Zalecenia dotyczące wydajności
Zalecenia dotyczące wydajności w usłudze Azure Advisor mogą pomóc zwiększyć szybkość i czas reakcji aplikacji o krytycznym znaczeniu dla działania firmy. Rekomendacje dotyczące wydajności można uzyskać od doradcy na karcie Wydajność pulpitu nawigacyjnego usługi Advisor.
Zaloguj się w witrynie Azure Portal.
Wyszukaj i wybierz pozycję Advisor na dowolnej stronie.
Na pulpicie nawigacyjnym advisor wybierz kartę Wydajność .
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe
Wykryto błąd ograniczania przepustowości 429 dla tego zasobu
Zaobserwowano co najmniej 1000 przypadków wystąpienia błędów ograniczania przepustowości 429 dla tego zasobu w przedziale czasu wynoszącym 1 dzień. Rozważ włączenie autoskalowania, aby lepiej obsługiwać większe woluminy wywołań i zmniejszyć liczbę wystąpień błędu 429.
Dowiedz się więcej o automatycznym skalowaniu usług AI platformy Azure.
Wersja modelu analizy tekstu — przestarzała
Uaktualnij wersję modelu do nowszej lub najnowszej, aby korzystać z najnowszych i najwyższej jakości modeli.
Dowiedz się więcej o usłudze Cognitive Service — TAUpgradeToLatestModelVersion (analiza tekstu wycofywaniu wersji modelu).
Wersja modelu analizy tekstu — przestarzała
Uaktualnij wersję modelu do nowszej lub najnowszej, aby korzystać z najnowszych i najwyższej jakości modeli.
Dowiedz się więcej o usłudze Cognitive Service — TAUpgradeModelVersiontoLatest (analiza tekstu wycofywaniu wersji modelu).
Uaktualnij do najnowszej wersji interfejsu API analizy tekstu usługi poznawczej
Uaktualnij do najnowszej wersji interfejsu API, aby uzyskać najlepsze wyniki pod względem jakości modelu, wydajności i dostępności usługi. Istnieją również nowe funkcje dostępne jako nowe punkty końcowe, począwszy od wersji 3.0, takie jak rozpoznawanie danych osobowych, rozpoznawanie jednostek i łączenie jednostek dostępne jako oddzielne punkty końcowe. Jeśli chodzi o zmiany w punktach końcowych w wersji zapoznawczej, mamy pozycję Wyszukiwania opinii w punkcie końcowym SA, zredagowaną właściwość tekstową w punkcie końcowym danych osobowych
Dowiedz się więcej o usłudze Cognitive Service — UpgradeToLatestAPI (uaktualnianie do najnowszej wersji interfejsu API usługi Cognitive Service analiza tekstu).
Uaktualnianie do najnowszej wersji interfejsu API usługi Azure Cognitive Service dla języka
Uaktualnij do najnowszej wersji interfejsu API, aby uzyskać najlepsze wyniki pod względem jakości modelu, wydajności i dostępności usługi.
Dowiedz się więcej o usłudze Cognitive Service — UpgradeToLatestAPILanguage (uaktualnij do najnowszej wersji interfejsu API usługi Azure Cognitive Service for Language).
Uaktualnij do najnowszej wersji zestawu SDK analizy tekstu usługi poznawczej
Uaktualnij do najnowszej wersji zestawu SDK, aby uzyskać najlepsze wyniki pod względem jakości modelu, wydajności i dostępności usługi. Istnieją również nowe funkcje dostępne jako nowe punkty końcowe, począwszy od wersji 3.0, takie jak rozpoznawanie danych osobowych, rozpoznawanie jednostek i łączenie jednostek dostępne jako oddzielne punkty końcowe. Jeśli chodzi o zmiany w punktach końcowych w wersji zapoznawczej, mamy pozycję Wyszukiwania opinii w punkcie końcowym SA, zredagowaną właściwość tekstową w punkcie końcowym danych osobowych
Dowiedz się więcej o usłudze Cognitive Service — UpgradeToLatestSDK (uaktualnianie do najnowszej wersji zestawu SDK usługi Cognitive Service analiza tekstu).
Uaktualnianie do najnowszej wersji zestawu SDK językowej usługi poznawczej
Uaktualnij do najnowszej wersji zestawu SDK, aby uzyskać najlepsze wyniki pod względem jakości modelu, wydajności i dostępności usługi.
Dowiedz się więcej o usłudze Cognitive Service — UpgradeToLatestSDKLanguage (uaktualnij do najnowszej wersji zestawu SDK języka usługi Cognitive Service).
Uaktualnianie do najnowszej wersji zestawu SDK języka sztucznej inteligencji platformy Azure
Uaktualnij do najnowszej wersji zestawu SDK, aby uzyskać najlepsze wyniki pod względem jakości modelu, wydajności i dostępności usługi. Istnieją również nowe funkcje dostępne jako nowe punkty końcowe, począwszy od wersji 3.0, takie jak rozpoznawanie danych osobowych, rozpoznawanie jednostek i łączenie jednostek dostępne jako oddzielne punkty końcowe. Jeśli chodzi o zmiany w punktach końcowych w wersji zapoznawczej, mamy pozycję Wyszukiwania opinii w punkcie końcowym SA, zredagowaną właściwość tekstową w punkcie końcowym danych osobowych.
Dowiedz się więcej o języku sztucznej inteligencji platformy Azure.
Analiza
Określ odpowiedni rozmiar zasobów usługi Data Explorer w celu uzyskania optymalnej wydajności.
To zalecenie dotyczy wszystkich zasobów usługi Data Explorer, które przekraczają zalecaną pojemność danych (80%). Zalecaną akcją w celu poprawienia wydajności jest przeskalowanie do zalecanej przedstawionej konfiguracji.
Dowiedz się więcej o zasobie eksploratora danych — odpowiedni rozmiar zasobu ADX (zasoby usługi Data Explorer o odpowiednim rozmiarze w celu uzyskania optymalnej wydajności).
Przeglądanie zasad pamięci podręcznej tabeli dla tabel usługi Data Explorer
To zalecenie przedstawia tabele Eksploratora danych z dużą liczbą zapytań, które wykraczają poza skonfigurowany okres pamięci podręcznej (zasady) — zobaczysz 10 pierwszych tabel według procentu zapytań, które uzyskują dostęp do danych poza pamięcią podręczną. Zalecane działanie w celu poprawienia wydajności: ogranicz zapytania dotyczące tej tabeli do minimalnego wymaganego zakresu czasu (w ramach zdefiniowanych zasad). Ewentualnie jeśli wymagane są dane z całego zakresu czasu, zwiększ okres buforowania do zalecanej wartości.
Dowiedz się więcej o zasobie eksploratora danych — UpdateCachePoliciesForAdxTables (Przeglądanie zasad pamięci podręcznej tabel dla tabel eksploratora danych).
Obniżanie zasad pamięci podręcznej tabel usługi Data Explorer w celu zapewnienia lepszej wydajności
Zmniejszenie zasad pamięci podręcznej tabel zwalnia nieużywane dane z pamięci podręcznej zasobu i poprawia wydajność.
Dowiedz się więcej o zasobie eksploratora danych — ReduceCacheForAzureDataExplorerTablesToImprovePerformance (zmniejszanie zasad pamięci podręcznej tabel eksploratora danych w celu uzyskania lepszej wydajności).
Zwiększanie pamięci podręcznej w zasadach pamięci podręcznej
Biorąc pod uwagę rzeczywiste użycie z ostatniego miesiąca, zaktualizuj zasady pamięci podręcznej, aby zwiększyć gorącą pamięć podręczną dla tabeli. Okres przechowywania musi być zawsze większy niż okres pamięci podręcznej. Jeśli zwiększysz pamięć podręczną i okres przechowywania będzie niższy niż okres pamięci podręcznej, zaktualizuj zasady przechowywania. Analiza jest oparta tylko na zapytaniach użytkowników, które skanowały dane.
Dowiedz się więcej o zasobie eksploratora danych — IncreaseCacheForAzureDataExplorerTablesToImprovePerformance (Zwiększanie pamięci podręcznej w zasadach pamięci podręcznej).
Włączanie zoptymalizowanego autoskalowania dla zasobów usługi Data Explorer
Wygląda na to, że zasób mógł zostać automatycznie skalowany w celu zwiększenia wydajności (na podstawie rzeczywistego użycia w ciągu ostatniego tygodnia, wykorzystania pamięci podręcznej, wykorzystania pozyskiwania, procesora CPU i pozyskiwania strumieniowego). Zalecamy włączenie zoptymalizowanego autoskalowania w celu optymalizacji kosztów i wydajności.
Dowiedz się więcej o zasobie eksploratora danych — PerformanceEnableOptimizedAutoscaleAzureDataExplorer (Włączanie zoptymalizowanego automatycznego skalowania dla zasobów eksploratora danych).
Operacje odczytu są wykonywane na najnowszych danych
Ponad 75% żądań odczytu odbywa się w magazynie memstore, co oznacza, że operacje odczytu dotyczą głównie ostatnich danych. Ostatnie odczyty danych sugerują, że nawet jeśli w magazynie memstore wystąpi opróżnienie, należy uzyskać dostęp do ostatniego pliku i umieścić go w pamięci podręcznej.
Dowiedz się więcej o klastrze usługi HDInsight — HBaseMemstoreReadPercentage (operacje odczytu są wykonywane na najnowszych danych).
Rozważ użycie funkcji przyspieszonego zapisywania w klastrze HBase w celu poprawy wydajności klastra.
Widzisz to zalecenie doradcy, ponieważ dziennik systemu zespołu usługi HDInsight pokazuje, że w ciągu ostatnich siedmiu dni klaster napotkał następujące scenariusze:
Duże opóźnienie synchronizacji pliku WAL
Duża liczba żądań zapisu (co najmniej trzy godzinne okresy, gdy średnio występowało ponad 1000 żądań zapisu na sekundę na węzeł)
Są to wskaźniki, że klaster cierpi na duże opóźnienia zapisu, co może być spowodowane dużym obciążeniem klastra.
Aby zwiększyć wydajność klastra, rozważ użycie funkcji przyspieszonych zapisów udostępnianych przez bazę danych HBase usługi Azure HDInsight. Funkcja przyspieszonego zapisywania dla klastrów bazy danych Apache HBase usługi HDInsight dołącza dyski zarządzane SSD w warstwie Premium do każdego serwera regionu (węzła roboczego) zamiast użycia magazynu w chmurze. W rezultacie zapewnia małe opóźnienia zapisu i lepszą odporność aplikacji.
Aby dowiedzieć się więcej na temat tej funkcji, odwiedź link:
Dowiedz się więcej o klastrze usługi HDInsight — AccWriteCandidate (rozważ użycie funkcji przyspieszonych zapisów w klastrze HBase w celu zwiększenia wydajności klastra).
Ponad 75% zapytań to zapytania pełnego skanowania
Więcej niż 75% zapytań skanowania w klastrze wykonuje pełne skanowanie tabeli oraz regionu. Zmodyfikuj zapytania skanowania, aby uniknąć pełnego skanowania regionu lub tabeli.
Dowiedz się więcej o klastrze usługi HDInsight — ScanQueryTuningcandidate (ponad 75% zapytań to zapytania pełnego skanowania).
Sprawdź liczbę regionów w miarę blokowania aktualizacji
Aby uniknąć zablokowania aktualizacji, należy dostosować liczbę regionów. Może to wymagać skalowania w górę klastra przez dodanie nowych węzłów.
Dowiedz się więcej o klastrze usługi HDInsight — RegionCountCandidate (Sprawdź liczbę regionów w miarę blokowania aktualizacji).).
Rozważ zwiększenie liczby wątków opróżniania
Rozmiar kolejki opróżniania na serwerach regionów jest większy niż 100 lub często są blokowane aktualizacje. Zalecane jest dostrajanie procedury obsługi opróżniania.
Dowiedz się więcej o klastrze usługi HDInsight — FlushQueueCandidate (rozważ zwiększenie liczby wątków opróżniania)..
Rozważ zwiększenie liczby wątków kompaktowania w celu przyspieszenia kompaktowania
Kolejka kompaktowania na serwerach regionów przekracza 2000, co sugeruje, że więcej danych wymaga kompaktowania. Wolniejsze kompaktowania mogą wpływać na wydajność odczytu, ponieważ liczba plików do odczytu jest większa. Więcej plików bez kompaktowania może również mieć wpływ na użycie sterty związane ze sposobem interakcji plików z systemem plików platformy Azure.
Dowiedz się więcej na temat klastra usługi HDInsight — CompactionQueueCandidate (rozważ zwiększenie liczby wątków kompaktowania w celu szybszego ukończenia operacji kompaktowania).
Tabele z indeksem klastrowanym magazynu kolumn z mniej niż 60 milionami wierszy
Tabele klastrowane magazynu kolumn zawierają dane zorganizowane w segmenty. Wysoka jakość segmentów ma kluczowe znaczenie dla osiągnięcia optymalnej wydajności zapytań w tabeli magazynu kolumn. Jakość segmentów można zmierzyć według liczby wierszy w skompresowanej grupie wierszy.
Aktualizacja wersji zestawu SDK biblioteki SynapseManagementClient
Nowa biblioteka SynapseManagementClient korzysta z zestawu .NET SDK 4.0 lub nowszego.
Dowiedz się więcej o obszarze roboczym usługi Synapse — UpgradeSynapseManagementClientSDK (aktualizacja wersji zestawu SDK programu SynapseManagementClient).
Compute
Wykorzystanie pojemności oprogramowania vSAN przekroczyło próg krytyczny
Wykorzystanie pojemności oprogramowania vSAN wynosi 75%. W celu zachowania zgodności z umową SLA wykorzystanie klastra musi pozostać poniżej progu krytycznego 75%. Dodawanie nowych węzłów do klastra vSphere w celu zwiększenia pojemności lub usunięcia maszyn wirtualnych w celu zmniejszenia zużycia lub dostosowania obciążeń maszyn wirtualnych
Dowiedz się więcej o chmurze prywatnej usługi Azure VMware Solution — vSANCapacity (wykorzystanie pojemności oprogramowania vSAN przekroczyło próg krytyczny).
Aktualizacja usługi Automanage do najnowszej wersji interfejsu API
Zidentyfikowaliśmy wywołania zestawu SDK z nieaktualnego interfejsu API dla zasobów w ramach tej subskrypcji. Zalecamy przejście do najnowszych wersji zestawu SDK, aby upewnić się, że otrzymujesz najnowsze funkcje i ulepszenia wydajności.
Dowiedz się więcej o maszynie wirtualnej — UpdateToLatestApi (Aktualizowanie funkcji Automanage do najnowszej wersji interfejsu API).
Ulepsz środowisko użytkownika i łączność, wdrażając maszyny wirtualne bliżej lokalizacji użytkownika.
Ustaliliśmy, że twoje maszyny wirtualne znajdują się w regionie innym lub dalekim od tego, gdzie użytkownicy łączą się z usługą Azure Virtual Desktop. Odległe regiony użytkowników mogą prowadzić do długotrwałych czasów odpowiedzi na połączenie i wpływać na ogólne środowisko użytkownika.
