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Azure Advisor 권장 사항을 사용하여 Azure Data Explorer 클러스터 최적화

  • 아티클

Azure Advisor는 Azure Data Explorer 클러스터 구성 및 사용량 원격 분석을 분석하며 클러스터를 최적화하는 데 도움이 되는 실행 가능한 맞춤형 권장 사항을 제공합니다.

Azure Advisor 권장 사항에 액세스

Azure Advisor 권장 사항에 액세스하는 두 가지 방법이 있습니다.

Azure Data Explorer 클러스터에 대한 Azure Advisor 권장 사항 보기

  1. Azure Portal에서 Azure Data Explorer 클러스터 페이지로 이동합니다.

  2. 왼쪽 메뉴의 모니터링에서 Advisor 권장 사항을 선택합니다. 해당 클러스터에 대한 권장 사항 목록이 열립니다.

    Azure Data Explorer 클러스터에 대한 Azure Advisor 권장 사항

구독의 모든 클러스터에 대한 Azure Advisor 권장 사항 보기

  1. Azure Portal에서 Advisor 리소스로 이동합니다.

  2. 개요에서 권장 사항이 필요한 하나 이상의 구독을 선택합니다.

  3. 두 번째 드롭다운에서 Azure Data Explorer 클러스터와 Azure Data Explorer 데이터베이스를 선택합니다.

    Azure Advisor 리소스

Azure Advisor 권장 사항 사용

다양한 Azure Advisor 권장 사항 유형이 있습니다. 관련 권장 사항 유형을 사용하여 클러스터를 최적화할 수 있습니다.

  1. Advisor의 권장 사항에서 비용 권장 사항에 대해 비용을 선택합니다.

    권장 사항 유형 선택

  2. 목록에서 권장 사항을 선택합니다.

    권장 사항 선택

  3. 다음 창에는 권장 사항이 관련된 클러스터 목록이 포함됩니다. 권장 사항 세부 정보는 클러스터마다 다르며 권장 작업을 포함합니다.

    권장 사항이 있는 클러스터 목록

권장 사항 유형

비용, 성능, 안정성 및 서비스 우수성 권장 사항은 현재 사용할 수 있습니다.

중요

실제 연간 절감액은 다를 수 있습니다. 제시된 연간 절감액은 ‘종량제’ 가격을 기반으로 합니다. 이러한 잠재적 절감액은 Azure RI(예약 가상 머신 인스턴스) 청구 할인을 고려하지 않습니다.

비용 권장 사항

비용 권장 사항은 성능 손상 없이 비용을 줄이기 위해 변경할 수 있는 클러스터에 사용할 수 있습니다. 비용 권장 사항은 다음과 같습니다.

사용하지 않는 실행 중인 Azure Data Explorer 클러스터

클러스터가 실행 중 상태이고 수집된 데이터가 없고 지난 5일 동안 쿼리를 실행하지 않은 경우 사용되지 않고 실행 중인 것으로 간주됩니다. 경우에 따라 클러스터가 자동으로 중지될 수 있습니다. 다음 경우 클러스터는 자동으로 중지되지 않으며 권장 사항이 표시됩니다.

권장 사항은 클러스터를 중지하여 비용을 줄이지만 데이터를 보존하는 것입니다. 데이터가 필요하지 않은 경우 클러스터를 삭제하여 절감액을 늘리는 것이 좋습니다.

사용되지 않는 중지된 Azure Data Explorer 클러스터

클러스터는 60일 이상 중지된 경우 사용되지 않는 것으로 간주되어 중지됩니다.

클러스터를 삭제하여 비용을 줄이는 것이 좋습니다.

주의

중지된 클러스터에는 여전히 데이터가 포함될 수 있습니다. 클러스터를 삭제하기 전에 데이터가 더 이상 필요하지 않은지 확인합니다. 클러스터가 삭제되면 데이터에 더 이상 액세스할 수 없습니다.

Data Explorer 클러스터를 비용 효율성과 성능이 더 뛰어난 SKU로 변경합니다.

