Consigli sulle prestazioni

Articolo
03/22/2024

Le raccomandazioni relative alle prestazioni di Azure Advisor possono migliorare e aumentare la velocità e la reattività delle applicazioni aziendali critiche. È possibile ottenere da Advisor consigli sulle prestazioni nella scheda Prestazioni scheda del dashboard di Advisor.

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Nel dashboard di Advisor selezionare la scheda Prestazioni .

Intelligenza artificiale e Machine Learning

429 Limitazione rilevata in questa risorsa

È stato rilevato che si sono verificati 1.000 o più errori di limitazione 429 su questa risorsa in un intervallo di tempo di un giorno. Valutare la possibilità di abilitare la scalabilità automatica per gestire meglio volumi di chiamate più elevati e ridurre il numero di errori 429.

Altre informazioni sulla scalabilità automatica dei servizi di intelligenza artificiale di Azure.

Deprecazione della versione del modello di Analisi del testo

Aggiornare la versione del modello a una nuova versione del modello o a una più recente per usare i modelli più recenti e di alta qualità.

Altre informazioni su Servizi cognitivi - TAUpgradeToLatestModelVersion (Analisi del testo versione del modello Deprecation).

Deprecazione della versione del modello di Analisi del testo

Aggiornare la versione del modello a una nuova versione del modello o a una più recente per usare i modelli più recenti e di alta qualità.

Altre informazioni su Servizi cognitivi - TAUpgradeModelVersiontoLatest (Analisi del testo versione del modello Deprecation).

Eseguire l'aggiornamento alla versione più recente dell'API Analisi del testo di Servizi cognitivi

Eseguire l'aggiornamento alla versione più recente dell'API per ottenere i migliori risultati in termini di qualità del modello, prestazioni e disponibilità del servizio. Sono disponibili anche nuove funzionalità come nuovi endpoint a partire dalla versione 3.0, ad esempio il riconoscimento dei dati personali, il riconoscimento delle entità e il collegamento di entità disponibili come endpoint separati. In termini di modifiche negli endpoint di anteprima, nell'endpoint SA è disponibile opinion mining, proprietà di testo redatto nell'endpoint dei dati personali

Altre informazioni su Servizi cognitivi - UpgradeToLatestAPI (aggiornamento alla versione più recente dell'API Servizi cognitivi Analisi del testo).

Eseguire l'aggiornamento alla versione più recente dell'API di Azure Cognitive Service for Language

Eseguire l'aggiornamento alla versione più recente dell'API per ottenere i migliori risultati in termini di qualità del modello, prestazioni e disponibilità del servizio.

Altre informazioni su Servizi cognitivi - UpgradeToLatestAPILanguage (eseguire l'aggiornamento alla versione più recente dell'API di Servizi cognitivi di Azure per il linguaggio).

Eseguire l'aggiornamento alla versione più recente dell'SDK Analisi del testo di Servizi cognitivi

Eseguire l'aggiornamento alla versione più recente dell'SDK per ottenere i migliori risultati in termini di qualità del modello, prestazioni e disponibilità del servizio. Sono disponibili anche nuove funzionalità come nuovi endpoint a partire dalla versione 3.0, ad esempio il riconoscimento dei dati personali, il riconoscimento delle entità e il collegamento di entità disponibili come endpoint separati. In termini di modifiche negli endpoint di anteprima, nell'endpoint SA è disponibile opinion mining, proprietà di testo redatto nell'endpoint dei dati personali

Altre informazioni su Servizi cognitivi - UpgradeToLatestSDK (aggiornamento alla versione più recente di Servizi cognitivi Analisi del testo SDK).

Eseguire l'aggiornamento alla versione più recente dell'SDK Linguaggio di Servizi cognitivi

Eseguire l'aggiornamento alla versione più recente dell'SDK per ottenere i migliori risultati in termini di qualità del modello, prestazioni e disponibilità del servizio.

Altre informazioni su Servizi cognitivi - UpgradeToLatestSDKLanguage (aggiornamento alla versione più recente di Cognitive Service Language SDK).

Eseguire l'aggiornamento alla versione più recente di Azure AI Language SDK

Eseguire l'aggiornamento alla versione più recente dell'SDK per ottenere i migliori risultati in termini di qualità del modello, prestazioni e disponibilità del servizio. Sono disponibili anche nuove funzionalità come nuovi endpoint a partire dalla versione 3.0, ad esempio il riconoscimento dei dati personali, il riconoscimento delle entità e il collegamento di entità disponibili come endpoint separati. In termini di modifiche apportate agli endpoint di anteprima, nell'endpoint SA è disponibile opinion mining, proprietà di testo redatto nell'endpoint dati personali.

Altre informazioni sul linguaggio di intelligenza artificiale di Azure.

Analisi

Ridimensionare le risorse di Esplora dati in modo corretto per prestazioni ottimali.

Questa raccomandazione illustra tutte le risorse Esplora dati che superano la capacità di dati consigliata (80%). L'azione consigliata per migliorare le prestazioni del cluster consiste nel dimensionare alla configurazione consigliata.

Altre informazioni sulla risorsa Esplora dati : risorsa ADX di dimensioni appropriate (dimensioni corrette Esplora dati risorse per prestazioni ottimali).

