Kiszolgáló nélküli számítási szint az Azure SQL Database-hez
A következőre vonatkozik:
Azure SQL Database
A kiszolgáló nélküli az Azure SQL Database-ben található önálló adatbázisok számítási szintje , amely automatikusan skálázza a számítási feladatokat a számítási feladatok terhelése és a másodpercenként felhasznált számítási mennyiség számlái alapján. A kiszolgáló nélküli számítási szint emellett automatikusan szünetelteti az adatbázisokat az inaktív időszakok során, amikor csak a tárterület használati díját számlázzuk ki, és automatikusan folytatja az adatbázisok működését, amikor ismét előfordulnak tevékenységek. A kiszolgáló nélküli számítási szint az Általános célú szolgáltatási szinten és a Rugalmas skálázási szolgáltatási szinten érhető el.
Feljegyzés
Az automatikus szüneteltetés és az automatikus folytatás jelenleg csak az Általános célú szolgáltatási szinten támogatott.
Áttekintés
A kiszolgáló nélküli számítási szint fontos paraméterei a számítási automatikus skálázási tartomány és az automatikus szüneteltetés késleltetése. Ezeknek a paramétereknek a konfigurációja meghatározza az adatbázis teljesítményét és a számítási költségeket.
Teljesítménykonfiguráció
- A minimális virtuális magok és a maximális virtuális magok olyan konfigurálható paraméterek, amelyek meghatározzák az adatbázishoz elérhető számítási kapacitás tartományát. A memória- és I/O-korlátok arányosak a megadott virtuális magtartományokkal.
- Az automatikus szüneteltetési késleltetés egy konfigurálható paraméter, amely meghatározza, hogy az adatbázisnak az automatikus szüneteltetés előtt inaktívnak kell lennie. A rendszer automatikusan folytatja az adatbázist, amikor a következő bejelentkezés vagy egyéb tevékenység történik. Másik lehetőségként az automatikus szüneteltetés le is tiltható.
Költség
- A kiszolgáló nélküli adatbázisok költsége a számítási költség és a tárolási költség összegzése.
- Ha a számítási használat a konfigurált minimális és maximális korlátok között van, a számítási költség a virtuális magon és a felhasznált memórián alapul.
- Ha a számítási használat a konfigurált minimális korlátok alatt van, a számítási költség a minimális virtuális magokon és a minimálisan konfigurált memórián alapul.
- Az adatbázis szüneteltetésekor a számítási költség nulla, és csak a tárolási költségek merülnek fel.
- A tárolási költség meghatározása ugyanúgy történik, mint a kiosztott számítási szinten.
További költségadatokért tekintse meg a Számlázás című témakört.
Forgatókönyvek
A kiszolgáló nélküli adatbázisok ár–teljesítmény aránya az időszakos, kiszámíthatatlan használati mintázatú önálló adatbázisokhoz van optimalizálva, ahol elfogadható némi késés a növekvő mennyiségű számítási feladatok elvégzésében a tétlen időszakok után. Ezzel szemben a kiosztott számítási szint ár-teljesítmény optimalizálva van egy vagy több rugalmas készletben lévő, magasabb átlagos használatú adatbázishoz, amely nem engedheti meg magának a számítási bemelegítés késleltetését.
Kiszolgáló nélküli számításhoz megfelelő forgatókönyvek
- Önálló adatbázisok időszakos, kiszámíthatatlan használati mintázattal, ahol szórványosan előfordulnak inaktív és átlagosan alacsonyabb számítási igényű időszakok.
- Önálló adatbázisok a kiépített számítási rétegben, amelyek gyakran kerülnek újraméretezésre, valamint olyan ügyfelek, akik szeretnék a szolgáltatáshoz delegálni a számítási kapacitás újraméretezését.
- Új önálló adatbázisok használatelőzmények nélkül, ahol a számítási méretezés nehéz vagy nem becsülhető meg az Azure SQL Database-ben való üzembe helyezés előtt.
A kiépített számításhoz megfelelő forgatókönyvek
- Önálló adatbázisok rendszeresebb, kiszámíthatóbb használati mintákkal és magasabb átlagos számítási kihasználtsággal az idő függvényében.
- Azok az adatbázisok, amelyek nem tudják elviselni a teljesítménybeli kompromisszumokat, amelyek a memória gyakoribb levágása vagy a szüneteltetett állapotból való folytatás késleltetése miatt nem tolerálhatók.
- Több adatbázis időszakos, kiszámíthatatlan használati mintákkal, amelyek rugalmas készletekbe konszolidálhatók a jobb ár-teljesítmény optimalizálás érdekében.