Dowiedz się więcej o maszynie wirtualnej — RegionProximitySessionHosts (Ulepszanie środowiska użytkownika i łączności przez wdrożenie maszyn wirtualnych bliżej lokalizacji użytkownika).)).
Korzystanie z funkcji Dyski zarządzane w celu zapobiegania ograniczaniu operacji we/wy na dysku
Dyski Twojej maszyny wirtualnej należą do konta magazynu, które osiągnęło docelową wartość skalowania, i są narażone na ograniczanie wydajności operacji we/wy. Aby chronić Twoją maszynę wirtualną przed spadkiem wydajności i uprościć zarządzanie magazynem, użyj funkcji Dyski zarządzane.
Dowiedz się więcej na temat maszyny wirtualnej — ManagedDisksStorageAccount (użyj dysków zarządzanych, aby zapobiec ograniczaniu operacji we/wy dysku).
Przekształcanie dysków zarządzanych z HDD w warstwie Standardowa na SSD w warstwie Premium w celu zwiększenia wydajności
Zauważyliśmy, że Twój dysk HDD w warstwie Standardowa zbliża się do wartości docelowych w zakresie wydajności. Dyski SSD w warstwie Premium zapewniają obsługę dysków o wysokiej wydajności i małych opóźnieniach dla maszyn wirtualnych z obciążeniami intensywnie korzystającymi z operacji we/wy. Zwiększ wydajność swojego dysku — uaktualnij go z HDD w warstwie Standardowa do SSD w warstwie Premium. Uaktualnienie wymaga ponownego uruchomienia maszyny wirtualnej, co trwa od trzech do pięciu minut.
Dowiedz się więcej o dysku — MDHDDtoPremiumForPerformance (konwertowanie Dyski zarządzane z hdd w warstwie Standardowa na SSD w warstwie Premium w celu uzyskania wydajności).
Włączanie przyspieszonej sieci w celu zwiększenia wydajności i zmniejszenia opóźnień sieci
Wykryliśmy, że przyspieszona sieć nie jest włączona w zasobach maszyn wirtualnych w istniejącym wdrożeniu, które może obsługiwać tę funkcję. Jeśli obraz systemu operacyjnego maszyny wirtualnej obsługuje przyspieszone sieci zgodnie z opisem w dokumentacji, należy włączyć tę bezpłatną funkcję na tych maszynach wirtualnych, aby zmaksymalizować wydajność i zmniejszyć opóźnienie obciążeń sieciowych w chmurze
Dowiedz się więcej o maszynie wirtualnej — AccelNetConfiguration (Włącz przyspieszoną sieć w celu zwiększenia wydajności i opóźnień sieci).
Korzystanie z dysków SSD na potrzeby obciążeń produkcyjnych
Zauważyliśmy, że używasz dysków SSD, a jednocześnie używasz dysków HDD w warstwie Standardowa na tej samej maszynie wirtualnej. Dyski zarządzane hdd w warstwie Standardowa są zalecane w przypadku tworzenia i tworzenia kopii zapasowych; Zalecamy używanie dysków SSD w warstwie Premium lub dysków SSD w warstwie Standardowa w środowisku produkcyjnym. Dyski SSD w warstwie Premium zapewniają obsługę dysków o wysokiej wydajności i małych opóźnieniach dla maszyn wirtualnych z obciążeniami intensywnie korzystającymi z operacji we/wy. Dyski SSD w warstwie Standardowa zapewniają spójne, niewielkie opóźnienia. Już dziś uaktualnij konfigurację dysku, aby uzyskać większą niezawodność i dostępność oraz mniejsze opóźnienia. Uaktualnienie wymaga ponownego uruchomienia maszyny wirtualnej, co trwa od trzech do pięciu minut.
Dowiedz się więcej o maszynie wirtualnej — MixedDiskTypeToSSDPublic (używanie dysków SSD dla obciążeń produkcyjnych).
Dopasowywanie produkcyjnych maszyn wirtualnych do dysku produkcyjnego w celu zapewnienia spójnej wydajności i mniejszego opóźnienia
Produkcyjne maszyny wirtualne potrzebują dysków produkcyjnych, aby uzyskać najlepszą wydajność. Widzimy, że korzystasz z maszyny wirtualnej na poziomie produkcyjnym, jednak używasz dysku o niskiej wydajności ze standardowym dyskiem HDD. Uaktualnianie dysków dołączonych do dysków produkcyjnych , ssd w warstwie Standardowa lub SSD w warstwie Premium, zapewnia bardziej spójne środowisko i ulepszenia opóźnienia.
Dowiedz się więcej o maszynie wirtualnej — MatchProdVMProdDisks (Dopasuj produkcyjne maszyny wirtualne z dyskiem produkcyjnym w celu uzyskania spójnego wydajności i lepszego opóźnienia).
Przyspieszona sieć może wymagać zatrzymania i uruchomienia maszyny wirtualnej
Wykryliśmy, że przyspieszona sieć nie jest zaangażowana w zasoby maszyn wirtualnych w istniejącym wdrożeniu, mimo że ta funkcja została zażądana. W rzadkich przypadkach, takich jak to, może być konieczne zatrzymanie i uruchomienie maszyny wirtualnej, u wygody, aby ponownie zaangażować AccelNet.
Dowiedz się więcej o maszynie wirtualnej — AccelNetDisengaged (przyspieszona sieć może wymagać zatrzymania i uruchomienia maszyny wirtualnej).
Wykorzystywanie małych opóźnień warstwy Ultra Disk dla dysków dziennika i zwiększanie wydajności obciążenia bazy danych
Warstwa Ultra Disk jest dostępna w tym samym regionie co obciążenie bazy danych. Warstwa Ultra Disk oferuje wysoką przepływność, dużą ilość operacji we/wy i magazyn dysków ze stałymi małymi opóźnieniami w przypadku obciążeń bazy danych: w przypadku baz danych Oracle DB można teraz używać sektorów o rozmiarach 4k lub 512E z warstwą Ultra Disk w zależności od wersji bazy danych Oracle DB. W przypadku programu SQL Server użycie dysku w warstwie Ultra dla dysku dziennika może oferować większą wydajność bazy danych. Zapoznaj się z instrukcjami podanymi w tym miejscu dotyczącymi migrowania dysku dziennika do warstwy Ultra Disk.
Dowiedz się więcej o maszynie wirtualnej — AzureStorageVmUltraDisk (korzystaj z małych opóźnień dysków w warstwie Ultra Disk dla dysków dziennika i poprawia wydajność obciążenia bazy danych).
Uaktualnij rozmiar najbardziej aktywnych maszyn wirtualnych, aby zapobiec wyczerpaniu zasobów i zwiększyć wydajność
Przeanalizowaliśmy dane z ostatnich siedmiu dni i zidentyfikowaliśmy maszyny wirtualne o wysokim wykorzystaniu w różnych metrykach (czyli procesora CPU, pamięci i operacji we/wy maszyny wirtualnej). Te maszyny wirtualne mogą napotkać problemy z wydajnością, ponieważ zbliżają się do limitów jednostki SKU lub są w ich granicach. Rozważ uaktualnienie jednostki SKU, aby zwiększyć wydajność.
Dowiedz się więcej o maszynie wirtualnej — UpgradeSizeHighVMUtilV0 (Uaktualnij rozmiar najbardziej aktywnych maszyn wirtualnych, aby zapobiec wyczerpaniu zasobów i poprawić wydajność).
Kontenery
Wykryto nieobsługiwaną wersję programu Kubernetes
Wykryto nieobsługiwaną wersję programu Kubernetes. Upewnij się, że klaster Kubernetes działa z obsługiwaną wersją.
Dowiedz się więcej o usłudze Kubernetes — Nieobsługiwana wersjaKubernetesVersionIsDetected (wykryto nieobsługiwaną wersję platformy Kubernetes).
Wykryto nieobsługiwaną wersję programu Kubernetes
Wykryto nieobsługiwaną wersję programu Kubernetes. Upewnij się, że klaster Kubernetes działa z obsługiwaną wersją.
Dowiedz się więcej o puli klastrów usługi HDInsight — nieobsługiwana wersjaHiloAKSVersionIsDetected (wykryto nieobsługiwaną wersję kubernetes).
Klastry z jedną pulą węzłów
Zalecamy dodanie co najmniej jednej puli węzłów zamiast używania pojedynczej puli węzłów. Wiele pul ułatwia odizolowanie krytycznych zasobników systemu od aplikacji w celu zapobiegania błędnie skonfigurowanym lub nieautoryzowanym zasobnikom aplikacji przypadkowego zabijania zasobników systemu.
Dowiedz się więcej o usłudze Kubernetes — ClustersWithASingleNodePool (klastry z pulą z jedną pulą węzłów).
Aktualizowanie interfejsu API floty do najnowszej wersji
Zidentyfikowaliśmy wywołania zestawu SDK z nieaktualnego interfejsu API floty dla zasobów w ramach subskrypcji. Zalecamy przejście na najnowszą wersję zestawu SDK, co zapewnia uzyskanie najnowszych funkcji i ulepszeń wydajności.
Dowiedz się więcej o usłudze Kubernetes Fleet Manager | WERSJA ZAPOZNAWCZA — UpdateToLatestFleetApi (zaktualizuj interfejs API floty do najnowszej wersji).
Bazy danych
Konfigurowanie rozmiaru strony zapytania usługi Azure Cosmos DB (MaxItemCount) na wartość -1
Używasz rozmiaru strony zapytania 100 dla zapytań dla kontenera usługi Azure Cosmos DB. Zalecamy użycie rozmiaru strony wynoszącego -1, aby przyspieszyć skanowanie.
Dowiedz się więcej o koncie usługi Azure Cosmos DB — CosmosDBQueryPageSize (Konfigurowanie rozmiaru strony zapytania usługi Azure Cosmos DB (MaxItemCount) do -1).
Dodawanie indeksów złożonych do kontenera usługi Azure Cosmos DB
W kontenerach usługi Azure Cosmos DB uruchomiono zapytania ORDER BY powodujące naliczenie wysokich opłat za jednostki żądań (RU). Zaleca się dodanie indeksów złożonych do zasad indeksowania kontenerów w celu zwiększenia użycia jednostek ŻĄDANIA i zmniejszenia opóźnienia tych zapytań.
Dowiedz się więcej o koncie usługi Azure Cosmos DB — CosmosDBOrderByHighRUCharge (Dodawanie indeksów złożonych do kontenera usługi Azure Cosmos DB).
Optymalizowanie zasad indeksowania usługi Azure Cosmos DB pod kątem indeksowania tylko potrzebnych danych
Kontenery usługi Azure Cosmos DB używają domyślnych zasad indeksowania, które indeksują wszystkie właściwości w dokumentach. Ponieważ przechowujesz duże dokumenty, jest indeksowana duża liczba właściwości, co powoduje duże zużycie jednostek żądania i duże opóźnienie zapisu. Aby zoptymalizować wydajność zapisu, zalecamy zastąpienie domyślnych zasad indeksowania w celu indeksowania tylko właściwości używanych w zapytaniach.
Dowiedz się więcej o koncie usługi Azure Cosmos DB — CosmosDBDefaultIndexingWithManyPaths (Optymalizowanie zasad indeksowania usługi Azure Cosmos DB w celu indeksowania tylko potrzebnych elementów).
Używanie hierarchicznych kluczy partycji w celu uzyskania optymalnej dystrybucji danych
Twoje konto ma ustawienie niestandardowe, które umożliwia przekroczenie limitu 20 GB rozmiaru partycji logicznej w kontenerze. Zespół usługi Azure Cosmos DB zastosował to ustawienie jako tymczasową miarę, aby zapewnić czas zmiany architektury aplikacji przy użyciu innego klucza partycji. Nie jest to zalecane jako długoterminowe rozwiązanie, ponieważ gwarancje umowy SLA nie są honorowane, gdy limit zostanie zwiększony. Teraz możesz użyć hierarchicznych kluczy partycji (wersja zapoznawcza) do zmiany architektury aplikacji. Funkcja umożliwia przekroczenie limitu 20 GB przez skonfigurowanie maksymalnie trzech kluczy partycji, idealne dla scenariuszy wielodostępnych lub obciążeń korzystających z kluczy syntetycznych.
Dowiedz się więcej o koncie usługi Azure Cosmos DB — CosmosDBHierarchicalPartitionKey (użyj hierarchicznych kluczy partycji w celu uzyskania optymalnej dystrybucji danych).
Konfigurowanie aplikacji usługi Azure Cosmos DB w celu używania łączności bezpośredniej w zestawie SDK
Zauważyliśmy, że aplikacje usługi Azure Cosmos DB używają trybu bramy za pośrednictwem zestawów SDK platformy .NET lub Java usługi Azure Cosmos DB. Zalecamy przełączenie na łączność bezpośrednią, aby zmniejszyć opóźnienie i zwiększyć skalowalność.
Dowiedz się więcej o koncie usługi Azure Cosmos DB — CosmosDBGatewayMode (Konfigurowanie aplikacji usługi Azure Cosmos DB do korzystania z łączności bezpośredniej w zestawie SDK).
Zwiększanie wydajności przez skalowanie w górę w celu uzyskania optymalnego wykorzystania zasobów
Maksymalizacja wydajności zasobów systemu ma kluczowe znaczenie dla utrzymania najwyższej wydajności. Nasz system ściśle monitoruje użycie procesora CPU, a gdy przekroczy próg 90% w okresie 12-godzinnym, zostanie wyzwolony proaktywny alert. Ten alert nie tylko informuje użytkowników rdzeni wirtualnych usługi Azure Cosmos DB dla bazy danych MongoDB o podwyższonym poziomie użycia procesora CPU, ale także zawiera cenne wskazówki dotyczące skalowania w górę do wyższej warstwy. Dzięki uaktualnieniu do bardziej niezawodnej warstwy można odblokować lepszą wydajność i upewnić się, że system działa w szczytowym potencjale.
Dowiedz się więcej na temat skalowania i konfigurowania klastra rdzeni wirtualnych usługi Azure Cosmos DB dla bazy danych MongoDB.
PerformanceBoostervCore
Gdy użycie procesora CPU przekroczy 90% w 12-godzinnym przedziale czasu, użytkownicy są powiadamiani o wysokim użyciu. Ponadto zaleca im skalowanie w górę do wyższej warstwy, aby uzyskać lepszą wydajność.
Dowiedz się więcej o koncie usługi Cosmos DB — ScaleUpvCoreRecommendation (PerformanceBoostervCore).
Skalowanie limitu magazynu na potrzeby serwera MariaDB
Nasz system pokazuje, że serwer może być ograniczony, ponieważ zbliża się do limitów dla aktualnie zaaprowizowanych wartości magazynu. Zbliżanie się do limitów magazynu może spowodować obniżenie wydajności lub przeniesienie serwera do trybu tylko do odczytu. Aby zapewnić stałą wydajność, zaleca się zwiększenie ilości zaaprowizowanego magazynu lub włączenie funkcji automatycznego zwiększania w celu automatycznego zwiększania magazynu
Dowiedz się więcej o serwerze MariaDB — OrcasMariaDbStorageLimit (skalowanie limitu magazynu dla serwera MariaDB).
