszolgáló tárolási korlátjának skálázása

MariaDB-kiszolgáló virtuálismagszámának növelése

A MariaDB-kiszolgáló nagyobb kapacitású termékváltozatra való méretezése

A MariaDB-kiszolgáló áthelyezése memóriaoptimalizált termékváltozatra

Auditnaplók megbízhatóságának növelése

A MySQL-kiszolgáló tárolási korlátjának skálázása

A MySQL-kiszolgáló magasabb szintű termékváltozatra való méretezése

A MySQL-kiszolgáló virtuálismagszámának növelése

A MySQL-kiszolgáló áthelyezése memóriahasználatra optimalizált termékváltozatba

Olvasási MySQL-replikakiszolgáló hozzáadása

A MySQL-kapcsolatkezelés fejlesztése

Auditnaplók megbízhatóságának növelése

A teljesítmény javítása a MySQL ideiglenestábla-méretének optimalizálásával

A MySQL-kapcsolat késésének javítása

A rugalmas MySQL-kiszolgáló tárterületkorlátjának növelése

A rugalmas MySQL-kiszolgáló magasabb szintű termékváltozatra való méretezése

A rugalmas MySQL-kiszolgáló virtuálismagszámának növelése.

Növelje a teljesítményt a MySQL ideiglenestábla-méretének optimalizálásával.

A MySQL-kiszolgáló áthelyezése memóriahasználatra optimalizált termékváltozatba

Olvasási MySQL-replikakiszolgáló hozzáadása

Növelje a work_mem paraméter értékét, hogy elkerülje a rendezési és kivonatolási műveletek során felmerülő túlzott lemezhasználatot

30%-kal növelheti a számítási feladatai teljesítményét az új Ev5 számítási hardverrel

A rugalmas skálázási (Citus) kiszolgálócsoport tárterületkorlátjának növelése

A PostgreSQL-kiszolgáló virtuálismagszámának növelése

A PostgreSQL log_statement beállításainak optimalizálása az Azure Database-ben

A PostgreSQL log_duration beállításainak optimalizálása az Azure Database-ben

A PostgreSQL log_min_duration beállításainak optimalizálása az Azure Database-ben

A PostgreSQL log_error_verbosity beállításainak optimalizálása az Azure Database-ben

Állapítsa meg, hogy túl gyakran fordulnak-e elő ellenőrzőpontok a PostgreSQL – Rugalmas kiszolgálói teljesítmény javítása érdekében

Inaktív logikai replikációs pontok azonosítása a PostgreSQL rugalmas kiszolgálói teljesítményének javítása érdekében