效能建議

Azure Advisor 中的效能建議有助於提升業務關鍵性應用程式的速度和回應能力。 您可以在 Advisor 儀表板的 [效能] 索引標籤上，取得 Advisor 的效能建議。

1. 登入 Azure 入口網站。

2. 搜尋並選取任何頁面中的 Advisor。

3. 在 Advisor 儀表板上，選取 [效能] 索引標籤。

AI + 機器學習

429 在此資源上偵測到節流

我們發現此資源在一天的時間範圍內有 1,000 個以上的 429 節流錯誤。 請考慮啟用自動調整以妥善處理較高的呼叫量，並減少 429 錯誤的數目。

深入了解 Azure AI 服務自動調整。

文字分析模型版本淘汰

將模型版本升級至較新的模型版本或最新版本，以利用最新且高品質的模型。

深入了解認知服務 - TAUpgradeToLatestModelVersion (文字分析模型版本淘汰)。

文字分析模型版本淘汰

將模型版本升級至較新的模型版本或最新版本，以利用最新且高品質的模型。

深入了解認知服務 - TAUpgradeModelVersiontoLatest (文字分析模型版本淘汰)。

升級至最新的認知服務文字分析 API 版本

升級至最新的 API 版本，以在模型品質、效能和服務可用性方面獲得最佳結果。 此外，從 V3.0 開始，新端點有新功能可用，例如個人資料辨識、實體辨識和實體連結都可作為個別的端點。 在預覽端點的變更方面，我們在 SA 端點中提供了意見挖掘，並在個人資料端點中修訂文字屬性

深入了解認知服務 - UpgradeToLatestAPI (升級至最新的認知服務文字分析 API 版本)。

升級至語言適用的 Azure 認知服務最新 API 版本

升級至最新的 API 版本，以在模型品質、效能和服務可用性方面獲得最佳結果。

深入了解認知服務 - UpgradeToLatestAPILanguage (升級至適用於語言的 Azure 認知服務最新 API 版本)。

升級至最新的認知服務文字分析 SDK 版本

升級至最新的 SDK 版本，以在模型品質、效能和服務可用性方面獲得最佳結果。 此外，從 V3.0 開始，新端點有新功能可用，例如個人資料辨識、實體辨識和實體連結都可作為個別的端點。 在預覽端點的變更方面，我們在 SA 端點中提供了意見挖掘，並在個人資料端點中修訂文字屬性

深入了解認知服務 - UpgradeToLatestSDK (升級至最新的認知服務文字分析 SDK 版本)。

升級至最新的認知服務語言 SDK 版本

升級至最新的 SDK 版本，以在模型品質、效能和服務可用性方面獲得最佳結果。

深入了解認知服務 - UpgradeToLatestSDKLanguage (升級至最新的認知服務語言 SDK 版本)。

升級至最新的 Azure AI 語言 SDK 版本

升級至最新的 SDK 版本，以在模型品質、效能和服務可用性方面獲得最佳結果。 此外，從 V3.0 開始，新端點有新功能可用，例如個人資料辨識、實體辨識和實體連結都可作為個別的端點。 在預覽端點的變更方面，我們在 SA 端點中提供了意見挖掘，並在個人資料端點中修訂文字屬性。

深入了解 Azure AI 語言。

分析

設定適當的資料總管資源大小以達到最佳效能。

此建議會顯示超過建議資料容量 (80%) 的所有資料總管資源。 改善效能的建議動作是將設定調整為顯示的建議組態。

深入了解資料總管資源 - 針對 ADX 資源調整適當大小 (設定適當的資料總管資源大小以達到最佳效能)。

檢閱資料總管資料表的資料表快取原則

這項建議會顯示資料總管資料表，其中具有大量查詢，會往回查看已設定的快取期間 (原則) 以外的範圍 (您會看到依據存取快取資料的查詢百分比排列的前 10 個資料表)。 改善效能的建議動作：將此資料表的查詢限制為最小的所需時間範圍 (在定義的原則內)。 或者，如果需要來自整個時間範圍的資料，請將快取期間增加為建議的值。

深入了解資料總管資源 - UpdateCachePoliciesForAdxTables (檢閱資料總管資料表的資料表快取原則)。

降低資料總管資料表快取原則以提升效能

降低資料表快取原則，可釋出資源快取中未使用的資料，進而改善效能。

深入了解資料總管資源 - ReduceCacheForAzureDataExplorerTablesToImprovePerformance (降低資料總管資料表快取原則以提升效能)。

增加快取原則中的快取

根據您在上個月的實際使用量，更新快取原則以增加資料表的經常性快取。 保留期間必須一律大於快取期間。 如果您增加快取並且保留期間小於快取期間，則更新保留原則。 分析只會根據已掃描資料的使用者查詢。

深入了解資料總管資源 - IncreaseCacheForAzureDataExplorerTablesToImprovePerformance (增加快取原則中的快取)。

為資料總管資源啟用最佳化的自動調整

看來您的資源可能已經自動調整到能提升效能 (根據您上週的實際用量、快取使用率、擷取使用率、CPU 和串流擷取使用率)。 若要將成本和效能最佳化，建議您啟用最佳化的自動調整。

深入了解資料總管資源 - PerformanceEnableOptimizedAutoscaleAzureDataExplorer (為資料總管資源啟用最佳化的自動調整)。

讀取發生在最新的資料上

超過 75% 的讀取要求都會登陸 memstore，這表示讀取主要針對最近的資料。 最近的資料讀取表示著即使在 memstore 上發生排清，也必須存取最新的檔案，並將其放入快取中。

深入了解 HDInsight 叢集 - HBaseMemstoreReadPercentage (讀取發生在最新的資料上)。

請考慮使用 HBase 叢集中的加速寫入功能來改善叢集效能。

由於 HDInsight 小組的系統記錄檔顯示在過去七天內，您的叢集遇到下列案例，因此您會看到此 Advisor 建議：

1. 高 WAL 同步時間延遲

2. 高寫入要求計數 (至少 3 個超過 1000 avg_write_requests/second/node 的一小時視窗)

這些情況表示您的叢集存在高寫入延遲，這可能是由於您叢集上的工作負載過重所造成。

若要改善叢集的效能，可以考慮利用 Azure HDInsight HBase 所提供的加速寫入功能。 HDInsight Apache HBase 叢集的加速寫入功能會將進階 SSD 受控磁碟附加到每個 RegionServer (背景工作節點)，而不是使用雲端儲存體。 因此，它會為您的應用程式帶來低寫入延遲和更佳的復原能力。

如需閱讀此功能的詳細資訊，造訪連結：

深入了解 HDInsight 叢集 - AccWriteCandidate (考慮在 HBase 叢集上使用「加速寫入」功能來改善叢集效能)。

超過 75% 的查詢都是完整掃描查詢

您的叢集上有超過 75% 的掃描查詢正在執行完整的區域/資料表掃描。 修改掃描查詢以避免進行完整的區域或資料表掃描。

深入了解 HDInsight 叢集 - ScanQueryTuningcandidate (超過 75% 的查詢都是完整掃描查詢)。

遇到封鎖更新時，請檢查您的區域計數

需要調整區域計數，以避免更新遭到封鎖。 其可能需要透過新增節點來擴大叢集。

深入了解 HDInsight 叢集 - RegionCountCandidate (遇到封鎖更新時，請檢查您的區域計數)。

考慮增加排清程序執行緒

您區域伺服器中的排清佇列大小超過 100，或經常有更新遭到封鎖。 建議您調整排清處理常式。

深入了解 HDInsight 叢集 - FlushQueueCandidate (考慮增加排清程序執行緒)。

請考慮增加壓縮執行緒，讓壓縮更快完成

您的區域伺服器中有 2000 個以上的壓縮佇列，這表示有更多資料需要壓縮。 壓縮緩慢可能會影響到讀取效能，因為要讀取的檔案數目較多。 若有較多未壓縮的檔案，也可能會影響到關於檔案與 Azure 檔案系統間互動情形的堆積使用量。

深入了解 HDInsight 叢集 - CompactionQueueCandidate (考慮增加壓縮執行緒，讓壓縮更快完成)。

具有叢集資料行存放區索引 (CCI) 的資料表 (資料列少於 6000 萬個)

叢集資料行存放區資料表會將資料組織成不同區段。 擁有高區段品質是在資料行存放區資料表上達到最佳查詢效能的關鍵。 您可以依壓縮資料列群組中的資料列數目來測量區段品質。

深入了解 Synapse 工作區 - SynapseCCIGuidance (具有叢集資料行存放區索引 (CCI) 的資料表 (少於 6000 萬個資料列))。

更新 SynapseManagementClient SDK 版本

新的 SynapseManagementClient 使用 .NET SDK 4.0 或更高版本。

深入了解 Synapse 工作區 - UpgradeSynapseManagementClientSDK (更新 SynapseManagementClient SDK 版本)。

計算

vSAN 容量使用率已超過重大閾值

vSAN 容量使用率已達 75%。 叢集使用率必須維持低於 75% 的重大閾值才能符合 SLA 合規性。 將新節點新增至 vSphere 叢集以增加容量，或刪除 VM 以減少耗用量或調整 VM 工作負載

深入了解 Azure VMware 解決方案私人雲端- vSANCapacity (vSAN 容量使用率已超過危急閾值)。

將 Automanage 更新為最新的 API 版本

我們發現 SDK 呼叫來自此訂用帳戶下資源的過時 API。 我們建議切換到最新的 SDK 版本，以確保您獲得最新的功能和效能改進。

深入了解虛擬機器 - UpdateToLatestApi (將 Automanage 更新為最新的 API 版本)。

藉由部署更接近使用者位置的 VM，改善使用者體驗和連線能力。

使用 Azure 虛擬桌面，我們判斷您的 VM 位置與使用者連線的區域不同或更遠。 較遠的使用者區域會導致連線回應時間變長，並會影響整體使用者體驗。

深入了解虛擬機器 - RegionProximitySessionHosts (藉由將 VM 部署至更接近使用者的位置，改善使用者體驗和連線能力)。

使用受控磁碟可避免磁碟 I/O 節流

屬於儲存體帳戶的虛擬機器磁碟已達到其延展性目標，因此很可能會執行 I/O 節流。 若要避免虛擬機器的效能降低並簡化儲存體管理，請使用受控磁碟。

深入了解虛擬機器 - ManagedDisksStorageAccount (使用受控磁碟來防止磁碟 I/O 節流)。

將受控磁碟從標準 HDD 轉換為進階 SSD 以提升效能

我們注意到您的標準 HDD 磁碟已接近效能目標。 針對 IO 密集工作負載的虛擬機器，Azure 進階 SSD 可提供高效能和低延遲的磁碟支援。 藉由將您的標準 HDD 磁碟升級至進階 SSD 磁碟來提升磁碟效能。 升級需要重新啟動 VM，而這需要三到五分鐘的時間。