Zwiększanie liczby rdzeni wirtualnych serwera MariaDB
Nasz system pokazuje, że procesor CPU działa w wysokim wykorzystaniu przez dłuższy czas w ciągu ostatnich siedmiu dni. Wysokie wykorzystanie procesora CPU może prowadzić do spowolnienia wydajności zapytań. W celu zwiększenia wydajności zalecamy przejście na większy rozmiar obliczeniowy.
Dowiedz się więcej o serwerze MariaDB — OrcasMariaDbCpuOverload (Zwiększanie liczby rdzeni wirtualnych serwera MariaDB).
Skalowanie serwera MariaDB do wyższej jednostki SKU
Nasz system pokazuje, że serwer może nie obsługiwać żądań połączenia z powodu maksymalnej obsługiwanej liczby połączeń dla danej jednostki SKU, co może spowodować dużą liczbę żądań połączeń zakończonych niepowodzeniem, które negatywnie wpływają na wydajność. Aby zwiększyć wydajność, zalecamy przejście do wyższej jednostki SKU pamięci przez zwiększenie liczby rdzeni wirtualnych lub przełączenie na jednostki SKU zoptymalizowane pod kątem pamięci.
Dowiedz się więcej o serwerze MariaDB — OrcasMariaDbConcurrent Połączenie ion (skalowanie serwera MariaDB do wyższej jednostki SKU).
Przenoszenie serwera MariaDB do jednostki SKU zoptymalizowanej pod kątem pamięci
Nasz system pokazuje, że w puli buforów jest wysoki współczynnik zmian dla tego serwera, co może spowodować spowolnienie wydajności zapytań i zwiększenie liczby operacji we/wy na sekundę. Aby zwiększyć wydajność, przejrzyj zapytania dotyczące obciążeń, aby zidentyfikować możliwości zminimalizowania użycia pamięci. Jeśli nie uda się znaleźć takich możliwości, zalecamy przejście do wyższej wersji jednostki SKU z większą ilością pamięci lub zwiększenie rozmiaru magazynu w celu uzyskania większej liczby operacji we/wy na sekundę.
Dowiedz się więcej o serwerze MariaDB — OrcasMariaDbMemoryCache (przenoszenie serwera MariaDB do jednostki SKU zoptymalizowanej pod kątem pamięci).
Zwiększanie niezawodności dzienników inspekcji
Nasz system pokazuje, że dzienniki inspekcji serwera mogły zostać utracone w ciągu ostatniego dnia. Utracone dzienniki inspekcji mogą wystąpić, gdy na serwerze występuje duże obciążenie procesora CPU lub serwer generuje dużą liczbę dzienników inspekcji w krótkim czasie. Zalecamy rejestrowanie tylko niezbędnych zdarzeń wymaganych do celów inspekcji przy użyciu następujących parametrów serwera: audit_log_events, audit_log_exclude_users, audit_log_include_users. Jeśli użycie procesora na serwerze jest wysokie ze względu na obciążenie, zalecamy zwiększenie liczby rdzeni wirtualnych serwera, aby podwyższyć wydajność.
Dowiedz się więcej o serwerze MariaDB — OrcasMariaDBAuditLog (zwiększanie niezawodności dzienników inspekcji).
Skalowanie limitu magazynu dla serwera MySQL
Nasz system pokazuje, że serwer może być ograniczony, ponieważ zbliża się do limitów dla aktualnie zaaprowizowanych wartości magazynu. Zbliżanie się do limitów magazynu może spowodować obniżenie wydajności lub przeniesienie serwera do trybu tylko do odczytu. Aby zapewnić stałą wydajność, zaleca się zwiększenie ilości zaaprowizowanego magazynu lub włączenie funkcji automatycznego zwiększania w celu automatycznego zwiększania magazynu
Dowiedz się więcej o serwerze MySQL — OrcasMySQLStorageLimit (skalowanie limitu magazynu dla serwera MySQL).
Skalowanie serwera MySQL do wyższej jednostki SKU
Nasz system pokazuje, że serwer może nie obsługiwać żądań połączenia z powodu maksymalnej obsługiwanej liczby połączeń dla danej jednostki SKU, co może spowodować dużą liczbę żądań połączeń zakończonych niepowodzeniem, które negatywnie wpływają na wydajność. Aby zwiększyć wydajność, zalecamy przejście do wyższej jednostki SKU pamięci przez zwiększenie liczby rdzeni wirtualnych lub przełączenie na jednostki SKU zoptymalizowane pod kątem pamięci.
Dowiedz się więcej o serwerze MySQL — OrcasMySQLConcurrent Połączenie ion (skalowanie serwera MySQL do wyższej jednostki SKU).
Zwiększanie liczby rdzeni wirtualnych serwera MySQL
Nasz system pokazuje, że procesor CPU działa w wysokim wykorzystaniu przez dłuższy czas w ciągu ostatnich siedmiu dni. Wysokie wykorzystanie procesora CPU może prowadzić do spowolnienia wydajności zapytań. W celu zwiększenia wydajności zalecamy przejście na większy rozmiar obliczeniowy.
Dowiedz się więcej o serwerze MySQL — OrcasMySQLCpuOverload (Zwiększanie liczby rdzeni wirtualnych serwera MySQL).
Przenoszenie serwera MySQL do jednostki SKU Zoptymalizowana pod kątem pamięci
Nasz system pokazuje, że w puli buforów jest wysoki współczynnik zmian dla tego serwera, co może spowodować spowolnienie wydajności zapytań i zwiększenie liczby operacji we/wy na sekundę. Aby zwiększyć wydajność, przejrzyj zapytania dotyczące obciążeń, aby zidentyfikować możliwości zminimalizowania użycia pamięci. Jeśli nie uda się znaleźć takich możliwości, zalecamy przejście do wyższej wersji jednostki SKU z większą ilością pamięci lub zwiększenie rozmiaru magazynu w celu uzyskania większej liczby operacji we/wy na sekundę.
Dowiedz się więcej o serwerze MySQL — OrcasMySQLMemoryCache (przenoszenie serwera MySQL do jednostki SKU zoptymalizowanej pod kątem pamięci).
Dodawanie serwera repliki do odczytu MySQL
Nasz system pokazuje, że może być uruchomione obciążenie intensywnie korzystające z odczytu, co powoduje rywalizację o zasoby dla tego serwera. Rywalizacja o zasoby może prowadzić do spowolnienia wydajności zapytań dla serwera. W celu zwiększenia wydajności zalecamy dodanie repliki do odczytu i przekazanie części obciążeń odczytu do repliki.
Dowiedz się więcej o serwerze MySQL — OrcasMySQLReadReplica (Dodawanie serwera repliki do odczytu MySQL).
Ulepszanie zarządzania połączeniami z serwerem MySQL
Nasz system pokazuje, że aplikacja łącząca się z serwerem MySQL może źle zarządzać połączeniami, co może spowodować niepotrzebne użycie zasobów i ogólne większe opóźnienie aplikacji. Aby usprawnić zarządzanie połączeniami, zalecamy zmniejszenie liczby połączeń krótkoterminowych i wyeliminowanie niepotrzebnych połączeń bezczynnych. Można to zrobić, konfigurując serwer po stronie puli połączeń, na przykład ProxySQL.
Dowiedz się więcej o serwerze MySQL — OrcasMySQL Połączenie ionPooling (ulepszanie zarządzania połączeniami MySQL).
Zwiększanie niezawodności dzienników inspekcji
Nasz system pokazuje, że dzienniki inspekcji serwera mogły zostać utracone w ciągu ostatniego dnia. Taka sytuacja może wystąpić, gdy na serwerze występuje duże obciążenie procesora CPU lub serwer generuje dużą liczbę dzienników inspekcji w krótkim czasie. Zalecamy rejestrowanie tylko niezbędnych zdarzeń wymaganych do celów inspekcji przy użyciu następujących parametrów serwera: audit_log_events, audit_log_exclude_users, audit_log_include_users. Jeśli użycie procesora na serwerze jest wysokie ze względu na obciążenie, zalecamy zwiększenie liczby rdzeni wirtualnych serwera, aby podwyższyć wydajność.
Dowiedz się więcej o serwerze MySQL — OrcasMySQLAuditLog (zwiększanie niezawodności dzienników inspekcji).
Poprawianie wydajności dzięki optymalizacji rozmiarów tabeli tymczasowej MySQL
Nasz system pokazuje, że serwer MySQL może powodować niepotrzebne obciążenie we/wy z powodu niskich ustawień parametrów tabeli tymczasowej. Może to spowodować niepotrzebne transakcje oparte na dyskach i zmniejszyć wydajność. Zalecamy zwiększenie wartości parametrów „tmp_table_size” i „max_heap_table_size”, aby zmniejszyć liczbę transakcji opartych na dyskach.
Dowiedz się więcej o serwerze MySQL — OrcasMySqlTmpTables (Zwiększanie wydajności dzięki optymalizacji rozmiaru tabeli tymczasowej MySQL).
Skracanie czasu opóźnień w połączeniach z serwerem MySQL
Nasz system pokazuje, że aplikacja łącząca się z serwerem MySQL może źle zarządzać połączeniami. Może to spowodować większe opóźnienie aplikacji. Aby skrócić czas opóźnień w połączeniach, zalecamy włączenie przekierowywania połączeń. Można to zrobić, włączając funkcję przekierowywania połączeń w sterowniku PHP.
Dowiedz się więcej o serwerze MySQL — OrcasMySQL Połączenie ionRedirection (poprawianie opóźnienia połączenia MySQL).
Zwiększanie limitu magazynu dla serwera elastycznego MySQL
Nasz system pokazuje, że serwer może być ograniczony, ponieważ zbliża się do limitów dla aktualnie zaaprowizowanych wartości magazynu. Zbliżanie się do limitów magazynu może spowodować obniżenie wydajności lub przeniesienie serwera do trybu tylko do odczytu. Aby zagwarantować stałą wydajność, zalecamy zwiększenie wielkości aprowizowanego magazynu.
Dowiedz się więcej o elastycznym serwerze usługi Azure Database for MySQL — OrcasMeruMySqlStorageUpsell (zwiększanie limitu magazynu dla serwera elastycznego MySQL).Dowiedz się więcej.
Skalowanie serwera elastycznego MySQL do wyższej jednostki SKU
Nasz system pokazuje, że serwer elastyczny przekracza limity połączeń skojarzone z bieżącą jednostkę SKU. Duża liczba żądań połączeń zakończonych niepowodzeniem może niekorzystnie wpłynąć na wydajność serwera. Aby zwiększyć wydajność, zalecamy zwiększenie liczby rdzeni wirtualnych lub przełączenie się na wyższą jednostkę SKU.
Dowiedz się więcej o elastycznym serwerze usługi Azure Database for MySQL — OrcasMeruMysql Połączenie ionUpsell (skalowanie serwera elastycznego MySQL do wyższej jednostki SKU).
Zwiększanie liczby rdzeni wirtualnych bazy danych MySQL — serwer elastyczny.
Nasz system pokazuje, że procesor CPU działa w wysokim wykorzystaniu przez dłuższy czas w ciągu ostatnich siedmiu dni. Wysokie wykorzystanie procesora CPU może prowadzić do spowolnienia wydajności zapytań. W celu zwiększenia wydajności zalecamy przejście na większy rozmiar obliczeniowy.
Dowiedz się więcej o elastycznym serwerze usługi Azure Database for MySQL — OrcasMeruMysqlCpuUpcell (Zwiększanie liczby rdzeni wirtualnych serwera elastycznego MySQL).
Zwiększ wydajność dzięki optymalizacji rozmiarów tabeli tymczasowej MySQL.
Nasz system pokazuje, że serwer MySQL może powodować niepotrzebne obciążenie we/wy z powodu niskich ustawień parametrów tabeli tymczasowej. Niepotrzebne obciążenie we/wy może spowodować niepotrzebne transakcje oparte na dyskach i zmniejszyć wydajność. Zalecamy zwiększenie wartości parametrów „tmp_table_size” i „max_heap_table_size”, aby zmniejszyć liczbę transakcji opartych na dyskach.
Dowiedz się więcej o elastycznym serwerze usługi Azure Database for MySQL — OrcasMeruMysqlTmpTable (zwiększanie wydajności przez optymalizację rozmiaru tabeli tymczasowej MySQL).
Przenoszenie serwera MySQL do jednostki SKU Zoptymalizowana pod kątem pamięci
Nasz system pokazuje, że na tym serwerze występuje wysokie użycie pamięci, co może spowodować spowolnienie wydajności zapytań i zwiększenie liczby operacji we/wy na sekundę. Aby zwiększyć wydajność, przejrzyj zapytania dotyczące obciążeń, aby zidentyfikować możliwości zminimalizowania użycia pamięci. Jeśli nie uda się znaleźć takich możliwości, zalecamy przejście do wyższej wersji jednostki SKU z większą ilością pamięci lub zwiększenie rozmiaru magazynu w celu uzyskania większej liczby operacji we/wy na sekundę.
Dowiedz się więcej o elastycznym serwerze usługi Azure Database for MySQL — OrcasMeruMysqlMemoryUpsell (przenoszenie serwera MySQL do jednostki SKU zoptymalizowanej pod kątem pamięci).
Dodawanie serwera repliki do odczytu MySQL
Nasz system pokazuje, że może być uruchomione obciążenie intensywnie korzystające z odczytu, co powoduje rywalizację o zasoby dla tego serwera. Może to prowadzić do niskiej wydajności zapytań dla serwera. W celu zwiększenia wydajności zalecamy dodanie repliki do odczytu i przekazanie części obciążeń odczytu do repliki.
Dowiedz się więcej o elastycznym serwerze usługi Azure Database for MySQL — OrcasMeruMysqlReadReplicaUpsell (Dodawanie serwera repliki do odczytu MySQL).
Zwiększ wartość parametru work_mem, aby uniknąć nadmiernego rozlania dysku w wyniku sortowania i wyznaczania wartości skrótu
Nasz system pokazuje, że konfiguracja work_mem jest zbyt mała dla serwera PostgreSQL, co powoduje rozlanie dysku i obniżoną wydajność zapytań. Aby to poprawić, zalecamy zwiększenie limitu work_mem dla serwera, co pomaga zmniejszyć scenariusze, w których sortowanie lub skrót odbywa się na dysku i poprawia ogólną wydajność zapytań.
Dowiedz się więcej o serwerze PostgreSQL — OrcasPostgreSqlWorkMem (Zwiększ work_mem, aby uniknąć nadmiernego rozlania dysku z sortowania i skrótu)).
Zwiększenie wydajności obciążenia o 30% dzięki nowemu sprzętowi obliczeniowemu Ev5
Nowy sprzęt obliczeniowy Ev5 pozwala zwiększyć wydajność obciążeń o 30% przy większej współbieżności i lepszej przepływności. Przejdź do opcji Compute+Storage w witrynie Azure Portal i przejdź do obszaru Obliczenia Ev5 bez dodatkowych kosztów. Sprzęt obliczeniowy Ev5 zapewnia najlepszą wydajność spośród wszystkich serii maszyn wirtualnych pod względem liczby zapytań na sekundę i opóźnienia.
Dowiedz się więcej o elastycznym serwerze usługi Azure Database for MySQL — OrcasMeruMySqlComputeSeriesUpgradeEv5 (Zwiększenie wydajności obciążenia o 30% dzięki nowemu sprzętowi obliczeniowemu Ev5).