Számítási szintek összehasonlítása
Az alábbi táblázat a kiszolgáló nélküli számítási szint és a kiépített számítási szint közötti különbségeket foglalja össze:
| Kiszolgáló nélküli számítástechnika | Kiépített számítás | |
|---|---|---|
| Adatbázis-használati minta | Időszakos, kiszámíthatatlan használat, az idő múlásával alacsonyabb átlagos számítási kihasználtsággal. | Rendszeresebb használati minták, magasabb átlagos számítási kihasználtsággal, vagy rugalmas készleteket használó több adatbázissal. |
| Teljesítménykezelési munka | Alacsonyabb | Magasabb |
| Számítási skálázás | Automatikus | Manuális |
| Számítási válaszkészség | Inaktív időszakok után alacsonyabb | Azonnali |
| Számlázás részletessége | Másodpercenként | / óra |
Vásárlási modell és szolgáltatási szint
Az alábbi táblázat a kiszolgáló nélküli támogatást ismerteti a vásárlási modell, a szolgáltatási szintek és a hardver alapján:
| Kategória | Támogatott | Nem támogatott |
|---|---|---|
| Vásárlási modell | virtuális mag | DTU |
| Szolgáltatási szint | Általános célú Rugalmas skálázás |
Üzletileg kritikus |
| Hardver | Standard sorozat (Gen5) | Minden más hardver |
Automatikus skálázás
Rugalmas skálázás
A kiszolgáló nélküli adatbázisok olyan gépen futnak, amely elegendő kapacitással rendelkezik ahhoz, hogy megszakítás nélkül kielégítse az erőforrás-igényeket a maximális virtuális magérték által meghatározott korlátokon belül igényelt számítási mennyiséghez. Időnként automatikusan megtörténik a terheléselosztás, ha a gép néhány percen belül nem tudja kielégíteni az erőforrás-igényeket. Ha például az erőforrás-igény 4 virtuális mag, de csak 2 virtuális mag érhető el, akkor a terheléselosztás akár néhány percet is igénybe vehet, mielőtt 4 virtuális magot ad meg. Az adatbázis a terheléselosztás során is online állapotban marad, kivéve a művelet végén egy rövid időszakot, amikor megszakadnak a kapcsolatok.
Memóriakezelés
Az általános célú és a rugalmas skálázású szolgáltatási szinteken a kiszolgáló nélküli adatbázisok memóriája gyakrabban lesz visszanyerve, mint a kiépített számítási adatbázisok esetében. Ez a viselkedés fontos a kiszolgáló nélküli költségek szabályozásához, és hatással lehet a teljesítményre.
Gyorsítótár-reklamáció
A kiépített számítási adatbázisoktól eltérően az SQL-gyorsítótárból származó memória kiszolgáló nélküli adatbázisból lesz visszanyerve, ha a processzor- vagy az aktív gyorsítótár kihasználtsága alacsony.
- Az aktív gyorsítótár-kihasználtság akkor tekinthető alacsonynak, ha a legutóbb használt gyorsítótár-bejegyzések teljes mérete egy adott időtartamra a küszöbérték alá esik.
- A gyorsítótár-visszaállítás aktiválásakor a célgyorsítótár mérete növekményesen csökken a korábbi méret töredékére, és a visszaigénylés csak akkor folytatódik, ha a használat alacsony marad.
- Gyorsítótár-reklamáció esetén a kiürítendő gyorsítótár-bejegyzések kiválasztásának szabályzata ugyanaz a kiválasztási szabályzat, mint a kiépített számítási adatbázisok esetében, ha a memóriaterhelés magas.
- A gyorsítótár mérete soha nem csökken a minimális virtuális magok által meghatározott minimális memóriakorlát alatt.
A kiszolgáló nélküli és a kiépített számítási adatbázisokban a gyorsítótárbejegyzések kiüríthetők, ha az összes rendelkezésre álló memória használatban van.
Ha a CPU-kihasználtság alacsony, az aktív gyorsítótár kihasználtsága a használati mintától függően magas maradhat, és megakadályozhatja a memória helyrehozását. Más késések is lehetnek, ha a felhasználói tevékenység leáll, mielőtt a memória helyreállása a korábbi felhasználói tevékenységre reagáló periodikus háttérfolyamatok miatt következik be. A törlési műveletek és a Lekérdezéstár törlési feladatai például olyan szellemrekordokat hoznak létre, amelyek törlésre vannak megjelölve, de fizikailag nem törlődnek, amíg a szellemkarbantartási folyamat le nem fut. A ghost cleanup magában foglalhatja az adatoldalak gyorsítótárba való beolvasását.
Gyorsítótár hidratálása
Az SQL memóriagyorsítótára úgy nő, hogy az adatok ugyanúgy és ugyanolyan sebességgel lesznek lekérve a lemezről, mint a kiépített adatbázisok esetében. Ha az adatbázis foglalt, a gyorsítótár korlátlanul növekedhet, amíg rendelkezésre áll a memória.
Lemezgyorsítótár-kezelés
A kiszolgáló nélküli és a kiépített számítási szintek rugalmas skálázási szolgáltatási rétegében minden számítási replika egy Rugalmas pufferkészlet-bővítmény (RBPEX) gyorsítótárat használ, amely az adatoldalakat a helyi SSD-n tárolja az IO-teljesítmény javítása érdekében. A rugalmas skálázás kiszolgáló nélküli számítási rétegében azonban az egyes számítási replikákhoz tartozó RBPEX-gyorsítótár automatikusan növekszik és csökken a számítási feladatok iránti kereslet növekedésére és csökkentésére válaszul. Az RBPEX-gyorsítótár maximális mérete az adatbázishoz konfigurált maximális memória háromszorosa. A maximális memória- és RBPEX automatikus skálázási korlátokról a kiszolgáló nélküli rugalmas skálázási erőforráskorlátokat ismertető cikkben olvashat.
Automatikus szüneteltetés és automatikus folytatás
Jelenleg a kiszolgáló nélküli automatikus szüneteltetés és az automatikus folytatás csak az Általános célú szinten támogatott.
Automatikus szüneteltetés
Az automatikus szüneteltetés akkor aktiválódik, ha az automatikus szüneteltetés késleltetése során az alábbi feltételek teljesülnek:
- A munkamenetek száma = 0
- CPU = 0 (a felhasználói erőforráskészletben futó felhasználói számítási feladatok esetében)
Lehetőség van az automatikus szüneteltetés letiltására, ha szükséges.