深入了解磁碟 - MDHDDtoPremiumForPerformance (將受控磁碟從標準 HDD 轉換為進階 SSD 以提升效能)。

啟用加速網路以改善網路效能和延遲

我們偵測到現有部署中的 VM 資源未啟用加速網路，但該 VM 可能能夠支援這項功能。 如果 VM 的作業系統映像如文件所述可支援加速網路，請務必在這些 VM 上啟用這項免費功能，以讓您在雲端中的網路工作負載發揮最大效能和延遲

深入了解虛擬機器 - AccelNetConfiguration (啟用加速網路以改善網路效能和延遲)。

使用適用於生產環境工作負載的 SSD 磁碟

我們注意到您正在使用 SSD 磁碟，同時也在相同的 VM 上使用標準 HDD 磁碟。 建議使用標準 HDD 受控磁碟來進行開發/測試及備份；建議您針對生產環境使用進階 SSD 或標準 SSD。 針對 IO 密集工作負載的虛擬機器，進階 SSD 可提供高效能和低延遲的磁碟支援。 標準 SSD 提供一致和較低的延遲。 立即升級您的磁碟設定，以改善延遲、可靠性和可用性。 升級需要重新啟動 VM，而這需要三到五分鐘的時間。

深入了解虛擬機器 - MixedDiskTypeToSSDPublic (針對生產工作負載使用 SSD 磁碟)。

將生產虛擬機器與生產磁碟配對，以達成一致的效能和更好的延遲

如果要獲得最佳效能，生產虛擬機器需要生產磁碟。 我們看到您正在執行生產層級的虛擬機器，但使用的是具有標準 HDD 的低效能磁碟。 將連接到生產磁碟的磁碟升級為標準 SSD 或進階 SSD，可讓您享有更一致的體驗和改善的延遲。

深入了解虛擬機器 - MatchProdVMProdDisks (將生產虛擬機器與生產磁碟配對，以達成一致的效能和更好的延遲)。

使用加速網路時可能需要停止並啟動 VM

我們偵測到，在您現有部署中的 VM 資源上不會連接加速網路，即使已要求此功能亦然。 在這種罕見的情況下，您可能需要在方便時停止並啟動 VM，以重新連接 AccelNet。

深入了解虛擬機器 - AccelNetDisengaged (加速網路可能需要停止和啟動 VM)。

將 Ultra 磁碟低延遲運用在您的記錄磁碟上，並改善您的資料庫工作負載效能

Ultra 磁碟可在您的資料庫工作負載所在的相同區域中使用。 Ultra 磁碟可為您的資料庫工作負載提供高輸送量、高 IOPS 以及一致的低延遲磁碟儲存體：對於 Oracle DB，您現在可以使用 4k 或 512E 磁區大小搭配 Ultra 磁碟，視您的 Oracle DB 版本而定。 對 SQL Server，使用 Ultra 磁碟作為記錄磁碟，可能會為您的資料庫提供更高的效能。 請參閱此處的指示，將您的記錄磁碟遷移至 Ultra 磁碟。

深入了解虛擬機器 - AzureStorageVmUltraDisk (將 Ultra 磁碟低延遲運用在您的記錄磁碟上，並改善您的資料庫工作負載效能)。

為使用最頻繁的虛擬機器升級大小，以防止資源耗盡並改善效能

我們分析了過去七天的資料，並發現在不同計量 (即 CPU、記憶體和 VM IO) 具有高使用率的虛擬機器 (VM)。 這些 VM 接近或已達其 SKU 的限制，因此可能會經歷效能問題。 請考慮升級其 SKU 以改善效能。

深入了解虛擬機器 - UpgradeSizeHighVMUtilV0 (為使用最頻繁的虛擬機器升級大小，以防止資源耗盡並改善效能)。

容器

偵測到不支援的 Kubernetes 版本

偵測到不支援的 Kubernetes 版本。 請確定 Kubernetes 叢集是以支援的版本執行。

深入了解虛擬機器 - UnsupportedKubernetesVersionIsDetected (偵測到不支援的 Kubernetes 版本)。

偵測到不支援的 Kubernetes 版本

偵測到不支援的 Kubernetes 版本。 請確定 Kubernetes 叢集是以支援的版本執行。

深入了解 HDInsight 叢集集區 - UnsupportedHiloAKSVersionIsDetected (偵測到不支援的 Kubernetes 版本)。

具有單一節點集區的叢集

我們建議您新增一或多個節點集區，而不是使用單一節點集區。 多重集區協助您將關鍵的系統 Pod 與應用程式隔離，以防止設定錯誤或惡意的應用程式 Pod 意外刪除系統 Pod。

深入了解 Kubernetes 服務 - ClustersWithASingleNodePool (具有單一節點集區的叢集)。

將機群 API 更新為最新版本

我們發現 SDK 呼叫來自您訂用帳戶下資源的過時機群 API。 我們建議切換到最新的 SDK 版本，這可確保您獲得最新的功能和效能改進。

詳細了解 Kubernetes 機群管理員 | 預覽 - UpdateToLatestFleetApi (將機群 API 更新到最新版本)。

資料庫

將 Azure Cosmos DB 查詢頁面大小 (MaxItemCount) 設定為 -1

您使用的 Azure Cosmos DB 容器查詢頁面大小為 100。 建議您使用 -1 的頁面大小，以進行更快速的掃描。

深入了解 Azure Cosmos DB 帳戶 - CosmosDBQueryPageSize (將 Azure Cosmos DB 查詢頁面大小 (MaxItemCount) 設定為 -1)。

將複合索引新增至 Azure Cosmos DB 容器

您的 Azure Cosmos DB 的容器正在執行 ORDER BY 查詢，會產生較高的要求單位 (RU) 費用。 建議您將複合索引新增至容器的編製索引原則，以改善 RU 使用量，並降低這些查詢的延遲。

深入了解 Azure Cosmos DB 帳戶 - CosmosDBOrderByHighRUCharge (將複合索引新增至 Azure Cosmos DB 容器)。

最佳化您的 Azure Cosmos DB 編製索引原則，而僅編製必要的索引

您的 Azure Cosmos DB 容器使用預設的編製索引原則，會為文件中的每個屬性編製索引。 由於您儲存了大型文件，因此編製了大量屬性的索引，而導致要求單位使用量偏高和寫入延遲拉長。 若要將寫入效能最佳化，建議您覆寫預設的編製索引原則，而僅為您的查詢中使用的屬性編製索引。

深入了解 Azure Cosmos DB 帳戶 - CosmosDBDefaultIndexingWithManyPaths (將您的 Azure Cosmos DB 編製索引原則最佳化，而僅編製必要的索引)。

使用階層式分割區索引鍵來獲得最佳的資料分散效果

您帳戶具有自訂設定，可讓容器中的邏輯分割區大小超過 20 GB 的限制。 Azure Cosmos DB 小組會套用此設定來作為暫時量值，讓您有時間使用不同的分割區索引鍵來重新架構應用程式。 不建議您將其作為長期解決方案，因為一旦增加限制，就不會再接受 SLA 保證。 您現在可以使用階層式分割區索引鍵 (預覽版) 來重新架構您的應用程式。 此功能可讓您設定最多三個分割區索引鍵以超過 20 GB 的限制，很適合使用綜合索引鍵的多租用戶案例或工作負載來使用。

深入了解 Azure Cosmos DB 帳戶 - CosmosDBHierarchicalPartitionKey (使用階層式分割區索引鍵來獲得最佳的資料分散效果)。

設定 Azure Cosmos DB 應用程式以在 SDK 中使用直接連線

我們注意到您的 Azure Cosmos DB 應用程式是透過 Azure Cosmos DB .NET 或 Java SDK 使用閘道模式。 建議您切換至直接連線，以獲得較低的延遲和更高的擴充性。

深入了解 Azure Cosmos DB 帳戶 - CosmosDBGatewayMode (設定 Azure Cosmos DB 應用程式以在 SDK 中使用直接連線)。

透過向上擴充以達到最佳資源使用量來提高效能

最大化您系統資源的效率對於維持一流的效能至關重要。 我們的系統密切監控 CPU 使用率，當其在 12 小時內超過 90% 閾值時，就會觸發主動警示。 此警示不僅對 Azure Cosmos DB for MongoDB 虛擬核心使用者通報 CPU 使用量增加的情況，也提供有關向上擴充到更高階層的寶貴指導。 藉由升級到更強大的階層，您可以開始提升效能並確保您的系統以最佳的潛力進行運作。

深入了解調整及設定 Azure Cosmos DB for MongoDB 虛擬核心叢集。

PerformanceBoostervCore

當 CPU 使用量在 12 小時內超過 90%， 使用者會收到高使用量的通知。 此外，建議他們相應提升至較高的層級，以獲得更好的效能。

深入了解 Cosmos DB 帳戶 - ScaleUpvCoreRecommendation (PerformanceBoostervCore)。

調整 MariaDB 伺服器的儲存空間限制

我們的系統顯示伺服器可能會受限，因為其已接近目前所佈建儲存體值的限制。 接近儲存空間限制可能會導致效能下降或伺服器轉為唯讀模式。 為確保效能維持不變，建議您增加所佈建的儲存體數量，或開啟「自動成長」功能來自動增加儲存體

深入了解 MariaDB 伺服器 - OrcasMariaDbStorageLimit (調整 MariaDB 伺服器的儲存體限制)。

增加 MariaDB 伺服器的虛擬核心

我們的系統顯示 CPU 在過去七天一直長時間處在高使用率狀態下執行。 高 CPU 使用率可能會導致查詢效能緩慢。 為了改善效能，建議您改用較大的計算大小。

深入了解 MariaDB 伺服器 - OrcasMariaDbCpuOverload (增加 MariaDB 伺服器虛擬核心)。

將 MariaDB 伺服器調整為較高的 SKU

我們的系統顯示由於指定 SKU 支援的最大連線數，伺服器可能無法支援連線要求，這可能會導致大量失敗的連線要求，進而對效能產生不利影響。 若要改善效能，建議您藉由增加虛擬核心或改用記憶體最佳化 SKU，移至更高記憶體的 SKU。