Consultare i criteri della cache delle tabelle di Esplora dati

Questa raccomandazione illustra Esplora dati tabelle con un numero elevato di query che esulano dal periodo di cache configurato (criteri): vengono visualizzate le prime 10 tabelle in base alla percentuale di query che accedono ai dati out-of-cache. Azione consigliata per migliorare le prestazioni: limitare le query nella tabella all'intervallo di tempo minimo necessario (entro i criteri definiti). In alternativa, se servono i dati dell'intero intervallo di tempo, aumentare il periodo della cache al valore consigliato.

Altre informazioni sulla risorsa esplora dati - UpdateCachePoliciesForAdxTables (esaminare i criteri della cache delle tabelle per le tabelle Esplora dati).

Ridurre i criteri della cache delle tabelle di Esplora dati per ottenere prestazioni migliori

La riduzione dei criteri di cache delle tabelle libera i dati inutilizzati dalla cache della risorsa e migliora le prestazioni.

Altre informazioni sulla risorsa esplora dati - ReduceCacheForAzureDataExplorerTablesToImprovePerformance (Ridurre i criteri di cache delle tabelle Esplora dati per ottenere prestazioni migliori).

Aumentare la cache nei criteri della cache

In base all'utilizzo effettivo durante l'ultimo mese, aggiornare i criteri di cache per aumentare la cache ad accesso frequente per la tabella. Il periodo di conservazione deve essere sempre maggiore del periodo di memorizzazione della cache. Se si aumenta la cache e il periodo di conservazione è inferiore al periodo di memorizzazione, aggiornare i criteri di conservazione. L'analisi si basa solo sulle query utente che hanno analizzato i dati.

Altre informazioni sulla risorsa esplora dati - IncreaseCacheForAzureDataExplorerTablesToImprovePerformance (aumentare la cache nei criteri della cache).

Abilitare la scalabilità automatica ottimizzata per le risorse Esplora dati

Sembra che la risorsa potrebbe essere stata ridimensionata automaticamente per migliorare le prestazioni (in base all'utilizzo effettivo durante l'ultima settimana, all'utilizzo della cache, all'utilizzo dell'acquisizione, all'utilizzo della CPU e degli inserimenti in streaming). Per ottimizzare i costi e le prestazioni, è consigliabile abilitare la Scalabilità automatica ottimizzata.

Altre informazioni sulla risorsa esplora dati - PrestazioniEnableOptimizedAutoscaleAzureDataExplorer (Abilita scalabilità automatica ottimizzata per le risorse Esplora dati).

Le operazioni di lettura vengono eseguite sui dati più recenti

Oltre il 75% delle richieste di lettura è destinato al memstore, a indicare che le letture sono principalmente sui dati recenti. Le letture di dati recenti suggeriscono che, anche se si verifica uno scaricamento nel memstore, è necessario accedere al file recente e inserirlo nella cache.

Altre informazioni sul cluster HDInsight : HBaseMemstoreReadPercentage (letture sui dati più recenti).

Per migliorare le prestazioni del cluster, provare a usare la funzionalità scritture accelerate nel cluster HBase.

Questo consiglio di advisor viene visualizzato perché il log di sistema del team di HDInsight mostra che negli ultimi sette giorni il cluster ha rilevato gli scenari seguenti:

Latenza elevata dell'ora di sincronizzazione log write-ahead
Numero elevato di richieste di scrittura (almeno 3 in un'ora di oltre 1000 avg_write_requests/second/node)

Queste condizioni sono indicatori che il cluster soffre di latenze di scrittura elevate, che possono essere dovute a un carico di lavoro elevato nel cluster.

Per migliorare le prestazioni del cluster, è consigliabile usare la funzionalità Scritture accelerate fornita da Azure HDInsight HBase. La funzionalità scritture accelerate per i cluster HDInsight Apache HBase collega i dischi gestiti da SSD Premium a ogni RegionServer (nodo di lavoro) invece di usare l'archiviazione cloud. Di conseguenza, offre bassa latenza di scrittura e una migliore resilienza per le applicazioni.

Per altre informazioni su questa funzionalità, visitare il collegamento:

Altre informazioni sul cluster HDInsight - AccWriteCandidate (prendere in considerazione l'uso della funzionalità Scritture accelerate nel cluster HBase per migliorare le prestazioni del cluster).

Oltre il 75% delle query sono query di analisi complete

Più del 75% delle query di analisi nel cluster esegue un'analisi completa dell'area o della tabella. Modificare le query di analisi per evitare l'analisi completa dell'area o della tabella.

Altre informazioni sul cluster HDInsight - ScanQueryTuningcandidate (oltre il 75% delle query sono query di analisi complete).

Controllare il numero di aree in base al blocco degli aggiornamenti

Per evitare che gli aggiornamenti vengano bloccati è necessario modificare il numero di aree. Potrebbe essere necessario aumentare il cluster tramite l'aggiunta di nuovi nodi.

Altre informazioni sul cluster HDInsight - RegionCountCandidate (controllare il numero di aree in base al blocco degli aggiornamenti).

Prendere in considerazione l'aumento dei thread del flusher

Le dimensioni della coda di scaricamento nei server dell'area sono superiori a 100 oppure gli aggiornamenti vengono bloccati frequentemente. È consigliabile ottimizzare il gestore flush.

