성능 추천 사항

아티클
03/28/2024

Azure Advisor 성능 권장 사항은 중요 비즈니스용 애플리케이션의 속도 및 응답성을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. Advisor 대시보드의 성능 탭에서 Advisor를 사용하여 성능 권장 사항을 볼 수 있습니다.

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AI + 기계 학습

429 이 리소스에서 제한이 검색됨

Microsoft는 하루 동안 이 리소스에 대해 1,000개 이상의 429개 제한 오류가 있는 것을 관찰했습니다. 자동 크기 조정을 사용하도록 설정하여 더 많은 호출 볼륨을 더 잘 처리하고 429 오류 수를 줄이는 것이 좋습니다.

Azure AI 서비스 자동 크기 조정에 대해 자세히 알아봅니다.

Text Analytics 모델 버전 사용 중단

모델 버전을 최신 모델 버전 또는 최신 모델로 업그레이드하여 최신 및 최고 품질의 모델을 활용하세요.

Cognitive Service - TAUpgradeToLatestModelVersion(Text Analytics 모델 버전 사용 중단)에 대해 자세히 알아보세요.

Text Analytics 모델 버전 사용 중단

모델 버전을 최신 모델 버전 또는 최신 모델로 업그레이드하여 최신 및 최고 품질의 모델을 활용하세요.

Cognitive Service - TAUpgradeModelVersiontoLatest(Text Analytics 모델 버전 사용 중단)에 대해 자세히 알아보세요.

분석

최적의 성능을 위한 적절한 크기의 Data Explorer 리소스.

이 권장 사항은 권장 데이터 용량(80%)을 초과하는 모든 Data Explorer 리소스를 표시합니다. 성능을 향상시키기 위한 권장 작업은 표시된 권장 구성으로 확장하는 것입니다.

Data Explorer 리소스 - 적절한 크기의 ADX 리소스(최적의 성능을 위한 크기의 Data Explorer 리소스)에에 대해 자세히 알아보세요.

Data Explorer 테이블에 대한 테이블 캐시 정책 검토

이 권장 사항은 구성된 캐시 기간(정책)을 초과하여 되돌아보는 쿼리 수가 많은 Data Explorer 테이블을 표시합니다. 즉, 캐시 외부 데이터에 액세스하는 쿼리 백분율 기준 상위 10개 테이블이 표시됩니다. 성능을 향상시키기 위한 권장 조치: 이 테이블에 대한 쿼리를 필요한 최소 시간 범위(정의된 정책 내)로 제한합니다. 또는 전체 시간 범위의 데이터가 필요한 경우 캐시 기간을 권장 값으로 늘립니다.

Data Explorer 리소스 - UpdateCachePoliciesForAdxTables(Data Explorer 테이블에 대한 테이블 캐시 정책 검토)에 대해 자세히 알아보세요.

성능 향상을 위해 Data Explorer 테이블 캐시 정책 줄이기

테이블 캐시 정책을 줄이면 리소스 캐시에서 사용되지 않는 데이터가 정리되고 성능이 향상됩니다.

Data Explorer 리소스 - ReduceCacheForAzureDataExplorerTablesToImprovePerformance(성능 향상을 위해 Data Explorer 테이블 캐시 정책 줄이기)에 대해 자세히 알아보세요.

캐시 정책에서 캐시 늘리기

지난 달의 실제 사용량을 기반으로 캐시 정책을 업데이트하여 테이블의 핫 캐시를 늘립니다. 보존 기간은 항상 캐시 기간보다 길어야 합니다. 캐시를 늘리고 보존 기간이 캐시 기간보다 짧으면 보존 정책을 업데이트합니다. 분석은 데이터를 검사한 사용자 쿼리만을 기반으로 합니다.

Data Explorer 리소스 - IncreaseCacheForAzureDataExplorerTablesToImprovePerformance(캐시 정책에서 캐시 증가)에 대해 자세히 알아보세요.

데이터 탐색기 리소스에 최적화된 자동 크기 조정 사용

리소스에서 자동으로 크기를 조정하여 성능을 향상시킬 수 있었던 것 같습니다(지난주의 실제 사용량, 캐시 사용률, 수집 사용률, CPU 및 스트리밍 수집 사용률 기준). 비용과 성능을 최적화하려면 최적화된 자동 크기 조정을 사용하는 것이 좋습니다.

Data Explorer 리소스 - PerformanceEnableOptimizedAutoscaleAzureDataExplorer(Data Explorer 리소스에 최적화된 자동 크기 조정 사용)에 대해 자세히 알아보세요.

가장 최근 데이터에서 발생하는 읽기

75%가 넘는 읽기 요청이 memstore에 도달합니다. 이는 주로 최근 데이터에 대한 읽기임을 나타냅니다. 최근 데이터 읽기는 memstore에서 플러시가 발생하더라도 최근 파일에 액세스하여 캐시에 배치해야 한다고 제안합니다.

HDInsight 클러스터 - HBaseMemstoreReadPercentage(가장 최근 데이터에서 발생하는 읽기)에 대해 자세히 알아보세요.