권장 사항 클러스터를 보다 비용 효율적이고 더 나은 성능의 SKU로 Data Explorer 클러스터는 클러스터가 최적화되지 않은 SKU로 작동하는 클러스터에 제공됩니다. 이 업데이트된 SKU는 비용을 절감하고 전반적인 성능을 향상시켜야 합니다. 성능에 부정적인 영향을 주지 않도록 하면서 클러스터의 캐시 요구 사항을 충족하는 필요한 instance 개수를 계산했습니다.

권장 사항의 일부로 아직 사용하도록 설정되지 않은 경우 최적화된 자동 크기 조정을 사용하도록 설정하는 것이 좋습니다. 최적화된 자동 크기 조정은 클러스터 성능에 대한 보다 심층적인 분석을 수행하며 필요한 경우 클러스터에서 더 스케일 인합니다. 이렇게 하면 추가 비용 절감이 발생합니다. 최적화된 자동 크기 조정 권장 사항에는 최소 및 최대 instance 개수 권장 사항이 포함됩니다. Max 값은 권장되는 SKU instance 수로 설정됩니다. 클러스터에 유기적으로 확장할 계획이 있는 경우 이 최대 수를 수동으로 늘리는 것이 좋습니다. 최적화된 자동 크기 조정이 클러스터에 이미 구성된 경우 권장 사항이 최대 instance 수를 늘리도록 제안할 수 있습니다.

SKU 권장 사항은 클러스터의 현재 영역 정의를 고려하며 클러스터가 영역을 지원하는 경우 최소 두 개의 영역이 있는 대상 SKU만 권장합니다. 컴퓨팅 가용성 영역을 더 추가해도 추가 비용이 발생하지 않습니다.

Advisor SKU 권장 사항은 몇 시간마다 업데이트됩니다. 권장 사항은 지역에서 선택한 SKU의 용량 가용성을 확인합니다. 그러나 용량 가용성은 동적이며 시간이 지남에 따라 변경된다는 점에 유의해야 합니다.

참고

Advisor SKU 권장 사항은 현재 Virtual Network 또는 관리형 프라이빗 엔드포인트 구성이 있는 클러스터를 지원하지 않습니다.

Azure Data Explorer 테이블의 캐시 줄이기

클러스터 비용 최적화를 위해 Azure Data Explorer 테이블 캐시 기간 줄이기 권장 사항은 해당 테이블의 캐시 정책을 줄일 수 있는 클러스터에 대해 제공됩니다. 이 권장 사항은 지난 30일 동안의 쿼리 과거 기간을 기반으로 합니다. 절감 가능한 위치를 확인하려면 잠재적 캐시 절감을 위해 데이터베이스당 가장 관련성이 큰 5개 테이블을 볼 수 있습니다. 이 권장 사항은 캐시 정책 변경 후 클러스터를 스케일 인하거나 스케일 다운할 수 있는 경우에만 제공됩니다. Advisor는 클러스터가 "데이터에 의해 제한"되는지 확인합니다. 즉, 클러스터의 CPU 및 수집 사용률이 낮지만 높은 데이터 용량으로 인해 클러스터를 스케일 인하거나 스케일 다운할 수 없습니다.

최적화된 자동 크기 조정 사용

최적화된 자동 크기 조정을 사용하도록 설정하면 클러스터의 인스턴스 수가 줄어들었을 때 최적화된 자동 크기 조정 사용 권장 사항이 제공됩니다. 이 권장 사항은 사용 패턴, 캐시 사용률, 수집 사용률 및 CPU를 기반으로 합니다. 계획된 예산을 초과하지 않도록 하려면 최적화된 자동 크기 조정을 사용하도록 설정할 때 최대 인스턴스 수를 추가합니다.

성능 권장 사항

성능 권장 사항은 Azure Data Explorer 클러스터의 성능을 향상하는 데 도움이 됩니다. 성능 권장 사항은 다음과 같습니다.