Altre informazioni sul cluster HDInsight - FlushQueueCandidate (prendere in considerazione l'aumento dei thread di scaricamento).

Provare ad aumentare i thread di compattazione per un completamento più veloce delle compattazioni

La coda di compattazione nei server di area è più di 2000 che suggerisce che più dati richiedono la compattazione. Le compattazioni più lente possono influire sulle prestazioni di lettura perché il numero di file da leggere sono più lunghi. Altri file senza compattazione possono influire anche sull'utilizzo dell'heap correlato al modo in cui i file interagiscono con il file system di Azure.

Altre informazioni sul cluster HDInsight - CompactionQueueCandidate (prendere in considerazione l'aumento dei thread di compattazione per il completamento più veloce).

Tabelle con indici columnstore cluster (CCI, Clustered Columnstore Index) con meno di 60 milioni di righe

I dati delle tabelle columnstore cluster sono organizzati in segmenti. Una qualità elevata dei segmenti è fondamentale per ottenere prestazioni ottimali delle query in una tabella columnstore. È possibile misurare la qualità del segmento in base al numero di righe in un gruppo di righe compresso.

Altre informazioni sull'area di lavoro di Synapse - SynapseCCIGuidance (tabelle con indici columnstore cluster con meno di 60 milioni di righe).

Aggiornare la versione dell'SDK SynapseManagementClient

Il nuovo SynapseManagementClient usa l'SDK .NET 4.0 o versione successiva.

Altre informazioni sull'area di lavoro di Synapse - UpgradeSynapseManagementClientSDK (aggiornamento della versione di SynapseManagementClient SDK).

Calcolo

L'utilizzo della capacità di vSAN ha superato la soglia critica

L'utilizzo della capacità di vSAN ha raggiunto il 75%. In base a quanto previsto dal contratto di servizio, l'utilizzo del cluster deve rimanere al di sotto della soglia critica del 75%. Aggiungere nuovi nodi al cluster vSphere per aumentare la capacità o eliminare le macchine virtuali per ridurre il consumo o modificare i carichi di lavoro delle macchine virtuali

Altre informazioni su soluzione Azure VMware cloud privato - vSANCapacity (l'utilizzo della capacità vSAN ha superato la soglia critica).

Aggiornare la gestione automatica alla versione più recente dell'API

Sono state identificate le chiamate SDK dall'API obsoleta per le risorse in questa sottoscrizione. È consigliabile passare alle versioni più recenti dell'SDK per assicurarsi di ricevere le funzionalità e i miglioramenti delle prestazioni più recenti.

Altre informazioni sulla macchina virtuale - UpdateToLatestApi (Aggiornare la gestione automatica alla versione più recente dell'API).

Migliorare l'esperienza utente e la connettività distribuendo macchine virtuali più vicine alla posizione dell'utente.

È stato determinato che le macchine virtuali si trovano in un'area diversa o lontana dalla posizione in cui gli utenti si connettono con Desktop virtuale Azure. Le aree utente distanti possono causare tempi di risposta di connessione prolungati e influire sull'esperienza utente complessiva.

Altre informazioni sulla macchina virtuale - RegionProximitySessionHosts (migliorare l'esperienza utente e la connettività distribuendo le macchine virtuali più vicine alla posizione dell'utente).

Usare Managed Disks per evitare la limitazione di I/O del disco

I dischi della macchina virtuale appartengono a un account di archiviazione che ha raggiunto il suo valore finale di scalabilità ed è soggetto a limitazione delle richieste di I/O. Per proteggere la propria macchina virtuale da una riduzione del livello delle prestazioni e semplificare la gestione dell'archiviazione, usare Managed Disks.

Altre informazioni sulla macchina virtuale - ManagedDisks Archiviazione Account (Usare dischi gestiti per impedire la limitazione delle operazioni di I/O del disco).

Convertire dischi gestiti da HDD Standard a SSD Premium per le prestazioni

È stato rilevato che il disco HDD Standard sta per raggiungere gli obiettivi di prestazioni. I dischi SSD Premium di Azure offrono prestazioni elevate e supporto per dischi a bassa latenza per le macchine virtuali con carichi di lavoro con I/O intensivo. Aumentare le prestazioni del disco aggiornando il disco HDD Standard a SSD Premium. L'aggiornamento richiede un riavvio della macchina virtuale, che richiede da tre a cinque minuti.

Altre informazioni su Disco - MDHDDtoPremiumForPerformance (Convertire managed disks da HDD Standard a SSD Premium per le prestazioni).

Abilitare la rete accelerata per migliorare le prestazioni e la latenza di rete

È stato rilevato che la rete accelerata non è abilitata nelle risorse della macchina virtuale nella distribuzione esistente che potrebbe essere in grado di supportare questa funzionalità. Se l'immagine del sistema operativo della macchina virtuale supporta la rete accelerata come descritto in dettaglio nella documentazione, assicurarsi di abilitare questa funzionalità gratuita in queste macchine virtuali per ottimizzare le prestazioni e la latenza dei carichi di lavoro di rete nel cloud

Altre informazioni sulla macchina virtuale - AccelNetConfiguration (Abilitare la rete accelerata per migliorare le prestazioni e la latenza di rete) .

