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Práticas recomendadas de desempenho da API do Fabric para GraphQL

A API do Microsoft Fabric para GraphQL oferece uma maneira poderosa de consultar dados com eficiência, mas a otimização de desempenho é fundamental para garantir um desempenho suave e escalonável. Se você estiver lidando com consultas complexas ou otimizando tempos de resposta, as práticas recomendadas a seguir ajudam você a obter o melhor desempenho da implementação do GraphQL e maximizar a eficiência da API no Fabric.

Regiões

As chamadas entre regiões geralmente podem ser a causa da alta latência. Para obter o melhor desempenho, é recomendável que os clientes se conectem a APIs na mesma região de locatário e capacidade.

Região do locatário

Você pode encontrar sua região de locatário com as seguintes etapas:

  1. Vá para o portal do Microsoft Fabric com uma conta de administrador e clique no ícone ajuda ? no canto superior direito.
  2. Na parte inferior da seção Ajuda , clique no link Sobre o Fabric .
  3. Os detalhes sobre seu locatário, incluindo a região, são exibidos.

Região de capacidade

  1. Acesse o portal do Microsoft Fabric, abra o workspace que hospeda a API do Fabric para GraphQL.

  2. Nas configurações do Workspace, vá para informações de licença.

  3. Você pode encontrar as informações da região de capacidade na capacidade de licença.

    Captura de tela mostrando como obter a região de capacidade para seu workspace.

Região da fonte de dados

  1. Se a fonte de dados estiver hospedada na plataforma Fabric, a região de capacidade do workspace será a região da fonte de dados.

  2. Se a fonte de dados estiver fora da plataforma Fabric, por exemplo, um banco de dados SQL do Azure, você poderá encontrar as informações regionais no portal do Azure.

Testes de desempenho

Para clientes que avaliam o desempenho da API, recomendamos aderir às diretrizes a seguir para garantir resultados consistentes e confiáveis.

Ferramentas do lado do cliente

Para emular o comportamento mais próximo ao do seu aplicativo, é recomendável usar scripts ou um aplicativo web de demonstração para realizar testes e medir o desempenho. Além disso, o uso do pool de conexões HTTP pode reduzir consideravelmente as latências especialmente para cenários entre regiões.

Você pode usar este script de teste de desempenho de exemplo que pode ajudá-lo a começar.

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Coleta e avaliação de dados

É aconselhável automatizar a execução da solicitação durante um período de tempo bem definido usando scripts ou ferramentas de teste de desempenho. Analisar os resultados médios ou baseados em percentil ajuda a garantir medidas de desempenho mais precisas e imparcial.

Problemas comuns

Aqui está uma lista de problemas comuns que podem afetar a latência e o desempenho da API.

  • A localização geográfica do cliente é diferente da região de locatário e capacidade:

    • Se você pretende obter o melhor desempenho para seu aplicativo, ter clientes e recursos de API na mesma região ajudará a atingir a meta.

  • Consulte a API para GraphQL algumas vezes antes do teste:

    • A API para GraphQL não usa nem consome CUs (capacidade) quando está ociosa. O que significa que o ambiente de API precisa ser inicializado internamente durante a primeira chamada, o que leva alguns segundos extras. A API para GraphQL tem mecanismos de cache internos para ajudar a reduzir latências para chamadas contínuas, no entanto, você pode enfrentar picos de latência para as chamadas iniciais.
    • Além da própria API, algumas fontes de dados são conhecidas por passar por uma fase de aquecimento, o que resultará em latências mais altas para solicitações iniciais. Se a API estiver acessando uma fonte de dados que também está ociosa e precisa ser inicializada durante a primeira execução também, a latência será maior porque ela precisa aguardar a inicialização da fonte de dados e da API.
    • As chamadas subsequentes são mais rápidas porque a inicialização do ambiente só acontece uma vez.

  • Instalação relacionada à fonte de dados e à capacidade do Fabric.

    • Você pode pensar na API para GraphQL como um wrapper sobre suas fontes de dados. Se a própria fonte de dados tiver problemas de desempenho devido à natureza de sua complexidade, espera-se que as latências da API possam ser altas. Quando esses casos acontecem, é recomendável testar a consulta de suas fontes de dados diretamente para uma comparação de desempenho mais eficaz com a da API para GraphQL.

    • Ao acessar a API para GraphQL, o desempenho será limitado pela capacidade do Fabric da SKU selecionada.

Vários fatores podem afetar o desempenho da API. Entender a configuração da fonte de dados, selecionar as regiões certas e medir efetivamente o desempenho são cruciais para a otimização.

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