Az alábbi funkciók nem támogatják az automatikus szüneteltetést, de támogatják az automatikus skálázást. Ha az alábbi funkciók bármelyikét használja, az automatikus szüneteltetést le kell tiltani, és az adatbázis az adatbázis inaktivitási időtartamától függetlenül online állapotban marad:
- Georeplikációs (aktív georeplikációs és feladatátvételi csoportok).
- Hosszú távú biztonsági mentési megőrzés (LTR).
- A SQL-adatszinkronizálás használt szinkronizálási adatbázis. A szinkronizálási adatbázisoktól eltérően a hub- és tagadatbázisok támogatják az automatikus szüneteltetést.
- A kiszolgáló nélküli adatbázist tartalmazó logikai kiszolgálóhoz létrehozott DNS-alias .
- Rugalmas feladatok (előzetes verzió) esetén a kiszolgáló nélküli adatbázis automatikus szüneteltetése nem támogatott feladatadatbázisként. A rugalmas feladatok által megcélzott kiszolgáló nélküli adatbázisok támogatják az automatikus szüneteltetést. A feladatkapcsolatok folytatják az adatbázist.
Az automatikus szüneteltetés ideiglenesen le van tiltva bizonyos szolgáltatásfrissítések telepítése során, amelyek megkövetelik az adatbázis online állapotba helyezését. Ilyen esetekben az automatikus szüneteltetés a szolgáltatásfrissítés befejeződése után ismét engedélyezve lesz.
Automatikus szüneteltetés hibaelhárítása
Ha az automatikus szüneteltetés engedélyezve van, és az automatikus szüneteltetést letiltó funkciók nem használhatók, de az adatbázis nem szüneteltet automatikusan a késleltetési idő után, akkor előfordulhat, hogy az alkalmazás vagy a felhasználói munkamenetek megakadályozzák az automatikus szüneteltetést.
Annak ellenőrzéséhez, hogy van-e alkalmazás- vagy felhasználói munkamenet, amely az adatbázishoz csatlakozik, csatlakozzon az adatbázishoz bármely ügyféleszköz használatával, és hajtsa végre a következő lekérdezést:
SELECT session_id,
host_name,
program_name,
client_interface_name,
login_name,
status,
login_time,
last_request_start_time,
last_request_end_time
FROM sys.dm_exec_sessions AS s
INNER JOIN sys.dm_resource_governor_workload_groups AS wg
ON s.group_id = wg.group_id
WHERE s.session_id <> @@SPID
AND
(
(
wg.name like 'UserPrimaryGroup.DB%'
AND
TRY_CAST(RIGHT(wg.name, LEN(wg.name) - LEN('UserPrimaryGroup.DB') - 2) AS int) = DB_ID()
)
OR
wg.name = 'DACGroup'
);
Tipp.
A lekérdezés futtatása után mindenképpen válassza le az adatbázist. Ellenkező esetben a lekérdezés által használt nyitott munkamenet megakadályozza az automatikus szüneteltetést.
- Ha az eredményhalmaz nem működik, az azt jelzi, hogy vannak olyan munkamenetek, amelyek jelenleg megakadályozzák az automatikus szüneteltetést.
- Ha az eredményhalmaz üres, akkor is lehetséges, hogy voltak akár rövid ideig nyitott munkamenetek az automatikus szüneteltetés késleltetési időszakának egy korábbi pontján. A késleltetési időszak alatti tevékenység ellenőrzéséhez használhatja az Azure SQL-naplózást , és megvizsgálhatja a vonatkozó időszakra vonatkozó naplózási adatokat.
Fontos
A felhasználói erőforráskészletben a nyitott munkamenetek egyidejű CPU-használat melletti vagy anélküli jelenléte a leggyakoribb oka annak, hogy egy kiszolgáló nélküli adatbázis nem szünetel automatikusan a várt módon.
Automatikus folytatás
Az automatikus újralépés akkor aktiválódik, ha a következő feltételek bármelyike teljesül:
| Funkció | Eseményindító automatikus folytatása |
|---|---|
| Hitelesítés és engedélyezés | Bejelentkezés |
| Fenyegetések észlelése | A fenyegetésészlelési beállítások engedélyezése/letiltása adatbázis- vagy kiszolgálószinten. A fenyegetésészlelési beállítások módosítása adatbázis- vagy kiszolgálószinten. |
| Adatfelderítés és besorolás | Bizalmassági címkék hozzáadása, módosítása, törlése vagy megtekintése |
| Naplózás | Naplórekordok megtekintése. Naplózási szabályzatok frissítése vagy megtekintése. |
| Adatmaszkolás | Adatmaszkoló szabályok hozzáadása, módosítása, törlése vagy megtekintése |
| Transzparens adattitkosítás | Transzparens adattitkosítás állapotának vagy állapotának megtekintése |
| Sebezhetőségi felmérés | Alkalmi vizsgálatok és időszakos vizsgálatok, ha engedélyezve van |
| Lekérdezési (teljesítmény-) adattár | Lekérdezéstár beállításainak módosítása vagy megtekintése |
| Teljesítmény – javaslatok | Teljesítményjavaslatok megtekintése vagy alkalmazása |
| Automatikus hangolás | Az automatikus finomhangolási javaslatok, például az automatikus indexelés alkalmazása és ellenőrzése |
| Adatbázis-másolás | Adatbázis létrehozása másolatként. Exportálás BACPAC-fájlba. |
| SQL-adatszinkronizálás | Konfigurálható ütemezés szerint futó vagy manuálisan végrehajtott központi és tagadatbázisok közötti szinkronizálás |
| Bizonyos adatbázis-metaadatok módosítása | Új adatbáziscímkék hozzáadása. A maximális virtuális magok, a minimális virtuális magok vagy az automatikus szüneteltetési késleltetés módosítása. |
| SQL Server Management Studio (SSMS) | Ha a 18.1-nél korábbi SSMS-verziókat használja, és új lekérdezési ablakot nyit meg a kiszolgálón található bármely adatbázishoz, az ugyanazon a kiszolgálón lévő automatikusan szüneteltetett adatbázisok újraindulnak. Ez a viselkedés nem fordul elő, ha az SSMS 18.1-es vagy újabb verzióját használja. |
- A felsorolt műveletek bármelyikét végrehajtó figyelési, felügyeleti vagy egyéb megoldások automatikusan újraművelik az eseményindítókat.