클러스터 성능을 향상시키려면 HBase 클러스터에서 가속 쓰기 기능을 사용하는 것이 좋습니다.

HDInsight 팀의 시스템 로그에 지난 7일 동안 클러스터에서 다음 시나리오가 발생했다고 표시되므로 이 Advisor 권장 사항이 표시됩니다.

긴 WAL 동기화 대기 시간
많은 쓰기 요청 수(1시간에 avg_write_requests/second/node 1000건 초과가 3번 이상)

이러한 조건은 클러스터의 과도한 워크로드로 인해 클러스터에서 긴 쓰기 대기 시간이 발생하고 있음을 나타냅니다.

클러스터의 성능을 향상시키려면 Azure HDInsight HBase에서 제공하는 가속화된 쓰기 기능을 활용하는 것이 좋습니다. HDInsight Apache HBase 클러스터의 가속 쓰기 기능은 클라우드 스토리지를 사용하는 대신 모든 RegionServer(작업자 노드)에 프리미엄 SSD 관리 디스크를 연결합니다. 따라서 애플리케이션에 대해 쓰기 대기 시간이 단축되고 복원력이 향상됩니다.

이 기능에 대한 자세한 내용은 다음 링크를 참조하세요.

HDInsight 클러스터 - AccWriteCandidate(클러스터 성능을 향상시키려면 HBase 클러스터에서 가속화된 쓰기 기능을 사용하는 것이 좋습니다.)에 대해 자세히 알아보세요.

75%가 넘는 쿼리가 전체 검사 쿼리임

클러스터의 검사 쿼리 중 75% 이상이 전체 지역/테이블 검사를 수행하고 있습니다. 전체 지역 또는 테이블 검사를 방지하도록 검사 쿼리를 수정합니다.

HDInsight 클러스터 - ScanQueryTuningcandidate(전체 검색 쿼리가 쿼리의 75%를 초과합니다.)에 대해 자세히 알아보세요.

업데이트를 차단하는 지역 수 확인

업데이트 차단 방지를 위해 지역 수를 조정해야 합니다. 새 노드를 추가하여 클러스터를 스케일 업해야 할 수 있습니다.

HDInsight 클러스터 - RegionCountCandidate(업데이트를 차단하는 지역 수를 확인합니다.)에 대해 자세히 알아보세요.

플러시 스레드를 늘리는 것이 좋습니다.

지역 서버의 플러시 큐 크기가 100보다 크거나 업데이트가 자주 차단됩니다. 플러시 처리기를 튜닝하는 것이 좋습니다.

HDInsight 클러스터 - FlushQueueCandidate(플러시 스레드를 늘리는 것이 좋습니다.)에 대해 자세히 알아보세요.

압축을 더 빠르게 완료하기 위해 압축 스레드를 늘리는 것이 좋습니다.

지역 서버의 압축 큐가 2000보다 많으므로 더 많은 데이터에 압축이 필요합니다. 압축이 느리면 읽을 파일 수가 많아지므로 읽기 성능에 영향을 줄 수 있습니다. 압축되지 않은 파일이 많아지면 Azure 파일 시스템과 파일이 상호 작용하는 방법과 관련된 힙 사용량에도 영향을 줄 수 있습니다.

HDInsight 클러스터 - CompactionQueueCandidate(압축을 더 빠르게 완료하기 위해 압축 스레드를 늘리는 것이 좋습니다.)에 대해 자세히 알아보세요.

행이 6천만 개 미만인 CCI(클러스터형 Columnstore 인덱스)가 있는 테이블

클러스터형 columnstore 테이블은 데이터가 세그먼트로 구성됩니다. columnstore 테이블에 대해 최적의 쿼리 성능을 구현하려면 높은 세그먼트 품질을 유지하는 것이 중요합니다. 세그먼트 품질은 압축된 행 그룹의 행 수를 기준으로 측정할 수 있습니다.

Synapse 작업 영역 - SynapseCCIGuidance(행이 6천만 개 미만인 CCI(Clustered Columnstore Indexes)가 있는 테이블)에 대해 자세히 알아보세요.

SynapseManagementClient SDK 버전 업데이트

새로운 SynapseManagementClient는 .NET SDK 4.0 이상을 사용합니다.

Synapse 작업 영역 - UpgradeSynapseManagementClientSDK(SynapseManagementClient SDK 버전 업데이트)에 대해 자세히 알아보세요.

컴퓨팅

vSAN 용량 사용률이 위험 임계값을 초과했습니다.

VSAN 용량 사용률이 75%에 도달했습니다. 클러스터 사용률은 SLA 준수를 위해 75% 중요 임계값 미만으로 유지되어야 합니다. vSphere 클러스터에 새 노드를 추가하여 용량을 늘리거나 VM을 삭제하여 사용량을 줄이거나 VM 워크로드를 조정합니다.

Azure VMware Solution 프라이빗 클라우드 - vSANCapacity(vSAN 용량 사용률이 중요한 임계값을 초과함)에 대해 자세히 알아봅니다.

사용자의 위치에 더 가깝게 VM을 배포하여 사용자 환경 및 연결을 개선합니다.