Skalowanie limitu magazynu na potrzeby serwera PostgreSQL
Nasz system pokazuje, że serwer może być ograniczony, ponieważ zbliża się do limitów dla aktualnie zaaprowizowanych wartości magazynu. Zbliżanie się do limitów magazynu może spowodować obniżenie wydajności lub przeniesienie serwera do trybu tylko do odczytu. Aby zapewnić stałą wydajność, zaleca się zwiększenie ilości zaaprowizowanego magazynu lub włączenie funkcji automatycznego zwiększania w celu automatycznego zwiększania magazynu
Dowiedz się więcej o serwerze PostgreSQL — OrcasPostgreSqlStorageLimit (skalowanie limitu magazynu dla serwera PostgreSQL).
Skalowanie serwera PostgreSQL do wyższej jednostki SKU
Nasz system pokazuje, że serwer może nie obsługiwać żądań połączenia z powodu maksymalnej obsługiwanej liczby połączeń dla danej jednostki SKU, co może spowodować, że duża liczba żądań połączeń zakończonych niepowodzeniem negatywnie wpływa na wydajność. Aby zwiększyć wydajność, zalecamy przejście do wyższej jednostki SKU pamięci przez zwiększenie liczby rdzeni wirtualnych lub przełączenie na jednostki SKU zoptymalizowane pod kątem pamięci.
Dowiedz się więcej o serwerze PostgreSQL — OrcasPostgreSqlConcurrent Połączenie ion (skalowanie serwera PostgreSQL do wyższej jednostki SKU).
Przenoszenie serwera PostgreSQL do jednostki SKU Zoptymalizowana pod kątem pamięci
Nasz system pokazuje, że w puli buforów jest wysoki współczynnik zmian dla tego serwera, co może spowodować spowolnienie wydajności zapytań i zwiększenie liczby operacji we/wy na sekundę. Aby zwiększyć wydajność, przejrzyj zapytania dotyczące obciążeń, aby zidentyfikować możliwości zminimalizowania użycia pamięci. Jeśli nie uda się znaleźć takich możliwości, zalecamy przejście do wyższej wersji jednostki SKU z większą ilością pamięci lub zwiększenie rozmiaru magazynu w celu uzyskania większej liczby operacji we/wy na sekundę.
Dowiedz się więcej o serwerze PostgreSQL — OrcasPostgreSqlMemoryCache (przenoszenie serwera PostgreSQL do jednostki SKU zoptymalizowanej pod kątem pamięci).
Dodawanie serwera repliki do odczytu PostgreSQL
Nasz system pokazuje, że może być uruchomione obciążenie intensywnie korzystające z odczytu, co powoduje rywalizację o zasoby dla tego serwera. Rywalizacja o zasoby może prowadzić do spowolnienia wydajności zapytań dla serwera. W celu zwiększenia wydajności zalecamy dodanie repliki do odczytu i przekazanie części obciążeń odczytu do repliki.
Dowiedz się więcej o serwerze PostgreSQL — OrcasPostgreSqlReadReplica (dodawanie serwera repliki do odczytu PostgreSQL).
Zwiększanie liczby rdzeni wirtualnych serwera PostgreSQL
Nasz system pokazuje, że procesor CPU działa w wysokim wykorzystaniu przez dłuższy czas w ciągu ostatnich siedmiu dni. Wysokie wykorzystanie procesora CPU może prowadzić do spowolnienia wydajności zapytań. W celu zwiększenia wydajności zalecamy przejście na większy rozmiar obliczeniowy.
Dowiedz się więcej o serwerze PostgreSQL — OrcasPostgreSqlCpuOverload (zwiększanie liczby rdzeni wirtualnych serwera PostgreSQL).
Ulepszanie zarządzania połączeniami PostgreSQL
Nasz system pokazuje, że serwer PostgreSQL może nie zarządzać połączeniami wydajnie, co może spowodować niepotrzebne użycie zasobów i ogólne większe opóźnienie aplikacji. Aby poprawić zarządzanie połączeniami, zalecamy zmniejszenie liczby krótkotrwałych połączeń i wyeliminowanie niepotrzebnych bezczynnych połączeń przez skonfigurowanie modułu puli połączeń po stronie serwera, takiego jak PgBouncer.
Dowiedz się więcej o serwerze PostgreSQL — OrcasPostgreSql Połączenie ionPooling (ulepszanie zarządzania połączeniami PostgreSQL).
Poprawianie wydajności dziennika PostgreSQL
Nasz system pokazuje, że serwer PostgreSQL został skonfigurowany do wyprowadzania pełnych dzienników błędów. To ustawienie może być przydatne do rozwiązywania problemów z bazą danych, ale może również spowodować zmniejszenie wydajności bazy danych. Aby zwiększyć wydajność, zalecamy zmianę ustawienia parametru log_error_verbosity na DOMYŚLNE.
Dowiedz się więcej o serwerze PostgreSQL — OrcasPostgreSqlLogErrorVerbosity (poprawianie wydajności dziennika PostgreSQL).
Optymalizacja zbierania statystyk zapytania w usłudze Azure Database for PostgreSQL
Nasz system pokazuje, że serwer PostgreSQL został skonfigurowany do śledzenia statystyk zapytań przy użyciu modułu pg_stat_statements. Jest to przydatne podczas rozwiązywania problemów, ale może również spowodować obniżenie wydajności serwera. Aby zwiększyć wydajność, zalecamy zmianę wartości parametru pg_stat_statements.track na NONE.
Dowiedz się więcej o serwerze PostgreSQL — OrcasPostgreSqlStatStatementsTrack (Optymalizowanie zbierania statystyk zapytań w usłudze Azure Database for PostgreSQL).
Optymalizowanie magazynu zapytań w usłudze Azure Database for PostgreSQL, gdy nie są rozwiązywane problemy
Nasz system pokazuje, że baza danych PostgreSQL została skonfigurowana do śledzenia wydajności zapytań przy użyciu parametru pg_qs.query_capture_mode. Podczas rozwiązywania problemów sugerujemy ustawienie parametru pg_qs.query_capture_mode na wartość TOP lub ALL. Gdy nie są rozwiązywane problemy, zalecamy ustawienie parametru pg_qs.query_capture_mode na wartość NONE.
Dowiedz się więcej o serwerze PostgreSQL — OrcasPostgreSqlQueryCaptureMode (Optymalizowanie magazynu zapytań w usłudze Azure Database for PostgreSQL, gdy nie jest rozwiązywane problemy).
Zwiększanie limitu magazynu dla serwera elastycznego PostgreSQL
Nasz system pokazuje, że serwer może być ograniczony, ponieważ zbliża się do limitów dla aktualnie zaaprowizowanych wartości magazynu. Zbliżanie się do limitów magazynu może spowodować obniżenie wydajności lub przeniesienie serwera do trybu tylko do odczytu.
Dowiedz się więcej o serwerze PostgreSQL — OrcasPostgreSqlFlexibleServerStorageLimit (zwiększanie limitu magazynu dla serwera elastycznego PostgreSQL).
Zoptymalizuj ustawienia rejestrowania, ustawiając dla opcji LoggingCollector wartość -1
Zoptymalizuj ustawienia rejestrowania, ustawiając dla opcji LoggingCollector wartość -1
Dowiedz się więcej [Dzienniki w usłudze Azure Database for PostgreSQL — pojedynczy serwer] (/azurepostgresql/single-server/concepts-server-logs#configure-logging).
Optymalizowanie ustawień rejestrowania przez ustawienie elementu LogDuration na WYŁ.
Optymalizowanie ustawień rejestrowania przez ustawienie elementu LogDuration na WYŁ.
Dowiedz się więcej [Dzienniki w usłudze Azure Database for PostgreSQL — pojedynczy serwer] (/azurepostgresql/single-server/concepts-server-logs#configure-logging).
Zoptymalizuj ustawienia rejestrowania, ustawiając wartość LogStatement na NONE
Zoptymalizuj ustawienia rejestrowania, ustawiając wartość LogStatement na NONE
Dowiedz się więcej [Dzienniki w usłudze Azure Database for PostgreSQL — pojedynczy serwer] (/azurepostgresql/single-server/concepts-server-logs#configure-logging).
Zoptymalizuj ustawienia rejestrowania dzięki WYŁĄCZENIU opcji ReplaceParameter
Zoptymalizuj ustawienia rejestrowania dzięki WYŁĄCZENIU opcji ReplaceParameter
Dowiedz się więcej [Dzienniki w usłudze Azure Database for PostgreSQL — pojedynczy serwer] (/azurepostgresql/single-server/concepts-server-logs#configure-logging).
Optymalizowanie ustawień rejestrowania przez ustawienie elementu LoggingCollector na WYŁ.
Optymalizowanie ustawień rejestrowania przez ustawienie elementu LoggingCollector na WYŁ.
Dowiedz się więcej [Dzienniki w usłudze Azure Database for PostgreSQL — pojedynczy serwer] (/azurepostgresql/single-server/concepts-server-logs#configure-logging).
Zwiększ limit magazynu dla grupy serwerów Hiperskala (Citus)
Nasz system pokazuje, że co najmniej jeden węzeł w grupie serwerów może być ograniczony, ponieważ zbliżają się one do limitów dla aktualnie zaaprowizowanych wartości magazynu. Może to spowodować obniżenie wydajności lub przeniesienie serwera do trybu tylko do odczytu. Aby zagwarantować stałą wydajność, zalecamy zwiększenie aprowizowanego miejsca na dysku.
Dowiedz się więcej o serwerze PostgreSQL — OrcasPostgreSqlCitusStorageLimitHyperscaleCitus (zwiększenie limitu magazynu dla grupy serwerów Hiperskala (Citus).
Optymalizacja ustawień log_statement dla bazy danych PostgreSQL w usłudze Azure Database
Nasz system pokazuje, że włączono log_statement, aby uzyskać lepszą wydajność, ustaw ją na NONE
Dowiedz się więcej o elastycznym serwerze usługi Azure Database for PostgreSQL — OrcasMeruMeruLogStatement (Optymalizowanie ustawień log_statement dla bazy danych PostgreSQL w usłudze Azure Database).
Zwiększ wartość parametru work_mem, aby uniknąć nadmiernego rozlania dysku w wyniku sortowania i wyznaczania wartości skrótu
Nasz system pokazuje, że konfiguracja work_mem jest zbyt mała dla serwera PostgreSQL, co powoduje rozlanie dysku i obniżoną wydajność zapytań. Zalecamy zwiększenie limitu work_mem dla serwera, co pomaga zmniejszyć scenariusze, w których sortowanie lub skrót odbywa się na dysku i poprawia ogólną wydajność zapytań.
Dowiedz się więcej o elastycznym serwerze usługi Azure Database for PostgreSQL — OrcasMeruMeruWorkMem (Zwiększ work_mem, aby uniknąć nadmiernego rozlania dysku z sortowania i skrótu)).
Zwiększanie wydajności bazy danych PostgreSQL — serwer elastyczny przez włączenie inteligentnego dostrajania
Nasz system sugeruje, że można zwiększyć wydajność magazynu, włączając inteligentne dostrajanie
Dowiedz się więcej o elastycznym serwerze usługi Azure Database for PostgreSQL — OrcasMeruIntelligentTuning (Poprawianie wydajności serwera elastycznego PostgreSQL przez włączenie inteligentnego dostrajania).
Optymalizacja ustawień log_duration dla bazy danych PostgreSQL w usłudze Azure Database
Nasz system pokazuje, że włączono log_duration, aby uzyskać lepszą wydajność, ustaw dla niego wartość WYŁĄCZONE
Dowiedz się więcej o elastycznym serwerze usługi Azure Database for PostgreSQL — OrcasMeruMeruLogDuration (Optymalizowanie ustawień log_duration dla bazy danych PostgreSQL w usłudze Azure Database).
Optymalizacja ustawień log_min_duration dla bazy danych PostgreSQL w usłudze Azure Database
Nasz system pokazuje, że włączono log_min_duration, aby uzyskać lepszą wydajność, ustaw ją na -1
Dowiedz się więcej o elastycznym serwerze usługi Azure Database for PostgreSQL — OrcasMeruMeruLogMinDuration (Optymalizowanie ustawień log_min_duration dla bazy danych PostgreSQL w usłudze Azure Database).
Optymalizowanie ustawień pg_qs.query_capture_mode dla bazy danych PostgreSQL w usłudze Azure Database
Nasz system pokazuje, że włączono pg_qs.query_capture_mode, aby uzyskać lepszą wydajność, ustaw ją na NONE
Optymalizacja wydajności bazy danych PostgreSQL przez włączenie funkcji PGBouncer
Nasz system pokazuje, że można poprawić wydajność bazy danych PostgreSQL, włączając narzędzie PGBouncer
Optymalizacja ustawień log_error_verbosity dla bazy danych PostgreSQL w usłudze Azure Database
Nasz system pokazuje, że włączono log_error_verbosity, aby uzyskać lepszą wydajność, ustaw ją na WARTOŚĆ DOMYŚLNA
Zwiększ limit magazynu dla grupy serwerów Hiperskala (Citus)
Nasz system pokazuje, że co najmniej jeden węzeł w grupie serwerów może być ograniczony, ponieważ zbliżają się one do limitów dla aktualnie zaaprowizowanych wartości magazynu. Może to spowodować obniżenie wydajności lub przeniesienie serwera do trybu tylko do odczytu. Aby zagwarantować stałą wydajność, zalecamy zwiększenie aprowizowanego miejsca na dysku.
Dowiedz się więcej o grupie serwerów Hiperskala (Citus) — MarlinStorageLimitRecommendation (Zwiększanie limitu magazynowania dla grupy serwerów Hiperskala (Citus).
Migrowanie bazy danych z usługi SSPG do usługi FSPG
Rozważmy naszą nową ofertę, azure Database for PostgreSQL — elastyczny serwer, który zapewnia bardziej zaawansowane możliwości, takie jak odporność na strefy wysoka dostępność, przewidywalna wydajność, maksymalna kontrola, niestandardowe okno obsługi, kontrolki optymalizacji kosztów i uproszczone środowisko deweloperskie.
Dowiedz się więcej o elastycznym serwerze usługi Azure Database for PostgreSQL — OrcasPostgreSqlMeruMigration (migrowanie bazy danych z grupy Zabezpieczeń do grupy zabezpieczeń na FSPG).
Przenoszenie usługi PostgreSQL — serwer elastyczny do jednostki SKU Zoptymalizowana pod kątem pamięci
Nasz system pokazuje, że w puli buforów dla tego serwera występuje wysoki współczynnik zmian, co powoduje spowolnienie wydajności zapytań i zwiększenie liczby operacji we/wy na sekundę. Aby zwiększyć wydajność, przejrzyj zapytania dotyczące obciążeń, aby zidentyfikować możliwości zminimalizowania użycia pamięci. Jeśli nie uda się znaleźć takich możliwości, zalecamy przejście do wyższej wersji jednostki SKU z większą ilością pamięci lub zwiększenie rozmiaru magazynu w celu uzyskania większej liczby operacji we/wy na sekundę.
Dowiedz się więcej o serwerze PostgreSQL — OrcasMeruMemoryUpsell (przenoszenie serwera elastycznego PostgreSQL do zoptymalizowanej pod kątem pamięci SKU).
