แชร์ผ่าน


API ผ้าสําหรับแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดเพื่อประสิทธิภาพการทํางาน GraphQL

API ของ Microsoft Fabric สําหรับ GraphQL นําเสนอวิธีที่มีประสิทธิภาพในการสืบค้นข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ แต่การเพิ่มประสิทธิภาพเป็นกุญแจสําคัญในการรับรองประสิทธิภาพที่ราบรื่นและปรับขนาดได้ ไม่ว่าคุณจะจัดการการสืบค้นที่ซับซ้อนหรือปรับเวลาตอบสนองให้เหมาะสม แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดต่อไปนี้จะช่วยให้คุณได้รับประสิทธิภาพสูงสุดจากการใช้งาน GraphQL และเพิ่มประสิทธิภาพ API ของคุณใน Fabric ให้สูงสุด

ภูมิภาค

การเรียกใช้ข้ามภูมิภาคโดยทั่วไปอาจเป็นสาเหตุของเวลาแฝงสูง เพื่อให้ได้ประสิทธิภาพที่ดีที่สุด เราขอแนะนําให้ไคลเอ็นต์ที่เชื่อมต่อกับ API ในผู้เช่าและภูมิภาคความจุเดียวกัน

ภูมิภาคผู้เช่า

คุณสามารถค้นหาภูมิภาคผู้เช่าของคุณด้วยขั้นตอนต่อไปนี้:

  1. ไปที่ พอร์ทัล Microsoft Fabric ด้วยบัญชีผู้ดูแลระบบ และคลิกที่ไอคอน วิธีใช้ ? ที่มุมบนขวา
  2. ที่ด้านล่างของส่วนความช่วยเหลือ คลิกที่ลิงก์ เกี่ยวกับ Fabric
  3. รายละเอียดเกี่ยวกับผู้เช่าของคุณ รวมถึงภูมิภาคจะแสดงขึ้นมา

ภูมิภาคความจุ

  1. ไปที่พอร์ทัล Microsoft Fabric เปิดพื้นที่ทํางานที่โฮสต์ API ของ Fabric สําหรับ GraphQL

  2. จากการตั้งค่าพื้นที่ทํางาน ไปที่ข้อมูลสิทธิ์การใช้งาน

  3. คุณสามารถค้นหาข้อมูลภูมิภาคความจุของคุณภายใต้ ความจุของสิทธิการใช้งานได้

    สกรีนช็อตแสดงวิธีการรับขอบเขตความจุสําหรับพื้นที่ทํางานของคุณ

ขอบเขตแหล่งข้อมูล

  1. หากแหล่งข้อมูลของคุณโฮสต์ในแพลตฟอร์ม Fabric ขอบเขตความจุของพื้นที่ทํางานจะเป็นภูมิภาคแหล่งข้อมูล

  2. ถ้าแหล่งข้อมูลของคุณอยู่นอกแพลตฟอร์ม Fabric ตัวอย่างเช่น ฐานข้อมูล Azure SQL คุณควรจะสามารถค้นหาข้อมูลภูมิภาคในพอร์ทัล Azure

การทดสอบประสิทธิภาพ

สําหรับลูกค้าที่ประเมินประสิทธิภาพการทํางานของ API เราขอแนะนําให้ปฏิบัติตามแนวทางต่อไปนี้เพื่อให้แน่ใจว่าได้ผลลัพธ์ที่สอดคล้องกันและเชื่อถือได้

เครื่องมือฝั่งไคลเอ็นต์

เพื่อจําลองลักษณะการทํางานของตู้เสื้อผ้าไปยังแอปพลิเคชันของคุณ ขอแนะนําให้ใช้สคริปต์หรือเว็บแอปพลิเคชันตัวอย่างเพื่อดําเนินการทดสอบเพื่อวัดประสิทธิภาพการทํางาน นอกจากนั้น การใช้การใช้การเชื่อมต่อ HTTP ร่วมกันสามารถลดเวลาแฝงได้อย่างมากโดยเฉพาะอย่างยิ่งสําหรับสถานการณ์ข้ามภูมิภาค

คุณสามารถใช้ สคริปต์ทดสอบประสิทธิภาพตัวอย่าง นี้ที่สามารถช่วยให้คุณเริ่มต้นใช้งานได้

บทความที่เกี่ยวข้อง:

