Dela via

Guide till prestanda och skalbarhet för kopieringsaktiviteter

  • Artikel

GÄLLER FÖR: Azure Data Factory Azure Synapse Analytics

Dricks

Prova Data Factory i Microsoft Fabric, en allt-i-ett-analyslösning för företag. Microsoft Fabric omfattar allt från dataflytt till datavetenskap, realtidsanalys, business intelligence och rapportering. Lär dig hur du startar en ny utvärderingsversion kostnadsfritt!

Ibland vill du utföra en storskalig datamigrering från Data Lake eller Enterprise Data Warehouse (EDW) till Azure. Andra gånger vill du mata in stora mängder data, från olika källor till Azure, för stordataanalys. I varje fall är det viktigt att uppnå optimal prestanda och skalbarhet.

Azure Data Factory- och Azure Synapse Analytics-pipelines ger en mekanism för att mata in data med följande fördelar:

  • Hanterar stora mängder data
  • Är mycket högpresterande
  • Är kostnadseffektivt

Dessa fördelar passar utmärkt för datatekniker som vill skapa skalbara pipelines för datainmatning som är mycket högpresterande.

När du har läst den här artikeln kan du svara på följande frågor:

  • Vilken prestandanivå och skalbarhet kan jag uppnå med hjälp av kopieringsaktivitet för datamigrering och datainmatningsscenarier?
  • Vilka åtgärder ska jag vidta för att justera kopieringsaktivitetens prestanda?
  • Vilka prestandaoptimeringar kan jag använda för en enskild kopieringsaktivitetskörning?
  • Vilka andra externa faktorer att tänka på när du optimerar kopieringsprestanda?

Kommentar

Om du inte är bekant med kopieringsaktiviteten i allmänhet kan du läsa översikten över kopieringsaktiviteten innan du läser den här artikeln.

Kopiera prestanda och skalbarhet som kan uppnås med hjälp av Azure Data Factory- och Synapse-pipelines

Azure Data Factory- och Synapse-pipelines erbjuder en serverlös arkitektur som möjliggör parallellitet på olika nivåer.

Med den här arkitekturen kan du utveckla pipelines som maximerar dataflyttens dataflöde för din miljö. Dessa pipelines använder följande resurser fullt ut:

  • Nätverksbandbredd mellan käll- och måldatalager
  • Käll- eller måldatalagerindata/utdataåtgärder per sekund (IOPS) och bandbredd

Den här fullständiga användningen innebär att du kan beräkna det totala dataflödet genom att mäta det minsta tillgängliga dataflödet med följande resurser:

  • Källdatalager
  • Måldatalager
  • Nätverksbandbredd mellan käll- och måldatalager

Tabellen nedan visar beräkningen av dataförflyttningens varaktighet. Varaktigheten i varje cell beräknas baserat på en viss bandbredd för nätverk och datalager och en viss datanyttolaststorlek.

Kommentar

Varaktigheten nedan är avsedd att representera uppnåeliga prestanda i en lösning för dataintegrering från slutpunkt till slutpunkt med hjälp av en eller flera tekniker för prestandaoptimering som beskrivs i Funktioner för kopieringsprestandaoptimering, inklusive användning av ForEach för att partitionera och skapa flera samtidiga kopieringsaktiviteter. Vi rekommenderar att du följer stegen i Prestandajusteringssteg för att optimera kopieringsprestanda för din specifika datauppsättning och systemkonfiguration. Du bör använda de siffror som erhålls i prestandajusteringstesterna för planering av produktionsdistribution, kapacitetsplanering och faktureringsprognos.

 

Datastorlek/
bandwidth		 50 Mbit/s 100 Mbit/s 500 Mbit/s 1 Gbit/s 5 Gbit/s 10 Gbit/s 50 Gbit/s
1 GB 2,7 min 1,4 min 0,3 min 0,1 min 0,03 min 0,01 min 0,0 min
10 GB 27,3 min 13,7 min 2,7 min 1,3 min 0,3 min 0,1 min 0,03 min
100 GB 4,6 timmar 2,3 timmar 0,5 timmar 0,2 timmar 0,05 timmar 0,02 timmar 0,0 timmar
1 TB 46,6 timmar 23,3 timmar 4,7 timmar 2,3 timmar 0,5 timmar 0,2 timmar 0,05 timmar
10 TB 19,4 dagar 9,7 dagar 1,9 dagar 0,9 dagar 0,2 dagar 0,1 dagar 0,02 dagar
100 TB 194,2 dagar 97,1 dagar 19,4 dagar 9,7 dagar 1,9 dagar 1 dag 0,2 dagar
1 PB 64,7 m 32,4 m 6,5 m 3,2 m 0,6 m 0,3 m 0,06 m
10 PB 647,3 m 323,6 m 64,7 m 31,6 m 6,5 m 3,2 m 0,6 m

Kopiering är skalbar på olika nivåer:

Så här skalas kopiering

  • Kontrollflödet kan starta flera kopieringsaktiviteter parallellt, till exempel med hjälp av For Each-loopen.