Zwiększanie wydajności pamięci podręcznej i aplikacji podczas pracy z wysoką przepustowością sieci
Wystąpienia pamięci podręcznej działają najlepiej, gdy nie działają pod wysoką przepustowością sieci, co może spowodować brak odpowiedzi, utratę danych lub niedostępność. Zastosuj najlepsze rozwiązania, aby zmniejszyć przepustowość sieci lub skalować do innego rozmiaru lub jednostki SKU o większej pojemności.
Dowiedz się więcej o serwerze pamięci podręcznej Redis Cache — RedisCacheNetworkBandwidth (Poprawianie wydajności pamięci podręcznej i aplikacji podczas pracy z wysoką przepustowością sieci).
Zwiększanie wydajności pamięci podręcznej i aplikacji podczas pracy z dużą liczbą podłączonych klientów
Wystąpienia pamięci podręcznej działają najlepiej, gdy nie działają pod wysoką przepustowością sieci, co może spowodować brak odpowiedzi, utratę danych lub niedostępność. Zastosuj najlepsze rozwiązania w celu zmniejszenia obciążenia serwera lub skalowania do innego rozmiaru lub jednostki SKU o większej pojemności.
Zwiększanie wydajności pamięci podręcznej i aplikacji podczas pracy z dużą liczbą podłączonych klientów
Wystąpienia pamięci podręcznej działają najlepiej, gdy nie działają pod wysoką przepustowością sieci, co może spowodować brak odpowiedzi, utratę danych lub niedostępność. Zastosuj najlepsze rozwiązania w celu zmniejszenia obciążenia serwera lub skalowania do innego rozmiaru lub jednostki SKU o większej pojemności.
Dowiedz się więcej o serwerze pamięci podręcznej Redis Cache — RedisCache Połączenie edClientsHigh (poprawianie wydajności pamięci podręcznej i aplikacji podczas uruchamiania przy użyciu wielu połączonych klientów).
Zwiększanie wydajności pamięci podręcznej i aplikacji podczas pracy z wysokim obciążeniem serwera
Wystąpienia pamięci podręcznej działają najlepiej, gdy nie działają pod wysoką przepustowością sieci, co może spowodować brak odpowiedzi, utratę danych lub niedostępność. Zastosuj najlepsze rozwiązania w celu zmniejszenia obciążenia serwera lub skalowania do innego rozmiaru lub jednostki SKU o większej pojemności.
Dowiedz się więcej o serwerze pamięci podręcznej Redis Cache — RedisCacheServerLoad (poprawianie wydajności pamięci podręcznej i aplikacji podczas uruchamiania z dużym obciążeniem serwera).
Zwiększanie wydajności pamięci podręcznej i aplikacji podczas pracy z wysokim obciążeniem serwera
Wystąpienia pamięci podręcznej działają najlepiej, gdy nie działają pod wysoką przepustowością sieci, co może spowodować brak odpowiedzi, utratę danych lub niedostępność. Zastosuj najlepsze rozwiązania w celu zmniejszenia obciążenia serwera lub skalowania do innego rozmiaru lub jednostki SKU o większej pojemności.
Dowiedz się więcej o serwerze Pamięci podręcznej Redis Cache — RedisCacheServerLoadHigh (Zwiększanie wydajności pamięci podręcznej i aplikacji podczas uruchamiania z dużym obciążeniem serwera).
Zwiększanie wydajności pamięci podręcznej i aplikacji podczas pracy z dużym wykorzystaniem pamięci
Wystąpienia pamięci podręcznej działają najlepiej, gdy nie działają pod wysoką przepustowością sieci, co może spowodować brak odpowiedzi, utratę danych lub niedostępność. Zastosuj najlepsze rozwiązania w celu zmniejszenia ilości używanej pamięci lub skalowania do innego rozmiaru lub jednostki SKU o większej pojemności.
Dowiedz się więcej o serwerze pamięci podręcznej Redis Cache — RedisCacheUsedMemory (Poprawianie wydajności pamięci podręcznej i aplikacji podczas pracy z wysokim użyciem pamięci).
Zwiększ wydajność pamięci podręcznej i aplikacji, gdy użycie RSS pamięci jest wysokie.
Wystąpienia pamięci podręcznej działają najlepiej, gdy nie działają pod wysoką przepustowością sieci, co może spowodować brak odpowiedzi, utratę danych lub niedostępność. Zastosuj najlepsze rozwiązania w celu zmniejszenia ilości używanej pamięci lub skalowania do innego rozmiaru lub jednostki SKU o większej pojemności.
Dowiedz się więcej o serwerze pamięci podręcznej Redis Cache — RedisCacheUsedMemoryRSS (zwiększanie wydajności pamięci podręcznej i aplikacji, gdy użycie rss pamięci jest wysokie).).
Wystąpienia pamięci podręcznej działają najlepiej, gdy maszyny hosta, na których działa aplikacja kliencka, mogą nadążyć za odpowiedziami z pamięci podręcznej
Wystąpienia pamięci podręcznej działają najlepiej, gdy maszyny hosta, na których działa aplikacja kliencka, mogą nadążyć za odpowiedziami z pamięci podręcznej. Jeśli na maszynie hosta klienta działa gorąca przepustowość pamięci, procesora CPU lub sieci, odpowiedzi pamięci podręcznej nie docierają wystarczająco szybko do aplikacji i mogą powodować większe opóźnienia.
DevOps
Aktualizacja do najnowszej wersji interfejsu API usług AMS
Zidentyfikowaliśmy wywołania wersji interfejsu API usługi Azure Media Services (AMS), która nie jest zalecana. Zalecamy przejście na najnowszą wersję interfejsu API usług AMS, aby zapewnić nieprzerwany dostęp do usług AMS, najnowszych funkcji i ulepszeń wydajności.
Dowiedz się więcej o monitorze — UpdateToLatestAMSApiVersion (aktualizacja do najnowszej wersji interfejsu API usługi AMS).
Uaktualnianie do najnowszej wersji zestawu SDK Obciążenia
Przeprowadź uaktualnienie do najnowszej wersji zestawu SDK obciążeń, aby uzyskać najlepsze wyniki pod względem jakości modelu, wydajności i dostępności usługi.
Dowiedz się więcej o monitorze — UpgradeToLatestAMSsdkVersion (uaktualnianie do najnowszej wersji zestawu SDK obciążeń).
Integracja
Uaktualnij swój zasób API Management do alternatywnej wersji
Twoja subskrypcja jest uruchomiona w wersjach, które zostały zaplanowane do wycofania. 30 września 2023 r. wszystkie wersje interfejsu API dla usługi Azure API Management przed 2021-08-01 wycofają się i wywołania interfejsu API kończą się niepowodzeniem. Uaktualnij do nowszej wersji, aby zapobiec zakłóceniom w świadczeniu usług.
Dowiedz się więcej o usłudze Api Management — apimgmtdeprecation (uaktualnij zasób usługi API Management do alternatywnej wersji).
Aplikacje mobilne
Używanie zalecanej wersji zestawu Chat SDK
Zestaw Azure Communication Services Chat SDK może służyć do dodawania do aplikacji rozbudowanych czatów w czasie rzeczywistym. Przeprowadź aktualizację do zalecanej wersji zestawu Chat SDK, aby zapewnić najnowsze poprawki i funkcje.
Dowiedz się więcej o usłudze Komunikacji — UpgradeChatSdk (użyj zalecanej wersji zestawu Chat SDK).Dowiedz się więcej o usłudze Communication Service — UpgradeChatSdk (użyj zalecanej wersji zestawu Chat SDK).
Korzystaj z zalecanej wersji zestawu Resource Manager SDK
Zestaw SDK usługi Resource Manager może służyć do tworzenia zasobów usług Azure Communication Services i zarządzania nimi. Przeprowadź aktualizację do zalecanej wersji zestawu Resource Manager SDK, aby zapewnić najnowsze poprawki i funkcje.
Dowiedz się więcej o usłudze komunikacyjnej — UpgradeResourceManagerSdk (użyj zalecanej wersji zestawu RESOURCE Manager SDK).
Używanie zalecanej wersji zestawu Identity SDK
Zestawu Identity SDK w usługach Azure Communication Services można używać do zarządzania tożsamościami, użytkownikami i tokenami dostępu. Przeprowadź aktualizację do zalecanej wersji zestawu Identity SDK, aby zapewnić najnowsze poprawki i funkcje.
Używanie zalecanej wersji zestawu SMS SDK
Zestaw SMS SDK usług Azure Communication Services umożliwia wysyłanie i odbieranie wiadomości SMS. Przeprowadź aktualizację do zalecanej wersji zestawu SMS SDK, aby zapewnić najnowsze poprawki i funkcje.
Dowiedz się więcej o usłudze komunikacyjnej — UpgradeSmsSdk (użyj zalecanej wersji zestawu SMS SDK).Dowiedz się więcej o usłudze Communication Service — UpgradeSmsSdk (użyj zalecanej wersji zestawu SMS SDK).
Korzystaj z zalecanej wersji zestawu Phone Numbers SDK
Za pomocą zestawu Azure Communication Services Phone Numbers SDK można uzyskiwać numery telefonów i zarządzać nimi. Przeprowadź aktualizację do zalecanej wersji zestawu Phone Numbers SDK, aby zapewnić najnowsze poprawki i funkcje.
Dowiedz się więcej o usłudze komunikacyjnej — uaktualnianie Telefon NumbersSdk (użyj zalecanej wersji zestawu SDK Telefon Numbers).
Używanie zalecanej wersji zestawu Calling SDK
Zestawu Calling SDK w usługach Azure Communication Services można używać do włączania komunikacji głosowej i wideo, udostępniania ekranu oraz innych rodzajów komunikacji w czasie rzeczywistym. Przeprowadź aktualizację do zalecanej wersji zestawu Calling SDK, aby zapewnić najnowsze poprawki i funkcje.
Dowiedz się więcej o usłudze Komunikacyjnej — UpgradeCallingSdk (Użyj zalecanej wersji zestawu SDK wywoływania).
Korzystaj z zalecanej wersji zestawu Call Automation SDK
Za pomocą zestawu Azure Communication Services Call Automation SDK można automatyzować połączenia i zarządzać nimi, odtwarzać dźwięk i konfigurować nagrywanie. Przeprowadź aktualizację do zalecanej wersji zestawu Call Automation SDK, aby zapewnić najnowsze poprawki i funkcje.
Dowiedz się więcej o usłudze Komunikacyjnej — UpgradeServerCallingSdk (użyj zalecanej wersji zestawu Call Automation SDK).
Korzystaj z zalecanej wersji zestawu Network Traversal SDK
Za pomocą zestawu Azure Communication Services Network Traversal SDK można uzyskiwać dostęp do serwerów TURN w celu transportu danych niskiego poziomu. Przeprowadź aktualizację do zalecanej wersji zestawu Network Traversal SDK, aby zapewnić najnowsze poprawki i funkcje.
Dowiedz się więcej o usłudze komunikacyjnej — UpgradeTurnSdk (użyj zalecanej wersji zestawu SDK przechodzenia przez sieć).
Używanie zalecanej wersji zestawu Rooms SDK
Zestaw Rooms SDK usług Azure Communication Services pozwala kontrolować, kto może dołączyć do połączenia, kiedy ci użytkownicy mogą się spotkać i jak mogą współpracować. Przeprowadź aktualizację do zalecanej wersji zestawu Rooms SDK, aby zapewnić najnowsze poprawki i funkcje. Wykryto niezalecaną wersję w ciągu ostatnich 48–60 godzin.
Sieć
Rekomendacja dotycząca uaktualnienia wersji zestawu CDN SDK
Najnowsza wersja biblioteki klienta usługi Azure Front Door w wersji Standard i Premium lub zestawu SDK zawiera poprawki do problemów raportowanych przez klientów i proaktywnie identyfikowanych w naszym procesie pytań i odpowiedzi. Najnowsza wersja zawiera również optymalizację niezawodności i wydajności, a także nowe funkcje, które mogą ulepszyć ogólne środowisko pracy z usługą Azure Front Door w wersji Standard i Premium.
Dowiedz się więcej o profilu usługi Front Door — UpgradeCDNToLatestSDKLanguage (zalecenie dotyczące uaktualniania wersji zestawu SDK).
Rekomendacja dotycząca uaktualnienia wersji zestawu CDN SDK
Najnowsza wersja zestawu Azure Traffic Collector SDK zawiera poprawki problemów proaktywnie identyfikowanych za pośrednictwem naszego procesu kontroli jakości, obsługuje najnowszy model zasobów i ma optymalizację niezawodności i wydajności, które mogą poprawić ogólny komfort korzystania z usługi ATC.
Dowiedz się więcej o usłudze Azure Traffic Collector — UpgradeATCToLatestSDKLanguage (zalecenie dotyczące wersji zestawu SDK uaktualnienia).
"Uaktualnij przepustowość obwodu ExpressRoute, aby zaspokoić Twoje potrzeby dotyczące przepustowości
Ostatnio wykorzystywano ponad 90% zamówionej przepustowości obwodu. W przypadku przekroczenia przydzielonej przepustowości wystąpi wzrost liczby porzuconych pakietów wysyłanych za pośrednictwem usługi ExpressRoute. Uaktualnij przepustowość obwodu, aby zachować wydajność, jeśli zapotrzebowanie na przepustowość pozostaje tak wysokie.
Dowiedz się więcej o obwodzie usługi ExpressRoute — UpgradeERCircuitBandwidth (Uaktualnij przepustowość obwodu usługi ExpressRoute w celu zaspokojenia potrzeb związanych z przepustowością).
Bardziej przewidywalne, stałe opóźnienie dzięki połączeniu prywatnemu z platformą Azure
Popraw wydajność, ochronę prywatności i niezawodność aplikacji krytycznych dla działania firmy, rozszerzając sieci lokalne na platformę Azure przy użyciu usługi Azure ExpressRoute. Nawiązuj prywatne połączenia usługi ExpressRoute bezpośrednio z sieci WAN za pośrednictwem funkcji wymiany w chmurze lub za pośrednictwem połączeń POP i IPVPN.
Dowiedz się więcej o subskrypcji — AzureExpressRoute (korzystaj z bardziej przewidywalnego, spójnego opóźnienia z połączeniem prywatnym z platformą Azure).
Uaktualnianie interfejsu Workloads API do najnowszej wersji (interfejs Azure Center for SAP solutions API)
Zidentyfikowaliśmy wywołania kierowane do nieaktualnej wersji interfejsu Workloads API dla zasobów w tej grupie zasobów. Zalecamy przejście na najnowszą wersję interfejsu Workloads API, aby zapewnić nieprzerwany dostęp do najnowszych funkcji i ulepszeń wydajności w usłudze Azure Center for SAP solutions. Jeśli w rekomendacji jest wyświetlanych wiele wystąpień wirtualnych dla rozwiązań SAP (VIS), upewnij się, że zaktualizowano wersję interfejsu API dla wszystkich zasobów systemu VIS.
Dowiedz się więcej na temat subskrypcji — UpdateToLatestWaasApiVersionAtSub (uaktualnianie interfejsu API obciążeń do najnowszej wersji (interfejs API rozwiązań SAP w centrum platformy Azure))).