- Az automatikus újramunkálás bizonyos szolgáltatásfrissítések telepítésekor is aktiválódik, amelyekhez az adatbázis online állapotba helyezése szükséges.
Kapcsolatok
Ha egy kiszolgáló nélküli adatbázis szüneteltetve van, az első bejelentkezési tevékenység folytatja az adatbázist, és hibaüzenetet ad vissza, amely szerint az adatbázis nem érhető el a 40613 hibakóddal. Az adatbázis folytatása után a bejelentkezés újrapróbálkozható a kapcsolat létesítése érdekében. Az ajánlott kapcsolat-újrapróbálkozási logikával rendelkező adatbázis-ügyfeleket nem kell módosítani. A kapcsolat újrapróbálkozási logikájának ajánlott mintáiért tekintse át az alábbiakat:
- Újrapróbálkozási logika az SqlClientben
- Logikai újrapróbálkozás az SQL Database-ben az Entity Framework Core használatával
- Logikai újrapróbálkozás az SQL Database-ben az Entity Framework 6 használatával
- Logikai újrapróbálkozás az SQL Database-ben ADO.NET
Késés
A kiszolgáló nélküli adatbázisok automatikus folytatásának és automatikus szüneteltetésének késleltetése általában 1 perc és 1–10 perccel az automatikus szüneteltetési időszak lejárta után történik.
Ügyfél által felügyelt transzparens adattitkosítás (BYOK)
Kulcs törlése vagy visszavonása
Ha az ügyfél által felügyelt transzparens adattitkosítást (BYOK) használja, és a kiszolgáló nélküli adatbázis automatikusan szüneteltetve van a kulcs törlése vagy visszavonása során, akkor az adatbázis automatikusan szüneteltetett állapotban marad. Ebben az esetben az adatbázis következő folytatása után az adatbázis körülbelül 10 percen belül elérhetetlenné válik. Ha az adatbázis elérhetetlenné válik, a helyreállítási folyamat megegyezik a kiépített számítási adatbázisokéval. Ha a kiszolgáló nélküli adatbázis online állapotban van a kulcs törlése vagy visszavonásakor, akkor az adatbázis körülbelül 10 percen belül elérhetetlenné válik, ugyanúgy, mint a kiépített számítási adatbázisok esetében.
Kulcsrotálás
Ha ügyfél által felügyelt transzparens adattitkosítást (BYOK) használ, és a kiszolgáló nélküli adatbázis automatikusan szüneteltetve van, a rendszer elhalasztja az automatikus kulcsforgatást, amíg az adatbázis automatikusan újraindul.
Új kiszolgáló nélküli adatbázis létrehozása
Új adatbázis létrehozása vagy meglévő adatbázis kiszolgáló nélküli számítási szintre való áthelyezése ugyanazt a mintát követi, mint egy új adatbázis létrehozása a kiépített számítási rétegben, és az alábbi két lépést foglalja magában:
Adja meg a szolgáltatás célkitűzését. A szolgáltatási célkitűzés előírja a szolgáltatási szintet, a hardverkonfigurációt és a maximális virtuális magokat. A szolgáltatás célkitűzésének beállításaiért lásd : kiszolgáló nélküli erőforráskorlátok
Ha szeretné, adja meg a minimális virtuális magokat és az automatikus szüneteltetési késleltetést az alapértelmezett értékek módosításához. Az alábbi táblázat az ezekhez a paraméterekhez elérhető értékeket mutatja be.
Paraméter Értékválasztások Alapértelmezett érték Virtuális magok minimális száma A maximális konfigurált virtuális magoktól függ – lásd az erőforráskorlátokat. 0,5 virtuális mag Automatikus szüneteltetés késleltetése Minimum: 60 perc (1 óra)
Maximum: 10 080 perc (7 nap)
Növekmények: 10 perc
Automatikus szüneteltetés letiltása: -160 perc
Az alábbi példák egy új adatbázist hoznak létre a kiszolgáló nélküli számítási szinten.
Az Azure Portal használata
Lásd : Rövid útmutató: Egyetlen adatbázis létrehozása az Azure SQL Database-ben az Azure Portal használatával.