VM이 사용자가 Azure Virtual Desktop에 연결하는 지역과 다르거나 멀리 있는 지역에 있는 것이 확인되었습니다. 사용자 지역이 멀면 연결 응답 시간이 길어지고 전체 사용자 환경에 영향을 줄 수 있습니다.

가상 머신 - RegionProximitySessionHosts(사용자의 위치에 더 가깝게 VM을 배포하여 사용자 환경 및 연결 개선)에 대해 자세히 알아보세요.

관리 디스크를 사용하여 디스크 I/O 제한 방지

가상 머신 디스크가 속한 스토리지 계정이 확장성 목표에 도달했으며, I/O 제한의 영향을 받게 됩니다. 가상 머신의 성능 저하를 방지하고 스토리지 관리를 간소화하려면 관리 디스크를 사용하세요.

가상 머신 - ManagedDisksStorageAccount(관리 디스크를 사용하여 디스크 I/O 제한 방지)에 대해 자세히 알아보세요.

성능을 위해 표준 HDD에서 프리미엄 SSD로 Managed Disks 변환

표준 HDD 디스크가 성능 목표에 근접하고 있습니다. Azure 프리미엄 SSD는 IO 집약적 워크로드가 있는 가상 머신에 대기 시간이 짧은 고성능 디스크를 지원합니다. 표준 HDD 디스크를 프리미엄 SSD 디스크로 업그레이드하여 디스크 성능을 향상시킵니다. 업그레이드하려면 VM을 다시 부팅해야 하며 3~5분이 걸립니다.

디스크 - MDHDDtoPremiumForPerformance(성능을 위해 표준 HDD에서 프리미엄 SSD로 Managed Disks 변환)에 대해 자세히 알아보세요.

가속화된 네트워킹을 사용하여 네트워크 성능 및 대기 시간 개선

이 기능을 지원할 수 있는 기존 배포의 VM 리소스에서 가속화된 네트워킹이 사용하도록 설정되지 않은 것이 감지되었습니다. 설명서에 자세히 나와 있는 대로 VM OS 이미지가 가속화된 네트워킹을 지원하는 경우 이러한 VM에서 이 무료 기능을 사용하도록 설정했는지 확인하여 클라우드에서 네트워킹 워크로드의 성능 및 대기 시간을 최대한 개선합니다.

가상 머신 - AccelNetConfiguration(가속화된 네트워킹을 사용하여 네트워크 성능 및 대기 시간 개선)에 대해 자세히 알아보세요.

프로덕션 워크로드에 SSD 디스크 사용

동일한 VM에서 SSD 디스크를 사용하는 동시에 표준 HDD 디스크도 사용하는 것이 확인되었습니다. 표준 HDD 관리 디스크는 개발/테스트 및 백업에 사용하고, 프리미엄 SSD 또는 표준 SSD는 프로덕션에 사용하는 것이 좋습니다. 프리미엄 SSD는 IO 사용량이 많은 워크로드가 탑재된 가상 시스템에 고성능 및 대기 시간이 짧은 디스크 지원을 제공합니다. 표준 SSD는 일관되고 더 짧은 대기 시간을 제공합니다. 대기 시간, 안정성 및 가용성을 개선하려면 지금 디스크 구성을 업그레이드하세요. 업그레이드하려면 VM을 다시 부팅해야 하며 3~5분이 걸립니다.

가상 머신 - MixedDiskTypeToSSDPublic(프로덕션 워크로드에 SSD 디스크 사용)에 대해 자세히 알아보세요.

일관된 성능 및 향상된 대기 시간을 위해 프로덕션 가상 머신을 프로덕션 디스크와 맞춤

최상의 성능을 얻으려면 프로덕션 가상 머신에 프로덕션 디스크가 필요합니다. 프로덕션 수준 가상 머신을 실행하지만 표준 HDD가 포함된 성능이 낮은 디스크를 사용하는 것으로 확인됩니다. 프로덕션 디스크에 연결된 디스크(표준 SSD 또는 프리미엄 SSD)를 업그레이드하면 더 일관된 환경과 향상된 대기 시간의 이점을 얻을 수 있습니다.

가상 머신 - MatchProdVMProdDisks(일관된 성능 및 향상된 대기 시간을 위해 프로덕션 가상 머신을 프로덕션 디스크와 맞춤)에 대해 자세히 알아보세요.

가속화된 네트워킹을 사용하려면 VM을 중지했다가 시작해야 할 수 있음

기능이 요청된 경우에도 가속화된 네트워킹이 기존 배포의 VM 리소스에서 사용되지 않는 것이 감지되었습니다. 이와 같은 드문 경우에는 편의상 AccelNet을 다시 사용하기 위해 VM을 중지했다가 시작해야 할 수 있습니다.

가상 머신 - AccelNetDisengaged(가속화된 네트워킹을 사용하려면 VM을 중지했다가 시작해야 할 수 있음)에 대해 자세히 알아보세요.