Uaktualnianie zestawu Workloads SDK do najnowszej wersji (zestaw Azure Center for SAP solutions SDK)
Zidentyfikowaliśmy wywołania kierowane do nieaktualnej wersji zestawu Workloads SDK z zasobów w tej grupie zasobów. Przeprowadź uaktualnienie do najnowszej wersji zestawu SDK obciążeń, aby uzyskać najnowsze funkcje i najlepsze wyniki pod względem jakości modelu, wydajności i dostępności usług dla usługi Azure Center dla rozwiązań SAP. Jeśli w rekomendacji jest wyświetlanych wiele wystąpień wirtualnych dla rozwiązań SAP (VIS), upewnij się, że zaktualizowano wersję zestawu SDK dla wszystkich zasobów systemu VIS.
Dowiedz się więcej o subskrypcji — UpgradeToLatestWaasSdkVersionAtSub (Uaktualnij zestaw SDK obciążeń do najnowszej wersji (Zestaw SDK rozwiązań SAP w centrum platformy Azure))).
Konfigurowanie parametru Czas wygaśnięcia systemu DNS na wartość 60 sekund
Czas wygaśnięcia (TTL) wpływa na czas ostatniej odpowiedzi, jaką klient otrzymuje, gdy wysyła żądanie do usługi Azure Traffic Manager. Zmniejszenie wartości czasu wygaśnięcia oznacza, że klient jest kierowany do działającego punktu końcowego szybciej, w przypadku przejścia w tryb failover. Skonfiguruj czas wygaśnięcia na wartość 60 sekund, aby skierować ruch do punktu końcowego znajdującego się w dobrej kondycji tak szybko, jak to możliwe.
Dowiedz się więcej o profilu usługi Traffic Manager — ProfileTTL (Konfigurowanie czasu dns na żywo do 60 sekund).
Konfigurowanie parametru Czas wygaśnięcia systemu DNS na wartość 20 sekund
Czas wygaśnięcia (TTL) wpływa na czas ostatniej odpowiedzi, jaką klient otrzymuje, gdy wysyła żądanie do usługi Azure Traffic Manager. Zmniejszenie wartości czasu wygaśnięcia oznacza, że klient jest kierowany do działającego punktu końcowego szybciej, w przypadku przejścia w tryb failover. Skonfiguruj czas wygaśnięcia na wartość 20 sekund, aby skierować ruch do punktu końcowego znajdującego się w dobrej kondycji tak szybko, jak to możliwe.
Dowiedz się więcej o profilu usługi Traffic Manager — FastFailOverTTL (Konfigurowanie czasu dns na żywo do 20 sekund).
Konfigurowanie parametru Czas wygaśnięcia systemu DNS na wartość 60 sekund
Czas wygaśnięcia (TTL) wpływa na czas ostatniej odpowiedzi, jaką klient otrzymuje, gdy wysyła żądanie do usługi Azure Traffic Manager. Zmniejszenie wartości czasu wygaśnięcia oznacza, że klient jest kierowany do działającego punktu końcowego szybciej, w przypadku przejścia w tryb failover. Skonfiguruj czas wygaśnięcia na wartość 60 sekund, aby skierować ruch do punktu końcowego znajdującego się w dobrej kondycji tak szybko, jak to możliwe.
Dowiedz się więcej o profilu usługi Traffic Manager — ProfileTTL (Konfigurowanie czasu dns na żywo do 60 sekund).
Rozważ zwiększenie rozmiaru jednostki SKU bramy sieci wirtualnej w celu zapewnienia spójnego wysokiego użycia procesora CPU
W przypadku dużego obciążenia ruchem brama sieci VPN może usuwać pakiety z powodu wysokiego użycia procesora CPU.
Dowiedz się więcej o bramie sieci wirtualnej — HighCPUVNetGateway (rozważ zwiększenie rozmiaru jednostki SKU bramy sieci wirtualnej w celu spójnego wysokiego użycia procesora CPU).
Rozważ zwiększenie rozmiaru jednostki SKU bramy sieci wirtualnej, aby rozwiązać problem z wysokim użyciem typu punkt-lokacja
Każda jednostka SKU bramy może obsługiwać wyłącznie określoną liczbę współbieżnych połączeń typu punkt-lokacja. Liczba połączeń jest bliska limitu bramy, więc więcej prób nawiązania połączenia może zakończyć się niepowodzeniem.
Dowiedz się więcej o bramie sieci wirtualnej — HighP2S Połączenie ionsVNetGateway (rozważ zwiększenie rozmiaru jednostki SKU bramy sieci wirtualnej w celu rozwiązania problemu wysokiego użycia P2S).
Upewnij się, że usługa Application Gateway ma dość wystąpień, żeby obsługiwać potrzebną ilość ruchu
Usługa Application Gateway została ostatnio uruchomiona na wysokim wykorzystaniu i w dużym obciążeniu może wystąpić utrata ruchu lub zwiększenie opóźnienia. Ważne jest, aby odpowiednio skalować usługę Application Gateway i dodać bufor, aby przygotować się do wszelkich wzrostów ruchu lub skoków ruchu i zminimalizować efekt, jaki może mieć w QoS. Jednostka SKU usługi Application Gateway w wersji 1 (Standardowa/WAF) obsługuje skalowanie ręczne i jednostki SKU w wersji 2 (Standard_v2/WAF_v2) obsługuje skalowanie ręczne i automatyczne. W przypadku ręcznego skalowania zwiększ liczbę wystąpień. Jeśli skalowanie automatyczne jest włączone, upewnij się, że maksymalna liczba wystąpień jest ustawiona na wyższą wartość, aby usługa Application Gateway mogła skalować w poziomie w miarę wzrostu ruchu.
Dowiedz się więcej o usłudze Application Gateway — HotAppGateway (upewnij się, że masz wystarczające wystąpienia w usłudze Application Gateway, aby obsługiwać ruch).
SAP dla platformy Azure
Aby uniknąć blokowania nietrwałego w sterowniku Mellanox, zmniejsz wartość can_queue w systemie operacyjnym maszyny wirtualnej usługi aplikacji w obciążeniach SAP
Aby uniknąć sporadycznych miękkich blokad w sterowniku Mellanox, zmniejsz wartość can_queue w systemie operacyjnym. Nie można ustawić wartości bezpośrednio. Dodaj następujące opcje wiersza rozruchu jądra, aby osiągnąć ten sam efekt:”hv_storvsc.storvsc_ringbuffer_size=131072 hv_storvsc.storvsc_vcpus_per_sub_channel=1024”
Aby uniknąć blokowania nietrwałego w sterowniku Mellanox, zmniejsz wartość can_queue w systemie operacyjnym maszyny wirtualnej usługi ASCS w obciążeniach SAP
Aby uniknąć sporadycznych miękkich blokad w sterowniku Mellanox, zmniejsz wartość can_queue w systemie operacyjnym. Nie można ustawić wartości bezpośrednio. Dodaj następujące opcje wiersza rozruchu jądra, aby osiągnąć ten sam efekt:”hv_storvsc.storvsc_ringbuffer_size=131072 hv_storvsc.storvsc_vcpus_per_sub_channel=1024”
Aby uniknąć blokowania nietrwałego w sterowniku Mellanox, zmniejsz wartość can_queue w systemie operacyjnym maszyny wirtualnej bazy danych w obciążeniach SAP
Aby uniknąć sporadycznych miękkich blokad w sterowniku Mellanox, zmniejsz wartość can_queue w systemie operacyjnym. Nie można ustawić wartości bezpośrednio. Dodaj następujące opcje wiersza rozruchu jądra, aby osiągnąć ten sam efekt:”hv_storvsc.storvsc_ringbuffer_size=131072 hv_storvsc.storvsc_vcpus_per_sub_channel=1024”
Aby uzyskać lepszą wydajność systemu plików w bazie danych HANA przy użyciu rozwiązania ANF, zoptymalizuj parametr systemu operacyjnego tcp_wmem
Parametr net.ipv4.tcp_wmem określa minimalne, domyślne i maksymalne rozmiary buforów wysyłania używane dla gniazda TCP. Ustaw parametr zgodnie z uwagą SAP: 302436, aby certyfikować uruchamianie bazy danych HANA za pomocą usługi ANF i zwiększyć wydajność systemu plików. Maksymalna wartość nie może przekraczać parametru net.core.wmem_max.
Dowiedz się więcej o wystąpieniu bazy danych — WriteBuffersAllocated (aby uzyskać lepszą wydajność systemu plików w bazie danych HANA przy użyciu rozwiązania ANF, zoptymalizuj parametr systemu operacyjnego tcp_wmem).
Aby uzyskać lepszą wydajność systemu plików w bazie danych HANA przy użyciu rozwiązania ANF, zoptymalizuj parametr systemu operacyjnego tcp_rmem
Parametr net.ipv4.tcp_rmem określa minimalne, domyślne i maksymalne rozmiary buforów odbierania używane dla gniazda TCP. Ustaw parametr zgodnie z uwagą SAP: 3024346, aby certyfikować uruchamianie bazy danych HANA za pomocą usługi ANF i zwiększyć wydajność systemu plików. Maksymalna wartość nie może przekraczać net.core.rmem_max parametru.
Aby uzyskać lepszą wydajność systemu plików w bazie danych HANA przy użyciu rozwiązania ANF, zoptymalizuj parametr systemu operacyjnego wmem_max
W bazie danych HANA z typem magazynu ANF maksymalny bufor gniazda zapisu zdefiniowany przez parametr net.core.wmem_max musi być ustawiony wystarczająco duży, aby obsługiwać wychodzące pakiety sieciowe. Konfiguracja net.core.wmem_max potwierdza działanie bazy danych HANA za pomocą rozwiązania ANF i poprawia wydajność systemu plików. Zobacz uwagę SAP: 3024346.
Dowiedz się więcej o wystąpieniu bazy danych — MaxWriteBuffer (aby uzyskać lepszą wydajność systemu plików w bazie danych HANA przy użyciu rozwiązania ANF, zoptymalizuj parametr systemu operacyjnego wmem_max).
Aby uzyskać lepszą wydajność systemu plików w bazie danych HANA przy użyciu rozwiązania ANF, zoptymalizuj parametr systemu operacyjnego tcp_rmem
Parametr net.ipv4.tcp_rmem określa minimalne, domyślne i maksymalne rozmiary buforów odbierania używane dla gniazda TCP. Ustaw parametr zgodnie z uwagą SAP: 3024346, aby certyfikować uruchamianie bazy danych HANA za pomocą usługi ANF i zwiększyć wydajność systemu plików. Maksymalna wartość nie może przekraczać net.core.rmem_max parametru.
Dowiedz się więcej o wystąpieniu bazy danych — OptimizeReadTcp (aby uzyskać lepszą wydajność systemu plików w bazie danych HANA przy użyciu rozwiązania ANF, optymalizowanie parametru systemu operacyjnego tcp_rmem).
Aby uzyskać lepszą wydajność systemu plików w bazie danych HANA przy użyciu rozwiązania ANF, zoptymalizuj parametr systemu operacyjnego rmem_max
W bazie danych HANA z typem magazynu ANF maksymalny bufor gniazda odczytu zdefiniowany przez parametr net.core.rmem_max musi być ustawiony wystarczająco duży, aby obsługiwać przychodzące pakiety sieciowe. Konfiguracja net.core.rmem_max potwierdza działanie bazy danych HANA za pomocą rozwiązania ANF i poprawia wydajność systemu plików. Zobacz uwagę SAP: 3024346.
Dowiedz się więcej o wystąpieniu bazy danych — MaxReadBuffer (aby uzyskać lepszą wydajność systemu plików w bazie danych HANA przy użyciu rozwiązania ANF, optymalizowanie parametru systemu operacyjnego rmem_max)).
Aby poprawić wydajność systemu plików w bazie danych HANA z usługą ANF, ustaw rozmiar kolejki listy prac odbiornika na 300 000
Parametr net.core.netdev_max_backlog określa rozmiar kolejki listy prac odbiorcy, używany, jeśli interfejs sieciowy odbiera pakiety szybciej niż jądro może przetworzyć. Ustaw parametr zgodnie z uwagą SAP: 3024346. Konfiguracja net.core.netdev_max_backlog potwierdza działanie bazy danych HANA za pomocą rozwiązania ANF i poprawia wydajność systemu plików.
Dowiedz się więcej o wystąpieniu bazy danych — BacklogQueueSize (w celu zwiększenia wydajności systemu plików w bazie danych HANA przy użyciu rozwiązania ANF ustaw rozmiar kolejki listy prac odbiornika na 300000).
Aby poprawić wydajność systemu plików w bazie danych HANA z usługą ANF, włącz parametr systemu operacyjnego skalowania okna TCP
Włącz parametr skalowania okna TCP zgodnie z uwagą SAP: 302436. Konfiguracja skalowania okien TCP potwierdza, że baza danych HANA jest uruchamiana za pomocą rozwiązania ANF i poprawia wydajność systemu plików w bazie danych HANA z funkcją ANF w obciążeniach SAP.
Aby uzyskać lepszą wydajność systemu plików w bazie danych HANA z usługą ANF, wyłącz protokół IPv6 w systemie operacyjnym
Wyłącz protokół IPv6 zgodnie z zaleceniem dla oprogramowania SAP na platformie Azure for HANA DB z rozwiązaniem ANF, aby zwiększyć wydajność systemu plików.
Dowiedz się więcej o wystąpieniu bazy danych — DisableIPv6Protocol (aby uzyskać lepszą wydajność systemu plików w bazie danych HANA przy użyciu rozwiązania ANF, wyłącz protokół IPv6 w systemie operacyjnym).
Aby poprawić wydajność systemu plików w bazie danych HANA z usługą ANF, wyłącz parametr dla powolnego uruchamiania po okresie bezczynności
Parametr net.ipv4.tcp_slow_start_after_idle wyłącza konieczność przyrostowego skalowania w górę rozmiaru okna TCP dla połączeń TCP, które były bezczynne przez jakiś czas. Ustawiając ten parametr na zero zgodnie z uwagami sap: 302436 maksymalna szybkość jest używana od początku dla poprzednio bezczynnych połączeń TCP.
Dowiedz się więcej o wystąpieniu bazy danych — ParameterSlowStart (aby poprawić wydajność systemu plików w bazie danych HANA przy użyciu rozwiązania ANF, wyłącz parametr dla powolnego uruchamiania po bezczynności).
Aby uzyskać lepszą wydajność systemu plików w bazie danych HANA z optymalizacją tcp_max_syn_backlog parametru systemu operacyjnego anF
Aby zapobiec używaniu plików cookie SYN w sytuacji, gdy wiele żądań połączenia jest wysyłanych w krótkim czasie i aby zapobiec ostrzeżeniu o potencjalnym ataku powodzi SYN w dzienniku systemu, rozmiar listy prac SYN musi być ustawiony na rozsądnie wysoką wartość. Zobacz 2382421 notatek SAP.
Dowiedz się więcej o wystąpieniu bazy danych — TCPMaxSynBacklog (aby uzyskać lepszą wydajność systemu plików w bazie danych HANA przy użyciu funkcji ANF optimize tcp_max_syn_backlog parametru systemu operacyjnego)).