Usare dischi SSD per i carichi di lavoro di produzione

Si è notato che si usano dischi SSD anche usando dischi HDD Standard nella stessa macchina virtuale. I dischi gestiti HDD Standard sono consigliati per lo sviluppo e il backup; è consigliabile usare unità SSD Premium o SSD Standard per la produzione. I dischi SSD Premium offrono prestazioni elevate e supporto per dischi a bassa latenza per le macchine virtuali con carichi di lavoro con I/O intensivo. SSD Standard garantisce una latenza coerente e inferiore. Aggiornare subito la configurazione dei dischi per migliorare la latenza, l'affidabilità e la disponibilità. L'aggiornamento richiede un riavvio della macchina virtuale, che richiede da tre a cinque minuti.

Altre informazioni sulla macchina virtuale - MixedDiskTypeToSSDPublic (usare dischi SSD per i carichi di lavoro di produzione) .

Abbinare le macchine virtuali di produzione con il disco di produzione per ottenere prestazioni coerenti e una migliore latenza

Per ottenere prestazioni ottimali, le macchine virtuali di produzione hanno bisogno dei dischi di produzione. Si noterà che si sta eseguendo una macchina virtuale a livello di produzione, ma si sta usando un disco con prestazioni basse con hdd standard. L'aggiornamento dei dischi collegati ai dischi di produzione, SSD Standard o SSD Premium, offre un'esperienza più coerente e miglioramenti nella latenza.

Altre informazioni sulla macchina virtuale - MatchProdVMProdDisks (Associare Macchine virtuali di produzione con il disco di produzione per ottenere prestazioni coerenti e una latenza migliore).

La rete accelerata potrebbe richiedere l'arresto e l'avvio della macchina virtuale

È stato rilevato che la rete accelerata non è coinvolta nelle risorse delle macchine virtuali nella distribuzione esistente anche se la funzionalità è stata richiesta. In rari casi come questo, potrebbe essere necessario arrestare e avviare la macchina virtuale, per praticità, per riattivare AccelNet.

Altre informazioni sulla macchina virtuale - AccelNetDisengaged (La rete accelerata potrebbe richiedere l'arresto e l'avvio della macchina virtuale).

Sfruttare i vantaggi della bassa latenza del disco Ultra per i dischi di log e migliorare le prestazioni del carico di lavoro del database

Il disco Ultra è disponibile nella stessa area del carico di lavoro del database. Il disco Ultra offre velocità effettiva elevata, un numero elevato di operazioni di I/O al secondo e archiviazione su disco a bassa latenza coerente per i carichi di lavoro del database: per Oracle DB è ora possibile usare dimensioni del settore 4k o 512E con disco Ultra a seconda della versione Oracle DB. Per SQL Server, l'uso del disco Ultra per il disco di log potrebbe offrire prestazioni maggiori per il database. Vedere le istruzioni qui per la migrazione del disco di log al disco Ultra.

Altre informazioni sulla macchina virtuale - Azure Archiviazione VmUltraDisk (sfruttare la bassa latenza del disco Ultra per i dischi di log e migliorare le prestazioni del carico di lavoro del database).

Aggiornare le dimensioni delle macchine virtuali più attive per evitare l'esaurimento delle risorse e migliorare le prestazioni

Sono stati analizzati i dati degli ultimi sette giorni e sono state identificate macchine virtuali (VM) con un utilizzo elevato in metriche diverse, ovvero CPU, memoria e I/O delle macchine virtuali. Queste macchine virtuali potrebbero riscontrare problemi di prestazioni perché si avvicinano o si trovano ai limiti dello SKU. Prendere in considerazione l'aggiornamento dello SKU per migliorare le prestazioni.

Altre informazioni sulla macchina virtuale - UpgradeSizeHighVMUtilV0 (aggiornare le dimensioni delle macchine virtuali più attive per evitare l'esaurimento delle risorse e migliorare le prestazioni).

Contenitori

È stata rilevata una versione non supportata di Kubernetes

È stata rilevata una versione di Kubernetes non supportata. Verificare che il cluster Kubernetes sia in esecuzione con una versione supportata.

Altre informazioni sul servizio Kubernetes : non supportatoKubernetesVersionIsDetected (è stata rilevata una versione Kubernetes non supportata).

È stata rilevata una versione non supportata di Kubernetes

È stata rilevata una versione di Kubernetes non supportata. Verificare che il cluster Kubernetes sia in esecuzione con una versione supportata.

Altre informazioni sul pool di cluster HDInsight : non supportatoHiloAKSVersionIsDetected (è stata rilevata una versione kubernetes non supportata).

Cluster con un singolo pool di nodi

È consigliabile aggiungere uno o più pool di nodi invece di usare un singolo pool di nodi. Più pool consentono di isolare i pod di sistema critici dall'applicazione per evitare che i pod dell'applicazione non configurati o non autorizzati vengano accidentalmente uccisi i pod di sistema.

Altre informazioni sul servizio Kubernetes - ClustersWithASingleNodePool (cluster con un pool a nodo singolo).

Aggiornare l'API Fleet alla versione più recente

Sono state identificate le chiamate SDK dall'API Fleet obsoleta per le risorse nella sottoscrizione. È consigliabile passare alla versione più recente dell'SDK, che garantisce di ricevere le funzionalità e i miglioramenti delle prestazioni più recenti.

Altre informazioni su Kubernetes fleet manager | ANTEPRIMA - UpdateToLatestFleetApi (aggiornamento dell'API Fleet alla versione più recente) .

Database

Configurare le dimensioni della pagina di query di Azure Cosmos DB (MaxItemCount) su -1

Si usano le dimensioni della pagina di query pari a 100 per le query per il contenitore di Azure Cosmos DB. Per analisi più rapide, è consigliabile usare dimensioni della pagina pari a -1.

Altre informazioni sull'account Azure Cosmos DB - CosmosDBQueryPageSize (Configurare le dimensioni della pagina di query di Azure Cosmos DB (MaxItemCount) su -1).Learn more about Azure Cosmos DB account - CosmosDBQueryPageSize (Configure your Azure Cosmos DB query page size (MaxItemCount) to -1).

Aggiungere indici composti al contenitore di Azure Cosmos DB

I contenitori di Azure Cosmos DB eseguono query ORDER BY che comportano addebiti elevati per unità richiesta (UR). È consigliabile aggiungere indici compositi ai criteri di indicizzazione dei contenitori per migliorare il consumo di UR e ridurre la latenza di queste query.

Altre informazioni sull'account Azure Cosmos DB - CosmosDBOrderByHighRUCharge (Aggiungere indici compositi al contenitore Azure Cosmos DB).

Ottimizzare i criteri di indicizzazione di Azure Cosmos DB in modo da indicizzare solo gli elementi necessari

I contenitori di Azure Cosmos DB usano i criteri di indicizzazione predefiniti, che indicizzano ogni proprietà nei documenti. Poiché si archiviano documenti di grandi dimensioni, viene indicizzato un numero elevato di proprietà, con conseguente utilizzo elevato di unità richiesta e bassa latenza di scrittura. Per ottimizzare le prestazioni di scrittura, è consigliabile eseguire l'override dei criteri di indicizzazione predefiniti in modo da indicizzare solo le proprietà usate nelle query.

Altre informazioni sull'account Azure Cosmos DB : CosmosDBDefaultIndexingWithManyPaths (Ottimizzare i criteri di indicizzazione di Azure Cosmos DB per indicizzare solo gli elementi necessari).

Usare chiavi di partizione gerarchica per una distribuzione ottimale dei dati

L'account ha un'impostazione personalizzata che consente alle dimensioni partizioni logiche in un contenitore di superare il limite di 20 GB. Il team di Azure Cosmos DB ha applicato questa impostazione come misura temporanea per consentire di riprogettare l'applicazione con una chiave di partizione diversa. Non è consigliabile come soluzione a lungo termine, perché le garanzie del contratto di servizio non vengono rispettate quando viene aumentato il limite. È ora possibile usare chiavi di partizione gerarchica (anteprima) per riprogettare l'applicazione. La funzionalità consente di superare il limite di 20 GB impostando fino a tre chiavi di partizione, ideali per scenari multi-tenant o carichi di lavoro che usano chiavi sintetiche.

Altre informazioni sull'account Azure Cosmos DB - CosmosDBHierarchicalPartitionKey (Usare chiavi di partizione gerarchiche per una distribuzione ottimale dei dati).

Configurare le applicazioni di Azure Cosmos DB in modo da usare la connettività diretta nell'SDK

Si è notato che le applicazioni Azure Cosmos DB usano la modalità gateway tramite gli SDK .NET o Java di Azure Cosmos DB. È consigliabile passare alla connettività diretta per una latenza inferiore e una maggiore scalabilità.

Altre informazioni sull'account Azure Cosmos DB - CosmosDBGatewayMode (Configurare le applicazioni Azure Cosmos DB per l'uso della connettività diretta nell'SDK).

Migliorare le prestazioni aumentando le prestazioni per un utilizzo ottimale delle risorse

Ottimizzare l'efficienza delle risorse del sistema è fondamentale per mantenere le prestazioni di livello superiore. Il sistema monitora attentamente l'utilizzo della CPU e quando supera la soglia del 90% in un periodo di 12 ore, viene attivato un avviso proattivo. Questo avviso non solo informa gli utenti vCore di Azure Cosmos DB per MongoDB dell'utilizzo elevato della CPU, ma fornisce anche indicazioni utili per aumentare le prestazioni fino a un livello superiore. Eseguendo l'aggiornamento a un livello più affidabile, è possibile sbloccare prestazioni migliorate e garantire che il sistema funzioni al massimo del potenziale.

Altre informazioni sul ridimensionamento e sulla configurazione del cluster vCore di Azure Cosmos DB per MongoDB.

PerformanceBoostervCore

Se l'utilizzo della CPU supera il 90% entro un intervallo di tempo di 12 ore, gli utenti riceveranno una notifica sull'utilizzo elevato. Inoltre, consiglia loro di aumentare le prestazioni fino a un livello superiore per ottenere prestazioni migliori.

Altre informazioni sull'account Cosmos DB - ScaleUpvCoreRecommendation (PerformanceBoostervCore).

