Megjegyzés
Az oldalhoz való hozzáféréshez engedély szükséges. Megpróbálhat bejelentkezni vagy módosítani a címtárat.
Az oldalhoz való hozzáféréshez engedély szükséges. Megpróbálhatja módosítani a címtárat.
Az Azure Storage-blobleltár alapvető eszköz az Azure Blob Storage-fiókban tárolt objektumok kezeléséhez és nyomon követéséhez. Átfogó áttekintést nyújt a tárolási erőforrásokról, így megalapozott döntéseket hozhat az adatkezeléssel és a költségoptimalizálással kapcsolatban.
A blobleltár-jelentések engedélyezése után a tárfiókban lévő objektumokat rendszeres időközönként beolvasjuk a leltárszabályzatban meghatározott szabályokkal. A leltárjelentés létrehozásához szükséges idő több tényezőtől függ. Ezek a tényezők közé tartozik az objektumok száma, a címtárstruktúra, a szabályaltípusokkal alkalmazott szűrők, a tárfiók ügyfélterhelése, a tárolási erőforrások rendelkezésre állása stb. Bizonyos esetekben ezektől a tényezőktől függően több napig is eltarthat a tárfiók összes objektumának feldolgozása. A leltár teljesítménye a vizsgálatok között és néha a vizsgálat során is változhat.
A blobleltár teljesítményét befolyásoló tényezők
Ha blobleltárt használ egy leltárjelentés létrehozásához, több fő tényező is befolyásolhatja a teljesítményét. Ezeknek a tényezőknek a megismerése segíthet optimalizálni a leltárfolyamatokat, és lehetővé tenni a hatékony adatkezelést.
Objektumok elosztása hierarchikus névtér-kompatibilis fiókokban
A hierarchikus névtér-kompatibilis fiókban lévő objektumok eloszlása jelentősen befolyásolhatja a leltár teljesítményét. A blobleltár egyszerre egy könyvtárat vizsgál, és befejezi a vizsgálatot, mielőtt a következő könyvtárba lépne. Ezért a könyvtárak nagy száma, különösen a ritka objektumeloszlás és a mély beágyazás esetén növelheti a leltárjelentés létrehozásához szükséges időt.
A leltárszabályhoz feldolgozott objektumok száma
A leltárszabály alapján beolvasott objektumok teljes száma kulcsfontosságú tényező a feldolgozási teljesítményben. A nagy mennyiségű objektumot megcélozó szabályok több időt és erőforrást igényelnek a leltárjelentés létrehozásához. A feldolgozandó objektumok száma nő, ha a leltárszabály verziókat, pillanatképeket és helyreállíthatóan törölt objektumokat tartalmaz. Ha ezek az altípusok nagy mennyiségben léteznek, tovább bővíthetik a leltárjelentés létrehozásához szükséges feldolgozási időt.
A leltárjelentés exportálási formátuma
A készletjelentések (CSV vagy Apache Parquet) választott exportálási formátuma befolyásolhatja a teljesítményt. Bár a Parquet gyors adatfeldolgozásra van optimalizálva, olyan többletterhelést jelent, amely lelassíthatja a jelentéskészítést a CSV-hez képest.
Nagy számú helyreállíthatóan törölt objektum
A helyreállíthatóan törölt objektumok, bár véglegesen nem távolíthatók el, továbbra is szerepelnek a leltárvizsgálatokban. Ezeknek az objektumoknak a nagy mennyisége növeli a feldolgozási időt és csökkenti a teljesítményt. Ezeket a tényezőket figyelembe véve javíthatja a leltárfuttatások teljesítményét, és hatékonyabb adatkezelési tapasztalattal rendelkezhet.
Ajánlott eljárások a blobleltár teljesítményének javításához
Az Azure Blob Storage hatékony kezelése elengedhetetlen az optimális teljesítmény és költséghatékonyság fenntartásához. Íme néhány ajánlott eljárás az Azure Storage-blobleltár teljesítményének növeléséhez:
A ritka fiókok elkerülése hierarchikus névtér-kompatibilis fiókokban
Ritka fiókok azok, amelyek nagy számú objektumot tartalmaznak, amelyek sok könyvtárban vannak elosztva. Előfordulhat, hogy ezek a könyvtárak mélyen beágyazott struktúrákat tartalmaznak. A ritka fiókok nagyon alacsony fájl-könyvtár arányt eredményeznek, ami a leltárjelentések létrehozása során nem hatékony működést okozhat, és akár hibákhoz is vezethet. A hatékonysági problémák mérséklése érdekében győződjön meg arról, hogy a hierarchikus névtér-kompatibilis tárfiók jól rendszerezett, és elkerülheti az objektumok ritkán történő elosztását.