로그 디스크에 대해 Ultra Disk 낮은 대기 시간을 활용 및 데이터베이스 워크로드 성능 향상

데이터베이스 워크로드와 동일한 지역에서 Ultra Disk를 사용할 수 있습니다. Ultra Disk는 데이터베이스 워크로드를 위해 높은 처리량, 높은 IOPS 및 일관된 낮은 대기 시간 디스크 스토리지를 제공합니다. 이제 Oracle DB의 경우 Oracle DB 버전에 따라 Ultra Disk에 4k 또는 512E 섹터 크기를 사용할 수 있습니다. SQL Server의 경우 Ultra Disk를 로그 디스크에 사용하면 더 많은 성능을 데이터베이스에 제공할 수 있습니다. 로그 디스크를 Ultra Disk로 마이그레이션하기 위한 지침은 여기를 참조하세요.

가상 머신 - AzureStorageVmUltraDisk(로그 디스크에 대해 Ultra Disk 낮은 대기 시간 활용 및 데이터베이스 워크로드 성능 향상)에 대해 자세히 알아보세요.

가장 활동적인 가상 머신의 크기를 업그레이드하여 리소스 소진을 방지하고 성능을 개선합니다.

지난 7일 동안의 데이터를 분석한 결과 다양한 메트릭(즉, CPU, 메모리 및 VM I/O) 전반에서 사용률이 높은 VM(가상 머신)이 식별되었습니다. 이러한 VM은 SKU 제한에 근접하거나 도달하므로 성능 문제가 발생할 수 있습니다. 성능을 개선하려면 SKU를 업그레이드하는 것이 좋습니다.

가상 머신 - UpgradeSizeHighVMUtilV0(가장 활동적인 가상 머신의 크기를 업그레이드하여 리소스 소모를 방지하고 성능을 향상시킴)에 대해 자세히 알아보세요.

컨테이너

지원되지 않는 Kubernetes 버전이 검색됨

지원되지 않는 Kubernetes 버전이 검색됩니다. Kubernetes 클러스터가 지원되는 버전으로 실행되는지 확인합니다.

Kubernetes 서비스 - UnsupportedKubernetesVersionIsDetected(지원되지 않는 Kubernetes 버전이 검색됨)에 대해 자세히 알아보세요.

지원되지 않는 Kubernetes 버전이 검색됨

지원되지 않는 Kubernetes 버전이 검색됩니다. Kubernetes 클러스터가 지원되는 버전으로 실행되는지 확인합니다.

HDInsight 클러스터 풀 - UnsupportedHiloAKSVersionIsDetected(지원되지 않는 Kubernetes 버전이 검색됨)에 대해 자세히 알아봅니다.

단일 노드 풀이 있는 클러스터

단일 노드 풀을 사용하는 대신 하나 이상의 노드 풀을 추가하는 것이 좋습니다. 여러 풀을 사용하면 중요한 시스템 Pod를 애플리케이션에서 격리하여 잘못 구성되었거나 악성 애플리케이션 Pod에서 실수로 시스템 Pod를 종료하지 못하도록 방지할 수 있습니다.

Kubernetes 서비스 - ClustersWithASingleNodePool(단일 노드 풀이 있는 클러스터)에 대해 자세히 알아보세요.

Fleet API를 최신 버전으로 업데이트

이 구독에 포함된 리소스에 대한 오래된 Fleet API의 SDK 호출이 식별되었습니다. 최신 기능과 향상된 성능을 얻으려면 최신 SDK 버전으로 전환하는 것이 좋습니다.

Kubernetes Fleet Manager | 미리 보기 - UpdateToLatestFleetApi(Fleet API를 최신 버전으로 업데이트)에 대해 자세히 알아보세요.

데이터베이스

Azure Cosmos DB 쿼리 페이지 크기(MaxItemCount)를 -1로 구성

100인 쿼리 페이지 크기를 Azure Cosmos DB 컨테이너의 쿼리에 대한 사용하고 있습니다. 빠른 검색의 경우에는 페이지 크기를 -1로 사용하는 것이 좋습니다.

Azure Cosmos DB 계정 - CosmosDBQueryPageSize(Azure Cosmos DB 쿼리 페이지 크기(MaxItemCount)를 -1로 구성)에 대해 자세히 알아봅니다.

Azure Cosmos DB 컨테이너에 복합 인덱스 추가

Azure Cosmos DB 컨테이너는 높은 RU(요청 단위) 요금을 발생시키는 ORDER BY 쿼리를 실행하고 있습니다. 복합 인덱스를 컨테이너의 인덱싱 정책에 추가하여 RU 사용량을 개선하고 이러한 쿼리의 대기 시간을 줄이는 것이 좋습니다.

Azure Cosmos DB 계정 - CosmosDBOrderByHighRUCharge(Azure Cosmos DB 컨테이너에 복합 인덱스 추가)에 대해 자세히 알아봅니다.

필요한 항목만 인덱싱하도록 Azure Cosmos DB 인덱싱 정책 최적화

Azure Cosmos DB 컨테이너는 문서의 모든 속성을 인덱싱하는 기본 인덱싱 정책을 사용하고 있습니다. 대용량 문서를 저장하기 때문에 많은 수의 속성이 인덱싱되어 요청 단위 사용이 많아지고 쓰기 대기 시간이 느려집니다. 쓰기 성능을 최적화하려면 쿼리에 사용된 속성만 인덱싱하도록 기본 인덱싱 정책을 재정의하는 것이 좋습니다.

