Microsoft Fabric의 API for GraphQL은 데이터를 효율적으로 쿼리하는 강력한 방법을 제공하지만 성능 최적화는 원활하고 확장 가능한 성능을 보장하는 데 핵심입니다. 복잡한 쿼리를 처리하든 응답 시간을 최적화하든, 다음 모범 사례는 GraphQL 구현에서 최상의 성능을 얻고 Fabric에서 API 효율성을 극대화하는 데 도움이 됩니다.
지역
지역 간 호출은 일반적으로 대기 시간이 긴 원인이 될 수 있습니다. 최상의 성능을 얻으려면 클라이언트가 동일한 테넌트 및 용량 지역의 API에 연결하도록 하는 것이 좋습니다.
테넌트 지역
다음 단계를 사용하여 테넌트 지역을 찾을 수 있습니다.
- 관리자 계정이 있는 Microsoft Fabric 포털로 이동하고 오른쪽 위 모서리에 있는 도움말
?아이콘을 클릭합니다. - 도움말 섹션의 맨 아래에서 패브릭 정보 링크를 클릭합니다.
- 지역을 포함하여 테넌트에 대한 세부 정보가 표시됩니다.
용량 영역
Microsoft Fabric 포털로 이동하여 Fabric의 API for GraphQL을 호스트하는 작업 영역을 엽니다.
작업 영역 설정에서 라이선스 정보로 이동합니다.
라이선스 용량에서 용량 지역 정보를 찾을 수 있습니다.
데이터 원본 지역
데이터 원본이 패브릭 플랫폼에서 호스트되는 경우 작업 영역의 용량 지역은 데이터 원본 지역이 됩니다.
데이터 원본이 패브릭 플랫폼 외부에 있는 경우(예: Azure SQL 데이터베이스) Azure Portal에서 지역 정보를 찾을 수 있어야 합니다.
성능 테스트
API 성능을 평가하는 고객의 경우 일관되고 안정적인 결과를 보장하기 위해 다음 지침을 준수하는 것이 좋습니다.
클라이언트 쪽 도구
애플리케이션에 대한 옷장 동작을 에뮬레이트하려면 스크립트 또는 데모 웹 애플리케이션을 사용하여 테스트를 수행하여 성능을 측정하는 것이 좋습니다. 또한 HTTP 연결 풀링을 사용하면 특히 지역 간 시나리오의 대기 시간을 크게 줄일 수 있습니다.
시작하는 데 도움이 되는 이 샘플 성능 테스트 스크립트 를 사용할 수 있습니다.
관련 문서:
데이터 수집 및 평가
스크립트 또는 성능 테스트 도구를 사용하여 잘 정의된 기간 동안 요청 실행을 자동화하는 것이 좋습니다. 평균 또는 백분위수 기반 결과를 분석하면 보다 정확하고 편견 없는 성능 측정을 보장할 수 있습니다.
일반적인 문제
다음은 API 대기 시간 및 성능에 영향을 미칠 수 있는 일반적인 문제 목록입니다.
클라이언트 지리적 위치는 테넌트 및 용량 지역과 다릅니다.
- 애플리케이션에 대한 최상의 성능을 달성하려는 경우 동일한 지역에 클라이언트 및 API 리소스가 있으면 목표를 달성하는 데 도움이 됩니다.
테스트하기 전에 API for GraphQL을 몇 번 쿼리합니다.
- GraphQL용 API는 유휴 상태일 때 용량(CU)을 소모하지 않습니다. 즉, API 환경은 첫 번째 호출 중에 내부적으로 초기화되어야 하며 몇 초가 더 걸립니다. GraphQL용 API에는 연속 호출의 대기 시간을 줄이는 데 도움이 되는 내부 캐싱 메커니즘이 있지만 초기 호출에 대한 대기 시간 급증에 직면할 수 있습니다.
- API 자체를 제외한 특정 데이터 원본은 준비 단계를 거치는 것으로 알려져 있어 초기 요청에 대한 대기 시간이 길어집니다. API가 유휴 상태이고 첫 번째 실행 중에 초기화해야 하는 데이터 원본에 액세스하는 경우 데이터 원본과 API의 초기화를 모두 기다려야 하므로 대기 시간이 더 깁니다.
- 환경 초기화는 한 번만 발생하므로 후속 호출은 더 빠릅니다.
데이터 원본 및 패브릭 용량 관련 설정.
GraphQL용 API를 데이터 원본 위에 있는 래퍼로 생각할 수 있습니다. 복잡성의 특성으로 인해 데이터 원본 자체에 성능 문제가 있는 경우 API 대기 시간이 높을 수 있습니다. 이러한 경우 GraphQL용 API와 보다 효과적인 성능 비교를 위해 데이터 원본 쿼리를 직접 테스트하는 것이 좋습니다.
- 비즈니스 요구 사항에 적합한 데이터 저장소를 선택하는 방법에 대한 이 가이드를 따릅니다. 패브릭 의사 결정 가이드 - 데이터 저장소 선택
GraphQL용 API에 액세스할 때 성능은 선택한 패브릭 용량 SKU에 의해 바인딩됩니다.
- 패브릭 용량 SKU 및 컴퓨팅 성능에 대한 일반적인 지침을 참조 하세요. Microsoft Fabric 개념
여러 가지 요인이 API 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. 데이터 원본 설정 이해, 올바른 지역 선택, 효과적으로 성능 측정은 최적화에 매우 중요합니다.