深入了解 MariaDB 伺服器 - OrcasMariaDbConcurrentConnection (將 MariaDB 伺服器調整為較高的 SKU)。

將 MariaDB 伺服器移至記憶體最佳化的 SKU

我們的系統顯示這部伺服器的緩衝集區有很高的變換率，這可能會導致查詢效能變慢並增加 IOPS。 若要改善效能，請檢閱工作負載查詢，以找出可將耗用的記憶體數量降到最低的機會。 如果找不到這樣的機會，建議您移至具有更多記憶體的較高 SKU，或增加儲存體大小以獲得更多 IOPS。

深入了解 MariaDB 伺服器 - OrcasMariaDbMemoryCache (將 MariaDB 伺服器移至記憶體最佳化的 SKU)。

提高稽核記錄的可靠性

我們的系統顯示過去一天的伺服器稽核記錄可能已遺失。 如果您的伺服器承受使用大量 CPU 的工作負載，或伺服器在短時間內產生了大量稽核記錄，就可能發生遺失稽核記錄。 建議您使用下列伺服器參數，而僅記錄進行稽核所需的事件：audit_log_events、audit_log_exclude_users、audit_log_include_users。 如果伺服器上的 CPU 使用率因工作負載繁重而偏高，建議您增加伺服器的虛擬核心以改善效能。

深入了解 MariaDB 伺服器 - OrcasMariaDBAuditLog (提高稽核記錄的可靠性)。

調整 MySQL 伺服器的儲存空間限制

我們的系統顯示伺服器可能會受限，因為其已接近目前所佈建儲存體值的限制。 接近儲存空間限制可能會導致效能降低，或導致伺服器進入唯讀模式。 為確保效能維持不變，建議您增加所佈建的儲存體數量，或開啟「自動成長」功能來自動增加儲存體

深入了解 MySQL 伺服器 - OrcasMySQLStorageLimit (調整 MySQL 伺服器的儲存體限制)。

將 MySQL 伺服器調整為較高的 SKU

我們的系統顯示由於指定 SKU 支援的最大連線數，伺服器可能無法支援連線要求，這可能會導致大量失敗的連線要求，進而對效能產生不利影響。 若要改善效能，建議您藉由增加虛擬核心或改用記憶體最佳化 SKU，移至更高記憶體的 SKU。

深入了解 MySQL 伺服器 - OrcasMySQLConcurrentConnection (將 MySQL 伺服器調整為較高的 SKU)。

增加 MySQL 伺服器的虛擬核心

我們的系統顯示 CPU 在過去七天一直長時間處在高使用率狀態下執行。 高 CPU 使用率可能會導致查詢效能緩慢。 為了改善效能，建議您改用較大的計算大小。

深入了解 MySQL 伺服器 - OrcasMySQLCpuOverload (增加 MySQL 伺服器虛擬核心)。

將 MySQL 伺服器移至記憶體最佳化的 SKU

我們的系統顯示這部伺服器的緩衝集區有很高的變換率，這可能會導致查詢效能變慢並增加 IOPS。 若要改善效能，請檢閱工作負載查詢，以找出可將耗用的記憶體數量降到最低的機會。 如果找不到這樣的機會，建議您移至具有更多記憶體的較高 SKU，或增加儲存體大小以獲得更多 IOPS。

深入了解 MySQL 伺服器 - OrcasMySQLMemoryCache (將 MySQL 伺服器移至記憶體最佳化的 SKU)。

新增 MySQL 讀取複本伺服器

我們的系統顯示您可能正在執行讀取密集的工作負載，而導致此伺服器有資源爭用的情形。 資源爭用可能會導致伺服器的查詢效能變慢。 若要改善效能，建議您新增讀取複本，並將某些讀取工作負載卸載到該複本。

深入了解 MySQL 伺服器 - OrcasMySQLReadReplica (新增 MySQL 讀取複本伺服器)。

改善 MySQL 連線管理

我們的系統顯示連線到 MySQL 伺服器的應用程式可能無法很好地管理連線，這可能會導致不必要的資源耗用量和整體較高的應用程式延遲。 若要改善連線管理，建議您減少短期連線的數目，並排除不必要的閒置連線。 您可以藉由設定伺服器端連線共用器 (例如 ProxySQL) 來完成。

深入了解 MySQL 伺服器 - OrcasMySQLConnectionPooling (改善 MySQL 連線管理)。

提高稽核記錄的可靠性

我們的系統顯示過去一天的伺服器稽核記錄可能已遺失。 如果您的伺服器承受使用大量 CPU 的工作負載，或伺服器在短時間內產生了大量稽核記錄，就可能發生這種情況。 建議您使用下列伺服器參數，而僅記錄進行稽核所需的事件：audit_log_events、audit_log_exclude_users、audit_log_include_users。 如果伺服器上的 CPU 使用率因工作負載繁重而偏高，建議您增加伺服器的虛擬核心以改善效能。

深入了解 伺服器 - OrcasMySQLAuditLog (提高稽核記錄的可靠性)。

藉由將 MySQL 暫存資料表大小調整最佳化來改善效能

我們的系統顯示由於暫存表格參數設定太低，MySQL 伺服器可能產生不必要的 I/O 負荷。 這可能會導致不必要的磁碟型交易和效能降低。 建議您增加 'tmp_table_size' 和 'max_heap_table_size' 參數值，以減少磁碟型交易的數目。

深入了解 MySQL 伺服器 - OrcasMySqlTmpTables (藉由將 MySQL 暫存資料表大小調整最佳化來改善效能)。

改善 MySQL 連線延遲

我們的系統顯示您連線到 MySQL 伺服器的應用程式可能無法很好地管理連線。 這可能會導致較高的應用程式延遲。 若要改善連線延遲，建議您啟用連線重新導向。 這可以藉由啟用 PHP 驅動程式的連線重新導向功能來完成。

深入了解 MySQL 伺服器 - OrcasMySQLConnectionRedirection (改善 MySQL 連線延遲)。

增加 MySQL 彈性伺服器的儲存體限制

我們的系統顯示伺服器可能會受限，因為其已接近目前所佈建儲存體值的限制。 接近儲存空間限制可能會導致效能降低，或導致伺服器進入唯讀模式。 若要確保持續的效能，建議您增加佈建的儲存體數量。

深入了解適用於 MySQL 的 Azure 資料庫彈性伺服器 - OrcasMeruMySqlStorageUpsell (增加 MySQL 彈性伺服器的儲存體限制)。

將 MySQL 彈性伺服器調整為較高的 SKU

我們的系統顯示您的彈性伺服器超過與您目前 SKU 相關聯的連線上限。 大量失敗的連線要求可能會對伺服器效能造成負面影響。 若要改善效能，建議您增加虛擬核心數量或切換至較高的 SKU。

深入了解適用於 MySQL 的 Azure 資料庫彈性伺服器 - OrcasMeruMysqlConnectionUpsell (將 MySQL 彈性伺服器調整為較高的 SKU)。

提高 MySQL 彈性伺服器虛擬核心。

我們的系統顯示 CPU 在過去七天一直長時間處在高使用率狀態下執行。 高 CPU 使用率可能會導致查詢效能緩慢。 為了改善效能，建議您改用較大的計算大小。

深入了解適用於 MySQL 的 Azure 資料庫彈性伺服器 - OrcasMeruMysqlCpuUpcell (增加 MySQL 彈性伺服器虛擬核心)。

藉由將 MySQL 暫存資料表大小調整最佳化來改善效能。

我們的系統顯示由於暫存表格參數設定太低，MySQL 伺服器可能產生不必要的 I/O 負荷。 不必要的 I/O 額外負荷可能會導致不必要的磁碟型交易和效能降低。 建議您增加 'tmp_table_size' 和 'max_heap_table_size' 參數值，以減少磁碟型交易的數目。

深入了解適用於 MySQL 的 Azure 資料庫彈性伺服器 - OrcasMeruMysqlTmpTable (藉由將 MySQL 暫存資料表大小調整最佳化來改善效能)。

將 MySQL 伺服器移至記憶體最佳化的 SKU

我們的系統顯示這部伺服器的記憶體使用量很高，這可能會導致查詢效能變慢，並增加 IOPS。 若要改善效能，請檢閱工作負載查詢，以找出可將耗用的記憶體數量降到最低的機會。 如果找不到這樣的機會，建議您移至具有更多記憶體的較高 SKU，或增加儲存體大小以獲得更多 IOPS。

深入了解適用於 MySQL 的 Azure 資料庫彈性伺服器 - OrcasMeruMysqlMemoryUpsell (將您的 MySQL 伺服器移至記憶體最佳化 SKU)。

新增 MySQL 讀取複本伺服器

我們的系統顯示您可能正在執行讀取密集的工作負載，而導致此伺服器有資源爭用的情形。 這可能會導致伺服器的查詢效能變慢。 若要改善效能，建議您新增讀取複本，並將某些讀取工作負載卸載到該複本。

深入了解適用於 MySQL 的 Azure 資料庫彈性伺服器 - OrcasMeruMysqlReadReplicaUpsell (新增 MySQL 讀取複本伺服器)。

增加 work_mem 以避免過多的磁碟從排序和雜湊中溢出

我們的系統顯示 work_mem 設定對您的 PostgreSQL 伺服器而言太小，因而導致磁碟溢出和查詢效能降低。 若要改善此問題，建議您增加伺服器的 work_mem 限制，這有助於減少磁碟排序或雜湊時發生此情況的機率，並且提升整體查詢效能。

深入了解 PostgreSQL 伺服器 - OrcasPostgreSqlWorkMem (增加 work_mem 以避免過多的磁碟從排序和雜湊中溢出)。

使用新的 Ev5 計算硬體提升 30% 的工作負載效能

透過新的 Ev5 計算硬體，您可以提升 30% 的工作負載效能，並具有更高的並行和更佳的輸送量。 巡覽至 Azure 入口網站的 [計算+儲存體] 選項，並切換至 Ev5 計算，而不需額外費用。 Ev5 計算在 QPS 和延遲方面提供優於其他 VM 系列的最佳效能。