Azure Cosmos DB 계정 - CosmosDBDefaultIndexingWithManyPaths(필요한 항목만 인덱싱하도록 Azure Cosmos DB 인덱싱 정책 최적화)에 대해 자세히 알아봅니다.

최적의 데이터 배포를 위해 계층적 파티션 키 사용

계정에는 컨테이너의 논리 파티션 크기가 20GB 제한을 초과할 수 있도록 허용하는 사용자 지정 설정이 있습니다. Azure Cosmos DB 팀에서 다른 파티션 키를 사용하여 애플리케이션을 다시 설계할 시간을 제공하기 위해 이 설정을 임시 조치로 적용했습니다. 제한이 증가하면 SLA 보증이 적용되지 않으므로 장기 솔루션으로 권장되지 않습니다. 이제 계층적 파티션 키(미리 보기)를 사용하여 애플리케이션을 다시 설계할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 최대 3개의 파티션 키를 설정하여 20GB 제한을 초과할 수 있으므로 가상 키를 사용하는 다중 테넌트 시나리오 또는 워크로드에 적합합니다.

Azure Cosmos DB 계정 - CosmosDBHierarchicalPartitionKey(최적의 데이터 배포를 위해 계층적 파티션 키 사용)에 대해 자세히 알아봅니다.

SDK에서 직접 연결을 사용하도록 Azure Cosmos DB 애플리케이션 구성

Azure Cosmos DB 애플리케이션이 Azure Cosmos DB .NET 또는 Java SDK를 통해 게이트웨이 모드를 사용 중임을 확인했습니다. 짧은 대기 시간 및 더 높은 확장성을 위해 직접 연결로 전환하는 것이 좋습니다.

Azure Cosmos DB 계정 - CosmosDBGatewayMode(SDK에서 직접 연결을 사용하도록 Azure Cosmos DB 애플리케이션 구성)에 대해 자세히 알아봅니다.

최적의 리소스 사용률을 위한 크기 조정으로 성능 향상

최고의 성능을 유지하려면 시스템 리소스의 효율성을 최대화해야 합니다. Microsoft 시스템은 CPU 사용량을 면밀히 모니터링하고 12시간 동안 CPU 사용량이 90% 임계값을 초과하면 사전 경고가 트리거됩니다. 이 경고는 Azure Cosmos DB for MongoDB vCore 사용자에 증가된 CPU 사용량을 알릴 뿐만 아니라 더 높은 계층으로 크기 조정하는 데 유용한 지침도 제공합니다. 보다 강력한 계층으로 업그레이드하면 개선된 성능을 활용하고 시스템이 최고의 잠재력을 발휘할 수 있도록 보장할 수 있습니다.

Azure Cosmos DB for MongoDB vCore 클러스터 크기 조정 및 구성에 대해 자세히 알아보세요.

PerformanceBoostervCore

CPU 사용량이 12시간 내에 90%를 초과하면 사용자에게 높은 사용량에 대한 알림이 표시됩니다. 또한 더 나은 성능을 얻기 위해 더 높은 계층으로 확장하는 것이 좋습니다.

Cosmos DB 계정 - ScaleUpvCoreRecommendation(PerformanceBoostervCore)에 대해 자세히 알아보세요.

MariaDB 서버용 스토리지 제한 확장

시스템에서 서버가 현재 프로비전된 스토리지 값의 제한에 도달하고 있어 제한될 수 있음을 보여줍니다. 스토리지 제한에 근접하면 성능이 저하되거나 서버가 읽기 전용 모드로 전환될 수 있습니다. 지속적인 성능을 보장하려면 프로비저닝된 스토리지 용량을 늘리거나 자동 스토리지 증가를 위해 "자동 증가" 기능을 켜는 것이 좋습니다.

MariaDB 서버 - OrcasMariaDbStorageLimit(MariaDB 서버용 스토리지 제한 확장)에 대해 자세히 알아보세요.

MariaDB 서버 vCores 수 늘리기

시스템에서 CPU가 지난 7일 동안 장기간 높은 사용률로 실행되었음을 보여줍니다. CPU 사용률이 높으면 쿼리 성능이 저하될 수 있습니다. 성능을 높이려면 더 큰 컴퓨팅 크기로 전환하는 것이 좋습니다.

MariaDB 서버 - OrcasMariaDbCpuOverload(MariaDB 서버 vCores 증가)에 대해 자세히 알아봅니다.

MariaDB 서버를 상위 SKU로 확장

시스템에서 특정 SKU에 대해 지원되는 최대 연결로 인해 서버가 연결 요청을 지원하지 못할 수 있음을 보여줍니다. 이에 따라 성능에 부정적인 영향을 미치는 많은 수의 연결 요청 실패가 발생할 수 있습니다. 성능을 높이려면 vCore 수를 늘리거나 메모리 최적화 SKU로 전환하여 상위 메모리 SKU로 이동하는 것이 좋습니다.

