オンプレミスの SQL Server データベースに適したサイズの Azure レコメンデーションを取得する

Azure Data Studio の Azure SQL 移行拡張機能は、SQL Server データベースの評価、適切なサイズの Azure レコメンデーションの取得、Azure への移行を行うための統合エクスペリエンスを提供します。

SQL Server データベースを Azure に移行する前に、それらを評価して移行の問題 (ある場合) を特定し、それらを修正して、安心して Azure に移行できることが重要です。 さらに、データベース ワークロードのパフォーマンス要件が最小限のコストで満たされるようにするには、Azure で適切なサイズの構成を特定することも同様に重要です。

Azure Data Studio 用の Azure SQL 移行拡張機能は、SQL Server データベースを Azure SQL Managed Instance または Azure Virtual Machines 上の SQL Server に移行するための最適なオプションを選択しようとするときに、評価と SKU レコメンデーション (適切なサイズの Azure レコメンデーション) の両方の機能を提供します。 この拡張機能は、評価を実行し、短い時間枠内でレコメンデーションを生成するためのユーザーフレンドリーなインターフェースを備えています。

注意

Azure Data Studio 用の Azure SQL 移行拡張機能の評価および Azure レコメンデーション機能は、Linux 上で実行されているソース SQL Server もサポートします。

パフォーマンス データの収集と SKU レコメンデーション

Azure SQL 移行拡張機能を使用すると、適切なサイズの Azure レコメンデーションを取得して、SQL Server データベースを Azure SQL Managed Instance または Azure Virtual Machines 上の SQL Server に移行できます。 この拡張機能は、SQL Server インスタンスからパフォーマンス データを収集して分析し、Azure SQL Managed Instance と Azure Virtual Machines 上の SQL Server に対してそれぞれ、最低コストでデータベースのパフォーマンス特性を満たす推奨 SKU を生成します。

データ収集と SKU レコメンデーションのワークフローを次に示します。

SKU レコメンデーション プロセスの図

  1. パフォーマンスデータの収集: 移行ウィザードでパフォーマンスデータの収集プロセスを開始するには、[Azureのレコメンデーションを取得する] を選択し、以下に示すようにパフォーマンス データを収集するオプションを選択します。 収集したデータが保存されるフォルダーを指定し、[開始] を選択します。 SKU の推奨事項のパフォーマンス データを収集する

    移行ウィザードでデータ収集プロセスを開始すると、Azure Data Studio 用の Azure SQL 移行拡張機能は、SQL Server インスタンスからデータを収集します。このデータには、ハードウェア構成に関する情報と、CPU 使用率、メモリ使用率、ストレージ サイズ、IO、スループット、IO レイテンシーなどのシステム動的管理ビュー (DMV) からの集約された SQL Server 固有のパフォーマンス データが含まれます。

    重要

    • データ収集プロセスは10分間実行され、最初のレコメンデーションが生成されます。 データベースのワークロードが本番シナリオに近い使用状況を反映しているときに、データ収集プロセスを開始することが重要です。
    • 最初のレコメンデーションが生成された後、特に使用パターンが長期間変化する場合は、データ収集プロセスを継続的に実行してレコメンデーションを調整できます。
  2. 生成されたデータ ファイルをローカルに保存する: パフォーマンス データは定期的に集計され、ローカル ファイル システム (移行ウィザードでデータ収集を開始したときに選択したフォルダー内) に書き込まれます。 通常、選択したフォルダーには、次のサフィックスが付いた一連の CSV ファイルが表示されます。

    • _CommonDbLevel_Counters.csv : このファイルには、データベース ファイルのレイアウトとメタデータに関する静的構成データが含まれています。
    • _CommonInstanceLevel_Counters.csv : このファイルには、サーバー インスタンスのハードウェア構成に関する静的データが含まれています。
    • _PerformanceAggregated_Counters.csv : このファイルには、頻繁に更新される集計パフォーマンス データが含まれています。
  3. SKU の分析と推奨: SKU レコメンダーは、キャプチャされた共通データとパフォーマンス データを分析して、データベースのパフォーマンス要件を満たす最低コストの最小構成を推奨します。 また、分析されたレコメンデーションおよびソース プロパティの背後にある理由に関する詳細を表示することもできます。 Azure Virtual Machines 上の SQL Server の場合、SKU レコメンダーは、データ ファイル、ログ ファイル、および tempdb に必要なストレージ構成も推奨します。
    SKU レコメンダーには、運用環境のワークロードに関する入力に基づいてレコメンデーションを調整するために変更できる省略可能なパラメーターが用意されています。

    • スケール ファクター: 本番ワークロードの把握に基づいて SKU レコメンデーションを増大または収縮させるために使用されるスケール (「快適さ」) ファクター。 たとえば、スケール ファクターが 150% の 4 vCore CPU 要件があると判断された場合、実際の CPU 要件は 6 vCore になります (デフォルト値: 100)。
    • 使用率:パフォーマンス データの集計中に使用されるデータ ポイントのパーセンタイル (既定値: 95 パーセンタイル)。
    • プレビュー機能を有効にする: このオプションを有効にすることにより、パフォーマンスとスケーラビリティが大幅に向上した最新のハードウェア世代が含まれます。 これらの SKU は現在プレビュー段階であり、一部のリージョンではまだ利用できない場合があります (既定値: [はい] )。

    重要

    Azure Data Studio を終了すると、データ収集プロセスが終了します。 ただし、その時点までに収集されたデータは、フォルダーに保存されます。
    データ収集の進行中に Azure Data Studio を終了する場合、次のいずれかを実行できます。

    • 終了時点に戻り、ローカル フォルダーに保存されているデータ ファイルをインポートして、収集されたデータからレコメンデーションを生成する。または
    • 終了時点に戻り、移行ウィザードからデータコレクションを再開する。

既存のパフォーマンス データをインポートする

Azure SQL 移行拡張機能または Data Migration Assistant のコンソール アプリケーションを使用してこれまでに収集した既存のパフォーマンス データを、移行ウィザードにインポートして、レコメンデーションを表示できます。
パフォーマンス データ ファイルが保存されるフォルダーの場所を指定し、[開始] を選択するだけで、レコメンデーションとその詳細をすぐに表示できます。
Import performance data for SKU recommendation

前提条件

Azure レコメンデーションを取得するには、次の前提条件があります。

次の手順