Aby uzyskać lepszą wydajność systemu plików w bazie danych HANA z usługą ANF, włącz parametr systemu operacyjnego tcp_sack
Włącz parametr tcp_sack zgodnie z uwagą SAP: 302436. Konfiguracja tcp_sack potwierdza, że baza danych HANA jest uruchamiana za pomocą rozwiązania ANF i poprawia wydajność systemu plików w bazie danych HANA przy użyciu rozwiązania ANF w obciążeniach SAP.
Dowiedz się więcej o wystąpieniu bazy danych — TCPSackParameter (aby uzyskać lepszą wydajność systemu plików w bazie danych HANA przy użyciu rozwiązania ANF, włącz parametr systemu operacyjnego tcp_sack).
W scenariuszu wysokiej dostępności dla bazy danych HANA z rozwiązaniem ANF wyłącz parametr systemu operacyjnego tcp_timestamps
Wyłącz parametr tcp_timestamps zgodnie z uwagą SAP: 302436. Konfiguracja tcp_timestamps potwierdza działanie bazy danych HANA za pomocą rozwiązania ANF i zwiększa wydajność systemu plików w scenariuszach wysokiej dostępności dla bazy danych HANA z pakietem ANF w obciążeniach SAP
Dowiedz się więcej o wystąpieniu bazy danych — DisableTCPTimestamps (w scenariuszu wysokiej dostępności dla bazy danych HANA z rozwiązaniem ANF wyłącz parametr systemu operacyjnego tcp_timestamps).
Aby uzyskać lepszą wydajność systemu plików w bazie danych HANA z usługą ANF, włącz parametr systemu operacyjnego tcp_timestamps
Włącz parametr tcp_timestamps zgodnie z uwagą SAP: 302436. Konfiguracja tcp_timestamps potwierdza, że baza danych HANA jest uruchamiana z rozwiązaniem ANF i poprawia wydajność systemu plików w bazie danych HANA przy użyciu rozwiązania ANF w obciążeniach SAP.
Aby zwiększyć wydajność systemu plików w bazie danych HANA z usługą ANF, włącz automatyczne dostrajanie rozmiaru buforu odbierania danych TCP
Parametr net.ipv4.tcp_moderate_rcvbuf umożliwia tcp wykonywanie automatycznego dostrajania buforu w celu automatycznego rozmiaru buforu (nie większego niż tcp_rmem w celu dopasowania rozmiaru wymaganego przez ścieżkę do pełnej przepływności. Włącz ten parametr zgodnie z uwagami sap: 302436 w celu zwiększenia wydajności systemu plików.
Dowiedz się więcej o wystąpieniu bazy danych — EnableAutoTuning (aby zwiększyć wydajność systemu plików w bazie danych HANA za pomocą rozwiązania ANF, włącz automatyczne dostrajanie rozmiaru buforu odbierania TCP).
Aby uzyskać lepszą wydajność systemu plików w bazie danych HANA przy użyciu rozwiązania ANF, zoptymalizuj net.ipv4.ip_local_port_range
Ponieważ platforma HANA używa znacznej liczby połączeń do komunikacji wewnętrznej, warto udostępnić w tym celu jak najwięcej portów klienckich. Ustaw parametr systemu operacyjnego net.ipv4.ip_local_port_range zgodnie z uwagą SAP 2382421, aby zapewnić optymalną komunikację wewnętrzną z platformą HANA.
Dowiedz się więcej o wystąpieniu bazy danych — IPV4LocalPortRange (aby uzyskać lepszą wydajność systemu plików w bazie danych HANA przy użyciu rozwiązania ANF, zoptymalizuj net.ipv4.ip_local_port_range).
Aby zwiększyć wydajność systemu plików w bazie danych HANA za pomocą rozwiązania ANF, zoptymalizuj sunrpc.tcp_slot_table_entries
Ustaw parametr sunrpc.tcp_slot_table_entries na 128 zgodnie z zaleceniem w celu zwiększenia wydajności systemu plików w bazie danych HANA z pakietem ANF w obciążeniach SAP.
Dowiedz się więcej o wystąpieniu bazy danych — TCPSlotTableEntries (aby zwiększyć wydajność systemu plików w bazie danych HANA przy użyciu rozwiązania ANF, optymalizowanie sunrpc.tcp_slot_table_entries).
Wszystkie dyski w LVM dla woluminu /hana/data muszą być tego samego typu, aby zapewnić wysoką wydajność w bazie danych HANA
Jeśli w woluminie /hana/data wybrano wiele typów dysków, wydajność bazy danych HANA w obciążeniach SAP może być ograniczona. Upewnij się, że wszystkie dyski woluminu danych platformy HANA są tego samego typu i są skonfigurowane zgodnie z zaleceniami dotyczącymi oprogramowania SAP na platformie Azure.
Dowiedz się więcej o wystąpieniu bazy danych — HanaDataDiskTypeSame (wszystkie dyski w maszynie LVM dla woluminu /hana/data muszą być tego samego typu, aby zapewnić wysoką wydajność w bazie danych HANA)).
Rozmiar paska /hana/data musi wynosić 256 kb w celu zwiększenia wydajności bazy danych HANA w obciążeniach SAP
Jeśli używasz oprogramowania LVM lub mdadm do kompilowania zestawów stripe na kilku dyskach w warstwie Premium platformy Azure, musisz zdefiniować rozmiary stripe. Na podstawie doświadczenia z najnowszymi wersjami platformy Azure zaleca się używanie rozmiaru paska o rozmiarze 256 kb dla systemu plików /hana/data w celu uzyskania lepszej wydajności bazy danych HANA.
Dowiedz się więcej o wystąpieniu bazy danych — HanaDataStripeSize (rozmiar paska dla /hana/data musi wynosić 256 kb w celu zwiększenia wydajności bazy danych HANA w obciążeniach SAP).
Aby zwiększyć wydajność systemu plików w bazie danych HANA za pomocą rozwiązania ANF, zoptymalizuj parametr vm.swappiness
Ustaw parametr systemu operacyjnego vm.swappiness na wartość 10 zgodnie z zaleceniem, aby zwiększyć wydajność systemu plików w bazie danych HANA z funkcją ANF w obciążeniach SAP.
Dowiedz się więcej o wystąpieniu bazy danych — VmSwappiness (aby zwiększyć wydajność systemu plików w bazie danych HANA przy użyciu rozwiązania ANF, zoptymalizuj parametr vm.swappiness).
Aby zwiększyć wydajność systemu plików w bazie danych HANA z usługą ANF, wyłącz parametr net.ipv4.conf.all.rp_filter
Wyłącz parametr systemu operacyjnego linux filtru ścieżki odwrotnej, net.ipv4.conf.all.rp_filter zgodnie z zaleceniem w celu zwiększenia wydajności systemu plików w bazie danych HANA z pakietem ANF w obciążeniach SAP.
Dowiedz się więcej o wystąpieniu bazy danych — DisableIPV4Conf (aby zwiększyć wydajność systemu plików w bazie danych HANA przy użyciu rozwiązania ANF, wyłącz net.ipv4.conf.all.rp_filter).
W przypadku korzystania z dysku Ultradisk liczba operacji we/wy na sekundę dla woluminu /hana/data musi wynosić >=7000, aby uzyskać lepszą wydajność bazy danych HANA
W przypadku korzystania z dysku w warstwie Ultra zalecana liczba operacji we/wy na sekundę w woluminie /hana/data dla obciążeń SAP wynosi co najmniej 7000. Wybierz typ dysku dla woluminu /hana/data zgodnie z tym wymaganiem, aby zapewnić wysoką wydajność bazy danych.
Aby zwiększyć wydajność systemu plików w bazie danych HANA z usługą ANF, zmień wartość parametru tcp_max_slot_table_entries
Ustaw parametr systemu operacyjnego tcp_max_slot_table_entries na 128 zgodnie z uwagami sap: 302436 w celu zwiększenia wydajności transferu plików w bazie danych HANA z anf w obciążeniach SAP.
Dowiedz się więcej o wystąpieniu bazy danych — OptimizeTCPMaxSlotTableEntries (aby zwiększyć wydajność systemu plików w bazie danych HANA za pomocą rozwiązania ANF, zmień parametr tcp_max_slot_table_entries).
Upewnij się, że wydajność odczytu woluminu /hana/data wynosi >=400 MB/s, aby uzyskać lepszą wydajność w bazie danych HANA
W przypadku obciążeń SAP na platformie Azure zalecana jest wydajność działań odczytu woluminu /hana/data wynosząca co najmniej 400 MB/s przy rozmiarze we/wy 16 MB i 64 MB. Wybierz typ dysku /hana/data zgodnie z tym wymaganiem, aby zapewnić wysoką wydajność bazy danych i spełnić minimalne wymagania dotyczące magazynu dla platformy SAP HANA.
Dowiedz się więcej o wystąpieniu bazy danych — HanaDataVolumePerformance (Upewnij się, że wydajność odczytu woluminu /hana/data wynosi >=400 MB/s, aby uzyskać lepszą wydajność w bazie danych HANA)).
Wydajność odczytu/zapisu woluminu /hana/log musi wynosić >=250 MB/s, aby uzyskać lepszą wydajność w bazie danych HANA
W przypadku obciążeń SAP na platformie Azure zalecana jest wydajność działań odczytu/zapisu woluminu /hana/log wynosząca co najmniej 250 MB/s przy rozmiarze we/wy 1 MB. Wybierz typ dysku dla woluminu /hana/log zgodnie z tym wymaganiem, aby zapewnić wysoką wydajność bazy danych i spełnić minimalne wymagania dotyczące magazynu dla platformy SAP HANA.
Dowiedz się więcej o wystąpieniu bazy danych — HanaLogReadWriteVolume (wydajność odczytu/zapisu woluminu /hana/log musi wynosić >=250 MB/s w celu uzyskania lepszej wydajności w bazie danych HANA).
W przypadku korzystania z dysku Ultradisk liczba operacji we/wy na sekundę dla woluminu /hana/log musi wynosić >=2000, aby uzyskać lepszą wydajność w bazie danych HANA
W przypadku korzystania z dysku w warstwie Ultra zalecana liczba operacji we/wy na sekundę w woluminie /hana/log dla obciążeń SAP wynosi co najmniej 2000. Wybierz typ dysku dla woluminu /hana/log zgodnie z tym wymaganiem, aby zapewnić wysoką wydajność bazy danych.
Dowiedz się więcej o wystąpieniu bazy danych — HanaLogIOPS (jeśli używasz narzędzia Ultradisk, liczba operacji we/wy na sekundę dla woluminu /hana/log musi wynosić >=2000, aby uzyskać lepszą wydajność w bazie danych HANA)).
Wszystkie dyski w LVM dla woluminu /hana/log muszą być tego samego typu, aby zapewnić wysoką wydajność w bazie danych HANA
Jeśli w woluminie /hana/log wybrano wiele typów dysków, wydajność bazy danych HANA w obciążeniach SAP może być ograniczona. Upewnij się, że wszystkie dyski woluminu danych platformy HANA są tego samego typu i są skonfigurowane zgodnie z zaleceniami dotyczącymi oprogramowania SAP na platformie Azure.
Dowiedz się więcej o wystąpieniu bazy danych — HanaDiskLogVolumeSameType (wszystkie dyski w lvM dla woluminu /hana/log muszą być tego samego typu, aby zapewnić wysoką wydajność w bazie danych HANA)).
Włączanie akceleratora zapisu dla woluminu /hana/log z dyskiem w warstwie Premium w celu ulepszenia opóźnienia zapisu w bazie danych HANA
Akcelerator zapisu, Azure Write Accelerator, to funkcja maszyn wirtualnych platformy Azure z serii M. Funkcja ta ulepsza opóźnienie operacji we/wy zapisu w usłudze Azure Premium Storage. W przypadku platformy SAP HANA akcelerator zapisu powinien być używany tylko w przypadku woluminu /hana/log.
Rozmiar paska dla /hana/log musi wynosić 64 kb, aby zwiększyć wydajność bazy danych HANA w obciążeniach SAP
Jeśli używasz oprogramowania LVM lub mdadm do kompilowania zestawów stripe na kilku dyskach w warstwie Premium platformy Azure, musisz zdefiniować rozmiary stripe. Aby uzyskać wystarczającą przepływność z większymi rozmiarami operacji we/wy, platforma Azure zaleca użycie rozmiaru paska o rozmiarze 64 kb dla systemu plików /hana/log w celu uzyskania lepszej wydajności bazy danych HANA.
Dowiedz się więcej o wystąpieniu bazy danych — HanaLogStripeSize (rozmiar paska dla /hana/log musi wynosić 64 kb w celu zwiększenia wydajności bazy danych HANA w obciążeniach SAP).
Zabezpieczenia
Aktualizacja wersji interfejsu API zaświadczania
Zidentyfikowaliśmy wywołania interfejsu API z nieaktualnego interfejsu API zaświadczania dla zasobów w ramach tej subskrypcji. Zalecamy przejście do najnowszej wersji interfejsu API zaświadczania. Aby korzystać z najnowszej wersji interfejsu API, musisz zaktualizować swój istniejący kod. Korzystanie z najnowszej wersji interfejsu API zapewnia uzyskanie najnowszych funkcji i ulepszeń wydajności.
Dowiedz się więcej o dostawcy zaświadczania — UpgradeAttestationAPI (aktualizacja wersji interfejsu API zaświadczania).
Aktualizacja wersji zestawu SDK usługi Key Vault
Nowe biblioteki klienta usługi Key Vault są podzielone na klucze, wpisy tajne i zestawy SDK certyfikatów, które są zintegrowane z zalecaną biblioteką tożsamości platformy Azure w celu zapewnienia bezproblemowego uwierzytelniania w usłudze Key Vault we wszystkich językach i środowiskach. Zawierają również różne poprawki do problemów raportowanych przez klientów i proaktywnie identyfikowanych w naszym procesie pytań i odpowiedzi. Jeśli usługa Key Vault jest zintegrowana z usługą Azure Storage, Disk lub innymi usługami platformy Azure, które mogą używać starego zestawu SDK usługi Key Vault i gdy wszystkie bieżące aplikacje niestandardowe korzystają z zestawu .NET SDK 4.0 lub nowszego, należy odrzucić zalecenie.
Dowiedz się więcej o magazynie kluczy — UpgradeKeyVaultSDK (aktualizacja wersji zestawu SDK usługi Key Vault).
Aktualizacja wersji zestawu SDK usługi Key Vault
Nowe biblioteki klienta usługi Key Vault są podzielone na klucze, wpisy tajne i zestawy SDK certyfikatów, które są zintegrowane z zalecaną biblioteką tożsamości platformy Azure w celu zapewnienia bezproblemowego uwierzytelniania w usłudze Key Vault we wszystkich językach i środowiskach. Zawierają również różne poprawki do problemów raportowanych przez klientów i proaktywnie identyfikowanych w naszym procesie pytań i odpowiedzi.
Ważne
Należy pamiętać, że możesz skorygować zalecenie tylko dla aplikacji niestandardowych, do których masz dostęp. Rekomendacje można wyświetlić z powodu integracji z innymi usługami platformy Azure, takimi jak Storage, Disk Encryption, które są w trakcie aktualizacji do nowej wersji naszego zestawu SDK. Jeśli używasz platformy .NET 4.0 we wszystkich aplikacjach, odrzuć zalecenie.
Dowiedz się więcej o zarządzanej usłudze HSM — UpgradeKeyVaultMHSMSDK (aktualizacja wersji zestawu SDK usługi Key Vault).
Storage
Używanie operacji „Umieść obiekt blob” dla obiektów blob mniejszych niż 256 MB
Podczas pisania blokowego obiektu blob o rozmiarze 256 MB lub mniejszym (64 MB w przypadku żądań korzystających z interfejsu REST w wersjach sprzed 2016-05-31) możesz przesłać go w całości za pomocą pojedynczej operacji zapisu, używając operacji „Umieść obiekt blob”. Na podstawie zagregowanych metryk uważamy, że operacje zapisu Twojego konta magazynu można zoptymalizować.
Dowiedz się więcej o koncie magazynu — StorageCallPutBlob (użyj obiektu blob "Put Blob" dla obiektów blob mniejszych niż 256 MB).
Zwiększanie aprowizowanego rozmiar udziału plików w warstwie Premium, aby uniknąć ograniczania żądań
Żądania dotyczące udziału plików w warstwie Premium są ograniczane, ponieważ osiągnięto limity operacji we/wy na sekundę (IOPS) lub przepływności udziału plików. Aby chronić żądania przed ograniczaniem, zwiększ rozmiar udziału plików w warstwie Premium.
Dowiedz się więcej o koncie magazynu — AzureStorageAdvisorAvoidThrottlingPremiumFiles (Zwiększ aprowizowany rozmiar udziału plików w warstwie Premium, aby uniknąć ograniczania żądań).
Tworzenie statystyk dla kolumn tabeli
Wykryliśmy, że brakuje statystyk tabeli, które mogą mieć wpływ na wydajność zapytań. Optymalizator zapytania używa statystyk do szacowania kardynalności lub liczby wierszy w wyniku zapytania, co umożliwia mu utworzenie planu zapytania o wysokiej jakości.
Dowiedz się więcej o usłudze SQL Data Warehouse — CreateTableStatisticsSqlDW (Tworzenie statystyk w kolumnach tabeli).
Usuwanie niesymetryczności danych w celu zwiększenia wydajności zapytań
Wykryliśmy niesymetryczność danych dystrybucji większa niż 15%, co może powodować kosztowne wąskie gardła wydajności.
Dowiedz się więcej o usłudze SQL Data Warehouse — DataSkewSqlDW (Usuwanie niesymetryczności danych w celu zwiększenia wydajności zapytań).
Aktualizacja statystyk dla kolumn tabeli
Wykryliśmy, że nie masz aktualnych statystyk tabeli, które mogą mieć wpływ na wydajność zapytań. Optymalizator zapytań używa aktualnych statystyk w celu oszacowania kardynalności lub liczby wierszy w wyniku zapytania, które umożliwiają optymalizatorowi zapytań utworzenie planu zapytań wysokiej jakości.
Dowiedz się więcej o usłudze SQL Data Warehouse — UpdateTableStatisticsSqlDW (aktualizowanie statystyk dotyczących kolumn tabeli).
Skalowanie w górę w celu optymalizacji wykorzystania pamięci podręcznej za pomocą usługi SQL Data Warehouse
Wykryliśmy, że użyto dużej wartości procentowej użycia pamięci podręcznej z niskim trafieniem procentowym wskazującym wysoki współczynnik eksmisji pamięci podręcznej, który może mieć wpływ na wydajność obciążenia.
Dowiedz się więcej o usłudze SQL Data Warehouse — SqlDwIncreaseCacheCapacity (skalowanie w górę w celu zoptymalizowania wykorzystania pamięci podręcznej za pomocą usługi SQL Data Warehouse).
Skalowanie w górę lub aktualizowanie klasy zasobów w celu zmniejszenia rywalizacji o bazę danych tempdb za pomocą usługi SQL Data Warehouse
Wykryliśmy, że masz wysokie wykorzystanie bazy danych tempdb, które może mieć wpływ na wydajność obciążenia.
Dowiedz się więcej o usłudze SQL Data Warehouse — SqlDwReduceTempdbContention (skalowanie w górę lub aktualizowanie klasy zasobów w celu zmniejszenia rywalizacji o bazę danych tempdb za pomocą usługi SQL Data Warehouse).
Konwertowanie tabeli na replikowane tabele za pomocą usługi SQL Data Warehouse
Wykryliśmy, że możesz skorzystać z używania replikowanych tabel. Zreplikowane tabele unikają kosztowych operacji przenoszenia danych i znacznie zwiększają wydajność obciążenia.
Dowiedz się więcej o usłudze SQL Data Warehouse — SqlDwReplicateTable (konwertowanie tabel na replikowane tabele przy użyciu usługi SQL Data Warehouse).
Dzielenie przygotowanych plików na koncie magazynu w celu zwiększenia wydajności ładowania
Wykryliśmy, że możesz zwiększyć przepływność ładowania, dzieląc skompresowane pliki, które są przygotowane na koncie magazynu. Dobrą zasadą jest dzielenie skompresowanych plików na 60 lub więcej, aby zmaksymalizować równoległość ładowania.
Dowiedz się więcej o usłudze SQL Data Warehouse — FileSplittingGuidance (podział plików etapowych na koncie magazynu w celu zwiększenia wydajności ładowania).
Zwiększanie rozmiaru partii podczas ładowania w celu zmaksymalizowania przepływności ładowania, kompresji danych i wydajności wykonywania zapytań
Wykryliśmy, że możesz zwiększyć wydajność i przepływność ładowania, zwiększając rozmiar partii podczas ładowania do bazy danych. Rozważ użycie instrukcji COPY. Jeśli nie możesz użyć instrukcji COPY, rozważ zwiększenie rozmiaru partii podczas ładowania narzędzi, takich jak interfejs API SQLBulkCopy lub BCP — dobrą regułą kciuka jest rozmiar partii z zakresu od 100 000 do 1 mln wierszy.
Dowiedz się więcej o usłudze SQL Data Warehouse — LoadBatchSizeGuidance (zwiększ rozmiar partii podczas ładowania, aby zmaksymalizować przepływność ładowania, kompresję danych i wydajność zapytań).
Umieszczanie konta magazynu w tym samym regionie w celu zminimalizowania opóźnień podczas ładowania
Wykryliśmy, że ładujesz się z regionu, który różni się od puli SQL. Rozważ załadowanie z konta magazynu znajdującego się w tym samym regionie co pula SQL, aby zminimalizować opóźnienia podczas ładowania danych.
Dowiedz się więcej o usłudze SQL Data Warehouse — ColocateStorageAccount (współlokuj konto magazynu w tym samym regionie, aby zminimalizować opóźnienie podczas ładowania).
Uaktualnij bibliotekę klienta usługi Storage do najnowszej wersji, aby uzyskać większą niezawodność i wydajność
Najnowsza wersja biblioteki klienta usługi Storage i zestawu SDK zawiera poprawki do problemów raportowanych przez klientów i proaktywnie identyfikowanych w naszym procesie pytań i odpowiedzi. Najnowsza wersja zawiera również optymalizację niezawodności i wydajności, a także nowe funkcje, które mogą ulepszyć ogólne środowisko pracy z usługą Azure Storage.
Dowiedz się więcej o koncie magazynu — UpdateStorageSDK (uaktualnij bibliotekę klienta magazynu do najnowszej wersji, aby uzyskać lepszą niezawodność i wydajność).
Uaktualnij bibliotekę klienta usługi Storage do najnowszej wersji, aby uzyskać większą niezawodność i wydajność
Najnowsza wersja biblioteki klienta usługi Storage i zestawu SDK zawiera poprawki do problemów raportowanych przez klientów i proaktywnie identyfikowanych w naszym procesie pytań i odpowiedzi. Najnowsza wersja zawiera również optymalizację niezawodności i wydajności, a także nowe funkcje, które mogą ulepszyć ogólne środowisko pracy z usługą Azure Storage.
Dowiedz się więcej o koncie magazynu — UpdateStorageDataMovementSDK (uaktualnij bibliotekę klienta magazynu do najnowszej wersji, aby uzyskać lepszą niezawodność i wydajność).
Przeprowadź uaktualnienie do dysków SSD w warstwie Standardowa, aby trwale zwiększyć ich wydajność
Ponieważ uruchamiasz obciążenia maszyn wirtualnych IaaS na dyskach zarządzanych hdd w warstwie Standardowa, należy pamiętać, że opcja dysku SSD w warstwie Standardowa jest teraz dostępna dla wszystkich typów maszyn wirtualnych platformy Azure. Dyski SSD w warstwie Standardowa zapewniają ekonomiczne magazynowanie, zoptymalizowane pod kątem obciążeń korporacyjnych, które wymagają stałej wydajności. Już dziś uaktualnij konfigurację dysku, aby uzyskać większą niezawodność i dostępność oraz mniejsze opóźnienia. Uaktualnienie wymaga ponownego uruchomienia maszyny wirtualnej, co trwa od trzech do pięciu minut.
Dowiedz się więcej o koncie magazynu — StandardSSDForNonPremVM (uaktualnianie do dysków SSD w warstwie Standardowa w celu zapewnienia spójnej i lepszej wydajności).
Używanie magazynu blokowych obiektów blob z wydajnością warstwy Premium
Co najmniej jedno konto magazynu ma dużą liczbę transakcji na GB przechowywanych danych blokowych obiektów blob. Użyj magazynu blokowych obiektów blob z wydajnością warstwy Premium zamiast magazynu o wydajności standardowej dla obciążeń wymagających krótkich czasów odpowiedzi magazynu i/lub dużej szybkości transakcji i uzyskuj potencjalne oszczędności kosztów magazynowania.
Dowiedz się więcej o koncie magazynu — PremiumBlobStorageAccount (używanie magazynu blokowych obiektów blob o wydajności w warstwie Premium).
Przekształcanie dysków niezarządzanych z dysków HDD w warstwie Standardowa na dyski SSD w warstwie Premium w celu zwiększenia wydajności
Zauważyliśmy, że Twój niezarządzany dysk HDD zbliża się do wartości docelowych w zakresie wydajności. Dyski SSD w warstwie Premium zapewniają obsługę dysków o wysokiej wydajności i małych opóźnieniach dla maszyn wirtualnych z obciążeniami intensywnie korzystającymi z operacji we/wy. Zwiększ wydajność swojego dysku — uaktualnij go z HDD w warstwie Standardowa do SSD w warstwie Premium. Uaktualnienie wymaga ponownego uruchomienia maszyny wirtualnej, co trwa od trzech do pięciu minut.
Dowiedz się więcej o koncie magazynu — UMDHDDtoPremiumForPerformance (konwertowanie dysków niezarządzanych z dysków HDD w warstwie Standardowa na SSD w warstwie Premium w celu uzyskania wydajności).
Rozpraszanie danych w ramach grupy zasobów, aby rozłożyć obciążenie między węzły
Wygląda na to, że dane nie są dystrybuowane w tej grupie serwerów, ale pozostają na koordynatorze. Aby uzyskać pełne korzyści z hiperskala (Citus), należy dystrybuować dane na węzłach procesu roboczego w grupie serwerów.
Dowiedz się więcej o grupie serwerów Hiperskala (Citus) — OrcasPostgreSqlCitusDistributeData (dystrybucja danych w grupie serwerów w celu dystrybucji obciążenia między węzłami).
Ponowne równoważenie danych w grupie serwerów Hiperskala (Citus) w celu bardziej równomiernego rozłożenia obciążenia pomiędzy węzły robocze
Wygląda na to, że dane nie są równomiernie rozłożone pomiędzy węzły robocze w grupie serwerów Hiperskala (Citus). Aby używać każdego węzła roboczego grupy serwerów Hiperskala (Citus) skutecznie ponownie zrównoważyć dane w grupie serwerów.
Infrastruktura pulpitów wirtualnych
Ulepszanie środowiska użytkownika i łączności dzięki wdrożeniu maszyn wirtualnych bliżej lokalizacji użytkownika
Ustaliliśmy, że twoje maszyny wirtualne znajdują się w regionie innym lub dalekim od tego, gdzie użytkownicy łączą się z usługą Azure Virtual Desktop, co może prowadzić do długotrwałych czasów odpowiedzi na połączenie i wpływać na ogólne środowisko użytkownika. Podczas tworzenia maszyn wirtualnych dla pul hostów spróbuj użyć regionu bliżej użytkownika. Bliskość zapewnia ciągłą satysfakcję z usługi Azure Virtual Desktop i lepszą ogólną jakość środowiska.
Dowiedz się więcej o puli hostów — RegionProximityHostPools (Ulepszanie środowiska użytkownika i łączności przez wdrożenie maszyn wirtualnych bliżej lokalizacji użytkownika).)).
Zmiana limitu maksymalnej liczby sesji dla puli hostów z równoważeniem obciążenia za pomocą algorytmu Najpierw wgłąb w celu zwiększenia wydajności maszyny wirtualnej
Przy użyciu limitu maksymalnej liczby sesji algorytm równoważenia obciążenia Najpierw wgłąb określa maksymalną liczbę użytkowników, którzy mogą równocześnie korzystać z sesji na jednym hoście sesji. Jeśli maksymalny limit sesji jest zbyt wysoki, wszystkie sesje użytkowników są kierowane do tego samego hosta sesji i może to spowodować problemy z wydajnością i niezawodnością. W związku z tym podczas ustawiania puli hostów na potrzeby pierwszego równoważenia obciążenia należy również ustawić odpowiedni limit maksymalnej sesji zgodnie z konfiguracją wdrożenia i pojemności maszyn wirtualnych. Aby rozwiązać ten problem, otwórz właściwości puli hostów i zmień wartość obok ustawienia „Limit maksymalnej liczby sesji”.
Internet
Przeniesienie planu usługi App Service do warstwy PremiumV2 w celu uzyskania lepszej wydajności
Twoja aplikacja obsługiwała ponad 1000 żądań dziennie przez ostatnie 3 dni. Twoja aplikacja może korzystać z infrastruktury o wyższej wydajności dostępnej w warstwie Premium v2 usługi App Service. Warstwa Premium V2 oferuje maszyny wirtualne z serii Dv2 z szybszymi procesorami, magazynem dysków SSD i dwukrotnie większym współczynnikiem pamięć-rdzeń w porównaniu z poprzednimi wystąpieniami. Więcej informacji o uaktualnianiu do warstwy Premium V2 zawiera dokumentacja.
Dowiedz się więcej o usłudze App Service — AppServiceMoveToPremiumV2 (Przenieś plan usługi App Service do wersji PremiumV2 w celu uzyskania lepszej wydajności).
Sprawdzanie połączeń wychodzących z zasobu usługi App Service
Aplikacja otworzyła zbyt wiele połączeń gniazd TCP/IP. Przekroczenie limitów efemerycznych połączeń na portach TCP/IP może spowodować nieoczekiwane problemy z łącznością aplikacji.
Dowiedz się więcej o usłudze App Service — AppServiceOutbound Połączenie ions (sprawdzanie połączeń wychodzących z zasobu usługi App Service).
Następne kroki
Dowiedz się więcej o wydajności — Microsoft Azure Well Architected Framework