MariaDB 서버 - OrcasMariaDbConcurrentConnection(MariaDB 서버를 상위 SKU로 확장)에 대해 자세히 알아보세요.

MariaDB 서버를 메모리 최적화 SKU로 이동

시스템에서 이 서버의 버퍼 풀에 높은 변동이 있어 쿼리 성능이 느려지고 IOPS가 증가할 수 있음을 보여줍니다. 성능을 높이려면 워크로드 쿼리를 검토하여 메모리 사용량을 최소화할 기회를 살펴보세요. 이러한 기회를 찾을 수 없는 경우 더 많은 메모리를 제공하는 상위 SKU로 전환하거나 스토리지 크기를 늘려서 IOPS를 늘리는 것이 좋습니다.

MariaDB 서버 - OrcasMariaDbMemoryCache(MariaDB 서버를 메모리 최적화 SKU로 이동)에 대해 자세히 알아보세요.

감사 로그의 안정성 향상

시스템에서 지난 하루 동안 서버의 감사 로그가 손실되었을 수 있음을 보여줍니다. 서버에서 CPU 사용량이 많은 워크로드가 발생하거나 서버에서 짧은 기간 동안 많은 수의 감사 로그를 생성하는 경우 감사 로그 손실이 발생할 수 있습니다. audit_log_events, audit_log_exclude_users, audit_log_include_users 서버 매개 변수를 사용하여 감사 목적에 필요한 이벤트만 기록하는 것이 좋습니다. 워크로드로 인해 서버의 CPU 사용량이 높으면 서버의 vCore를 늘려서 성능을 향상시키는 것이 좋습니다.

MariaDB 서버 - OrcasMariaDBAuditLog(감사 로그의 안정성 향상)에 대해 자세히 알아보세요.

MySQL 읽기 복제본 서버 추가

시스템에서 읽기 집약적인 워크로드가 실행되고 있을 수 있음을 보여줍니다. 이에 따라 이 서버에 대한 리소스 경합이 발생할 수 있습니다. 이 리소스 경합으로 인해 서버의 쿼리 성능이 저하될 수 있습니다. 성능을 향상하려면 읽기 복제본을 추가하고 읽기 워크로드 중 일부를 복제본에 오프로드하는 것이 좋습니다.

MySQL 서버 - OrcasMySQLReadReplica(MySQL 읽기 복제본 서버 추가)에 대해 자세히 알아보세요.

MySQL 연결 관리 개선

시스템에서 MySQL 서버에 연결하는 애플리케이션이 연결을 제대로 관리하지 못할 수 있음을 보여줍니다. 이로 인해 불필요한 리소스를 사용하고 전반적인 애플리케이션 대기 시간이 길어질 수 있습니다. 연결 관리를 향상시키려면 수명이 짧은 연결 수를 줄이고 불필요한 유휴 연결을 제거하는 것이 좋습니다. 이 작업은 ProxySQL과 같은 서버 쪽 연결 풀러를 구성하여 수행할 수 있습니다.

MySQL 서버 - OrcasMySQLConnectionPooling(MySQL 연결 관리 개선)에 대해 자세히 알아보세요.

감사 로그의 안정성 향상

시스템에서 지난 하루 동안 서버의 감사 로그가 손실되었을 수 있음을 보여줍니다. 서버에서 CPU 사용량이 많은 워크로드가 발생하거나 서버에서 짧은 기간 동안 많은 수의 감사 로그를 생성하는 경우 이 감사 로그 손실이 발생할 수 있습니다. audit_log_events, audit_log_exclude_users, audit_log_include_users 서버 매개 변수를 사용하여 감사 목적에 필요한 이벤트만 기록하는 것이 좋습니다. 워크로드로 인해 서버의 CPU 사용량이 높으면 서버의 vCore를 늘려서 성능을 향상시키는 것이 좋습니다.

MySQL 서버 - OrcasMySQLAuditLog(감사 로그의 안정성 향상)에 대해 자세히 알아보세요.

MySQL 임시 테이블 크기 조정을 최적화하여 성능 향상

시스템에서 낮은 임시 테이블 매개 변수 설정으로 인해 MySQL 서버에서 불필요한 I/O 오버헤드가 발생할 수 있음을 보여줍니다. 이로 인해 불필요한 디스크 기반 트랜잭션이 발생하고 성능이 저하될 수 있습니다. 디스크 기반 트랜잭션 수를 줄이려면 'tmp_table_size' 및 'max_heap_table_size' 매개 변수 값을 늘리는 것이 좋습니다.

MySQL 서버 - OrcasMySqlTmpTables(MySQL 임시 테이블 크기 조정을 최적화하여 성능 향상)에 대해 자세히 알아보세요.

MySQL 연결 대기 시간 개선

시스템에서 MySQL 서버에 연결하는 애플리케이션이 연결을 제대로 관리하지 못할 수 있음을 보여줍니다. 이로 인해 애플리케이션 대기 시간이 길어질 수 있습니다. 연결 대기 시간을 개선시키려면 연결 리디렉션을 사용하도록 설정하는 것이 좋습니다. PHP 드라이버의 연결 리디렉션 기능을 사용하도록 설정하여 이 작업을 수행할 수 있습니다.