CSV használata az exportálási formátumhoz
Leltárjelentések létrehozásakor válassza a csv formátumot, ha a használati eset nem igényel gyors adatfeldolgozást. A parquet egy oszlopos tárolási fájlformátum, amely a teljesítményre van optimalizálva, és az adatfeldolgozáshoz az egyik leggyorsabb olvasási formátum. A parquet formátum azonban növelheti a jelentések létrehozásához szükséges időt a többletterhelés miatt, ami lassabb, mint egy csv formátumú jelentés létrehozása. Ha a jelentés feldolgozását követően a parquet formátumra van szüksége, használhatja a rendelkezésre álló nyílt forráskódú eszközöket, amelyek a CSV-t parquet formátummá alakítják.
A leltárszabály hatóköre előtaggal
Ahelyett, hogy a teljes tárfiókon futtatja a leltárt, használjon előtagegyezés-szűrőt az adatok adott részhalmazaihoz tartozó leltárjelentés létrehozásához.
Előtag belefoglalása: Ez a szűrő tárolók vagy elérési utak készletét célozza meg egy tárolón belül. Ez a megközelítés segít szűkíteni a leltárjelentés hatókörét, így a folyamat gyorsabban és hatékonyabbá válik.
Előtag kizárása: Ezzel a szűrővel kizárhat belőle bizonyos részhalmazokat. Ez a megközelítés a leltárjelentés hatókörének szűkítésében is segít. További információ: Szabályszűrők
Releváns mezők kijelölése
A leltárjelentések testreszabásához csak a szükséges mezőket válassza ki. Ez csökkenti a feldolgozott és exportált adatok mennyiségét, ami gyorsabb jelentéskészítéshez és egyszerűbb elemzéshez vezet. A készletsémamezőkről további információt a blobleltárhoz támogatott egyéni sémamezők című témakörben talál.
Altípus felvétele: törölt objektumok, pillanatképek és verziók
Bár ezek az altípusok átfogóbb képet nyújtanak a tárfiókról, fontos felmérni, hogy nélkülözhetetlenek-e a naplózási és felügyeleti igényekhez. Ha nem kritikusak, a kizárásuk segíthet a jelentéskészítési folyamat teljesítményének és hatékonyságának javításában. A legutóbbi leltárfuttatásokban törölt objektumok azonosításához hasonlítsa össze az aktuális futtatás blobneveit az előző futtatásban szereplőkkel. A különbség a legutóbb törölt objektumok listáját is megadhatja.
Feliratkozás blobleltár-eseményekre
A blobleltár-eseményekre való feliratkozással értesülhet a felhasználók által okozott hibákról. Ez a proaktív megközelítés segít a problémák gyors megoldásában. A leltáreseményekre való feliratkozásról további információt a Feliratkozás a blobleltárszabályzat befejezett eseményére című témakörben talál.
Váratlan kapacitásnövelések monitorozása
Ügyeljen a tárfiók kapacitásának váratlan megugrására, mivel ezek jelezhetik a blobverziók, pillanatképek vagy helyreállíthatóan törölt objektumok felhalmozódását. A módosítások monitorozása segíthet a lehetséges problémák észlelésében és megoldásában, mielőtt azok hatással lennének a teljesítményre. Ezen objektumok életciklusának kezelése emellett megakadályozhatja a felesleges buildelést, és javíthatja a Blob Inventory teljesítményét. A blobok életciklusának kezelésével kapcsolatos további információkért tekintse meg az Azure Blob Storage életciklus-kezelésének áttekintését
Az ajánlott eljárások követésével javíthatja a blobleltár teljesítményét, biztosítva az Azure Blob Storage hatékony és hatékony kezelését.