A PowerShell használata
Hozzon létre egy új kiszolgáló nélküli általános célú adatbázist a következő PowerShell-példával:
New-AzSqlDatabase -ResourceGroupName $resourceGroupName -ServerName $serverName -DatabaseName $databaseName `
-Edition GeneralPurpose -ComputeModel Serverless -ComputeGeneration Gen5 `
-MinVcore 0.5 -MaxVcore 2 -AutoPauseDelayInMinutes 720
Az Azure parancssori felület használatával
Hozzon létre egy új kiszolgáló nélküli általános célú adatbázist az alábbi Azure CLI-példával:
az sql db create -g $resourceGroupName -s $serverName -n $databaseName `
-e GeneralPurpose --compute-model Serverless -f Gen5 `
--min-capacity 0.5 -c 2 --auto-pause-delay 720
Transact-SQL (T-SQL) használata
Amikor a T-SQL használatával hoz létre új kiszolgáló nélküli adatbázist, a rendszer az alapértelmezett értékeket alkalmazza a minimális virtuális magokra és az automatikus szüneteltetési késleltetésre. Ezek később módosíthatók az Azure Portalról vagy más felügyeleti API-kkal (PowerShell, Azure CLI, REST API).
További információ: CREATE DATABA Standard kiadás.
Hozzon létre egy új, általános célú kiszolgáló nélküli adatbázist a következő T-SQL-példával:
CREATE DATABASE testdb
( EDITION = 'GeneralPurpose', SERVICE_OBJECTIVE = 'GP_S_Gen5_1' ) ;
Adatbázis áthelyezése számítási szintek között
Az adatbázis áthelyezhető a kiépített számítási szintről a kiszolgáló nélküli számítási szintre, majd újra.
Feljegyzés
Az általános célú szinten lévő adatbázist a rugalmas skálázási szintre is frissítheti. További információért tekintse át a rugalmas skálázású adatbázisok kezelését.
Amikor az adatbázist számítási szintek között helyezi át, adja meg a számítási modell paraméterét a ServerlessProvisioned PowerShell és az Azure CLI használatakor, valamint a T-SQL használatakor a Standard kiadásRVICE_OBJECTIVE számítási méretét. Tekintse át az erőforráskorlátokat a megfelelő számítási méret azonosításához.
Az ebben a szakaszban szereplő példák bemutatják, hogyan helyezheti át a kiépített adatbázist kiszolgáló nélkülire. Szükség szerint módosítsa a szolgáltatás célkitűzését, mivel ezek a példák a maximális virtuális magokat 4-re állítják.
A PowerShell használata
Helyezze át a kiépített általános célú számítási adatbázist a kiszolgáló nélküli számítási szintre az alábbi PowerShell-példával:
Set-AzSqlDatabase -ResourceGroupName $resourceGroupName -ServerName $serverName -DatabaseName $databaseName `
-Edition GeneralPurpose -ComputeModel Serverless -ComputeGeneration Gen5 `
-MinVcore 1 -MaxVcore 4 -AutoPauseDelayInMinutes 1440
Az Azure parancssori felület használatával
Helyezze át a kiépített általános célú számítási adatbázist a kiszolgáló nélküli számítási szintre az alábbi Azure CLI-példával:
az sql db update -g $resourceGroupName -s $serverName -n $databaseName `
--edition GeneralPurpose --compute-model Serverless --family Gen5 `
--min-capacity 1 --capacity 4 --auto-pause-delay 1440
Transact-SQL (T-SQL) használata
Ha T-SQL használatával helyez át adatbázist a számítási szintek között, a rendszer az alapértelmezett értékeket alkalmazza a minimális virtuális magokra és az automatikus szüneteltetési késleltetésre. Ezek később módosíthatók az Azure Portalról vagy más felügyeleti API-kkal (PowerShell, Azure CLI, REST API). További információ: ALTER DATABA Standard kiadás.
Helyezze át a kiépített általános célú adatbázist a kiszolgáló nélküli számítási szintre a következő T-SQL-példával:
ALTER DATABASE testdb
MODIFY ( SERVICE_OBJECTIVE = 'GP_S_Gen5_1') ;
Kiszolgáló nélküli konfiguráció módosítása
A PowerShell használata
A Set-AzSqlDatabase használatával módosíthatja a maximális vagy minimális virtuális magokat, és automatikusan szüneteltetheti a késleltetést. Használja a MaxVcore, MinVcoreés AutoPauseDelayInMinutes az argumentumokat. A rugalmas skálázási réteg jelenleg nem támogatja a kiszolgáló nélküli automatikus szüneteltetést, ezért az automatikus szüneteltetés késleltetési argumentuma csak az általános célú szintre érvényes.
Az Azure parancssori felület használatával
Az sql db-frissítéssel módosíthatja a maximális vagy minimális virtuális magokat, és automatikusan szüneteltetheti a késleltetést. Használja a capacity, min-capacityés auto-pause-delay az argumentumokat. A rugalmas skálázási réteg jelenleg nem támogatja a kiszolgáló nélküli automatikus szüneteltetést, ezért az automatikus szüneteltetés késleltetési argumentuma csak az általános célú szintre érvényes.
Nyomon követés
Felhasznált és számlázott erőforrások
A kiszolgáló nélküli adatbázisok erőforrásai közé tartoznak az alkalmazáscsomag, az SQL-példány és a felhasználói erőforráskészlet entitásai.
Alkalmazáscsomag
Az alkalmazáscsomag az adatbázis külső legtöbb erőforrás-kezelési határa, függetlenül attól, hogy az adatbázis kiszolgáló nélküli vagy kiépített számítási szinten van-e. Az alkalmazáscsomag tartalmazza az SQL-példányt és a külső szolgáltatásokat, például a teljes szöveges keresést, amelyek együttesen hatókörbe rendezik az adatbázis által az SQL Database-ben használt összes felhasználói és rendszererőforrást. Az SQL-példány általában az alkalmazáscsomag teljes erőforrás-kihasználtságát uralja.
Felhasználói erőforráskészlet
A felhasználói erőforráskészlet egy adatbázis belső erőforrás-kezelési határa, függetlenül attól, hogy az adatbázis kiszolgáló nélküli vagy kiépített számítási szinten van-e. A felhasználói erőforráskészlet hatóköre a DDL (CREATE és ALTER) és a DML (IN Standard kiadás RT, UPDATE, DELETE és MERGE, valamint Standard kiadás LECT) lekérdezések által létrehozott felhasználói számítási feladatok processzor- és I/O-hatóköre. Ezek a lekérdezések általában az alkalmazáscsomagban a legnagyobb mértékű kihasználtságot képviselik.
Mérőszámok
Az alábbi táblázat a kiszolgáló nélküli adatbázisok alkalmazáscsomagjának és felhasználói erőforráskészletének erőforrás-használatának figyelésére szolgáló metrikákat tartalmazza, beleértve a georeplikákat is:
| Entitás | Metrika | Leírás | Mértékegységek |
|---|---|---|---|
| Alkalmazáscsomag | app_cpu_percent | Az alkalmazás által használt virtuális magok százalékos aránya az alkalmazás számára engedélyezett maximális virtuális magokhoz viszonyítva. Kiszolgáló nélküli rugalmas skálázás esetén ez a metrika az összes elsődleges replikához, elnevezett replikához és georeplikához elérhető. | Százalék |
| Alkalmazáscsomag | app_cpu_billed | Az alkalmazásnak a jelentési időszakban számlázott számítási mennyisége. Az ebben az időszakban kifizetett összeg ennek a metrikanak a terméke és a virtuális mag egységára. A metrika értékeit a felhasznált processzor és a másodpercenként használt memória maximális értékének összesítésével határozzuk meg. Ha a felhasznált mennyiség kisebb, mint a minimális virtuális magok és a minimális memória által meghatározott minimális kiosztott összeg, akkor a minimális kiosztott összeg lesz számlázva. A CPU és a memória összehasonlítása érdekében a memóriát virtuális magok egységeiként normalizáljuk, azaz gigabájtokban, 3 GB/virtuális mag mértékkel adjuk meg. A kiszolgáló nélküli rugalmas skálázás esetében ez a metrika az elsődleges replika és a nevesített replikák számára lesz közzétéve. |
virtuális mag másodpercben |
| Alkalmazáscsomag | app_cpu_billed_HA_replicas | Csak kiszolgáló nélküli rugalmas skálázás esetén alkalmazható. A HA-replikákhoz tartozó összes alkalmazásra kiszámlázott számítás összege a jelentési időszakban. Ez az összeg az elsődleges replikához tartozó HA-replikákra vagy az adott elnevezett replikához tartozó HA-replikákra terjed ki. Mielőtt kiszámítja ezt az összeget a HA-replikák között, a rendszer az egyes HA-replikákra számlázott számítási összeget ugyanúgy határozza meg, mint az elsődleges replika vagy egy elnevezett replika esetében. Kiszolgáló nélküli rugalmas skálázás esetén ez a metrika az összes elsődleges replikához, elnevezett replikához és georeplikához elérhető. A jelentési időszakban kifizetett összeg ennek a metrikanak a terméke és a virtuális mag egységára. | virtuális mag másodpercben |
| Alkalmazáscsomag | app_memory_percent | Az alkalmazás által az alkalmazás által használt memória százalékos aránya az alkalmazás számára engedélyezett maximális memória függvényében. Kiszolgáló nélküli rugalmas skálázás esetén ez a metrika az összes elsődleges replikához, elnevezett replikához és georeplikához elérhető. | Százalék |
| Felhasználói erőforráskészlet | cpu_percent | A felhasználói számítási feladat által használt virtuális magok százalékos aránya a felhasználói számítási feladatokhoz engedélyezett maximális virtuális magokhoz képest. | Százalék |
| Felhasználói erőforráskészlet | data_IO_percent | A felhasználói számítási feladatok által használt IOPS-adatok százalékos aránya a felhasználói számítási feladatokhoz engedélyezett maximális IOPS-adatokhoz képest. | Százalék |
| Felhasználói erőforráskészlet | log_IO_percent | A felhasználói számítási feladat által használt napló MB/s százalékos aránya a felhasználói számítási feladatokhoz engedélyezett maximális napló MB/s-értékhez képest. | Százalék |
| Felhasználói erőforráskészlet | workers_percent | A felhasználói számítási feladatok által használt dolgozók százalékos aránya a felhasználói számítási feladatokhoz engedélyezett maximális feldolgozókhoz képest. | Százalék |
| Felhasználói erőforráskészlet | sessions_percent | A felhasználói számítási feladatok által használt munkamenetek százalékos aránya a felhasználói számítási feladatok számára engedélyezett maximális munkamenetekhez képest. | Százalék |
Szüneteltetés és folytatás állapota
Az Azure Portalon az adatbázis állapota a kiszolgáló áttekintő ablaktábláján jelenik meg, amely felsorolja a benne található adatbázisokat. Az adatbázis állapota az adatbázis áttekintési paneljén is megjelenik.