MySQL 서버 - OrcasMySQLConnectionRedirection(MySQL 연결 대기 시간 개선)에 대해 자세히 알아보세요.

MySQL 유연한 서버의 저장 한도 늘리기

시스템에서 서버가 현재 프로비전된 스토리지 값의 제한에 도달하고 있어 제한될 수 있음을 보여줍니다. 스토리지 제한에 근접하면 성능이 저하되거나 서버가 읽기 전용 모드로 전환될 수 있습니다. 지속적인 성능을 보장하려면 프로비저닝된 스토리지 양을 늘리는 것이 좋습니다.

Azure Database for MySQL 유연한 서버 - OrcasMeruMySqlStorageUpsell(MySQL 유연한 서버에 대한 저장 한도 증가)에 대해 자세히 알아봅니다.

MySQL 유연한 서버를 더 높은 SKU로 확장

시스템에서 유연한 서버가 현재 SKU와 연결된 연결 제한을 초과하고 있음을 보여줍니다. 실패한 연결 요청 수가 많으면 서버 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 성능을 개선하려면 vCore 수를 늘리거나 더 높은 SKU로 전환하는 것이 좋습니다.

Azure Database for MySQL 유연한 서버 - OrcasMeruMysqlConnectionUpsell(MySQL 유연한 서버를 더 높은 SKU로 크기 조정)에 대해 자세히 알아봅니다.

MySQL 유연한 서버 vCore를 늘립니다.

Azure Database for MySQL 유연한 서버 - OrcasMeruMysqlCpuUpcell(MySQL 유연한 서버 vCores 증가)에 대해 자세히 알아봅니다.

MySQL 임시 테이블 크기 조정을 최적화하여 성능을 개선합니다.

시스템에서 낮은 임시 테이블 매개 변수 설정으로 인해 MySQL 서버에서 불필요한 I/O 오버헤드가 발생할 수 있음을 보여줍니다. 불필요한 I/O 오버헤드로 인해 불필요한 디스크 기반 트랜잭션이 발생하고 성능이 저하될 수 있습니다. 디스크 기반 트랜잭션 수를 줄이려면 'tmp_table_size' 및 'max_heap_table_size' 매개 변수 값을 늘리는 것이 좋습니다.

Azure Database for MySQL 유연한 서버 - OrcasMeruMysqlTmpTable(MySQL 임시 테이블 크기를 최적화하여 성능 개선)에 대해 자세히 알아봅니다.

MySQL 서버를 메모리 최적화 SKU로 이동

시스템에서 이 서버에 대한 메모리 사용량이 높아 쿼리 성능이 느려지고 IOPS가 증가할 수 있음을 보여줍니다. 성능을 높이려면 워크로드 쿼리를 검토하여 메모리 사용량을 최소화할 기회를 살펴보세요. 이러한 기회를 찾을 수 없는 경우 더 많은 메모리를 제공하는 상위 SKU로 전환하거나 스토리지 크기를 늘려서 IOPS를 늘리는 것이 좋습니다.

Azure Database for MySQL 유연한 서버 - OrcasMeruMysqlMemoryUpsell(MySQL 서버를 메모리 최적화 SKU로 이동)에 대해 자세히 알아봅니다.

MySQL 읽기 복제본 서버 추가

시스템에서 읽기 집약적인 워크로드가 실행되고 있을 수 있음을 보여줍니다. 이에 따라 이 서버에 대한 리소스 경합이 발생할 수 있습니다. 이로 인해 서버의 쿼리 성능이 저하될 수 있습니다. 성능을 향상하려면 읽기 복제본을 추가하고 읽기 워크로드 중 일부를 복제본에 오프로드하는 것이 좋습니다.

Azure Database for MySQL 유연한 서버 - OrcasMeruMysqlReadReplicaUpsell(MySQL 읽기 복제본 서버 추가)에 대해 자세히 알아봅니다.

work_mem을 늘려 정렬 및 해시에서 과도한 디스크 분산 방지

시스템에서 work_mem 구성이 PostgreSQL 서버에 비해 너무 작아서 디스크 유출이 발생하고 쿼리 성능이 저하되었음을 보여줍니다. 이를 개선하려면 서버에 대한 work_mem 제한을 늘리는 것이 좋습니다. 그러면 디스크에서 정렬 또는 해시가 발생할 때 발생하는 이 시나리오를 줄이고 전체 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다.

PostgreSQL 서버 - OrcasPostgreSqlWorkMem(work_mem을 늘려 정렬 및 해시에서 과도한 디스크 분산 방지)에 대해 자세히 알아보세요.

새로운 Ev5 컴퓨팅 하드웨어로 워크로드 성능 30% 향상

새로운 Ev5 컴퓨팅 하드웨어를 사용하면 더 높은 동시성과 더 나은 처리량으로 워크로드 성능을 30% 높일 수 있습니다. Azure Portal에서 컴퓨팅+스토리지 옵션으로 이동하여 추가 비용 없이 Ev5 컴퓨팅으로 전환합니다. Ev5 컴퓨팅은 QPS 및 대기 시간 측면에서 다른 VM 시리즈 중 최고의 성능을 제공합니다.

Azure Database for MySQL 유연한 서버 - OrcasMeruMySqlComputeSeriesUpgradeEv5(새 Ev5 컴퓨팅 하드웨어를 사용하여 워크로드 성능을 30% 향상)에 대해 자세히 알아보세요.

PostgreSQL 서버용 스토리지 용량 한도 확장

PostgreSQL 서버 - OrcasPostgreSqlStorageLimit(PostgreSQL 서버용 스토리지 용량 한도 확장)에 대해 자세히 알아보세요.

PostgreSQL 서버를 상위 SKU로 확장

PostgreSQL 서버 - OrcasPostgreSqlConcurrentConnection(PostgreSQL 서버를 상위 SKU로 확장)에 대해 자세히 알아보세요.

PostgreSQL 서버를 메모리 최적화 SKU로 이동

PostgreSQL 서버 - OrcasPostgreSqlMemoryCache(PostgreSQL 서버를 메모리 최적화 SKU로 이동)에 대해 자세히 알아보세요.

PostgreSQL 읽기 복제본 서버 추가

PostgreSQL 서버 - OrcasPostgreSqlReadReplica(PostgreSQL 읽기 복제본 서버 추가)에 대해 자세히 알아보세요.

PostgreSQL 서버 vCores 수 늘리기

PostgreSQL 서버 - OrcasPostgreSqlCpuOverload(PostgreSQL 서버 vCore 수 늘리기)에 대해 자세히 알아보세요.

PostgreSQL 연결 관리 개선

시스템에서 PostgreSQL 서버가 연결을 효율적으로 관리하지 못할 수 있음을 보여줍니다. 이로 인해 불필요한 리소스를 사용하고 전반적인 애플리케이션 대기 시간이 길어질 수 있습니다. 연결 관리를 개선하려면 PgBouncer와 같은 서버 쪽 연결 풀러를 구성하여 단기 연결 수를 줄이고 불필요한 유휴 연결을 제거하는 것이 좋습니다.

PostgreSQL 서버 - OrcasPostgreSqlConnectionPooling(PostgreSQL 연결 관리 개선)에 대해 자세히 알아보세요.

PostgreSQL 로그 성능 향상

시스템에서 PostgreSQL 서버가 VERBOSE 오류 로그를 출력하도록 구성되었음을 보여줍니다. 이 설정은 데이터베이스의 문제를 해결하는 데 유용할 수 있지만 데이터베이스 성능이 저하될 수도 있습니다. 성능을 향상시키려면 log_error_verbosity 매개 변수를 기본 설정으로 변경하는 것이 좋습니다.

PostgreSQL 서버 - OrcasPostgreSqlLogErrorVerbosity(PostgreSQL 로그 성능 향상)에 대해 자세히 알아보세요.

Azure Database for PostgreSQL에서 쿼리 통계 컬렉션 최적화

시스템에서 PostgreSQL 서버가 pg_stat_statements 모듈을 사용하여 쿼리 통계를 추적하도록 구성되었음을 보여줍니다. 문제를 해결하는 데 유용하지만 서버 성능이 저하될 수도 있습니다. 성능을 향상시키려면 pg_stat_statements.track 매개 변수를 NONE으로 변경하는 것이 좋습니다.

PostgreSQL 서버 - OrcasPostgreSqlStatStatementsTrack(Azure Database for PostgreSQL에서 쿼리 통계 컬렉션 최적화)에 대해 자세히 알아보세요.

문제를 해결하지 않을 때 Azure Database for PostgreSQL에서 쿼리 저장소 최적화

시스템에서 PostgreSQL 데이터베이스가 pg_qs.query_capture_mode 매개 변수를 사용하여 쿼리 성능을 추적하도록 구성되었음을 보여줍니다. 문제를 해결하는 동안 pg_qs.query_capture_mode 매개 변수를 TOP 또는 ALL로 설정하는 것이 좋습니다. 문제를 해결하지 않을 때에는 pg_qs.query_capture_mode 매개 변수를 NONE으로 설정하는 것이 좋습니다.

PostgreSQL 서버 - OrcasPostgreSqlQueryCaptureMode(문제를 해결하지 않을 때 Azure Database for PostgreSQL에서 쿼리 저장소 최적화)에 대해 자세히 알아보세요.

PostgreSQL 유연한 서버에 대한 스토리지 제한 늘리기

시스템에서 서버가 현재 프로비전된 스토리지 값의 제한에 도달하고 있어 제한될 수 있음을 보여줍니다. 스토리지 제한에 근접하면 성능이 저하되거나 서버가 읽기 전용 모드로 전환될 수 있습니다.

PostgreSQL 서버 - OrcasPostgreSqlFlexibleServerStorageLimit(PostgreSQL 유연한 서버에 대한 스토리지 제한 늘리기)에 대해 자세히 알아보세요.