深入了解 適用於 MySQL 的 Azure 資料庫伺服器彈性伺服器 - OrcasMeruMySqlComputeSeriesUpgradeEv5 (使用新的 Ev5 計算硬體將工作負載效能提高 30%)。

提高超大規模 (Citus) 伺服器群組的儲存體上限

我們的系統顯示伺服器群組中的一或多個節點可能會受限，因為其已接近目前所佈建儲存體值的限制。 這可能會導致效能降低，或導致伺服器進入唯讀模式。 若要確保持續的效能，建議您增加佈建的磁碟空間。

深入了解 PostgreSQL 伺服器 - OrcasPostgreSqlCitusStorageLimitHyperscaleCitus (提高超大規模 (Citus) 伺服器群組的儲存體上限)。

增加 PostgreSQL 伺服器的虛擬核心

超過 7 天，CPU 使用量至少為下列其中一項：2 小時以上超過 90%、50% 的時間超過 50%、20% 的時間使用量達到上限。 高 CPU 使用率可能導致查詢效能緩慢。 若要提升效能，我們建議將您的伺服器移到具有更高計算能力的較大 SKU。 深入了解 適用於 PostgreSQL 的 Azure 資料庫彈性伺服器 - Azure 資料庫上適用於 PostgreSQL 的高階伺服器 SKU。

最佳化 Azure 資料庫上的 PostgreSQL 適用的 log_statement 設定

我們的系統顯示您已啟用 log_statement，為提升效能，請將其設定為 NONE

深入了解適用於 PostgreSQL 的 Azure 資料庫彈性伺服器 - 最佳化 Azure 資料庫上的 PostgreSQL 適用的 log_statement 設定。

最佳化 Azure 資料庫上適用於 PostgreSQL 的 log_duration 設定

您可能會因為記錄設定而遇到潛在的效能降低。 若要最佳化這些設定，請將 log_duration 伺服器參數設為「關閉」。

深入了解適用於 PostgreSQL 的 Azure 資料庫彈性伺服器 - 最佳化 Azure 資料庫上的 PostgreSQL 適用的 log_duration 設定。

將 Azure 資料庫上適用於 PostgreSQL 的 log_min_duration 設定最佳化

log_min_duration 伺服器參數設定為小於 60,000 毫秒 (1 分鐘)，這可能會導致潛在的效能降低。 您可以將 log_min_duration_statement 參數設定為 -1，以最佳化記錄設定。

深入了解適用於 PostgreSQL 的 Azure 資料庫彈性伺服器 - 最佳化 Azure 資料庫上的 PostgreSQL 適用的 log_min_duration 設定。

最佳化 Azure 資料庫上的 PostgreSQL 適用的 log_error_verbosity 設定

您的伺服器已設定為輸出 VERBOSE 錯誤記錄檔。 這對進行資料庫疑難排解很有用，但也可能導致資料庫效能降低。 若要改善效能，我們建議將 log_error_verbosity 伺服器參數變更為「預設」設定。

深入了解適用於 PostgreSQL 的 Azure 資料庫彈性伺服器 - 最佳化 Azure 資料庫上的 PostgreSQL 適用的 log_error_verbosity 設定。

確認檢查點是否發生得太頻繁以提高 PostgreSQL - 彈性伺服器效能

您的伺服器經常遇到檢查點。 若要解決此問題，我們建議增加您的 max_wal_size 伺服器參數。

深入了解適用於 PostgreSQL 的 Azure 資料庫 - 彈性伺服器 – 增加 max_wal_size。

識別非使用中的邏輯複寫位置來改善 PostgreSQL 彈性伺服器效能

您的伺服器可能有閒置中的邏輯復寫插槽，這可能會導致伺服器效能和可用性降低。 建議您刪除閒置中的複寫插槽，或使用這些插槽的變更，讓記錄序號 (LSN) 累進到更接近伺服器目前的 LSN。

深入了解適用於 PostgreSQL 的 Azure 資料庫彈性伺服器 – 未使用/非使用中邏輯複寫位置。

識別長時間執行的交易以提高 PostgreSQL - 彈性伺服器效能

執行的交易超過 24 小時。 檢閱疑難排解指南中的高 CPU 使用率 -> 長時間執行的交易區段，以識別並緩解問題。

深入了解A適用於 PostgreSQL 的 Azure 資料庫彈性伺服器 – 使用疑難排解指南的長時間執行的交易。

識別孤立準備的交易以提高 PostgreSQL - 彈性伺服器效能

有孤立的備妥交易。 復原/認可備妥的交易。 這些建議在疑難排解指南的自動數據清理封鎖程式 -​​> 自動數據清理封鎖程式區段中共用。

深入了解適用於 PostgreSQL 的 Azure 資料庫彈性伺服器 – 使用疑難排解指南的孤立準備的交易。

識別交易包裝以提高 PostgreSQL - 彈性伺服器效能

伺服器已超過 50% 的包裝限制，有 10 億筆交易。 請參閱疑難排解指南的自動數據清理封鎖程式 -> 緊急自動數據清理和包裝區沒中共用的建議。

深入了解適用於 PostgreSQL 的 Azure 資料庫彈性伺服器 – 使用疑難排解指南進行交易包裝。

識別高膨脹率以提高 PostgreSQL - 彈性伺服器效能

伺服器有一個 bloat_ratio (死元組/(活元組 + 死元組)> 80%)。 請參閱疑難排解指南的 Autovacuum 監視章節中共用的建議。

深入了解適用於 PostgreSQL 的 Azure 資料庫彈性伺服器 – 使用疑難排解指南的高膨脹率。

提高超大規模 (Citus) 伺服器群組的儲存體上限

我們的系統顯示伺服器群組中的一或多個節點可能會受限，因為其已接近目前所佈建儲存體值的限制。 這可能會導致效能降低，或導致伺服器進入唯讀模式。 若要確保持續的效能，建議您增加佈建的磁碟空間。

深入了解超大規模 (Citus) 伺服器群組 - MarlinStorageLimitRecommendation (提高超大規模 (Citus) 伺服器群組的儲存體上限)。

將您的資料庫從 SSPG 遷移至 FSPG

考慮使用我們新推出的適用於 PostgreSQL 的 Azure 資料庫彈性伺服器，其提供更豐富的功能，例如區域復原 HA、可預測的效能、最大控制、自訂維護期間、成本最佳化控制和簡化的開發人員體驗。

深入了解適用於 PostgreSQL 的 Azure 資料庫彈性伺服器 - OrcasPostgreSqlMeruMigration (將您的資料庫從 SSPG 移轉至 FSPG) 。

改善快取和應用程式在搭配高速網路頻寬執行時的效能

快取執行個體在不在高網路頻寬下執行時效能最佳，因為高網路頻寬可能會導致無回應、資料遺失或無法使用。 套用最佳做法以降低網路頻寬，或調整為其他大小或更多容量的 SKU。

深入了解 Redis 快取伺服器 - RedisCacheNetworkBandwidth (使用高網路頻寬改善執行時的快取和應用程式效能)。

改善快取和應用程式在搭配多個連線用戶端執行時的效能

快取執行個體在不在高網路頻寬下執行時效能最佳，因為高網路頻寬可能會導致無回應、資料遺失或無法使用。 套用最佳做法以降低伺服器負載，或調整為其他大小或更多容量的 SKU。

深入了解 Redis 快取伺服器 - RedisCacheConnectedClients (使用許多連線的用戶端改善執行時的快取和應用程式效能)。

改善快取和應用程式在搭配多個連線用戶端執行時的效能

快取執行個體在不在高網路頻寬下執行時效能最佳，因為高網路頻寬可能會導致無回應、資料遺失或無法使用。 套用最佳做法以降低伺服器負載，或調整為其他大小或更多容量的 SKU。

深入了解 Redis 快取伺服器 - RedisCacheConnectedClientsHigh (使用許多連線的用戶端改善執行時的快取和應用程式效能)。

改善快取和應用程式在搭配高伺服器負載執行時的效能

快取執行個體在不在高網路頻寬下執行時效能最佳，因為高網路頻寬可能會導致無回應、資料遺失或無法使用。 套用最佳做法以降低伺服器負載，或調整為其他大小或更多容量的 SKU。

深入了解 Redis 快取伺服器 - RedisCacheServerLoad (使用高伺服器負載改善執行時的快取和應用程式效能)。

改善快取和應用程式在搭配高伺服器負載執行時的效能

快取執行個體在不在高網路頻寬下執行時效能最佳，因為高網路頻寬可能會導致無回應、資料遺失或無法使用。 套用最佳做法以降低伺服器負載，或調整為其他大小或更多容量的 SKU。

深入了解 Redis 快取伺服器 - RedisCacheServerLoadHigh (使用高伺服器負載改善執行時的快取和應用程式效能)。

改善快取和應用程式在搭配高記憶體壓力執行時的效能

快取執行個體在不在高網路頻寬下執行時效能最佳，因為高網路頻寬可能會導致無回應、資料遺失或無法使用。 套用最佳做法以降低記憶體用量，或調整為其他大小或更多容量的 SKU。

深入了解 Redis 快取伺服器 - RedisCacheUsedMemory (使用高記憶體壓力改善執行時的快取和應用程式效能)。

改善您的快取和應用程式在記憶體 RSS 使用量很高時的效能。

快取執行個體在不在高網路頻寬下執行時效能最佳，因為高網路頻寬可能會導致無回應、資料遺失或無法使用。 套用最佳做法以降低記憶體用量，或調整為其他大小或更多容量的 SKU。

深入了解 Redis 快取伺服器 - RedisCacheUsedMemoryRSS (改善記憶體 rss 使用量很高時的快取和應用程式效能)。

當用戶端應用程式執行所在的主機電腦能夠跟上來自快取的回應時，快取執行個體的效能最佳

當用戶端應用程式執行所在的主機電腦能夠跟上來自快取的回應時，快取執行個體的效能最佳。 如果用戶端主機電腦在記憶體、CPU 或網路頻寬上處於經常性存取狀態，快取回應的速度不會夠快，而且可能會導致延遲較高。

深入了解 Redis 快取伺服器 - UnresponsiveClient (當用戶端應用程式執行所在的主機電腦能夠跟上來自快取的回應時，快取執行個體的效能最佳)。

DevOps

更新為最新 AMS API 版本

我們已發現到不建議呼叫 Azure 媒體服務 (AMS) API 版本。 建議您切換至最新的 AMS API 版本，以確保不中斷存取 AMS、最新功能和效能改善。