Az adatbázis szüneteltetésének és folytatásának állapotának lekérdezéséhez használja az alábbi parancsokat:
A PowerShell használata
Get-AzSqlDatabase -ResourceGroupName $resourcegroupname -ServerName $servername -DatabaseName $databasename `
| Select -ExpandProperty "Status"
Az Azure parancssori felület használatával
az sql db show --name $databasename --resource-group $resourcegroupname --server $servername --query 'status' -o json
Erőforráskorlátok
Az erőforráskorlátokért tekintse meg a kiszolgáló nélküli számítási szintet.
Számlázás
A kiszolgáló nélküli adatbázisokhoz számlázott számítási mennyiség a felhasznált processzor és a másodpercenként használt memória maximális mennyisége. Ha a felhasznált processzor és memória mennyisége kisebb, mint az egyes erőforrásokhoz kiosztott minimális mennyiség, akkor a kiosztott összeg számlázása történik. A processzor és a memória számlázási célokra való összehasonlítása érdekében a rendszer a memóriát virtuális magok egységére normalizálja a GB-nak a virtuális magonkénti 3 GB-tal történő újraskálázásával.
- Erőforrás számlázása: CPU és memória
- Számlázott összeg: virtuális mag egységára * maximális (minimális virtuális magok, felhasznált virtuális magok, minimális memória GB * 1/3, felhasznált memória GB * 1/3)
- Számlázási gyakoriság: Másodpercenként
A virtuális mag egységára az egyes virtuális magok másodpercenkénti költsége. Rugalmas skálázás esetén egy HA-replika vagy elnevezett replika virtuálismag-egységára alacsonyabb, mint az elsődleges replika esetében.
Egy adott régió egységárainak megtekintéséhez látogasson el az Azure SQL Database díjszabását tartalmazó oldalra.
Az általános célú adatbázisok, illetve a rugalmas skálázású elsődleges vagy elnevezett replikák kiszolgáló nélküli számlázott számítási mennyiségét a következő metrika teszi közzé:
- Metrika: app_cpu_billed (virtuális mag másodperc)
- Definíció: maximális (minimális virtuális magok, használt virtuális magok, minimális memória GB * 1/3, felhasznált memória GB * 1/3)
- Jelentési gyakoriság: Másodpercenkénti mérések alapján, 1 perc alatt összesítve.
Az elsődleges replikához vagy bármely elnevezett replikához tartozó rugalmas skálázású HA-replikák kiszolgáló nélküli számlázott számítási mennyiségét a következő metrika teszi közzé:
- Metrika: app_cpu_billed_HA_replicas (virtuális mag másodperc)
- Definíció: A szülőerőforráshoz tartozó HA-replikák maximális (minimális virtuális magok, használt virtuális magok, minimális memória GB * 1/3, felhasznált memória GB * 1/3) összege.
- Szülőerőforrás és metrikavégpont: Az elsődleges replika és minden nevesített replika külön-külön teszi elérhetővé ezt a metrikát, amely a társított HA-replikákhoz számlázott számítást méri.
- Jelentési gyakoriság: Másodpercenkénti mérések alapján, 1 perc alatt összesítve.
Minimális számítási számla
Ha egy kiszolgáló nélküli adatbázis szüneteltetve van, akkor a számítási számla nulla. Ha egy kiszolgáló nélküli adatbázis nincs felfüggesztve, akkor a minimális számítási számla nem kisebb, mint a maximális virtuális magok mennyisége (minimális virtuális magok, minimális memória GB * 1/3).
Példák:
- Tegyük fel, hogy az Általános célú szinten egy kiszolgáló nélküli adatbázis nincs felfüggesztve, és 8 maximális virtuális maggal és 1 minimális virtuális maggal van konfigurálva, amely 3,0 GB minimális memóriának felel meg. Ezután a minimális számítási számla a maximális értéken alapul (1 virtuális mag, 3,0 GB * 1 virtuális mag / 3 GB) = 1 virtuális mag.
- Tegyük fel, hogy az Általános célú szinten egy kiszolgáló nélküli adatbázis nincs felfüggesztve, és 4 maximális virtuális maggal és 0,5 minimális virtuális maggal van konfigurálva, amely 2,1 GB minimális memóriának felel meg. Ezután a minimális számítási számla a maximális (0,5 virtuális mag, 2,1 GB * 1 virtuális mag / 3 GB) = 0,7 virtuális magon alapul.
- Tegyük fel, hogy a rugalmas skálázási szint kiszolgáló nélküli adatbázisának elsődleges replikája egy HA replikával és egy elnevezett replikával rendelkezik HA-replikák nélkül. Tegyük fel, hogy minden replika 8 maximális virtuális maggal és 1 minimális virtuális maggal van konfigurálva, amely 3 GB minimális memóriának felel meg. Ezután az elsődleges replika, a HA replika és az elnevezett replika minimális számítási számlája a maximális (1 virtuális mag, 3 GB * 1 virtuális mag / 3 GB) = 1 virtuális mag alapján történik.
A kiszolgáló nélküli Azure SQL Database díjszabási kalkulátora a maximális és minimális virtuális magok száma alapján konfigurálható minimális memória meghatározására használható. Ha a minimálisan konfigurált virtuális magok száma nagyobb, mint 0,5 virtuális mag, akkor a minimális számítási számla független a minimálisan konfigurált memóriától, és csak a konfigurált minimális virtuális magok számán alapul.