Aumentare il limite di archiviazione per il server MariaDB

Il sistema mostra che il server potrebbe essere vincolato perché sta raggiungendo i limiti per i valori di archiviazione di cui è attualmente stato effettuato il provisioning. L'avvicinamento dei limiti di archiviazione potrebbe comportare un calo delle prestazioni o lo spostamento del server in modalità di sola lettura. Per garantire prestazioni continue, è consigliabile aumentare lo spazio di archiviazione previsto o attivare la funzionalità "Aumento automatico" per aumentare automaticamente l'archiviazione

Altre informazioni sul server MariaDB - OrcasDb Archiviazione Limit (ridimensionare il limite di archiviazione per il server MariaDB).

Aumentare il numero di vCore del server MariaDB

Il sistema mostra che la CPU è in esecuzione con un utilizzo elevato per un periodo di tempo prolungato negli ultimi sette giorni. Un utilizzo elevato della CPU potrebbe causare un rallentamento delle prestazioni delle query. Per aumentare le prestazioni, è consigliabile passare a dimensioni di calcolo più elevate.

Altre informazioni sul server MariaDB - OrcasDbCpuOverload (Aumentare i vCore del server MariaDB).

Aumentare le prestazioni del server MariaDB passando a uno SKU superiore

Il sistema mostra che il server potrebbe non essere in grado di supportare le richieste di connessione a causa del numero massimo di connessioni supportate per lo SKU specificato, che potrebbe causare un numero elevato di richieste di connessioni non riuscite che influiscono negativamente sulle prestazioni. Per migliorare le prestazioni, è consigliabile passare a uno SKU di memoria superiore aumentando vCore o passando agli SKU ottimizzati per la memoria.

Altre informazioni sul server MariaDB - OrcasDbConcurrent Connessione ion (ridimensionare il server MariaDB a UNO SKU superiore).

Spostare il server MariaDB in SKU ottimizzato per la memoria

Il sistema mostra che esiste una varianza elevata nel pool di buffer per questo server, che può comportare prestazioni di query più lente e un aumento delle operazioni di I/O al secondo. Per migliorare le prestazioni, esaminare le query del carico di lavoro per identificare le opportunità per ridurre al minimo la memoria utilizzata. Se non vengono identificate tali opportunità, è consigliabile passare a uno SKU più elevato con maggiore memoria oppure aumentare le dimensioni di archiviazione per ottenere una quantità maggiore di operazioni di I/O al secondo.

Altre informazioni sul server MariaDB - OrcasDbMemoryCache (spostare il server MariaDB nello SKU ottimizzato per la memoria) .

Aumentare l'affidabilità dei log di controllo

Il sistema mostra che i log di controllo del server potrebbero essere stati persi nell'ultimo giorno. I log di controllo persi possono verificarsi quando il server riscontra un carico di lavoro elevato della CPU o un server genera un numero elevato di log di controllo in un breve periodo di tempo. È consigliabile registrare solo gli eventi necessari a scopo di controllo usando i parametri del server seguenti: audit_log_events, audit_log_exclude_users, audit_log_include_users. Se l'uso della CPU nel server è elevato a causa del carico di lavoro, è consigliabile aumentare i vCore del server per migliorare le prestazioni.

Altre informazioni sul server MariaDB - OrcasDirectDBAuditLog (aumentare l'affidabilità dei log di controllo).

Ridimensionare il limite di archiviazione per il server MySQL

Il sistema mostra che il server potrebbe essere vincolato perché sta raggiungendo i limiti per i valori di archiviazione di cui è attualmente stato effettuato il provisioning. Se si avvicinano i limiti di archiviazione, è possibile che le prestazioni siano ridotte o che il server venga spostato in modalità di sola lettura. Per garantire prestazioni continue, è consigliabile aumentare lo spazio di archiviazione previsto o attivare la funzionalità "Aumento automatico" per aumentare automaticamente l'archiviazione

Altre informazioni sul server MySQL - OrcasMySQL Archiviazione Limit (ridimensionare il limite di archiviazione per il server MySQL).

Aggiungere un server di replica in lettura MySQL

Il sistema mostra che potrebbe essere in esecuzione un carico di lavoro a elevato utilizzo di lettura, che comporta conflitti di risorse per questo server. La contesa delle risorse potrebbe causare un rallentamento delle prestazioni delle query per il server. Per migliorare le prestazioni, è consigliabile aggiungere una replica in lettura ed eseguire l'offload di alcuni carichi di lavoro in lettura alla replica.

Altre informazioni sul server MySQL - OrcasMySQLReadReplica (Aggiungere un server di replica in lettura MySQL).

Migliorare la gestione delle connessioni a MySQL

Il sistema mostra che l'applicazione che si connette al server MySQL potrebbe gestire le connessioni in modo non appropriato, il che potrebbe comportare un consumo di risorse non necessario e una latenza dell'applicazione complessivamente superiore. Per migliorare la gestione delle connessioni, è consigliabile ridurre il numero di connessioni di breve durata ed eliminare le connessioni inattive non necessarie. A tale scopo, è possibile configurare un pool di connessioni lato server, ad esempio ProxySQL.

Altre informazioni sul server MySQL - OrcasMySQL Connessione ionPooling (Migliorare la gestione delle connessioni MySQL).

