Поделиться через

Повышение производительности высоко используемых виртуальных машин с помощью Помощника по Azure

Помощник по Azure помогает повысить скорость и скорость реагирования критически важных для бизнеса приложений. Рекомендации по производительности можно получить на вкладке "Производительность " на панели мониторинга Помощника.

  1. Войдите на портал Azure.
  2. Найдите и выберите Помощник на любой странице.
  3. На панели мониторинга Помощника откройте вкладку Производительность.

Оптимизация производительности виртуальной машины путем изменения размера экземпляров с высоким уровнем использования

Вы можете улучшить качество рабочей нагрузки и предотвратить множество проблем, связанных с производительностью (т. е. регулирование, высокая задержка), регулярно оценивая эффективность производительности. Платформа Azure Well-Architected Framework определяет эффективность производительности в качестве возможности рабочей нагрузки адаптироваться к изменениям нагрузки. Эффективность производительности является одним из пяти основных принципов архитектуры в Azure.

Если вы не разрабатываете, рекомендуется значительно ниже ограничений размера вашей виртуальной машины, поэтому она может лучше работать и легко адаптировать изменения.

Помощник агрегирует различные метрики не менее семи дней, определяет виртуальные машины с согласованным высоким уровнем использования в этих метриках и находит лучшие размеры (SKU) для повышения производительности. Наконец, Помощник проверяет сигналы емкости в Azure, чтобы часто обновлять рекомендуемые номера SKU, гарантируя, что они доступны для развертывания в регионе.

Рекомендации по выбору номера SKU для изменения размера.

Помощник рекомендует изменять размер виртуальных машин при использовании постоянно высокого уровня (выше предопределенных пороговых значений), учитывая ограничения размера работающей виртуальной машины.

  • Алгоритм рекомендаций оценивает метрики использования ЦП, памяти, кэшированных операций ввода-вывода в секунду и метрики использования пропускной способности, используемой виртуальной машиной.
  • Период наблюдения составляет последние семь дней с дня рекомендации.
  • Метрики выборки выполняются каждые 30 секунд, агрегируются до 1 минуты, а затем дополнительно агрегируются до 30 минут (при агрегации до 30 минут)
  • Обновление SKU для виртуальных машин определяется следующими критериями:
    • Для каждой метрики мы создадим новую функцию из P50 (медиана) его 30-минутных средних, агрегированных за период наблюдения. Поэтому виртуальная машина определяется как кандидат для изменения размера, если:
      • CPU Memory компонента = >90 % ограничений текущего номера SKU.
      • В противном случае —
        • Эта VM Cached IOPS функция имеет значение >= до > операций ввода-вывода в секунду на сетевом диске. или
        • Эта VM Uncached Bandwidth функция имеет значение >= 95% ограничений текущего номера SKU, а максимальные ограничения регулирования сетевого диска SKU равны >= к его локальным единицам регулирования диска.
  • Мы убедитесь, что:
    • Текущая загрузка рабочей нагрузки лучше подходит для новых номеров SKU из-за более высоких ограничений и повышения производительности.
    • Новый номер SKU имеет те же возможности ускоренной сети и хранилище класса Premium.
    • Новый номер SKU поддерживается и готов к развертыванию в том же регионе, что и запущенная виртуальная машина.

В некоторых случаях рекомендации не могут быть приняты или не применимы, например некоторые из этих распространенных сценариев (могут быть и другие случаи):

  • Виртуальная машина является кратковременной.
  • Текущая виртуальная машина уже подготовлена для размещения предстоящего трафика.
  • Определенное тестирование выполняется с помощью текущего номера SKU, даже если оно не используется эффективно.
  • Необходимо сохранить виртуальную машину как есть.

В таких случаях используйте параметры увольнения и отсрочки, связанные с рекомендацией.

Мы постоянно работаем над улучшением этих рекомендаций. Вы можете поделиться отзывами на форуме Помощника.

Дополнительные сведения о Помощнике по Azure см. в следующих статьях.

Дополнительные сведения о конкретных рекомендациях помощника см. в следующих статьях.