Adatbázis-erőforrások dinamikus méretezése minimális állásidővel – Azure SQL Database &Azure SQL Managed Instance

A következőkre vonatkozik:Azure SQL DatabaseAzure SQL Managed Instance

Az Azure SQL Database és a felügyelt Azure SQL-példány lehetővé teszi további erőforrások dinamikus hozzáadását az adatbázishoz minimális állásidővel; Van azonban egy olyan időszak, amikor a kapcsolat rövid ideig megszakad az adatbázishoz, ami az újrapróbálkozási logikával enyhíthető.

Áttekintés

Amikor az alkalmazás iránti kereslet néhány eszközről és ügyféltől több millióra nő, az Azure SQL Database és az SQL Managed Instance gördülékenyen és minimális állásidővel bővül. A skálázhatóság a szolgáltatásként nyújtott platform (PaaS) egyik legfontosabb jellemzője, amely lehetővé teszi, hogy szükség esetén dinamikusan több erőforrást adjon hozzá a szolgáltatáshoz. Az Azure SQL Database lehetővé teszi az adatbázisokhoz lefoglalt erőforrások (processzorteljesítmény, memória, IO-átviteli sebesség és tárolás) egyszerű módosítását.

Az alkalmazás megnövekedett használata miatt fellépő teljesítményproblémákat az indexelési vagy lekérdezés-újraírási módszerekkel nem lehet kijavítani. További erőforrások hozzáadása lehetővé teszi, hogy gyorsan reagáljon, amikor az adatbázis eléri az aktuális erőforráskorlátokat, és több energiát igényel a bejövő számítási feladatok kezeléséhez. Az Azure SQL Database lehetővé teszi az erőforrások vertikális leskálázását is, ha nincs rájuk szükség a költségek csökkentéséhez.

Nem kell aggódnia a hardver vásárlása és a mögöttes infrastruktúra módosítása miatt. Az adatbázis skálázása egyszerűen elvégezhető az Azure Portalon csúszkával.

Az Azure SQL Database a DTU-alapú vásárlási modell áttekintését és a virtuális magalapú vásárlási modellt kínálja, míg az Azure SQL Managed Instance csak a virtuális magalapú vásárlási modellt kínálja.

  • A DTU-alapú vásárlási modell számítási, memória- és I/O-erőforrások kombinációját kínálja három szolgáltatási szinten, hogy támogassa a könnyű és nehézsúlyú adatbázis-számítási feladatokat: Alapszintű, Standard és Prémium. Az egyes szintek teljesítményszintjei az erőforrások különböző kombinációját biztosítják, amelyekhez további tárolási erőforrásokat adhat hozzá.
  • A virtuális magalapú vásárlási modell lehetővé teszi a virtuális magok számának, mennyiségének vagy memóriájának, valamint a tárhely mennyiségének és sebességének kiválasztását. Ez a vásárlási modell három szolgáltatási szintet kínál: Általános célú, Üzleti szempontból kritikus és Hiperskálázás.

Az adatbázis, a rugalmas készlet vagy a felügyelt példány szolgáltatási szintje, számítási szintje és erőforráskorlátjai bármikor módosíthatók. Létrehozhatja például az első alkalmazást egyetlen adatbázisra a kiszolgáló nélküli számítási szint használatával, majd bármikor manuálisan vagy programozott módon módosíthatja a szolgáltatási szintet a kiépített számítási szintre, hogy megfeleljen a megoldás igényeinek.

Megjegyzés:

Az adatbázisok szolgáltatási szintjének módosítására vonatkozó jelentős kivételek a következők:

  • Az olyan funkciókat használó adatbázisok, amelyek csak az üzletileg kritikus/ prémium szolgáltatási szinteken érhetők el , nem módosíthatók az Általános célú/ Standard szolgáltatási szint használatára. Jelenleg az egyetlen ilyen funkció az OLTPIn-Memory.
  • Az eredetileg rugalmas skálázási szolgáltatási szinten létrehozott adatbázisok nem migrálhatók más szolgáltatási szintekre. Ha egy meglévő adatbázist migrál az Azure SQL Database-ben a rugalmas skálázási szolgáltatási szintre, az eredeti rugalmas skálázásra való migrálást követő 45 napon belül visszaállíthatja az általános célú szolgáltatási szintre való migrálást. Ha az adatbázist egy másik szolgáltatási szintre (például üzletileg kritikus) szeretné migrálni, először fordítsa vissza a migrálást az Általános célú szolgáltatási szintre, majd végezzen el egy további migrálást. További információ: Adatbázis fordított migrálása a Hyperscale-ből.