深入了解監控 - UpdateToLatestAMSApiVersion (更新到最新的 AMS API 版本)。

升級至最新的工作負載 SDK 版本

升級至最新的工作負載 SDK 版本，以在模型品質、效能和服務可用性方面獲得最佳結果。

深入了解監控 - UpgradeToLatestAMSSdkVersion (升級到最新的工作負載 SDK 版本)。

整合

將您的 APIM 資源升級為替代版本

您訂用帳戶中的正在已排程淘汰的版本上執行。 2021-08-01 之前的 Azure APIM 服務所有 API 版本都將在 2023 年 9 月 30 日淘汰，而且 API 呼叫會失敗。 請升級至較新版本，以防止服務中斷。

深入了解 API 管理 - apimgmtdeprecation (將您的 API 管理資源升級到替代版本)。

行動

使用建議的聊天 SDK 版本

您可以使用 Azure 通訊服務聊天 SDK，將豐富的即時聊天新增至您的應用程式。 更新為建議的聊天 SDK 版本，以確保擁有最新的修正程式和功能。

深入了解通訊服務 - UpgradeChatSdk (使用建議的聊天 SDK 版本)。

使用建議的 Resource Manager SDK 版本

您可以使用 Resource Manager SDK 來建立和管理 Azure 通訊服務資源。 更新為建議的 Resource Manager SDK 版本，以確保擁有最新的修正程式和功能。

深入了解通訊服務 - UpgradeResourceManagerSdk (使用建議的 Resource Manager SDK 版本)。

使用建議的身分識別 SDK 版本

您可以使用 Azure 通訊服務身分識別 SDK 來管理身分識別、使用者和存取權杖。 更新為建議的身分識別 SDK 版本，以確保擁有最新的修正程式和功能。

深入了解通訊服務 - UpgradeIdentitySdk (使用建議的身分識別 SDK 版本)。

使用建議的簡訊 SDK 版本

您可以使用 Azure 通訊服務簡訊 SDK 來傳送和接收簡訊。 更新為建議的簡訊 SDK 版本，以確保擁有最新的修正程式和功能。

深入了解通訊服務 - UpgradeSmsSdk (使用建議的 SMS SDK 版本)。

使用建議的電話號碼 SDK 版本

您可以使用 Azure 通訊服務電話號碼 SDK 來取得和管理電話號碼。 更新為建議的電話號碼 SDK 版本，以確保擁有最新的修正程式和功能。

深入了解通訊服務 - UpgradePhoneNumbersSdk (使用建議的電話號碼 SDK 版本)。

使用建議的電話撥接 SDK 版本

您可以使用 Azure 通訊服務電話撥接 SDK 來啟用語音通訊、視訊通訊、螢幕共用通訊和其他即時通訊。 更新為建議的電話撥接 SDK 版本，以確保擁有最新的修正程式和功能。

深入了解通訊服務 - UpgradeCallingSdk (使用建議的呼叫 SDK 版本)。

使用建議的通話自動化 SDK 版本

您可以使用 Azure 通訊服務通話自動化 SDK 來發起和管理通話、播放音訊及設定錄音功能。 更新為建議的通話自動化 SDK 版本，以確保擁有最新的修正程式和功能。

深入了解通訊服務 - UpgradeServerCallingSdk (使用建議的呼叫自動化 SDK 版本)。

使用建議的網路周遊 SDK 版本

您可以使用 Azure 通訊服務網路周遊 SDK 來存取 TURN 伺服器，以進行低層級的資料傳輸。 更新為建議的網路周遊 SDK 版本，以確保擁有最新的修正程式和功能。

深入了解通訊服務 - UpgradeTurnSdk (使用建議的網路周遊 SDK 版本)。

使用建議的會議室 SDK 版本

Azure 通訊服務會議室 SDK 可用來控制可加入通話的人員、可開會的時間，以及共同作業的方式。 更新為建議的會議室 SDK 版本，以確保擁有最新的修正程式和功能。 過去 48-60 小時內偵測到非建議的版本。

深入了解通訊服務 - UpgradeRoomsSdk (使用建議的會議室 SDK 版本)。

網路

升級 SDK 版本建議

針對客戶回報的問題以及由我們的 QA 流程主動找出的問題，最新版本的 Azure Front Door 標準和進階版用戶端程式庫或 SDK 均提供了可解決上述問題的修正程式。 除了各項新功能，最新版本也提供了更高的可靠性及最佳化效能，能改善您使用 Azure Front Door 標準和進階版的整體經驗。

深入了解 Front Door 設定檔 - UpgradeCDNToLatestSDKLanguage (升級 SDK 版本建議)。

升級 SDK 版本建議

最新版的 Azure 流量收集器 SDK 包含透過 QA 程式主動識別之問題的修正程式，支援最新的資源模型且具有可靠性和效能優化，可改善使用 ATC 的整體體驗。

深入了解 Azure 流量收集器 - UpgradeATCToLatestSDKLanguage (升級 SDK 版本建議)。

升級您的 ExpressRoute 線路頻寬以滿足您的頻寬需求

您最近一直使用超過 90% 的已採購線路頻寬。 如果超過配置的頻寬，您就會遇到透過 ExpressRoute 傳送的已捨棄封包增加的情況。 如果您的頻寬需求一直保持這麼高，請升級您的線路頻寬以維持效能。

深入了解 ExpressRoute 線路 - UpgradeERCircuitBandwidth (升級您的 ExpressRoute 線路頻寬以滿足您的頻寬需求)。

透過 Azure 的私人連線體驗預測性更高且一致的延遲

使用 Azure ExpressRoute 將內部部署網路擴充至 Azure，以改善業務關鍵應用程式的效能、隱私權和可靠性。 透過雲端交換設備或透過 POP 和 IPVPN 連線，直接從您的 WAN 建立私人 ExpressRoute 連線。

深入了解訂用帳戶 - AzureExpressRoute (透過 Azure 的私人連線體驗預測性更高且一致的延遲)。

將工作負載 API 升級至最新版本 (Azure SAP 解決方案中心 API)

我們發現為此資源群組下的資源呼叫了過期的工作負載 API 版本。 建議您切換至最新的工作負載 API 版本，以確保可在 Azure SAP 解決方案中心不中斷地存取最新功能以及進行效能改善。 如果建議中顯示了多個適用於 SAP 解決方案的虛擬執行個體 (VIS)，確實更新所有 VIS 資源的 API 版本。

深入了解訂用帳戶 - UpdateToLatestWaasApiVersionAtSub (將工作負載 API 升級到最新版本 (Azure SAP 解決方案中心 API))。

將工作負載 SDK 升級至最新版本 (Azure SAP 解決方案中心 SDK)

我們發現您從這個資源群組中的資源呼叫了過期的工作負載 SDK 版本。 升級至最新的工作負載 SDK 版本，以取得 Azure SAP 解決方案中心的最新功能，以及模型品質、效能和服務可用性等方面的最佳結果。 如果建議中顯示了多個適用於 SAP 解決方案的虛擬執行個體 (VIS)，確實更新所有 VIS 資源的 SDK 版本。

深入瞭解 訂用帳戶 - UpgradeToLatestWaasSdkVersionAtSub (將工作負載 SDK 升級至最新版本 (Azure Center for SAP solutions SDK))。

將 DNS 存留時間設定為 60 秒

存留時間 (TTL) 會影響用戶端對 Azure 流量管理員提出要求時，會多快收到回應。 降低 TTL 值表示用戶端會在容錯移轉的情況下，更快速地路由傳送至正常運作的端點。 將 TTL 設定為 60 秒，以儘快將流量路由至狀態良好的端點。

深入了解流量管理員設定檔 - ProfileTTL (將 DNS 存留時間設定為 60 秒)。

將 DNS 存留時間設定為 20 秒

存留時間 (TTL) 會影響用戶端對 Azure 流量管理員提出要求時，會多快收到回應。 降低 TTL 值表示用戶端會在容錯移轉的情況下，更快速地路由傳送至正常運作的端點。 將 TTL 設定為 20 秒，以儘快將流量路由至狀態良好的端點。

深入了解流量管理員設定檔 - FastFailOverTTL (將 DNS 存留時間設定為 20 秒)。

將 DNS 存留時間設定為 60 秒

存留時間 (TTL) 會影響用戶端對 Azure 流量管理員提出要求時，會多快收到回應。 降低 TTL 值表示用戶端會在容錯移轉的情況下，更快速地路由傳送至正常運作的端點。 將 TTL 設定為 60 秒，以儘快將流量路由至狀態良好的端點。

深入了解流量管理員設定檔 - ProfileTTL (將 DNS 存留時間設定為 60 秒)。

考慮增加虛擬網路閘道 SKU 的大小，以解決 CPU 使用量持續偏高的狀況

在高流量負載下，VPN 閘道可能會因為高 CPU 而捨棄封包。

深入了解 虛擬網路閘道 - HighCPUVNetGateway (考慮增加您虛擬網路 (VNet) 閘道 SKU 的大小，以解決 CPU 使用量持續偏高的狀況)。

考慮增大您虛擬網路閘道 SKU 以解決 P2S 使用量過高的情況

每個閘道 SKU 只能支援指定計數的並行 P2S 連線。 您的連線計數接近閘道限制，因此更多連線嘗試可能失敗。

深入了解 虛擬網路閘道 - HighP2SConnectionsVNetGateway (考慮增加 VNet 閘道 SKU 的大小，以解決高 P2S 使用量的狀況)。

請確定您的應用程式閘道中有足夠的執行個體可支援您的流量

您的應用程式閘道近期的執行已達高使用率，且負載繁重，而可能會發生流量遺失或延遲增加。 請務必相應地調整應用程式閘道的規模，並新增用一些緩衝，以便做好準備來應對流量的激增或尖峰，並將其對 QoS 的影響降至最低。 應用程式閘道 v1 SKU (Standard/WAF) 支援手動調整，v2 SKU (Standard_v2/WAF_v2) 支援手動和自動調整。 使用手動擴充，增加您的執行個體計數。 如果已啟用自動調整，請確實將最大執行個體計數設定為較高的值，讓應用程式閘道可隨著流量增加而擴增。