การรวบรวมข้อมูลและการประเมินผล

ขอแนะนําให้ดําเนินการตามคําขอตามช่วงเวลาที่กําหนดไว้อย่างดีโดยอัตโนมัติโดยใช้สคริปต์หรือเครื่องมือทดสอบประสิทธิภาพการทํางาน การวิเคราะห์ผลลัพธ์โดยเฉลี่ยหรือเปอร์เซ็นไทล์ช่วยให้การวัดประสิทธิภาพมีความแม่นยําและไม่มีความเอนเอียงมากขึ้น

ปัญหาทั่วไป

นี่คือรายการของปัญหาทั่วไปที่อาจส่งผลกระทบต่อเวลาแฝงและประสิทธิภาพการทํางานของ API

  • ตําแหน่งที่ตั้งทางภูมิศาสตร์ของลูกค้าของคุณแตกต่างจากผู้เช่าและภูมิภาคความจุของคุณ:

    • หากคุณต้องการเพิ่มประสิทธิภาพที่ดีที่สุดสําหรับแอปพลิเคชันของคุณ การมีไคลเอ็นต์และทรัพยากร API ในภูมิภาคเดียวกันช่วยให้บรรลุเป้าหมาย
  • คิวรี API สําหรับ GraphQL สองสามครั้งก่อนการทดสอบ:

    • API สําหรับ GraphQL ไม่ได้ใช้หรือใช้ความจุ (CUs) เมื่อไม่ได้ใช้งาน ซึ่งหมายความว่าสภาพแวดล้อม API ต้องได้รับการเตรียมใช้งานภายในระหว่างการเรียกใช้ครั้งแรกซึ่งใช้เวลาสองสามวินาทีเพิ่มเติม API สําหรับ GraphQL มีกลไกการแคชภายในเพื่อช่วยลดเวลาในการโทรอย่างต่อเนื่อง อย่างไรก็ตามคุณอาจเผชิญกับเวลาแฝงในการเรียกใช้เริ่มต้น
    • นอกเหนือจาก API แล้ว แหล่งข้อมูลบางอย่างจะทราบกันดีว่าต้องผ่านขั้นตอนการอุ่นเครื่องซึ่งจะส่งผลให้เวลาในการร้องขอเริ่มต้นสูงขึ้น ถ้า API กําลังเข้าถึงแหล่งข้อมูลที่ไม่ได้ใช้งานและจําเป็นต้องได้รับการเตรียมใช้งานในระหว่างการดําเนินการครั้งแรกเช่นกัน เวลาแฝงจะสูงกว่าเนื่องจากจําเป็นต้องรอการเตรียมใช้งานทั้งแหล่งข้อมูลและ API
    • การเรียกที่ตามมาจะเร็วขึ้นเนื่องจากการเตรียมใช้งานสภาพแวดล้อมจะเกิดขึ้นเพียงครั้งเดียว
  • การตั้งค่าที่เกี่ยวข้องกับแหล่งข้อมูลและความจุ Fabric

    • คุณสามารถนึกภาพ API สําหรับ GraphQL เป็นตัวตัดด้านบนของแหล่งข้อมูลของคุณได้ หากแหล่งข้อมูลของคุณมีปัญหาด้านประสิทธิภาพการทํางานเนื่องจากลักษณะของความซับซ้อน คาดว่าเวลาในการเข้าถึง API อาจสูง เมื่อกรณีดังกล่าวเกิดขึ้น ขอแนะนําให้ทดสอบการคิวรีแหล่งข้อมูลของคุณโดยตรงเพื่อการเปรียบเทียบประสิทธิภาพที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นกับ API สําหรับ GraphQL

    • เมื่อเข้าถึง API สําหรับ GraphQL ประสิทธิภาพการทํางานจะถูกผูกไว้โดย SKU ความจุของ Fabric ที่คุณเลือก

      • โปรดดูคําแนะนําทั่วไปเกี่ยวกับ Fabric capacity SKU และกําลังสําหรับการคํานวณ: แนวคิด Microsoft Fabric

ปัจจัยหลายอย่างอาจส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพการทํางานของ API การทําความเข้าใจการตั้งค่าแหล่งข้อมูลของคุณ การเลือกภูมิภาคที่เหมาะสม และการวัดประสิทธิภาพอย่างมีประสิทธิภาพเป็นสิ่งสําคัญสําหรับการปรับให้เหมาะสม