Aumentare l'affidabilità dei log di controllo

Il sistema mostra che i log di controllo del server potrebbero essere stati persi nell'ultimo giorno. Ciò può verificarsi quando il server riscontra un carico di lavoro elevato della CPU o un server genera un numero elevato di log di controllo in un breve periodo di tempo. È consigliabile registrare solo gli eventi necessari a scopo di controllo usando i parametri del server seguenti: audit_log_events, audit_log_exclude_users, audit_log_include_users. Se l'uso della CPU nel server è elevato a causa del carico di lavoro, è consigliabile aumentare i vCore del server per migliorare le prestazioni.

Altre informazioni sul server MySQL - OrcasMySQLAuditLog (aumentare l'affidabilità dei log di controllo).

Migliorare le prestazioni ottimizzando il dimensionamento della tabella temporanea MySQL

Il sistema mostra che il server MySQL potrebbe incorrere in un sovraccarico di I/O non necessario a causa di impostazioni di parametri di tabella temporanea basse. Ciò potrebbe comportare transazioni non necessarie basate su disco e prestazioni ridotte. Per ridurre il numero di transazioni basate su disco, è consigliabile aumentare i valori del parametro "tmp_table_size' and 'max_heap_table_size".

Altre informazioni sul server MySQL - OrcasMySqlTmpTables (Migliorare le prestazioni ottimizzando il ridimensionamento delle tabelle temporanee di MySQL).

Migliorare la latenza delle connessioni MySQL

Il sistema mostra che l'applicazione che si connette al server MySQL potrebbe gestire le connessioni in modo non appropriato. Ciò potrebbe comportare una latenza dell'applicazione più elevata. Per migliorare la latenza della connessione, è consigliabile abilitare il reindirizzamento della connessione. Questa operazione può essere eseguita abilitando la funzionalità di reindirizzamento della connessione del driver PHP.

Altre informazioni sul server MySQL - OrcasMySQL Connessione ionRedirection (Migliorare la latenza di connessione MySQL).

Aumentare il limite di archiviazione per il server flessibile MySQL

Altre informazioni su Database di Azure per MySQL server flessibile - OrcasMeruMySql Archiviazione Upsell (Aumentare il limite di archiviazione per il server flessibile MySQL).

Dimensionare il server flessibile MySQL a uno SKU superiore

Il sistema mostra che il server flessibile supera i limiti di connessione associati allo SKU corrente. Un numero elevato di richieste di connessione non riuscite potrebbe influire negativamente sulle prestazioni del server. Per migliorare le prestazioni, è consigliabile aumentare il numero di vCore o passare a uno SKU superiore.

Altre informazioni su Database di Azure per MySQL server flessibile- OrcasMeruMysql Connessione ionUpsell (Ridimensionare il server flessibile MySQL in uno SKU superiore).

Incrementare i vCore del server flessibile MySQL.

Altre informazioni sul server flessibile di Database di Azure per MySQL - OrcasMeruMysqlCpuUpcell (aumentare i vCore del server flessibile MySQL).

Migliorare le prestazioni ottimizzando il dimensionamento della tabella temporanea MySQL.

Il sistema mostra che il server MySQL potrebbe incorrere in un sovraccarico di I/O non necessario a causa di impostazioni di parametri di tabella temporanea basse. L'overhead di I/O non necessario potrebbe comportare transazioni non necessarie basate su disco e prestazioni ridotte. Per ridurre il numero di transazioni basate su disco, è consigliabile aumentare i valori del parametro "tmp_table_size' and 'max_heap_table_size".

Altre informazioni sul server flessibile di Database di Azure per MySQL - OrcasMeruMysqlTmpTable (Migliorare le prestazioni ottimizzando il ridimensionamento delle tabelle temporanee di MySQL).

Spostare il server MySQL a uno SKU ottimizzato per la memoria

Il sistema mostra che è presente un utilizzo elevato della memoria per questo server che può comportare prestazioni di query più lente e un aumento delle operazioni di I/O al secondo. Per migliorare le prestazioni, esaminare le query del carico di lavoro per identificare le opportunità per ridurre al minimo la memoria utilizzata. Se non vengono identificate tali opportunità, è consigliabile passare a uno SKU più elevato con maggiore memoria oppure aumentare le dimensioni di archiviazione per ottenere una quantità maggiore di operazioni di I/O al secondo.

Altre informazioni su Database di Azure per MySQL server flessibile - OrcasMeruMysqlMemoryUpsell (Spostare il server MySQL in SKU ottimizzato per la memoria).

Aggiungere un server di replica in lettura MySQL

Il sistema mostra che potrebbe essere in esecuzione un carico di lavoro a elevato utilizzo di lettura, che comporta conflitti di risorse per questo server. Ciò potrebbe causare un rallentamento delle prestazioni delle query per il server. Per migliorare le prestazioni, è consigliabile aggiungere una replica in lettura ed eseguire l'offload di alcuni carichi di lavoro in lettura alla replica.

Altre informazioni sul server flessibile di Database di Azure per MySQL - OrcasMeruMysqlReadReplicaUpsell (Aggiungere un server di replica in lettura MySQL).

Aumentare work_mem del server per evitare una fuga di dati eccessiva dal disco da operazioni di ordinamento e hash

Il sistema mostra che la configurazione work_mem è troppo piccola per il server PostgreSQL, con conseguente perdita del disco e riduzione delle prestazioni delle query. Per migliorare questo problema, è consigliabile aumentare il limite di work_mem per il server, che consente di ridurre gli scenari in cui l'ordinamento o l'hash si verifica su disco e migliora le prestazioni complessive delle query.