深入了解應用程式閘道 - HotAppGateway (確定您的應用程式閘道中有足夠的執行個體可支援您的流量)。

使用 HEAD 健全狀態探查

健全狀態探查可以使用 GET 或 HEAD HTTP 方法。 最好使用 HEAD 方法進行健康情況探查，以減少來源的流量負載量。

深入瞭解 Front Door - 使用 HEAD 健康情況探查。

SAP for Azure

若要避免 Mellanox 驅動程式中的軟鎖定，請減少 SAP 工作負載中應用程式 VM OS 中的 can_queue 值

若要避免 Mellanox 驅動程式中偶爾發生的軟鎖定，要在作業系統中減少 can_queue 值。 無法直接設定該值。 新增下列核心開機行選項以達到相同的效果：「hv_storvsc.storvsc_ringbuffer_size=131072 hv_storvsc.storvsc_vcpus_per_sub_channel=1024」

深入了解應用程式伺服器執行個體 - AppSoftLockup (為了避免 Mellanox 驅動程式中的軟鎖定，要減少 SAP 工作負載中應用程式虛擬機器作業系統中的 can_queue 值)。

若要避免 Mellanox 驅動程式中的軟鎖定，請減少 SAP 工作負載中 ASCS VM OS 中的 can_queue 值

若要避免 Mellanox 驅動程式中偶爾發生的軟鎖定，要在作業系統中減少 can_queue 值。 無法直接設定該值。 新增下列核心開機行選項以達到相同的效果：「hv_storvsc.storvsc_ringbuffer_size=131072 hv_storvsc.storvsc_vcpus_per_sub_channel=1024」

深入了解中央伺服器執行個體 - AscsoftLockup (為了避免 Mellanox 驅動程式中的軟鎖定，要減少 SAP 工作負載中 ASCS 虛擬機器作業系統中的 can_queue 值)。

若要避免 Mellanox 驅動程式中的軟鎖定，請減少 SAP 工作負載中 DB VM OS 中的 can_queue 值

若要避免 Mellanox 驅動程式中偶爾發生的軟鎖定，要在作業系統中減少 can_queue 值。 無法直接設定該值。 新增下列核心開機行選項以達到相同的效果：「hv_storvsc.storvsc_ringbuffer_size=131072 hv_storvsc.storvsc_vcpus_per_sub_channel=1024」

深入了解資料庫執行個體 - DBSoftLockup (為了避免 Mellanox 驅動程式中的軟鎖定，要減少 SAP 工作負載中資料庫虛擬機器作業系統中的 can_queue 值）。

如需使用 ANF 改善 HANA DB 中的檔案系統效能，請最佳化 tcp_wmem OS 參數

net.ipv4.tcp_wmem 參數指定 TCP 通訊端所使用的最小、預設和最大傳送緩衝區大小。 根據 SAP 附注 302436 設定參數，以認證使用 ANF 執行 HANA DB，並改善檔案系統效能。 最大值不能超過 net.core.wmem_max 參數。

深入了解資料庫執行個體 - WriteBuffersAllocated (如需使用 ANF 改善 HANA DB 中的檔案系統效能，請最佳化 tcp_wmem OS 參數)。

如需使用 ANF 改善 HANA DB 中的檔案系統效能，請最佳化 tcp_rmem OS 參數

net.ipv4.tcp_rmem 參數指定 TCP 通訊端所使用的最小、預設和最大接收緩衝區大小。 根據 SAP 附注 3024346 設定參數，以認證使用 ANF 執行 HANA DB，並改善檔案系統效能。 最大值不能超過 net.core.rmem_max 參數。

深入了解資料庫執行個體 - OptimiseReadTcp (如需使用 ANF 改善 HANA DB 中的檔案系統效能，請最佳化 tcp_rmem OS 參數)。

如需使用 ANF 改善 HANA DB 中的檔案系統效能，請最佳化 wmem_max OS 參數

在儲存體類型為 ANF 的 HANA DB 中，參數所定義的寫入通訊端緩衝區上限 net.core.wmem_max 的設定必須夠大，才能處理傳出的網路封包。 net.core.wmem_max 設定可確保 HANA DB 會使用 ANF 執行，並改善檔案系統效能。 請參閱 SAP 附註：3024346。

深入了解資料庫執行個體 - MaxWriteBuffer (如需使用 ANF 改善 HANA DB 中的檔案系統效能，請最佳化 wmem_max OS 參數)。

如需使用 ANF 改善 HANA DB 中的檔案系統效能，請最佳化 tcp_rmem OS 參數

net.ipv4.tcp_rmem 參數指定 TCP 通訊端所使用的最小、預設和最大接收緩衝區大小。 根據 SAP 附注 3024346 設定參數，以認證使用 ANF 執行 HANA DB，並改善檔案系統效能。 最大值不能超過 net.core.rmem_max 參數。

深入了解資料庫執行個體 - OptimizeReadTcp (如需使用 ANF 改善 HANA DB 中的檔案系統效能，請最佳化 tcp_rmem OS 參數)。

如需使用 ANF 改善 HANA DB 中的檔案系統效能，請最佳化 rmem_max OS 參數

在儲存體類型為 ANF 的 HANA DB 中，參數所定義的讀取通訊端緩衝區上限 net.core.rmem_max 的設定必須夠大，才能處理傳入的網路封包。 net.core.rmem_max 設定可確保 HANA DB 會使用 ANF 執行，並改善檔案系統效能。 請參閱 SAP 附註：3024346。

深入了解資料庫執行個體 - MaxReadBuffer (如需使用 ANF 改善 HANA DB 中的檔案系統效能，請最佳化 rmem_max OS 參數)。

若要使用 ANF 改善 HANA DB 中的檔案系統效能，請將接收者待辦項目佇列大小設定為 300000

參數 net.core.netdev_max_backlog 會指定接收者待辦項目佇列的大小，如果網路介面接收封包的速度比核心可處理的速度還快，就會使用此參數。 根據 SAP 附註 3024346 設定參數。 net.core.netdev_max_backlog 設定可確保 HANA DB 會使用 ANF 執行，並改善檔案系統效能。

深入了解資料庫執行個體 - BacklogQueueSize (若要使用 ANF 改善 HANA DB 中的檔案系統效能，請將接收者待辦項目佇列大小設定為 300000)。

若要使用 ANF 改善 HANA DB 中的檔案系統效能，請啟用 TCP 窗口縮放 OS 參數

根據 SAP 附註 302436 啟用 TCP 窗口縮放參數。 TCP 視窗縮放設定可確保 HANA DB 會使用 ANF 執行，並在 SAP 工作負載中使用 ANF 來改善 HANA DB 中的檔案系統效能。

深入了解資料庫執行個體 - EnableTCPWindowScaling (若要使用 ANF 改善 HANA DB 中的檔案系統效能，請啟用 TCP 窗口縮放 OS 參數)。

若要使用 ANF 改善 HANA DB 中的檔案系統效能，請在 OS 中停用 IPv6 通訊協定

根據 Azure 上的 SAP 適用的建議停用 IPv6，讓使用 ANF 的 HANA DB 改善其檔案系統效能。

深入了解資料庫執行個體 - DisableIPv6Protocol (若要使用 ANF 改善 HANA DB 中的檔案系統效能，請在 OS 中停用 IPv6 通訊協定)。

若要使用 ANF 改善 HANA DB 中的檔案系統效能，請停用在閒置後緩慢啟動的參數

使用 net.ipv4.tcp_slow_start_after_idle 參數，即無須為已閒置一段時間的 TCP 連線漸次擴大 TCP 窗口大小。 根據 SAP 附註 302436 將此參數設定為零，則一開始就會對先前閒置的 TCP 連線使用最大速度。

深入了解資料庫執行個體 - ParameterSlowStart (若要使用 ANF 改善 HANA DB 中的檔案系統效能，請停用在閒置後緩慢啟動的參數)。

若要使用 ANF 改善 HANA DB 中的檔案系統效能，請將 tcp_max_syn_backlog OS 參數最佳化

若要在短時間內傳送了大量連線要求的情況下防止核心使用 SYN Cookie，並防止系統記錄檔中出現潛在 SYN 洪水攻擊的相關警告，則必須將 SYN 待辦項目的大小設定為夠高的值。 請參閱 SAP 附註 2382421。

深入了解資料庫執行個體 - TCPMaxSynBacklog (如需使用 ANF 改善 HANA DB 中的檔案系統效能，請最佳化 tcp_max_syn_backlog OS 參數)。

若要使用 ANF 改善 HANA DB 中的檔案系統效能，請啟用 tcp_sack OS 參數

根據 SAP 附註 302436 啟用 tcp_sack 參數。 tcp_sack 設定可確保 HANA DB 會使用 ANF 執行，並在 SAP 工作負載中使用 ANF 來改善 HANA DB 中的檔案系統效能。

深入了解資料庫執行個體 - TCPSackParameter (如需使用 ANF 改善 HANA DB 中的檔案系統效能，請啟用 tcp_sack OS 參數)。

在 HANA DB 使用 ANF 的高可用性案例中，停用 tcp_timestamps OS 參數

根據 SAP 附註 302436 停用 tcp_timestamps 參數。 tcp_timestamps 設定可確保 HANA DB 會使用 ANF 執行，並在 SAP 工作負載中使用 ANF 來改善 HANA DB 高可用性案例中的檔案系統效能

深入了解資料庫執行個體 - DisableTCPTimestamps (在 HANA DB 使用 ANF 的高可用性案例中，停用 tcp_timestamps OS 參數)。

若要使用 ANF 改善 HANA DB 中的檔案系統效能，請啟用 tcp_timestamps OS 參數

根據 SAP 附註 302436 啟用 tcp_timestamps 參數。 tcp_timestamps 設定可確保 HANA DB 會使用 ANF 執行，並在 SAP 工作負載中使用 ANF 來改善 HANA DB 中的檔案系統效能。

深入了解資料庫執行個體 - EnableTCPTimestamps (如需使用 ANF 改善 HANA DB 中的檔案系統效能，請啟用 tcp_timestamps OS 參數)。

若要使用 ANF 改善 HANA DB 中的檔案系統效能，請啟用自動調整 TCP 接收緩衝區大小

參數 net.ipv4.tcp_moderate_rcvbuf 可讓 TCP 執行緩衝區自動調整，以自動調整緩衝區的大小 (不超過 tcp_rmem)，而符合完整輸送量的路徑所需的大小。 根據 SAP 附註 302436 啟用此參數，以改善檔案系統效能。

