計量應用程式計算
本文說明一些用來計算網 Microsoft狀架構中耗用量的計算。 使用本文來進一步瞭解Microsoft網狀架構容量計量應用程式中顯示的資訊。
取用分析
多載容量是達到其計算能力 100% 以上的容量。 當容量超載時，就會開始進行節流。 節流視覺效果可協助您瞭解使用量，以網狀架構在指定時間點的節流限制百分比。 節流會繼續進行，直到容量使用量低於100%。 節流視覺效果有三個索引標籤，每個索引卷標都會根據不同的時間範圍顯示不同節流類型的相關信息。
| 定位字元 | 臨界值限制 | 當容量達到 100% 時，會發生什麼事？ | 容量回到 100% 之前多久？ |
|---|---|---|---|
| 互動式延遲 | 10 分鐘 | 20 秒的節流會套用至互動式要求 | 套用延遲之後，新的互動式要求和背景要求會繼續累積未來的計算使用量 |
| 互動式拒絕 | 60 分鐘 | 互動式要求遭到拒絕，使用者會在UI中看到錯誤 | 背景要求會繼續累積未來的計算使用量 |
| 背景拒絕 | 24 小時 | 所有要求都會遭到拒絕，包括背景和互動式要求 | N/A |
當未來的計算使用量低於 100%，則會接受其他要求。 這些要求可能會導致容量的使用量再次超過100%。 當事實上這是兩個連續節流事件時，您可能會將此視為單一連續節流事件。
背景拒絕
由於背景拒絕閾值為24小時，因此高百分比節流數位表示您超過每日 （24 小時） 容量資源。 當背景拒絕高於 100%時，所有要求都會遭到拒絕。 一旦容量使用量低於 100%，拒絕就會停止。 例如，背景拒絕 250% 表示您使用了 SKU 層級每日容量資源的 2.5 倍。
注意
背景工作不會受到節流，而且可以延長互動式拒絕停止所需的時間。
互動式延遲和互動式拒絕
當您查看這些視覺效果時，只會看到在特定時間點影響容量的內容。 這些視覺效果包括已 平滑 處理到目前評估視窗的使用方式。 稍後的時間點可能包含不會影響此時間點的其他平滑使用方式。 背景平滑耗用量可能會降低未來時間點中互動式要求可用的使用量量。
互動式延遲 - 250% 的互動式延遲表示 Fabric 嘗試將耗用量的 25 分鐘調整到接下來 10 分鐘。
互動式拒絕 - 250% 的互動式拒絕表示 Fabric 嘗試將 2.5 小時的耗用量調整到接下來 60 分鐘。
計算從節流復原的時間
當您的使用量超過 100%，您必須等到容量將未來的使用量降低到低於 100%。 您可以使用下列公式來估計花費的時間低於 100%，假設未使用任何額外的計算。
$$ \text{從節流復原的時間下限} = \frac{\text{% 拒絕類型 } – \text{ }100}{100}\times{\text{period duration}} $$
互動式拒絕和互動式延遲可能需要超過1.5倍的時間範圍持續時間，以停止進行節流。 新的要求可能會為容量增加更多的轉送使用量，讓容量使用量的時間比 60 分鐘或 10 分鐘的時間範圍長 100%。
背景拒絕計算範例
當您的使用量達到 250%時，所有要求都會在未來 36 小時內遭到拒絕。
$$ \frac{250-100}{100}\times{24 \text{ hours} = 36 \text{ hours}} $$
容量使用量至少需要 1.5 天的時間才能達到 100%。 背景工作不會遭到拒絕，而且可以延長停止互動式拒絕所需的時間。
互動式拒絕計算範例
當您的使用量達到 250%，則至少在接下來的 90 分鐘內，只會拒絕互動式要求。
$$ \frac{250-100}{100}\times{60 \text{ minutes} = 90 \text{ minutes}} $$
容量使用量至少需要 1.5 小時，才能達到 100% 以下。 不過，由於未來耗用量超過 10 和 60 分鐘時段的背景工作可能會影響您的容量，因此此事件的持續時間可能會較長。
互動式延遲計算範例
當您的使用量達到 250%，互動式要求會在未來 15 分鐘內延遲。
$$ \frac{250-100}{100}\times{10 \text{ minutes} = 15 \text{ minutes}} $$
容量使用量至少需要 15 分鐘，才能達到 100% 以下。 不過，由於未來耗用超過10和60分鐘時段的背景工作會影響您的容量，因此此事件的持續時間可能更長。
效能差異
依專案和作業數據表的矩陣會使用色彩來協助您瞭解 Fabric 專案在組織中執行的方式。
無色彩 - 高於 -10 的值
橙色 - 介於 -10 和 -25 之間的值
紅色 - 小於 -25 的值
若要建立 效能差異，Microsoft Fabric 會針對完成 200 毫秒以下的所有快速作業計算每小時平均。 每小時值會作為過去七天（168 小時）的緩慢移動平均。 然後，將緩慢移動平均與最近數據點與七天前的數據點之間的平均值進行比較。 效能 差異 表示這兩個平均值之間的差異。
您可以使用 效能差異 值來評估過去一周專案的平均效能是否已改善或惡化。 值越高，效能就越好。 接近零的值表示沒有太大的變更，而負值表示您專案的平均效能在過去一周變得更糟。
依 效能差異 數據行排序矩陣有助於識別其效能有最大變更的語意模型。 在調查期間，別忘了考慮 CU 和用戶數目。 效能 差異值是Microsoft高 CU 使用率的網狀架構專案時，效能差異 值是很好的指標，因為它們大量使用或執行許多作業。 不過，具有小型 CU 活動的小型語意模型可能不會反映真實畫面，因為它們可以輕鬆地顯示大正值或負值。