Az adatbázishoz lefoglalt erőforrásokat a szolgáltatás célkitűzésének módosításával vagy skálázással módosíthatja, hogy megfeleljen a számítási feladatok igényeinek. Ez azt is lehetővé teszi, hogy csak akkor fizessen a szükséges erőforrásokért, ha szüksége van rájuk. Tekintse meg a skálázási művelet alkalmazásra gyakorolt lehetséges hatásával kapcsolatos megjegyzést .

Az Azure SQL Database lehetővé teszi az adatbázisok dinamikus méretezését:

Az Azure SQL Managed Instance lehetővé teszi a skálázást is:

  • A felügyelt SQL-példányvirtuális magok üzemmódot használ, és lehetővé teszi a példány számára lefoglalt processzormagok maximális és maximális tárterületének meghatározását. A felügyelt példányon belüli összes adatbázis megosztja a példányhoz lefoglalt erőforrásokat.

Jótanács

A dinamikus skálázás lehetővé teszi, hogy az ügyfelek manuálisan vagy programozott módon módosítják az erőforrás-foglalást. A dinamikus skálázási képesség minden Azure SQL Database- és Azure SQL Managed Instance-erőforráshoz elérhető.

A dinamikus skálázás támogatása mellett az Azure SQL Database kiszolgáló nélküli számítási szintje támogatja az automatikus skálázást. A kiszolgáló nélküli rétegbeli adatbázisok automatikusan méretezik az erőforrásokat egy ügyfél által megadott tartományon belül, a számítási feladatok igényei alapján. Az adatbázis méretezéséhez nincs szükség ügyfélműveletre.

Felskálázási vagy leskálázási műveletek hatása

A vertikális fel- vagy leskálázási művelet kezdeményezése a fent említett módok bármelyikében újraindítja az adatbázismotor folyamatát, és szükség esetén áthelyezi azt egy másik virtuális gépre. Az adatbázismotor folyamatának áthelyezése egy új virtuális gépre egy online folyamat , amelynek során továbbra is használhatja a meglévő Azure SQL Database-szolgáltatást. Ha a céladatbázis-motor készen áll a lekérdezések feldolgozására, a rendszer leállítja az aktuális adatbázismotor nyitott kapcsolatait, és a nem véglegesített tranzakciókat visszaállítja. Új kapcsolatok fognak létrejönni a céladatbázis-motorral.

Megjegyzés:

Nem ajánlott skálázni a felügyelt példányt, ha egy hosszú ideig futó tranzakció( például adatimportálás, adatfeldolgozási feladatok, index újraépítése stb.) fut, vagy ha aktív kapcsolat van a példányon. Annak érdekében, hogy a skálázás ne tartson a szokásosnál tovább, skáláznia kell a példányt az összes hosszan futó művelet befejezése után.

Megjegyzés:

Rövid kapcsolattörésre számíthat, amikor a fel- vagy leskálázási folyamat befejeződött. Ha újrapróbálkozási logikát implementált a szokásos átmeneti hibákhoz, nem fogja észrevenni a feladatátvételt.

Alternatív skálázási módszerek

Az erőforrások skálázása a legegyszerűbb és leghatékonyabb módszer az adatbázis teljesítményének javítására az adatbázis vagy az alkalmazáskód módosítása nélkül. Bizonyos esetekben előfordulhat, hogy még a legmagasabb szolgáltatási szintek, a számítási méretek és a teljesítményoptimalizálás sem kezeli a számítási feladatot sikeres és költséghatékony módon. Ebben az esetben a következő további lehetőségek állnak rendelkezésére az adatbázis skálázásához:

  • Az olvasási skálázás egy elérhető funkció, amely lehetővé teszi, hogy egy írásvédett replikát kapjon az adatairól, amelyen erőforrásigényes írásvédett lekérdezéseket, például jelentéseket hajthat végre. Az írásvédett replika az elsődleges adatbázis erőforrás-használatának befolyásolása nélkül kezeli az írásvédett számítási feladatokat.
  • Az adatbázis-horizontális skálázás olyan technikák készlete, amelyek lehetővé teszik az adatok több adatbázisra való felosztását és egymástól függetlenül történő skálázását.

Skálázási műveletek földrajzi replikákhoz

Ha az Azure SQL-erőforrás rendelkezik georeplikával, fontolja meg a skálázási műveletekhez szükséges alábbi útmutatást:

Kapcsolódó tartalom

  • Last updated on