Azure Data Explorer 테이블에 대한 캐시 정책 업데이트

성능 향상을 위해 Azure Data Explorer 테이블 캐시 기간(정책) 검토 권장 사항은 다른 과거 기간(시간 필터) 또는 더 큰 캐시 정책이 필요한 클러스터에 대해 제공됩니다. 이 권장 사항은 지난 30일의 쿼리 과거 기간을 기반으로 합니다. 대부분의 쿼리는 캐시에 없는 데이터에 액세스한 지난 30일 동안 실행됩니다. 이 경우 쿼리 런타임이 늘어날 수 있습니다. 백분율을 쿼리하여 정렬된 캐시 외부 데이터에 액세스한 데이터베이스당 상위 5개 테이블을 볼 수 있습니다.

또한 캐시 정책을 줄이기 위한 성능 권장 사항을 얻을 수 있습니다. 이는 클러스터가 데이터 바인딩된 경우 발생할 수 있습니다. 캐싱 정책에 따라 캐시할 데이터가 클러스터 캐시의 전체 크기보다 큰 경우 클러스터가 데이터 바인딩됩니다. 데이터 바인딩된 클러스터에 대한 캐시 정책을 줄이면 캐시 누락 수가 줄어들고 잠재적으로 성능이 향상됩니다.

운영 효율성 권장 사항

운영 효율성 또는 "모범 사례" 권장 사항은 구현에서 비용 또는 성능을 즉시 향상시키지는 않지만 나중에 클러스터에 유용할 수 있는 권장 사항입니다. 여기에는 사용 패턴과 일치하도록 테이블 캐시 정책 줄이기가 포함됩니다.

사용 패턴과 일치하도록 테이블 캐시 정책 줄이기

이 권장 사항은 테이블에 대한 핫 캐시를 줄이기 위해 지난 달의 실제 사용량을 기반으로 캐시 정책을 업데이트하는 데 중점을 둡니다. 이전 비용 권장 사항과 달리 이 특정 권장 사항은 인스턴스 수가 핫 캐시에 저장된 데이터의 양이 아닌 CPU 및 수집 부하에 의해 결정되는 클러스터에 적용할 수 있습니다. 이러한 경우 캐시 정책만 변경하면 인스턴스 수를 줄일 수 없으며, SKU 변경, CPU 로드 감소 및 자동 크기 조정 사용과 같은 추가 최적화를 통해 효율적으로 스케일 인하는 것이 좋습니다. 이 권장 사항은 사용 패턴을 기반으로 하는 실제 쿼리 조회가 구성된 캐시 정책보다 낮은 테이블에 유용할 수 있습니다. 그러나 캐시 정책을 줄이면 비용이 직접 절감되지는 않습니다. 클러스터 인스턴스 수는 핫 캐시에 저장된 데이터의 양에 관계없이 CPU 및 수집 부하에 따라 결정됩니다. 따라서 핫 캐시에서 데이터를 제거해도 클러스터가 직접 스케일 인되지는 않습니다.

안정성 권장 사항

안정성 권장 사항은 중요 비즈니스용 애플리케이션의 연속성을 보장하고 개선하는 데 도움이 됩니다. 안정성 권장 사항은 다음과 같습니다.

클러스터는 위임 없이 서브넷을 사용합니다.

강력한 권장 사항은 'Microsoft.Kusto/clusters'에 대한 위임 없이 서브넷을 사용하는 가상 네트워크 클러스터에 제공됩니다. 서브넷을 클러스터에 위임하는 경우 해당 서비스가 서브넷에 대한 기본 네트워크 구성 규칙을 설정하도록 허용하여 클러스터가 안정적인 방식으로 인스턴스를 운영하는 데 도움이 됩니다.

클러스터에서 IP 구성이 잘못된 서브넷을 사용합니다.

권장 사항은 서브넷이 다른 서비스에서도 사용되는 가상 네트워크 클러스터에 제공됩니다. 서브넷에서 다른 모든 서비스를 제거하고 클러스터에만 사용하는 것이 좋습니다.

가상 네트워크 문제로 인해 클러스터를 설치하거나 다시 시작하지 못했습니다.

권장 사항은 가상 네트워크 문제로 인해 설치 또는 다시 시작하지 못한 클러스터에 제공됩니다. 가상 네트워크 문제 해결 가이드를 사용하여 문제를 resolve 것이 좋습니다.

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