深入了解資料庫執行個體 - EnableAutoTuning (若要使用 ANF 改善 HANA DB 中的檔案系統效能，請啟用自動調整 TCP 接收緩衝區大小)。

若要使用 ANF 改善 HANA DB 中的檔案系統效能，請將 net.ipv4.ip_local_port_range 最佳化

HANA 會使用大量連線進行內部通訊，因此，建議盡可能為此準備較多的用戶端連接埠。 根據 SAP 附註 2382421 設定 OS 參數 net.ipv4.ip_local_port_range，以確保最佳的內部 HANA 通訊。

深入了解資料庫執行個體 - IPV4LocalPortRange (如需使用 ANF 改善 HANA DB 中的檔案系統效能，請最佳化 net.ipv4.ip_local_port_range)。

若要使用 ANF 改善 HANA DB 中的檔案系統效能，請將 sunrpc.tcp_slot_table_entries 最佳化

根據建議將 sunrpc.tcp_slot_table_entries 參數設定為 128，以在 SAP 工作負載中使用 ANF 改善 HANA DB 中的檔案系統效能。

深入了解資料庫執行個體 - TCPSlotTableEntries (如需使用 ANF 改善 HANA DB 中的檔案系統效能，請最佳化 sunrpc.tcp_slot_table_entries)。

在 /hana/data 磁碟區的 LVM 中，所有磁碟必須屬於相同類型，以確保 HANA DB 中的高效能

如果在 /hana/data 磁碟區中選取了多個磁碟類型，SAP 工作負載中的 HANA DB 效能可能會受到限制。 確定所有 HANA Data 磁碟區磁碟屬於相同類型，並根據 Azure 上的 SAP 適用的建議進行設定。

深入了解資料庫執行個體 - HanaDataDiskTypeSame (在 /hana/data 磁碟區的 LVM 中，所有磁碟必須屬於相同類型，以確保 HANA DB 中的高效能)。

/hana/data 的等量大小必須為 256 kb，以改善 SAP 工作負載中的 HANA DB 效能

如果您使用 LVM 或 mdadm 在數個 Azure 進階磁碟上建置等量集，則需要定義等量大小。 根據最新 Linux 版本的體驗，Azure 建議對 /hana/data 檔案系統使用 256 kb 的等量大小，以提升 HANA DB 中的效能。

深入了解資料庫執行個體 - HanaDataStripeSize (/hana/data 的等量大小必須為 256 kb，以改善 SAP 工作負載中的 HANA DB 效能)。

若要使用 ANF 改善 HANA DB 中的檔案系統效能，請將 vm.swappiness 參數最佳化

根據建議將 OS 參數 vm.swappiness 設定為 10，以在 SAP 工作負載中使用 ANF 改善 HANA DB 中的檔案系統效能。

深入了解資料庫執行個體 - VmSwappiness (如需使用 ANF 改善 HANA DB 中的檔案系統效能，請最佳化 vm.swappiness 參數)。

若要使用 ANF 改善 HANA DB 中的檔案系統效能，請停用 net.ipv4.conf.all.rp_filter

根據建議停用反向路徑篩選 linux OS 參數 net.ipv4.conf.all.rp_filter，以在 SAP 工作負載中使用 ANF 改善 HANA DB 中的檔案系統效能。

深入了解資料庫執行個體 - DisableIPV4Conf (若要使用 ANF 改善 HANA DB 中的檔案系統效能，請停用 net.ipv4.conf.all.rp_filter)。

使用 Ultradisk 時，/hana/data 磁碟區的 IOPS 必須為 >= 7000，以提升 HANA DB 效能

使用 Ultradisk 時，對於 SAP 工作負載建議 /hana/data 磁碟區中至少應有 7000 的 IOPS。 根據此需求選取 /hana/data 磁碟區的磁碟類型，以確保 DB 具備高效能。

深入了解資料庫執行個體 - HanaDataIOPS (使用 Ultradisk 時，/hana/data 磁碟區的 IOPS 必須為 >= 7000，以提升 HANA DB 效能)。

若要使用 ANF 改善 HANA DB 中的檔案系統效能，請變更 tcp_max_slot_table_entries 參數

根據 SAP 附註 302436 將 OS 參數 tcp_max_slot_table_entries 設定為 128，以在 SAP 工作負載中使用 ANF 改善 HANA DB 中的檔案傳輸效能。

深入了解資料庫執行個體 - OptimizeTCPMaxSlotTableEntries (如需使用 ANF 改善 HANA DB 中的檔案系統效能，請變更 tcp_max_slot_table_entries 參數)。

確定 /hana/data 磁碟區的讀取效能 >= 400 MB/秒，以提升 HANA DB 中的效能

對於 Azure 上的 SAP 工作負載，建議 16 MB 和 64 MB I/O 大小的 /hana/data 至少應有 400 MB/秒的讀取活動。 根據此需求選取 /hana/data 的磁碟類型，以確保 DB 具備高效能，並且符合 SAP HANA 的最低儲存體需求。

深入了解資料庫執行個體 - HanaDataVolumePerformance (確定 /hana/data 磁碟區的讀取效能 >= 400 MB/秒，以提升 HANA DB 中的效能)。

/hana/log 磁碟區的讀取/寫入效能必須為 >= 250 MB/秒，以提升 HANA DB 中的效能

對於 Azure 上的 SAP 工作負載，建議 1 MB I/O 大小的 /hana/log 至少應有 250 MB/秒的讀取/寫入活動。 根據此需求選取 /hana/log 磁碟區的磁碟類型，以確保 DB 具備高效能，並且符合 SAP HANA 的最低儲存體需求。

深入了解資料庫執行個體 - HanaLogReadWriteVolume (/hana/log 磁碟區的讀取/寫入效能必須為 >= 250 MB/秒，以提升 HANA DB 中的效能)。

使用 Ultradisk 時，/hana/log 磁碟區的 IOPS 必須為 >= 2000，以提升 HANA DB 中的效能

使用 Ultradisk 時，對於 SAP 工作負載建議 /hana/log 磁碟區中至少應有 2000 的 IOPS。 根據此需求選取 /hana/log 磁碟區的磁碟類型，以確保 DB 具備高效能。

深入了解資料庫執行個體 - HanaLogIOPS (使用 Ultradisk 時，/hana/log 磁碟區的 IOPS 必須為 >= 2000，以提升 HANA DB 中的效能)。

在 /hana/log 磁碟區的 LVM 中，所有磁碟必須屬於相同類型，以確保 HANA DB 中的高效能

如果在 /hana/log 磁碟區中選取了多個磁碟類型，SAP 工作負載中的 HANA DB 效能可能會受到限制。 確定所有 HANA Data 磁碟區磁碟屬於相同類型，並根據 Azure 上的 SAP 適用的建議進行設定。

深入了解資料庫執行個體 - HanaDiskLogVolumeSameType (在 /hana/data 磁碟區的 LVM 中，所有磁碟必須屬於相同類型，以確保 HANA DB 中的高效能)。

使用進階磁碟在 /hana/log 磁碟上啟用寫入加速器，以改善 HANA DB 中的寫入延遲

Azure 寫入加速器是適用於 Azure M 系列 VM 的功能。 其可改善寫入 Azure 進階儲存體的 I/O 延遲。 對於 SAP HANA，寫入加速器僅適用於 /hana/log 磁碟區。

深入了解資料庫執行個體 - WriteAcceleratorEnabled (使用進階磁碟在 /hana/log 磁碟上啟用寫入加速器，以改善 HANA DB 中的寫入延遲)。

/hana/log 的等量大小必須為 64 kb，以改善 SAP 工作負載中的 HANA DB 效能

如果您使用 LVM 或 mdadm 在數個 Azure 進階磁碟上建置等量集，則需要定義等量大小。 若要取得 I/O 較大的足夠輸送量，Azure 建議對 /hana/log 檔案系統使用 64 kb 的等量大小，以提升 HANA DB 的效能。

深入了解資料庫執行個體 - HanaLogStripeSize (/hana/log 的等量大小必須為 64 kb，以改善 SAP 工作負載中的 HANA DB 效能)。

安全性

更新證明 API 版本

我們發現此訂用帳戶下的資源 API 呼叫來自過時的證明 API。 建議您切換至最新的證明 API 版本。 您需要更新現有的程式碼，才能使用最新的 API 版本。 使用最新的 API 版本可確保您收到最新的功能和效能改進。

深入了解證明提供者 - UpgradeAttestationAPI (更新證明 API 版本)。

更新 Key Vault SDK 版本

新的 Key Vault 用戶端程式庫會分割成金鑰、祕密和憑證 SDK，這些都已與建議的 Azure 身分識別程式庫整合，可跨所有語言和環境提供流暢的 Key Vault 驗證。 其中也包含數個效能修正程式，可解決客戶所回報的問題，並透過我們的 QA 流程主動識別問題。 如果 Key Vault 已與 Azure 儲存體、磁碟或其他可使用舊版 Key Vault SDK 的 Azure 服務整合，且您目前所有的自訂應用程式使用 .NET SDK 4.0 或更高版本時，請不用考慮該建議。

深入了解金鑰保存庫 - UpgradeKeyVaultSDK (更新 Key Vault SDK 版本)。

更新 Key Vault SDK 版本

新的 Key Vault 用戶端程式庫會分割成金鑰、祕密和憑證 SDK，這些都已與建議的 Azure 身分識別程式庫整合，可跨所有語言和環境提供流暢的 Key Vault 驗證。 其中也包含數個效能修正程式，可解決客戶所回報的問題，並透過我們的 QA 流程主動識別問題。

重要

請注意，您只能補救您有權存取的自訂應用程式建議。 建議可能會因為與其他 Azure 服務 (例如儲存體、磁碟加密) 整合而出現，而這些服務正在進行更新至新版的 SDK。 如果您在所有應用程式中使用 .NET 4.0，請不用考慮該建議。

深入了解受控 HSM 服務 - UpgradeKeyVaultMHSMSDK (更新 Key Vault SDK 版本)。

儲存體

對小於 256 MB 的 Blob 使用「Put Blob」

在寫入 256 MB 以下 (使用 2016-05-31 以前 REST 版本的要求則為 64 MB) 的區塊 Blob 時，您可以使用「Put Blob」再搭配單一寫入作業來將其完整上傳。 根據彙總計量，我們認為您儲存體帳戶的寫入作業可予以最佳化。

深入了解 儲存體帳戶 - StorageCallPutBlob (對小於 256 MB 的 Blob 使用「Put Blob」)。

增加已佈建的進階檔案共用大小，以避免要求遭到節流

您對於進階檔案共用的要求遭到節流，因為已達到檔案共用的每秒 I/O 作業數 (IOPS) 或輸送量限制。 若要讓要求不會遭到節流，請增加進階檔案共用的大小。

深入了解儲存體帳戶 - AzureStorageAdvisorAvoidThrottlingPremiumFiles (增加進階版檔案共用的佈建大小以避免要求節流)。

在資料表資料行上建立統計資料

我們偵測到您遺漏了資料表統計資料，而可能會影響查詢效能。 查詢最佳化工具會使用統計資料來估計基數或查詢結果中的資料列數目，以利其建立高品質的查詢計劃。

深入了解 SQL 資料倉儲 - CreateTableStatisticsSqlDW (在資料表資料行上建立統計資料)。

移除資料扭曲以提升查詢效能

我們偵測到發佈資料扭曲大於 15%，這可能會造成昂貴的效能瓶頸。

深入了解 SQL 資料倉儲 - DataSkewSqlDW (移除資料扭曲以提升查詢效能)。

更新資料表資料行的統計資料

我們偵測到您沒有最新的資料表統計資料，而可能會影響查詢效能。 查詢最佳化工具會使用最新的統計資料來估計基數或查詢結果中的資料列數目，以利其建立高品質的查詢計劃。

深入了解 SQL 資料倉儲 - UpdateTableStatisticsSqlDW (更新資料表資料行的統計資料)。

擴大以將 SQL 資料倉儲的快取使用率最佳化

我們偵測到您的快取使用率很高，但命中率卻很低，表示快取收回率很高，可能會影響您工作負載的效能。

深入了解 SQL 資料倉儲 - SqlDwIncreaseCacheCapacity (擴大以將 SQL 資料倉儲的快取使用率最佳化)。

擴大或更新資源類別以減少 tempdb 與 SQL 資料倉儲的爭用

我們偵測到您的 tempdb 使用量很高，這可能會影響工作負載的效能。

深入了解 SQL 資料倉儲 - SqlDwReduceTempdbContention (使用 SQL 資料倉儲來擴大或更新資源類別，以減少 tempdb 競爭)。

使用 SQL 資料倉儲將資料表轉換成複寫的資料表

我們偵測到您可以透過使用複寫資料表來從中獲益。 複寫資料表會避免高成本的資料移動作業，並大幅增加工作負載的效能。

深入了解 SQL 資料倉儲 - SqlDwReplicateTable (使用 SQL 資料倉儲將資料表轉換成複寫的資料表)。

分割儲存體帳戶中的暫存檔案，以提高載入效能

我們偵測到您可以藉由分割在儲存體帳戶中暫存的壓縮檔案，來提高載入輸送量。 適當的經驗法則是將壓縮的檔案分割成 60 個或更多檔案，以最大化載入的平行處理。

深入了解 SQL 資料倉儲 - FileSplittingGuidance (分割儲存體帳戶中的暫存檔案，以提高載入效能)。

增加載入時的批次大小，以最大化載入輸送量、資料壓縮和查詢效能

我們偵測到您可以在載入資料庫時增加批次大小，以提高載入效能和輸送量。 考慮使用 COPY 陳述式。 如果您無法使用 COPY 陳述式，請考慮在使用載入公用程式 (例如 SQLBulkCopy API 或 BCP) 時增加批次大小 - 適當的經驗法則是使用 100K 到 1M 個資料列之間的批次大小。

深入了解 SQL 資料倉儲 - LoadBatchSizeGuidance (增加載入時的批次大小，以最大化載入輸送量、資料壓縮和查詢效能)。

將儲存體帳戶共置在相同區域內，以盡可能縮短載入時的延遲

我們偵測到您從不同於 SQL 集區的區域進行載入。 考慮從與 SQL 集區位於相同區域內的儲存體帳戶進行載入，以將載入資料時的延遲降至最低。

深入了解 SQL 資料倉儲 - ColocateStorageAccount (將儲存體帳戶共置在相同區域內，以盡可能縮短載入時的延遲)。

將您的儲存體用戶端程式庫更新為最新版本以提供更可靠的服務和效能

針對客戶回報的問題以及由我們的 QA 流程主動找出的問題，最新版本的儲存體用戶端程式庫/ SDK 均提供了可解決上述問題的修正程式。 除了各項新功能，最新版本也提供了更高的可靠性及最佳化效能，能改善您使用 Azure 儲存體的整體經驗。

深入了解儲存體帳戶 - UpdateStorageSDK (將儲存體用戶端程式庫更新為最新版本，以提高可靠性和效能)。

將您的儲存體用戶端程式庫更新為最新版本以提供更可靠的服務和效能

針對客戶回報的問題以及由我們的 QA 流程主動找出的問題，最新版本的儲存體用戶端程式庫/ SDK 均提供了可解決上述問題的修正程式。 除了各項新功能，最新版本也提供了更高的可靠性及最佳化效能，能改善您使用 Azure 儲存體的整體經驗。

深入了解儲存體帳戶 - UpdateStorageDataMovementSDK (將儲存體用戶端程式庫更新為最新版本，以提高可靠性和效能)。

升級至標準 SSD 磁碟以達到一致性和提高效能

由於您正在標準 HDD 受控磁碟上執行 IaaS 虛擬機器工作負載，請注意所有 Azure VM 類型現在都有標準 SSD 磁碟選項可供使用。 標準 SSD 磁碟是符合成本效益的儲存體選項，已針對需要一致效能的企業工作負載進行最佳化。 立即升級您的磁碟設定，以改善延遲、可靠性和可用性。 升級需要重新啟動 VM，而這需要三到五分鐘的時間。

深入了解儲存體帳戶 - StandardSSDForNonPremVM (升級至標準 SSD 磁碟以達到一致性和提高效能)。

使用進階效能區塊 Blob 儲存體

您的一或多個儲存體帳戶針對所儲存的每 GB 區塊 Blob 資料具有很高的交易速率。 請針對需要快速儲存體回應時間和/或高交易速率的工作負載，使用進階效能區塊 Blob 儲存體而非標準效能儲存體，這還可能會節省儲存體成本。

深入了解儲存體帳戶 - PremiumBlobStorageAccount (使用進階效能區塊 Blob 儲存體)。

將非受控磁碟從標準 HDD 轉換為進階 SSD 以提升效能

我們注意到您的非受控 HDD 磁碟已接近效能目標。 針對 IO 密集工作負載的虛擬機器，Azure 進階 SSD 可提供高效能和低延遲的磁碟支援。 藉由將您的標準 HDD 磁碟升級至進階 SSD 磁碟來提升磁碟效能。 升級需要重新啟動 VM，而這需要三到五分鐘的時間。

深入了解儲存體帳戶 - UMDHDDtoPremiumForPerformance (將非受控磁碟從標準 HDD 轉換為進階 SSD 以提升效能)。

分配伺服器群組中的資料以在節點間分配工作負載

資料似乎未分配於此伺服器群組中，但仍留在協調器上。 如需完整超大規模 (Citus) 權益，請將資料分配於伺服器群組中的背景工作節點。

深入了解超大規模 (Citus) 伺服器群組 - OrcasPostgreSqlCitusDistributeData (分配伺服器群組中的資料以在節點間分配工作負載)。

重新平衡超大規模資料庫 (Citus) 伺服器群組中的資料，將工作負載更平均地分散到背景工作節點間

此超大規模資料庫 (Citus) 伺服器群組中的背景工作節點之間似乎未取得資料的平衡。 若要使用超大規模資料庫 (Citus) 伺服器群組中的每個背景工作節點，請有效重新平衡伺服器群組中的資料。

深入了解 超大規模 (Citus) 伺服器群組 - OrcasPostgreSqlCitusRebalanceData (重新平衡超大規模資料庫 (Citus) 伺服器群組中的資料，將工作負載更平均地分散到背景工作節點間)。

虛擬桌面基礎結構

藉由部署更接近使用者位置的 VM，改善使用者體驗和連線能力

我們已確定您的 VM 位於與使用者使用 Azure 虛擬桌面連線的區域不同或較遠的區域，這可能會導致連線回應時間延長並影響整體使用者體驗。 為主機集區建立 VM 時，嘗試使用距離使用者較近的區域。 較近的鄰近性可讓維持使用者對 Azure 虛擬桌面服務的滿意度，同時獲得更好的整體體驗品質。

深入了解主機集區 - RegionProximityHostPools (藉由將 VM 部署至更接近使用者的位置，改善使用者體驗和連線能力)。

變更深度第一個負載平衡主機集區的最大工作階段限制，以改善 VM 效能

深度的第一次負載平衡使用最大工作階段限制，來判斷單一工作階段主機上，可擁有並行工作階段的使用者數目上限。 如果最大工作階段限制太高，所有使用者工作階段都會導向至相同的工作階段主機，而這可能會導致效能和可靠性問題。 因此，將主機集區設定為深度優先負載平衡時，也要根據部署的設定和 VM 的容量，設定適當的工作階段上限。 若要修正此問題，請開啟主機集區的屬性，然後變更最大工作階段限制設定旁的值。

深入了解主機集區 - ChangeMaxSessionLimitForDepthFirstHostPool (變更深度第一個負載平衡主機集區的最大工作階段限制，以改善 VM 效能)。

Web

將 App Service 方案移至 PremiumV2 以獲得更好的效能

過去 3 天內，您的應用程式每天服務超過 1000 個要求。 您的應用程式可能會因為進階 V2 App Service 服務層級提供的更高效能基礎結構而受益。 進階 V2 服務層級具有 Dv2 系列的 VM，相較於先前的執行個體，其具有更快的處理器、SSD 儲存體以及雙倍的記憶體/核心比率。 從我們的文件深入了解如何升級至進階 V2。

深入了解 App Service - AppServiceMoveToPremiumV2 (將 App Service 方案移至 PremiumV2 以獲得更好的效能)。

檢查來自 App Service 資源的輸出連線

應用程式開啟了太多 TCP/IP 通訊端連線。 超過暫時的 TCP/IP 連接埠連線限制可能會導致應用程式發生非預期的連線問題。

深入了解 App Service - AppServiceOutboundConnections (檢查來自 App Service 資源的輸出連線)。

下一步

深入了解效能效率 - Microsoft Azure 架構完善的架構