Altre informazioni sul server PostgreSQL - OrcasPostgreSqlWorkMem (aumentare il work_mem per evitare una perdita eccessiva del disco dall'ordinamento e dall'hash).

Aumentare le prestazioni del carico di lavoro del 30% con il nuovo hardware di calcolo Ev5

Con il nuovo hardware di calcolo Ev5, è possibile migliorare le prestazioni del carico di lavoro del 30% con concorrenza più elevata e una velocità effettiva migliore. Passare all'opzione Calcolo+Archiviazione nel portale di Azure e passare al calcolo Ev5 senza costi aggiuntivi. Il calcolo Ev5 offre prestazioni ottimali tra le altre serie di macchine virtuali in termini di QPS e latenza.

Altre informazioni sul server flessibile di Database di Azure per MySQL : OrcasMeruMySqlComputeSeriesUpgradeEv5 (aumentare le prestazioni del carico di lavoro del 30% con il nuovo hardware di calcolo Ev5).

Ridimensionare il limite di archiviazione per il server PostgreSQL

Altre informazioni sul server PostgreSQL - OrcasPostgreSql Archiviazione Limit (ridimensionare il limite di archiviazione per il server PostgreSQL).

Aumentare le prestazioni del server PostgreSQL passando a uno SKU superiore

Altre informazioni sul server PostgreSQL - OrcasPostgreSqlConcurrent Connessione ion (ridimensionare il server PostgreSQL a UNO SKU superiore).

Spostare il server PostgreSQL a uno SKU ottimizzato per la memoria

Altre informazioni sul server PostgreSQL - OrcasPostgreSqlMemoryCache (spostare il server PostgreSQL in SKU ottimizzato per la memoria).

Aggiungere un server di replica in lettura PostgreSQL

Il sistema mostra che potrebbe essere in esecuzione un carico di lavoro a elevato utilizzo di lettura, che comporta conflitti di risorse per questo server. La contesa delle risorse può causare un rallentamento delle prestazioni delle query per il server. Per migliorare le prestazioni, è consigliabile aggiungere una replica in lettura ed eseguire l'offload di alcuni carichi di lavoro in lettura alla replica.

Altre informazioni sul server PostgreSQL - OrcasPostgreSqlReadReplica (aggiungere un server di replica in lettura PostgreSQL).

Aumentare il numero di vCore del server PostgreSQL

Altre informazioni sul server PostgreSQL - OrcasPostgreSqlCpuOverload (Aumentare i vCore del server PostgreSQL).

Migliorare la gestione delle connessioni a PostgreSQL

Il sistema mostra che il server PostgreSQL potrebbe non gestire le connessioni in modo efficiente, il che può comportare un consumo di risorse non necessario e una latenza complessiva più elevata dell'applicazione. Per migliorare la gestione delle connessioni, è consigliabile ridurre il numero di connessioni di breve durata ed eliminare le connessioni inattive non necessarie configurando un pool di connessioni lato server, ad esempio PgBouncer.

Altre informazioni sul server PostgreSQL - OrcasPostgreSql Connessione ionPooling (Migliorare la gestione delle connessioni PostgreSQL).

Migliorare le prestazioni del log di PostgreSQL

Il sistema mostra che il server PostgreSQL è stato configurato per l'output verbo edizione Standard log degli errori. Questa impostazione può essere utile per la risoluzione dei problemi del database, ma può comportare anche una riduzione delle prestazioni del database. Per migliorare le prestazioni, è consigliabile impostare il parametro log_error_verbosity sull'impostazione predefinita.

Altre informazioni sul server PostgreSQL - OrcasPostgreSqlLogErrorVerbosity (Migliorare le prestazioni dei log postgreSQL) .

Ottimizzare la raccolta di statistiche sulle query in Database di Azure per PostgreSQL

Il sistema mostra che il server PostgreSQL è stato configurato per tenere traccia delle statistiche delle query usando il modulo pg_stat_statements. Sebbene sia utile per la risoluzione dei problemi, ciò può anche comportare una riduzione delle prestazioni del server. Per migliorare le prestazioni, è consigliabile impostare il parametro pg_stat_statements. Track su NONE.

Altre informazioni sul server PostgreSQL - OrcasPostgreSqlStatStatementsTrack (Ottimizzare la raccolta di statistiche delle query in un Database di Azure per PostgreSQL).

Ottimizzare Query Store in Database di Azure per PostgreSQL quando non si esegue la risoluzione dei problemi

Il sistema mostra che il database PostgreSQL è stato configurato per tenere traccia delle prestazioni delle query usando il parametro pg_qs.query_capture_mode. Durante la risoluzione dei problemi, è consigliabile impostare il parametro pg_qs.query_capture_mode su TOP o ALL. Quando non si esegue la risoluzione dei problemi, è consigliabile impostare il parametro pg_qs.query_capture_mode su NONE.

Altre informazioni sul server PostgreSQL - OrcasPostgreSqlQueryCaptureMode (Ottimizzare l'archivio query in un Database di Azure per PostgreSQL quando non si esegue la risoluzione dei problemi).