이 검사 목록을 사용하여 대기 시간을 줄이고, 처리량을 늘리고, Azure Storage 크기 조정 및 성능 목표에 맞춥니다. Azure Storage는 요청 시 일부 값을 늘릴 수 있으므로 제한보다는 용어 대상을 사용합니다. 클라이언트가 이러한 대상에 접근하거나 초과하는 경우 Azure Storage는 요청을 제한하여 대기 시간을 늘릴 수 있습니다. 이 문서의 검사 목록을 사용하여 성능을 저하시키지 않고 대상에 맞춥니다.
참고
이 문서는 모든 클라이언트에 적용됩니다. 사용자 지정 애플리케이션에만 적용되는 권장 사항은 개발자를 위한 성능 검사 목록을 검토합니다.
성능 체크리스트
Premium Storage 고려: 높은 트랜잭션 속도와 표준 대상을 초과하는 짧은 대기 시간의 경우 프리미엄 블록 Blob Storage 계정을 사용합니다. 프리미엄 블록 Blob Storage 계정을 참조하세요.
클라이언트 근처의 데이터 찾기: 클라이언트와 동일한 Azure 지역에 스토리지 계정을 배치하여 네트워크 대기 시간을 줄입니다. 비 Azure 클라이언트의 경우 더 가까운 지역을 사용합니다. 데이터 요구 사항이 다른 여러 지역의 경우 지역당 별도의 스토리지 계정을 사용하는 것이 좋습니다. 공유 데이터의 경우 개체 복제 정책을 사용하여 데이터를 클라이언트에 더 가깝게 이동합니다. 웹 콘텐츠 배포의 경우 Azure Front Door CDN을 고려합니다.
성능 최적화 데이터 전송 도구 사용: 높은 전송 속도 및 병렬 업로드를 사용하여 대량 전송에 AzCopy를 사용합니다. AzCopy 시작을 참조하세요. 시간, 네트워크 또는 비용으로 제한되는 대규모 오프라인 데이터 가져오기의 경우 Azure Data Box를 사용합니다.
높은 처리량 블록 Blob 활성화: 256KiB보다 큰 Blob 또는 블록 크기를 업로드하도록 클라이언트를 구성합니다. 더 큰 Blob 또는 블록 크기는 파티션 명명으로 인한 영향을 받지 않는 고성능 데이터 수집을 가능하게 하는 처리량이 높은 블록 Blob을 자동으로 활성화합니다.
작은 블록 크기를 사용할 때 해시 접두사 사용: 파티션 키에서 가능한 한 빨리 해시 시퀀스(3자리) 또는 초 값을 추가하여 부하 분산을 개선합니다. 이렇게 하면 블록 크기가 작은 경우 Blob을 나열, 쿼리 및 읽는 시간이 줄어듭니다. Blob 파티션 최적화를 참조하세요.
네트워크 처리량 최대화 - 더 높은 네트워크 제한을 위해 더 큰 VM 크기를 사용합니다. 온-프레미스 클라이언트의 경우 네트워크 기능 및 Azure Storage 위치에 대한 연결을 검토합니다. 이러한 기능을 개선하거나 클라이언트가 더 효율적으로 작동하도록 구성할 수 있습니다. WireShark 또는 NetMon과 같은 도구를 사용하여 연결 품질을 모니터링하여 오류 및 패킷 손실을 식별합니다.