Példaforgatókönyvek
Fontolja meg egy kiszolgáló nélküli adatbázist az Általános célú szinten, amely 1 minimális virtuális maggal és 4 maximális virtuális maggal van konfigurálva. Ez a konfiguráció körülbelül 3 GB minimális memóriának és 12 GB maximális memóriának felel meg. Tegyük fel, hogy az automatikus szüneteltetés késleltetése 6 órára van állítva, és az adatbázis számítási feladatai aktívak egy 24 órás időszak első 2 órájában, és egyébként inaktívak.
Ebben az esetben az adatbázis számlázása az első 8 órában történik a számításért és a tárolásért. Annak ellenére, hogy az adatbázis a második óra után inaktív, a következő 6 órában továbbra is kiszámlázzuk a számításért az adatbázis online állapotában kiosztott minimális számítás alapján. Csak a tárterület számlázása történik a 24 órás időszak hátralévő részében, amíg az adatbázis szüneteltetve van.
Pontosabban az ebben a példában szereplő számítási számlát a következőképpen számítjuk ki:
| Időintervallum | Másodpercenként használt virtuális magok | Másodpercenként használt GB | Számítási dimenzió számlázva | Időintervallumonként számlázott virtuális mag másodperce |
|---|---|---|---|---|
| 0:00-1:00 | 4 | 9 | Használt virtuális magok | 4 virtuális mag * 3600 másodperc = 14400 virtuális mag másodperc |
| 1:00-2:00 | 1 | 12 | Felhasznált memória | 12 GB * 1/3 * 3600 másodperc = 14400 virtuális mag másodperc |
| 2:00-8:00 | 0 | 0 | Minimálisan kiosztott memória | 3 GB * 1/3 * 21600 másodperc = 21600 virtuális mag másodperc |
| 8:00-24:00 | 0 | 0 | Nincs számlázott számítás szüneteltetve | 0 virtuális mag másodperc |
| 24 óra alatt számlázott virtuális magok teljes másodperce | 50 400 virtuális mag másodperc |
Tegyük fel, hogy a számítási egység ára $0.000145/vCore/second. Ezután a 24 órás időszakra számlázott számítás a számítási egység árának és a számlázott virtuális mag másodpercének szorzata: $0,000145/vCore/second * 50400 virtuális mag másodperc ~ 7,31 USD.
Azure Hybrid Benefit és fenntartott kapacitás
Az Azure Hybrid Benefit (AHB) és a fenntartott kapacitásra vonatkozó kedvezmények nem vonatkoznak a kiszolgáló nélküli számítási szintre.
Elérhető régiók
Az általános célú és rugalmas skálázási szintek kiszolgáló nélküli, legfeljebb 40 maximális virtuális magot támogató rétegei világszerte elérhetők, kivéve a következő régiókat:
- Kelet-Kína
- Észak-Kína
- Közép-Németország
- Északkelet-Németország
- US Gov Central (Iowa)
80 maximális virtuális magot támogató régiók rendelkezésre állási zónák nélkül általános célú és rugalmas skálázáshoz
Jelenleg 80 maximális virtuális mag érhető el kiszolgáló nélküli általános célú és rugalmas skálázási szinteken a következő régiókban:
- Kelet-Ausztrália
- Délkelet-Ausztrália
- Dél-Brazília
- Közép-Kanada
- Az USA középső régiója
- Kelet-Ázsia
- USA keleti régiója
- USA 2. keleti régiója
- Közép-Franciaország
- Dél-Franciaország
- Középnyugat-Németország
- Közép-India
- Dél-India
- Kelet-Japán
- Nyugat-Japán
- USA északi középső régiója
- Észak-Európa
- Kelet-Norvégia
- Közép-Katar
- Dél-Afrika északi régiója
- USA déli középső régiója
- Észak-Svájc
- Az Egyesült Királyság déli régiója
- Az Egyesült Királyság nyugati régiója
- Nyugat-Európa
- USA nyugati középső régiója
- USA nyugati régiója
- USA 2. nyugati régiója
- USA 3. nyugati régiója
80 maximális virtuális magot támogató régiók általános célú rendelkezésre állási zónákkal
Jelenleg 80 maximális virtuális mag érhető el kiszolgáló nélküli rendelkezésre állási zónával az Általános célú szint esetében a következő régiókban, és több régiót terveznek:
- USA keleti régiója
- Észak-Európa
- Nyugat-Európa
- USA 2. nyugati régiója
A rugalmas skálázáshoz rendelkezésre állási zónákkal rendelkező 80 maximális virtuális magot támogató régiók
Jelenleg a rugalmas skálázási szinthez kiszolgáló nélküli rendelkezésre állási zónával rendelkező virtuális magok maximális száma a következő régiókban érhető el, és további régiókat terveznek:
- USA középső régiója
- USA keleti régiója
- Észak-Európa
- Nyugat-Európa
- USA 2. nyugati régiója
- USA 3. nyugati régiója
Kapcsolódó tartalom
- Első lépésként tekintse meg a rövid útmutatót: Egyetlen adatbázis létrehozása – Azure SQL Database.
- A kiszolgáló nélküli szolgáltatási szint választásával kapcsolatban lásd az Általános célú és a Rugalmas skálázás című témakört.
Visszajelzés
Hamarosan elérhető: 2024-ben fokozatosan kivezetjük a GitHub-problémákat a tartalom visszajelzési mechanizmusaként, és lecseréljük egy új visszajelzési rendszerre. További információ: https://aka.ms/ContentUserFeedback.
Visszajelzés küldése és megtekintése a következőhöz: