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Azure Advisor を使って使用率が高い VM のパフォーマンスを向上させる

Azure Advisor は、ビジネスクリティカル アプリケーションの速度と応答性を高めるために役立ちます。 パフォーマンスに関する推奨事項は、Advisor ダッシュボードの [パフォーマンス] タブで取得できます。

  1. Azure Portal にサインインします。
  2. 任意のページから [Advisor] を検索して選択します。
  3. Advisor ダッシュボードで、[パフォーマンス] タブを選びます。

使用率が高いインスタンスを適切なサイズに設定することで仮想マシン (VM) のパフォーマンスを最適化する

定期的にパフォーマンス効率を評価することで、ワークロードの品質を高め、多くのパフォーマンス関連の問題 (スロットリング、長い待機時間など) を防ぐことができます。 Azure Well-Architected Framework では、パフォーマンス効率を負荷の変化に適応するワークロードの能力であると定義されています。 パフォーマンス効率は、Azure のアーキテクチャの卓越性を示す 5 つの柱の 1 つです。

設計上の理由がない限り、仮想マシンのサイズ制限を大きく下回るようにアプリケーションの使用量を抑えることで、より適切に運用し、変更に簡単に対応できるようになります。

Advisor を使うと、最短 7 日間にわたってさまざまなメトリックを集計し、それらのメトリック全体で使用率が常に高い仮想マシンを特定し、パフォーマンスを高めるためのより適切なサイズ (SKU) を見つけることができます。 Advisor を使うと、最終的に Azure の容量シグナルを調べて推奨される SKU を頻繁に更新し、そのリージョンでデプロイに使用できる状態を確保できるようになります。

SKU のサイズ変更に関する推奨事項

Advisor は、実行中の仮想マシンのサイズ制限を考慮し、使用率が常に高い (事前に定義したしきい値を超える) 場合に、仮想マシンのサイズ変更を勧めます。

  • この推奨アルゴリズムでは、CPU、メモリ、VM キャッシュ IOPS 消費率、VM 非キャッシュ帯域幅消費率の使用状況メトリックが評価されます。
  • 観測期間は、推奨の当日から過去 7 日間です。
  • メトリックは 30 秒ごとにサンプリングされ、1 分ごとに集計され、さらに 30 分ごとに集計されます (30 分ごとの集計中に 1 分の平均値の平均値が計算されます)。
  • 仮想マシンの SKU アップグレードは、次の条件に従って決定されます。
    • 各メトリックについて、その 30 分の平均値を観測期間中に集計された P50 (中央値) から新しいフィーチャーを作成します。 そのため、次の場合、仮想マシンはサイズ変更の候補であると特定されます。
      • と CPU の "Memory" のフィーチャーが現在の SKU 上限の >=90% です。
      • それ以外の場合で、次の "いずれか" の場合
        • VM Cached IOPS のフィーチャーが現在の SKU 上限の > 以上であり、かつ現在の SKU の最大ローカル ディスク IOPS がそのネットワーク ディスク IOPS 以上である。 または
        • VM Uncached Bandwidth のフィーチャーが > (現在の SKU 上限の 95%) 以上であり、かつ現在の SKU の最大ネットワーク ディスク スロットル制限が > (そのローカル ディスク スロットル ユニット) 以上です。
  • 次のことを確認します。
    • 新しい SKU の方が上限が高く、パフォーマンスの保証が優れているので、現在のワークロード使用率が改善されている。
    • 新しい SKU に同じ高速ネットワークおよび Premium Storage の機能が含まれている。
    • 新しい SKU は実行中の仮想マシンと同じリージョンでサポートされており、すぐにデプロイできる。

次のような一般的なシナリオのように、場合によっては、推奨事項を採用できない、または適用できない場合があります (その他のケースも考えられます)。

  • 仮想マシンの有効期間が短い。
  • 現在の仮想マシンは、今後のトラフィックに対応するように既にプロビジョニングされている。
  • 使用率が効率的でなくとも、現在の SKU を使って特定のテストを実行している。
  • 仮想マシンを現状のまま維持する必要がある。

このような場合は、推奨事項に関連付けられている [無視/延期] オプションを使用します。

Microsoft は、このような推奨事項の向上に絶えず取り組んでいます。 Advisor フォーラムでフィードバックをお寄せください。

Azure Advisor の詳細については、次の記事を参照してください。

特定の Advisor の推奨事項の詳細については、次の記事を参照してください。