  • En enskild kopieringsaktivitet kan dra nytta av skalbara beräkningsresurser.

  • En enskild kopieringsaktivitet läser från och skriver till datalagret med flera trådar parallellt.

Steg för prestandajustering

Utför följande steg för att justera tjänstens prestanda med kopieringsaktiviteten:

  1. Hämta en testdatauppsättning och upprätta en baslinje.

    Under utvecklingen testar du pipelinen med hjälp av kopieringsaktiviteten mot ett representativt dataexempel. Den datauppsättning du väljer bör representera dina typiska datamönster längs följande attribut:

    • Mappstrukturen
    • Filmönster
    • Dataschema

    Och din datauppsättning bör vara tillräckligt stor för att utvärdera kopieringsprestanda. En bra storlek tar minst 10 minuter innan kopieringsaktiviteten slutförs. Samla in körningsinformation och prestandaegenskaper efter kopieringsaktivitetsövervakning.

  2. Så här maximerar du prestanda för en enskild kopieringsaktivitet:

    Vi rekommenderar att du först maximerar prestandan med hjälp av en enda kopieringsaktivitet.

    • Om kopieringsaktiviteten körs på en Azure-integrationskörning :

      Börja med standardvärden för dataintegreringsenheter (DIU) och parallella kopieringsinställningar .

    • Om kopieringsaktiviteten körs på en lokalt installerad integrationskörning :

      Vi rekommenderar att du använder en dedikerad dator som värd för IR. Datorn ska vara separat från servern som är värd för datalagret. Börja med standardvärden för parallell kopieringsinställning och använd en enda nod för den lokalt installerade IR:en.

    Utför en prestandatestkörning. Anteckna den uppnådda prestandan. Inkludera de faktiska värden som används, till exempel DIU:er och parallella kopior. Se övervakning av kopieringsaktivitet om hur du samlar in körningsresultat och prestandainställningar som används. Lär dig hur du felsöker prestanda för kopieringsaktivitet för att identifiera och lösa flaskhalsen.

    Iterera för att utföra ytterligare prestandatestkörningar enligt vägledningen för felsökning och justering. När en enda kopieringsaktivitet körs kan du överväga om du vill maximera det aggregerade dataflödet genom att köra flera kopior samtidigt. Det här alternativet beskrivs i nästa numrerade punkt.

  3. Så här maximerar du aggregerat dataflöde genom att köra flera kopior samtidigt:

    Nu har du maximerat prestandan för en enskild kopieringsaktivitet. Om du ännu inte har uppnått den övre gränsen för dataflödet i din miljö kan du köra flera kopieringsaktiviteter parallellt. Du kan köra parallellt med hjälp av kontrollflödeskonstruktioner. En sådan konstruktion är For Each-loopen. Mer information finns i följande artiklar om lösningsmallar:

  4. Expandera konfigurationen till hela datauppsättningen.

    När du är nöjd med körningsresultatet och prestandan kan du expandera definitionen och pipelinen för att täcka hela datamängden.

Felsöka prestanda för kopieringsaktivitet

Följ stegen för prestandajustering för att planera och utföra prestandatest för ditt scenario. Och lär dig hur du felsöker prestandaproblemet för varje kopieringsaktivitetskörning från Felsöka prestanda för kopieringsaktivitet.

Kopiera prestandaoptimeringsfunktioner

Tjänsten tillhandahåller följande funktioner för prestandaoptimering:

Dataintegrationsenheter

En dataintegreringsenhet (DIU) är ett mått som representerar kraften i en enda enhet i Azure Data Factory- och Synapse-pipelines. Ström är en kombination av processor-, minnes- och nätverksresursallokering. DIU gäller endast för Azure Integration Runtime. DIU gäller inte för lokalt installerad integrationskörning. Mer information finns här.

Skalbarhet för lokalt installerad integrationskörning

Du kanske vill vara värd för en ökande samtidig arbetsbelastning. Eller så kanske du vill uppnå högre prestanda på din nuvarande arbetsbelastningsnivå. Du kan förbättra bearbetningens skala med hjälp av följande metoder:

  • Du kan skala upp den lokalt installerade IR:en genom att öka antalet samtidiga jobb som kan köras på en nod.
    Uppskalning fungerar bara om nodens processor och minne är mindre än fullt utnyttjat.
  • Du kan skala ut den lokalt installerade IR:en genom att lägga till fler noder (datorer).

Mer information finns i:

Parallell kopiering

Du kan ange egenskapen parallelCopies för att ange den parallellitet som du vill att kopieringsaktiviteten ska använda. Tänk på den här egenskapen som det maximala antalet trådar i kopieringsaktiviteten. Trådarna fungerar parallellt. Trådarna läser antingen från källan eller skriver till dina mottagardatalager. Läs mer.

Mellanlagrad kopia

En datakopieringsåtgärd kan skicka data direkt till datalagret för mottagare. Du kan också välja att använda Blob Storage som ett mellanlagringslager . Läs mer.

Relaterat innehåll

Se de andra artiklarna om kopieringsaktivitet: