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 儀錶板的 [效能] 索引標籤上 ，從 Advisor 取得效能 建議。

1. 登入 Azure 入口網站。

2. 從任何頁面搜尋並選取 Advisor。

3. 在 Advisor 儀錶板上，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。

深入瞭解 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，以取得模型品質、效能和服務可用性的最佳結果。 此外，從 V3.0 開始，有新的端點提供新功能，例如個人資料辨識、實體辨識和實體連結可用為個別端點。 在預覽端點的變更方面，我們在 SA 端點中有意見採礦，個人資料端點中的修訂文字屬性

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，以取得模型品質、效能和服務可用性的最佳結果。

深入了解認知服務 - UpgradeToLatestAPILanguage （升級至最新版的 Azure 認知服務語言版）。

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，以取得模型品質、效能和服務可用性的最佳結果。 此外，從 V3.0 開始，有新的端點提供新功能，例如個人資料辨識、實體辨識和實體連結可用為個別端點。 在預覽端點的變更方面，我們在 SA 端點中有意見採礦，個人資料端點中的修訂文字屬性

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，以取得模型品質、效能和服務可用性的最佳結果。

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，以取得模型品質、效能和服務可用性的最佳結果。 此外，從 V3.0 開始，有新的端點提供新功能，例如個人資料辨識、實體辨識和實體連結可用為個別端點。 在預覽端點的變更方面，我們有 SA 端點中的意見採礦，個人資料端點中的修訂文字屬性。

深入瞭解 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數據容量的所有數據總管資源（80%）。 改善效能的建議動作是將設定調整為顯示的建議組態。

深入了解數據總管資源 - 適當大小的 ADX 資源（以正確的大小數據總管資源獲得最佳效能。」

檢閱資料總管資料表的資料表快取原則

此建議會呈現數據總管數據表，其中包含大量查詢，可回溯到已設定的快取期間 （policy） 以外的查詢 - 您可以依存取快取數據之查詢百分比來查看前 10 個數據表。 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。

深入了解數據總管資源 - UpdateCachePoliciesForAdxTables （檢閱數據總管數據表的數據表快取原則）。

減少數據總管數據表快取原則以提升效能

減少數據表快取原則會釋出資源快取中未使用的數據，並改善效能。

深入了解數據總管資源 - ReduceCacheForAzureDataExplorerTablesToImprovePerformance （減少數據總管數據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數據表的經常性快取。 保留期間必須一律大於快取期間。 如果您增加快取，且保留期間低於快取期間，請更新保留原則。 分析僅以掃描數據的使用者查詢為基礎。

深入了解數據總管資源 - 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。

深入了解數據總管資源 - PerformanceEnableOptimizedAutoscaleAzureDataExplorer（啟用數據總管資源的優化自動調整規模）。

讀取發生在最新的資料上

超過 75% 的讀取要求登陸在 memstore 上，表示讀取主要是針對最近的數據。 最近的數據讀取表明，即使 memstore 發生排清，也必須存取最近的檔案並放入快取中。

深入瞭解 HDInsight 叢集 - HBaseMemstoreReadPercentage （讀取發生在最新的數據上）。

請考慮使用 HBase 叢集中的加速寫入功能來改善叢集效能。

您會看到此建議程式建議，因為 HDInsight 小組的系統記錄顯示在過去七天內，您的叢集已遇到下列案例：

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)

這些條件是叢集遭受高寫入延遲的指標，這可能是因為叢集上的工作負載繁重。

若要改善叢集的效能，請考慮使用 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，它可為您的應用程式提供低寫入延遲和更佳的復原能力。

若要深入瞭解這項功能，請造訪連結：

深入瞭解 HDInsight 叢集 - AccWriteCandidate （請考慮在 HBase 叢集中使用加速寫入功能以改善叢集效能。」

超過 75% 的查詢是完整掃描查詢

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。

深入瞭解 HDInsight 叢集 - ScanQueryTuningcandidate （超過 75% 的查詢是完整掃描查詢。」

檢查您的區域計數，因為您已封鎖更新

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。

深入瞭解 HDInsight 叢集 - RegionCountCandidate （檢查您的區域計數，因為您已封鎖更新。）。

考慮增加排清程序執行緒

區域伺服器中的排清佇列大小超過 100 個，或經常封鎖更新。 建議您調整排清處理常式。

深入瞭解 HDInsight 叢集 - FlushQueueCandidate （請考慮增加排清器線程）。

請考慮增加壓縮執行緒，讓壓縮更快完成

區域伺服器中的壓縮佇列超過 2000，表示需要壓縮更多數據。 較慢的壓縮可能會影響讀取效能，因為要讀取的檔案數目更多。 沒有壓縮的更多檔案也會影響與檔案與 Azure 檔案系統互動方式相關的堆積使用量。

深入瞭解 HDInsight 叢集 - CompactionQueueCandidate （請考慮增加壓縮線程，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。 您可以依據壓縮資料列群組中的數據列數目來測量區段品質。

深入瞭解 Synapse 工作區 - SynapseCCIGuidance （具有少於 6000 萬個數據列的叢集數據行存放區索引 （CCI） 的數據表。

更新 SynapseManagementClient SDK 版本

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

深入瞭解 Synapse 工作區 - UpgradeSynapseManagementClientSDK （Update 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。 將新的節點新增至 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

深入瞭解私人雲端 Azure VMware 解決方案 - vSANCapacity （vSAN 容量使用率已超過關鍵閾值）。

將 Automanage 更新為最新的 API 版本

我們已針對此訂用帳戶下的資源，從過期的 API 識別 SDK 呼叫。 建議您切換至最新的 SDK 版本，以確保您會收到最新的功能和效能改善。

深入瞭解虛擬機 - 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。

我們判斷您的 VM 位於使用者與 Azure 虛擬桌面連線的區域不同或遠的地方。 遙遠的用戶區域可能會導致連線回應時間延長，並影響整體用戶體驗。

深入瞭解虛擬機 - RegionProximitySessionHosts （藉由將 VM 部署至使用者位置，以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 - ManagedDisks 儲存體 Account（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 VM 重新啟動，這需要三到五分鐘的時間。

深入瞭解磁碟 - MDHDDto 進階版 ForPerformance （將 受控磁碟 從標準 HDD 轉換為 進階版 SSD 以達到效能）。

啟用加速網路以改善網路效能和延遲

我們偵測到您現有部署中的 VM 資源未啟用加速網路功能，且可能支援這項功能。 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

深入瞭解虛擬機 - 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

我們注意到您使用的是 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 受控磁碟進行開發測試和備份;建議您針對生產環境使用 進階版 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 VM 重新啟動，這需要三到五分鐘的時間。

深入瞭解虛擬機 - 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虛擬機，不過，您使用的是低效能的磁碟搭配標準 HDD。 升級連結至生產磁碟的磁碟，無論是標準 SSD 或 進階版 SSD，都可讓您獲得更一致的體驗和延遲改善。

深入瞭解虛擬機 - MatchProdVMProdDisks （比對生產 虛擬機器 與生產磁碟，以達到一致的效能和更好的延遲）。

加速網路可能需要停止和啟動 VM

我們偵測到，即使已要求此功能，仍不會在現有部署中的 VM 資源上參與加速網路功能。 在這類罕見情況下，您可能需要在方便的情況下停止和啟動 VM，以重新參與 AccelNet。

深入瞭解虛擬機 - 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。 針對 SQL Server，針對記錄磁碟使用 Ultra 磁碟可能會為您的資料庫提供更多效能。 請參閱此處的指示，將您的記錄磁碟遷移至 Ultra 磁碟。

深入瞭解虛擬機 - Azure 儲存體 VmUltraDisk（利用記錄磁碟的 Ultra 磁碟低延遲並改善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數據，並識別出在不同計量（也就是 CPU、記憶體和 VM IO）之間具有高使用率的虛擬機（也就是 CPU、記憶體和 VM IO）。 這些 VM 可能會因為接近或達到其 SKU 的限制而遇到效能問題。 請考慮升級其 SKU 以改善效能。

深入瞭解虛擬機 - UpgradeSizeHighVMUtilV0 （升級最作用中虛擬機的大小，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。

深入瞭解 Kubernetes 服務 - 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。

深入瞭解 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

建議您新增一或多個節點集區，而不是使用單一節點集區。 多個集區有助於隔離重要的系統 Pod 與您的應用程式，以防止設定錯誤或流氓應用程式 Pod 意外終止系統 Pod。

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

將 Fleet API 更新為最新版本

我們已針對訂用帳戶下的資源，從過時的 Fleet API 識別 SDK 呼叫。 建議您切換至最新的 SDK 版本，以確保您會收到最新的功能和效能改善。

深入瞭解 Kubernetes 車隊管理員 |預覽 - UpdateToLatestFleetApi （將 Fleet API 更新為最新版本）。

資料庫

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

您將針對 Azure Cosmos DB 容器的查詢使用 100 個查詢頁面大小。 建議您使用 -1 的頁面大小，以進行更快速的掃描。

深入瞭解 Azure Cosmos DB 帳戶 - CosmosDBQueryPageSize （將 Azure Cosmos DB 查詢頁面大小設定為 -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索引編製原則，以改善 RU 耗用量，並減少這些查詢的延遲。

深入瞭解 Azure Cosmos DB 帳戶 - CosmosDBOrderByHighRUCharge （將複合索引新增至您的 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。

深入瞭解 Azure Cosmos DB 帳戶 - CosmosDBDefaultIndexingWithManyPaths （將 Azure Cosmos DB 索引編製原則優化，以只編製所需的索引）。

使用階層式分割區索引鍵來獲得最佳的資料分散效果

您的帳戶具有自定義設定，可讓容器中的邏輯分割區大小超過 20 GB 的限制。 Azure Cosmos DB 小組將此設定套用為暫存量值，讓您有時間使用不同的分割區索引鍵重新架構應用程式。 不建議做為長期解決方案，因為增加限制時不會接受 SLA 保證。 您現在可以使用階層式分割區索引鍵 （預覽） 來重新架構您的應用程式。 此功能可讓您透過設定最多三個分割區索引鍵來超過 20 GB 的限制，非常適合使用綜合索引鍵的多租使用者案例或工作負載。

深入瞭解 Azure Cosmos DB 帳戶 - CosmosDBHierarchicalPartitionKey （使用階層式分割區索引鍵以獲得最佳數據散發）。

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。

深入瞭解 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）。

藉由相應增加以達到最佳資源使用率來增強效能

將系統資源的效率最大化，對於維護最高效能至關重要。 我們的系統會密切監視 CPU 使用量，並在超過 12 小時期間超過 90% 閾值時觸發主動式警示。 此警示不僅會通知適用於 MongoDB 的 Azure Cosmos DB 虛擬核心使用者提高 CPU 耗用量，也提供相應增加至較高層級的寶貴指引。 藉由升級至更健全的層，您可以解除鎖定改善的效能，並確保系統在其尖峰潛力上運作。

深入瞭解 調整和設定適用於 MongoDB 的 Azure Cosmos DB 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。

深入瞭解 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到限制，因為它正在接近目前布建的記憶體值限制。 接近記憶體限制可能會導致效能降低，或伺服器移至唯讀模式。 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

深入瞭解 MariaDB 伺服器 - OrcasMariaDb 儲存體 Limit （調整 MariaDB 伺服器的記憶體限制）。

增加 MariaDB 伺服器的虛擬核心

我們的系統顯示過去七天，CPU 已在高使用率下執行，持續 7 天。 高 CPU 使用率可能會導致查詢效能變慢。 為了改善效能，建議您改用較大的計算大小。

深入瞭解 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

我們的系統顯示伺服器可能無法支援連線要求，因為指定 SKU 的最大支援連線，這可能會導致大量失敗的連接要求對效能造成負面影響。 若要改善效能，建議您藉由增加虛擬核心或切換至記憶體優化 SKU，移至較高的記憶體 SKU。

深入瞭解 MariaDB 伺服器 - OrcasMariaDbConcurrent 連線 ion （將 MariaDB 伺服器調整為較高的 SKU）。

將 MariaDB 伺服器移至記憶體優化 SKU

我們的系統顯示，此伺服器的緩衝池中有高變換率，這可能會導致查詢效能變慢並增加IOPS。 若要改善效能，請檢閱您的工作負載查詢，以找出將記憶體耗用量降至最低的機會。 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。

深入瞭解 MariaDB 伺服器 - OrcasMariaDbMemoryCache （將 MariaDB 伺服器移至記憶體優化 SKU）。

提高稽核記錄的可靠性

我們的系統顯示伺服器稽核記錄在過去一天可能遺失。 當您的伺服器遇到大量 CPU 工作負載，或伺服器在短時間內產生大量稽核記錄時，可能會發生遺失的稽核記錄。 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。

深入瞭解 MariaDB 伺服器 - OrcasMariaDBAuditLog （增加稽核記錄的可靠性）。

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到限制，因為伺服器正在接近目前布建的記憶體值限制。 接近記憶體限制可能會導致效能降低，或伺服器移至唯讀模式。 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

深入瞭解 MySQL 伺服器 - OrcasMySQL 儲存體 Limit （調整 MySQL 伺服器的記憶體限制）。

將 MySQL 伺服器調整為較高的 SKU

我們的系統顯示伺服器可能無法支援連線要求，因為指定 SKU 的最大支援連線，這可能會導致大量失敗的連線要求對效能造成負面影響。 若要改善效能，建議您藉由增加虛擬核心或切換至記憶體優化 SKU，移至較高的記憶體 SKU。

深入瞭解 MySQL 伺服器 - OrcasMySQLConcurrent 連線 ion （將 MySQL 伺服器調整為較高的 SKU）。

增加 MySQL 伺服器的虛擬核心

我們的系統顯示過去七天，CPU 已在高使用率下執行，持續 7 天。 高 CPU 使用率可能會導致查詢效能變慢。 為了改善效能，建議您改用較大的計算大小。

深入瞭解 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，此伺服器的緩衝池中有高變換率，這可能會導致查詢效能變慢並增加IOPS。 若要改善效能，請檢閱您的工作負載查詢，以找出將記憶體耗用量降至最低的機會。 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。

深入瞭解 MySQL 伺服器 - OrcasMySQLMemoryCache （將 MySQL 伺服器移至記憶體優化 SKU）。

新增 MySQL 讀取複本伺服器

我們的系統顯示，您可能會執行大量讀取工作負載，這會導致此伺服器的資源爭用。 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。

深入瞭解 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管理連線不佳，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 來執行此動作。

深入瞭解 MySQL 伺服器 - OrcasMySQL 連線 ionPooling （改善 MySQL 連線管理）。

提高稽核記錄的可靠性

我們的系統顯示伺服器稽核記錄在過去一天可能遺失。 當伺服器遇到大量 CPU 工作負載，或伺服器在短時間內產生大量稽核記錄時，可能會發生這種情況。 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。

深入瞭解 MySQL 伺服器 - OrcasMySQLAuditLog （增加稽核記錄的可靠性）。

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，您的 MySQL 伺服器可能會因為臨時表參數設定低而產生不必要的 I/O 額外負荷。 這可能會導致不必要的磁碟型交易和降低效能。 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。

深入瞭解 MySQL 伺服器 - OrcasMySqlTmpTables （透過優化 MySQL 臨時表大小來改善效能）。

改善 MySQL 連線延遲

我們的系統顯示您的應用程式連線到 MySQL 伺服器可能會管理連線不佳。 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。

深入瞭解 MySQL 伺服器 - OrcasMySQL 連線 ionRedirection （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到限制，因為伺服器正在接近目前布建的記憶體值限制。 接近記憶體限制可能會導致效能降低，或伺服器移至唯讀模式。 若要確保持續的效能，建議您增加佈建的儲存體數量。

深入瞭解 適用於 MySQL 的 Azure 資料庫 彈性伺服器 - OrcasMeruMySql 儲存體 Upsell （增加 MySQL 彈性伺服器的記憶體限制）。

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 相關聯的連線限制。 大量失敗的連接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。

深入瞭解 適用於 MySQL 的 Azure 資料庫 彈性伺服器 - OrcasMeruMysql 連線 ionUpsell （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。

我們的系統顯示過去七天，CPU 已在高使用率下執行，持續 7 天。 高 CPU 使用率可能會導致查詢效能變慢。 為了改善效能，建議您改用較大的計算大小。

深入瞭解 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，您的 MySQL 伺服器可能會因為臨時表參數設定低而產生不必要的 I/O 額外負荷。 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降低效能。 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。

深入瞭解 適用於 MySQL 的 Azure 資料庫 彈性伺服器 - OrcasMeruMysqlTmpTable （透過優化 MySQL 臨時表大小來改善效能。」

將 MySQL 伺服器移至記憶體最佳化的 SKU

我們的系統顯示，此伺服器的記憶體使用量很高，可能會導致查詢效能變慢，且 IOPS 增加。 若要改善效能，請檢閱您的工作負載查詢，以找出將記憶體耗用量降至最低的機會。 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。

深入瞭解 適用於 MySQL 的 Azure 資料庫 彈性伺服器 - OrcasMeruMysqlMemoryUpsell （將 MySQL 伺服器移至記憶體優化 SKU）。

新增 MySQL 讀取複本伺服器

我們的系統顯示，您可能會執行大量讀取工作負載，這會導致此伺服器的資源爭用。 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。

深入瞭解 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，您的 PostgreSQL 伺服器設定work_mem太小，導致磁碟溢出和查詢效能降低。 若要改善這一點，建議您增加伺服器的work_mem限制，這有助於減少磁碟上發生排序或哈希的情況，並改善整體查詢效能。

深入瞭解 PostgreSQL 伺服器 - OrcasPostgreSqlWorkMem （增加work_mem以避免過多的磁碟從排序和哈希溢出）。

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。 流覽至 Azure 入口網站 上的 Compute+儲存體 選項，然後切換至 Ev5 計算，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。

深入瞭解 適用於 MySQL 的 Azure 資料庫 彈性伺服器 - OrcasMeruMySqlComputeSeriesUpgradeEv5 （使用新的 Ev5 計算硬體將工作負載效能提升 30%。

調整 PostgreSQL 伺服器的儲存空間限制

我們的系統顯示伺服器可能會受到限制，因為伺服器正在接近目前布建的記憶體值限制。 接近記憶體限制可能會導致效能降低，或伺服器移至唯讀模式。 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

深入瞭解 PostgreSQL 伺服器 - OrcasPostgreSql 儲存體 Limit （調整 PostgreSQL 伺服器的記憶體限制）。

將 PostgreSQL 伺服器調整為較高的 SKU

我們的系統顯示伺服器可能無法支援連線要求，因為指定 SKU 的最大支援連線，這可能會導致大量的失敗連線要求對效能造成負面影響。 若要改善效能，建議您藉由增加虛擬核心或切換至記憶體優化 SKU，移至較高的記憶體 SKU。

深入瞭解 PostgreSQL 伺服器 - OrcasPostgreSqlConcurrent 連線 ion （將 PostgreSQL 伺服器調整為較高的 SKU）。

將 PostgreSQL 伺服器移至記憶體最佳化的 SKU

我們的系統顯示，此伺服器的緩衝池中有高變換率，這可能會導致查詢效能變慢並增加IOPS。 若要改善效能，請檢閱您的工作負載查詢，以找出將記憶體耗用量降至最低的機會。 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。

深入瞭解 PostgreSQL 伺服器 - OrcasPostgreSqlMemoryCache （將 PostgreSQL 伺服器移至記憶體優化 SKU）。

新增 PostgreSQL 讀取複本伺服器

我們的系統顯示，您可能會執行大量讀取工作負載，這會導致此伺服器的資源爭用。 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。

深入瞭解 PostgreSQL 伺服器 - OrcasPostgreSqlReadReplica （新增 PostgreSQL 讀取複本伺服器）。

增加 PostgreSQL 伺服器的虛擬核心

我們的系統顯示過去七天，CPU 已在高使用率下執行，持續 7 天。 高 CPU 使用率可能會導致查詢效能變慢。 為了改善效能，建議您改用較大的計算大小。

深入瞭解 PostgreSQL 伺服器 - OrcasPostgreSqlCpuOverload （增加 PostgreSQL 伺服器虛擬核心）。

改善 PostgreSQL 連線管理

我們的系統顯示 PostgreSQL 伺服器可能無法有效率地管理連線，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數目，並藉由設定伺服器端連線共用器，例如 PgBouncer 來消除不必要的閑置連線。

深入瞭解 PostgreSQL 伺服器 - OrcasPostgreSql 連線 ionPooling （改善 PostgreSQL 連線管理）。

改善 PostgreSQL 記錄效能

我們的系統顯示您的 PostgreSQL 伺服器已設定為輸出 VERBOSE 錯誤記錄。 此設定對於針對資料庫進行疑難解答很有用，但也會導致資料庫效能降低。 若要改善效能，建議您將 log_error_verbosity 參數變更為「預設」設定。

深入瞭解 PostgreSQL 伺服器 - OrcasPostgreSqlLogErrorVerbosity （改善 PostgreSQL 記錄效能）。

在適用於 PostgreSQL 的 Azure 資料庫中最佳化查詢統計資料集合

我們的系統顯示您的 PostgreSQL 伺服器已設定為使用 pg_stat_statements 模組來追蹤查詢統計數據。 雖然有助於疑難排解，但也可能導致伺服器效能降低。 若要改善效能，建議您將 pg_stat_statements.track 參數變更為 NONE。

深入瞭解 PostgreSQL 伺服器 - OrcasPostgreSqlStatstatementsTrack （優化 適用於 PostgreSQL 的 Azure 資料庫 上的查詢統計數據集合）。

若未進行疑難排解，針對適用於 PostgreSQL 的 Azure 資料庫最佳化查詢存放區

我們的系統顯示您的 PostgreSQL 資料庫已設定為使用 pg_qs.query_capture_mode 參數來追蹤查詢效能。 進行疑難排解時，建議將 pg_qs.query_capture_mode 參數設定為 TOP 或 ALL。 若未進行疑難排解，建議您將 pg_qs.query_capture_mode 參數設定為 NONE。

深入瞭解 PostgreSQL 伺服器 - OrcasPostgreSqlQueryCaptureMode （在未進行疑難解答時優化 適用於 PostgreSQL 的 Azure 資料庫 上的查詢存放區）。

增加 PostgreSQL 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到限制，因為伺服器正在接近目前布建的記憶體值限制。 接近記憶體限制可能會導致效能降低，或伺服器移至唯讀模式。

深入瞭解 PostgreSQL 伺服器 - OrcasPostgreSqlFlexibleServer 儲存體 Limit （增加 PostgreSQL 彈性伺服器的記憶體限制）。

將 LoggingCollector 設定為 -1 以將記錄設定最佳化

將 LoggingCollector 設定為 -1 以將記錄設定最佳化

深入瞭解 [記錄 適用於 PostgreSQL 的 Azure 資料庫 - 單一伺服器] （/azurepostgresql/single-server/concepts-server-logs#configure-logging）。

將 LogDuration 設定為 OFF 以優化記錄設定

將 LogDuration 設定為 OFF 以優化記錄設定

深入瞭解 [記錄在 適用於 PostgreSQL 的 Azure 資料庫 - 單一伺服器] （/azurepostgresql/single-server/concepts-server-logs#configure-logging）。

將 LogStatement 設定為 NONE，以將記錄設定最佳化

將 LogStatement 設定為 NONE，以將記錄設定最佳化

深入瞭解 [記錄在 適用於 PostgreSQL 的 Azure 資料庫 - 單一伺服器] （/azurepostgresql/single-server/concepts-server-logs#configure-logging）。

將 ReplaceParameter 設定為 OFF，以將記錄設定最佳化

將 ReplaceParameter 設定為 OFF，以將記錄設定最佳化

深入瞭解 [記錄在 適用於 PostgreSQL 的 Azure 資料庫 - 單一伺服器] （/azurepostgresql/single-server/concepts-server-logs#configure-logging）。

將 LoggingCollector 設定為 OFF 以將記錄設定最佳化

將 LoggingCollector 設定為 OFF 以將記錄設定最佳化

深入瞭解 [記錄在 適用於 PostgreSQL 的 Azure 資料庫 - 單一伺服器] （/azurepostgresql/single-server/concepts-server-logs#configure-logging）。

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到限制，因為它們正在接近目前布建的記憶體值限制。 這可能會導致效能降低，或伺服器移至唯讀模式。 若要確保持續的效能，建議您增加佈建的磁碟空間。

深入瞭解 PostgreSQL 伺服器 - OrcasPostgreSqlCitus 儲存體 LimitHyperscaleCitus （增加超大規模資料庫 （Citus） 伺服器群組的記憶體限制）。

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

我們的系統會顯示您已啟用log_statement，以便將它設定為 NONE 的效能

深入瞭解 適用於 PostgreSQL 的 Azure 資料庫 彈性伺服器 - OrcasMeruMeruLogStatement （優化 Azure 資料庫上 PostgreSQL 的log_statement設定）。

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，您的 PostgreSQL 伺服器組態work_mem太小，導致磁碟溢出和查詢效能降低。 我們建議增加伺服器的work_mem限制，這有助於減少磁碟上發生排序或哈希的情況，並改善整體查詢效能。

深入瞭解 適用於 PostgreSQL 的 Azure 資料庫 彈性伺服器 - OrcasMeruMeruWorkMem （增加work_mem以避免過多的磁碟從排序和哈希溢出）。

藉由啟用智慧型微調，改善 PostgreSQL 彈性伺服器的效能

我們的系統建議您可以啟用智慧型手機調整來改善記憶體效能

深入瞭解 適用於 PostgreSQL 的 Azure 資料庫 彈性伺服器 - OrcasMeruIntelligentTuning （透過啟用 Intelligent tuning 改善 PostgreSQL - 彈性伺服器效能）。

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

我們的系統顯示您已啟用log_duration，以提升效能，將其設定為 OFF

深入瞭解 適用於 PostgreSQL 的 Azure 資料庫 彈性伺服器 - OrcasMeruMeruLogDuration （優化 Azure 資料庫上 PostgreSQL 的log_duration設定）。

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

我們的系統會顯示您已啟用log_min_duration，以提升效能，將其設定為 -1

深入瞭解 適用於 PostgreSQL 的 Azure 資料庫 彈性伺服器 - OrcasMeruMeruLogMinDuration （優化 Azure 資料庫上 PostgreSQL 的log_min_duration設定）。

將 Azure 資料庫上適用於 PostgreSQL 的 pg_qs.query_capture_mode 設定最佳化

我們的系統顯示您已啟用 pg_qs.query_capture_mode，以提升效能，將其設定為 NONE

深入瞭解 適用於 PostgreSQL 的 Azure 資料庫 彈性伺服器 - OrcasMeruMeruQueryCaptureMode （優化 Azure 資料庫上的 PostgreSQL pg_qs.query_capture_mode 設定）。

藉由啟用 PGBouncer 將 PostgreSQL 效能最佳化

我們的系統顯示您可以啟用PGBouncer來改善PostgreSQL效能

深入瞭解 適用於 PostgreSQL 的 Azure 資料庫 彈性伺服器 - OrcasMeruOrcasPostgreSQL 連線 ionPooling （啟用 PGBouncer 來優化 PostgreSQL 效能）。

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

我們的系統顯示您已啟用log_error_verbosity，以提升效能，將其設定為 DEFAULT

深入瞭解 適用於 PostgreSQL 的 Azure 資料庫 彈性伺服器 - OrcasMeruMeruLogErrorVerbosity （優化 Azure 資料庫上 PostgreSQL 的log_error_verbosity設定）。

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到限制，因為它們正在接近目前布建的記憶體值限制。 這可能會導致效能降低，或伺服器移至唯讀模式。 若要確保持續的效能，建議您增加佈建的磁碟空間。

深入瞭解超大規模資料庫 （Citus） 伺服器群組 - Marlin 儲存體 LimitRecommendation （增加超大規模資料庫 （Citus） 伺服器群組的儲存限制）。

將您的資料庫從 SSPG 遷移至 FSPG

請考慮我們的新供應專案，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、自定義維護時段、成本優化控件，以及簡化的開發人員體驗。

深入瞭解 適用於 PostgreSQL 的 Azure 資料庫 彈性伺服器 - OrcasPostgreSqlMeruMigration （將資料庫從 SSPG 遷移至 FSPG）。

將 PostgreSQL 彈性伺服器移至記憶體最佳化 SKU

我們的系統顯示，此伺服器的緩衝池中有高變換率，導致查詢效能變慢，IOPS 增加。 若要改善效能，請檢閱您的工作負載查詢，以找出將記憶體耗用量降至最低的機會。 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。

深入瞭解 PostgreSQL 伺服器 - OrcasMeruMemoryUpsell （將 PostgreSQL 彈性伺服器移至記憶體優化 SKU）。

改善快取和應用程式在搭配高速網路頻寬執行時的效能

快取實例在未在高網路頻寬下執行時效能最佳，這可能會造成沒有回應、數據遺失或無法使用。 套用最佳做法，以降低網路頻寬，或調整為具有更多容量的不同大小或SKU。

深入瞭解 Redis 快取伺服器 - RedisCacheNetworkBandwidth （使用高網路頻寬執行時改善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

快取實例在未在高網路頻寬下執行時效能最佳，這可能會造成沒有回應、數據遺失或無法使用。 套用最佳做法，以減少伺服器負載或調整為具有更多容量的不同大小或SKU。

深入瞭解 Redis 快取伺服器 - RedisCache 連線 edClients （使用許多連線用戶端執行時改善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

快取實例在未在高網路頻寬下執行時效能最佳，這可能會造成沒有回應、數據遺失或無法使用。 套用最佳做法，以減少伺服器負載或調整為具有更多容量的不同大小或SKU。

深入瞭解 Redis 快取伺服器 - RedisCache 連線 edClientsHigh （使用許多連線用戶端執行時改善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

快取實例在未在高網路頻寬下執行時效能最佳，這可能會造成沒有回應、數據遺失或無法使用。 套用最佳做法，以減少伺服器負載或調整為具有更多容量的不同大小或SKU。

深入瞭解 Redis 快取伺服器 - RedisCacheServerLoad （使用高伺服器負載執行時改善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

快取實例在未在高網路頻寬下執行時效能最佳，這可能會造成沒有回應、數據遺失或無法使用。 套用最佳做法，以減少伺服器負載或調整為具有更多容量的不同大小或SKU。

深入瞭解 Redis 快取伺服器 - RedisCacheServerLoadHigh （使用高伺服器負載執行時改善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

快取實例在未在高網路頻寬下執行時效能最佳，這可能會造成沒有回應、數據遺失或無法使用。 套用最佳做法，以減少已使用的記憶體，或調整為具有更多容量的不同大小或 SKU。

深入瞭解 Redis 快取伺服器 - RedisCacheUsedMemory （使用高記憶體壓力執行時改善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。

快取實例在未在高網路頻寬下執行時效能最佳，這可能會造成沒有回應、數據遺失或無法使用。 套用最佳做法，以減少已使用的記憶體，或調整為具有更多容量的不同大小或 SKU。

深入瞭解 Redis 快取伺服器 - RedisCacheUsedMemoryRSS （在記憶體 rss 使用量很高時改善快取和應用程式效能。

當執行用戶端應用程式的主計算機能夠跟上快取的回應時，快取實例的執行效能最佳

當用戶端應用程式執行所在的主計算機能夠跟上快取的回應時，快取實例的執行效能最佳。 如果用戶端主計算機在記憶體、CPU 或網路頻寬上作用中，快取回應的速度不夠快，而且可能會導致更高的延遲。

深入瞭解 Redis 快取伺服器 - 無回應Client （當用戶端應用程式執行所在的主計算機能夠跟上來自快取的回應時，快取實例的執行效能最佳。」

DevOps

更新為最新 AMS API 版本

我們已識別對不建議使用 Azure 媒體服務 （AMS） API 版本的呼叫。 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。

深入了解監視 - UpdateToLatestAMSApiVersion（更新至最新的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，以取得模型品質、效能和服務可用性的最佳結果。

深入了解監視 - UpgradeToLatestAMSSdkVersion （升級至最新的工作負載 SDK 版本）。

整合

將您的 APIM 資源升級為替代版本

您的訂用帳戶正在針對已排程淘汰的版本執行。 在 2023 年 9 月 30 日，在 2021-08-01 淘汰之前，Azure API 管理 服務的所有 API 版本都會淘汰，API 呼叫會失敗。 請升級至較新版本，以防止服務中斷。

深入瞭解 Api 管理 - apimgmtdeprecation （將 API 管理 資源升級為替代版本）。

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 （使用聊天 SDK 的建議版本）。

使用建議的 Resource Manager SDK 版本

Resource Manager SDK 可用來建立和管理 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 Identity 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 - Upgrade 電話 NumbersSdk （使用建議版本的 電話 Numbers SDK）。

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 （使用建議的通話 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。

深入瞭解通訊服務 - 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。

深入瞭解通訊服務 - UpgradeTurnSdk （使用網路周遊 SDK 的建議版本）。

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。

深入瞭解 Front Door 配置檔 - 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。

深入瞭解 Azure 流量收集器 - UpgradeATCToLatestSDKLanguage （Upgrade 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。 如果您超過配置的頻寬，您會遇到透過 ExpressRoute 傳送的已捨棄封包增加。 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。

深入瞭解 ExpressRoute 線路 - UpgradeERCircuitBandwidth （升級 ExpressRoute 線路頻寬以因應带寬需求）。

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。

深入瞭解訂用帳戶 - AzureExpressRoute （使用私人連線至 Azure 體驗更可預測的一致延遲）。

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。 如果建議中顯示多個 SAP 解決方案的虛擬實例 （VIS），請確定您更新所有 VIS 資源的 API 版本。

深入瞭解訂用帳戶 - UpdateToLatestWaasApiVersionAtSub （將工作負載 API 升級至最新版本 （適用於 SAP 解決方案的 Azure 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 Center for SAP 解決方案模型品質、效能和服務可用性的最新功能和最佳結果。 如果建議中顯示多個 SAP 解決方案的虛擬實例（VIS），請確定您更新所有 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，用戶端取得的回應最近程度。 減少 TTL 值表示在故障轉移的情況下，用戶端會更快速地路由傳送至運作中的端點。 將 TTL 設定為 60 秒，以儘快將流量路由至狀態良好的端點。

深入瞭解 流量管理員 配置檔 - 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，用戶端取得的回應時間。 減少 TTL 值表示在故障轉移的情況下，用戶端會更快速地路由傳送至運作中的端點。 將 TTL 設定為 20 秒，以儘快將流量路由至狀態良好的端點。

深入瞭解 流量管理員 配置檔 - 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，用戶端取得的回應最近程度。 減少 TTL 值表示在故障轉移的情況下，用戶端會更快速地路由傳送至運作中的端點。 將 TTL 設定為 60 秒，以儘快將流量路由至狀態良好的端點。

深入瞭解 流量管理員 配置檔 - ProfileTTL（將 DNS 存留時間設定為 60 秒）。

請考慮增加虛擬網路網關 SKU 的大小，以持續處理高 CPU 使用量

在高流量負載下，VPN 閘道可能會因為高 CPU 而捨棄封包。

深入瞭解虛擬網路網關 - HighCPUVNetGateway （請考慮增加虛擬網路 （VNet） 網關 SKU 的大小，以解決持續高 CPU 使用量的問題。

請考慮增加虛擬網路閘道 SKU 的大小，以解決高 P2S 使用量

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會失敗。

深入瞭解虛擬網路網關 - HighP2S 連線 ionsVNetGateway（請考慮增加 VNet 閘道 SKU 的大小以因應高 P2S 使用量）。

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 最近已在高使用率上執行，而且負載過重，您可能會遇到流量遺失或延遲增加的情況。 請務必相應調整 應用程式閘道，並新增緩衝區，以便您準備好任何流量激增或尖峰，並將它可能對 QoS 的影響降到最低。 應用程式閘道 v1 SKU （Standard/WAF） 支援手動調整，而 v2 SKU （Standard_v2/WAF_v2） 支援手動和自動調整。 使用手動調整，增加您的實例計數。 如果已啟用自動調整，請確定您的實例計數上限設定為較高的值，以便 應用程式閘道 隨著流量增加而相應放大。

深入瞭解應用程式閘道 - HotAppGateway （請確定您在 應用程式閘道 中有足夠的實例來支援流量）。

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 驅動程式中的零星軟鎖定，請減少 OS 中的can_queue值。 無法直接設定值。 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」

深入瞭解 App Server 實例 - AppSoftLockup （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 驅動程式中的零星軟鎖定，請減少 OS 中的can_queue值。 無法直接設定值。 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」

深入瞭解中央伺服器實例 - AscsoftLockup （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 驅動程式中的零星軟鎖定，請減少 OS 中的can_queue值。 無法直接設定值。 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」

深入了解資料庫實例 - DBSoftLockup （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）。

若要使用 ANF 改善 HANA DB 中的檔案系統效能，請將 tcp_wmem OS 參數優化

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。 最大值不得超過 net.core.wmem_max 參數。

深入了解資料庫實例 - WriteBuffersAllocated （如需使用 ANF 在 HANA DB 中改善的檔案系統效能，請將 tcp_wmem OS 參數優化）。

若要使用 ANF 改善 HANA DB 中的檔案系統效能，請將 tcp_rmem OS 參數優化

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。 最大值不得超過 net.core.rmem_max 參數。

深入瞭解資料庫實例 - OptimizeReadTcp （如需使用 ANF 改善 HANA DB 的文件系統效能，請將tcp_rmem OS 參數優化）。

若要改善具有 ANF 的 HANA DB 檔案系統效能，請將 wmem_max OS 參數優化

在具有 ANF 儲存類型的 HANA DB 中，參數所定義的寫入套接字緩衝區上限net.core.wmem_max必須設定夠大，才能處理傳出網路封包。 net.core.wmem_max組態會認證 HANA DB 以 ANF 執行，並改善檔案系統效能。 請參閱 SAP 附註：3024346。

深入了解資料庫實例 - MaxWriteBuffer （如需使用ANF改善HANA DB的文件系統效能，請將wmem_max OS參數優化）。

若要使用 ANF 改善 HANA DB 中的檔案系統效能，請將 tcp_rmem OS 參數優化

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。 最大值不得超過 net.core.rmem_max 參數。

深入了解資料庫實例 - OptimizeReadTcp （如需使用 ANF 改善 HANA DB 的文件系統效能，優化tcp_rmem OS 參數）。

若要使用 ANF 改善 HANA DB 中的檔案系統效能，請將rmem_max OS 參數優化

在具有 ANF 記憶體類型的 HANA DB 中，參數所定義的讀取套接字緩衝區上限，net.core.rmem_max必須設定夠大，才能處理傳入的網路封包。 net.core.rmem_max組態會認證 HANA DB 以 ANF 執行，並改善檔案系統效能。 請參閱 SAP 附註：3024346。

深入了解資料庫實例 - MaxReadBuffer （如需使用ANF改善HANA DB的文件系統效能，請將 rmem_max OS參數優化）。

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指定接收者待辦專案佇列的大小，如果網路介面接收的封包速度比核心可以處理的快。 根據 SAP 附註 3024346 設定參數。 net.core.netdev_max_backlog組態會認證 HANA DB 以 ANF 執行，並改善檔案系統效能。

深入了解資料庫實例 - 待辦專案QueueSize （若要改善具有 ANF 的 HANA DB 文件系統效能，請將接收者待辦專案佇列大小設定為 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 視窗調整組態會認證 HANA DB 以 ANF 執行，並在 HANA DB 中透過 SAP 工作負載中的 ANF 改善檔案系統效能。

深入了解資料庫實例 - EnableTCPWindowScaling （若要使用 ANF 改善 HANA DB 中的檔案系統效能，請啟用 TCP 視窗調整 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

針對使用 ANF 的 SAP on Azure for HANA DB 停用 IPv6，以改善文件系統效能。

深入了解資料庫實例 - DisableIPv6Protocol （如需在具有 ANF 的 HANA DB 中改善檔案系統效能，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

參數net.ipv4.tcp_slow_start_after_idle會停用需要以累加方式相應增加閑置一段時間之 TCP 連線的 TCP 視窗大小。 根據 SAP 注意事項，將此參數設定為零：302436，會從先前閑置的 TCP 連線開始使用最大速度。

深入瞭解資料庫實例 - ParameterSlowStart （若要使用 ANF 改善 HANA DB 中的文件系統效能，請在閑置後停用參數以緩慢啟動）。

改善 HANA DB 中具有 ANF 優化tcp_max_syn_backlog OS 參數的檔案系統效能

若要防止核心在短時間內傳送大量連線要求，並防止系統記錄檔中潛在SYN泛濫攻擊的警告，SYN 待辦專案的大小必須設定為相當高的值。 請參閱 SAP 附註2382421。

深入瞭解資料庫實例 - TCPMaxSynBacklog （如需改善 HANA DB 中具有 ANF 優化tcp_max_syn_backlog OS 參數的文件系統效能）。

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組態會認證 HANA DB 以 ANF 執行，並在 SAP 工作負載中使用 ANF 改善 HANA DB 中的文件系統效能。

深入瞭解資料庫實例 - TCPSackParameter （若要在具有 ANF 的 HANA DB 中改善文件系統效能，請啟用 tcp_sack OS 參數）。

在具有 ANF 的 HANA DB 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組態會認證 HANA DB 以 ANF 執行，並改善 SAP 工作負載中具有 ANF 之 HANA DB 高可用性案例的文件系統效能

深入了解資料庫實例 - DisableTCPTimestamps （在具有 ANF 的 HANA DB 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組態會認證 HANA DB 以 ANF 執行，並在 HANA DB 中透過 SAP 工作負載中的 ANF 改善檔案系統效能。

深入了解資料庫實例 - EnableTCPTimestamps （如需使用 ANF 在 HANA DB 中改善的檔案系統效能，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，以符合路徑所需的完整輸送量大小。 根據 SAP 附註啟用此參數：302436以改善檔案系統效能。

深入瞭解資料庫實例 - EnableAutoTuning （若要使用 ANF 改善 HANA DB 中的文件系統效能，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，請優化net.ipv4.ip_local_port_range

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。

深入了解資料庫實例 - IPV4LocalPortRange （如需使用 ANF 改善 HANA DB 的文件系統效能，請將net.ipv4.ip_local_port_range優化）。

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

將參數sunrpc.tcp_slot_table_entries設定為 128，以建議在 HANA DB 中使用 SAP 工作負載中的 ANF 改善檔案系統效能。

深入了解資料庫實例 - TCPSlotTableEntries （若要使用 ANF 改善 HANA DB 中的檔案系統效能，請將sunrpc.tcp_slot_table_entries優化]。

/hana/data 磁碟區 LVM 中的所有磁碟都必須是相同類型，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。 請確定所有 HANA 數據磁碟的類型都相同，並根據 Azure 上的 SAP 建議進行設定。

深入了解資料庫實例 - HanaDataDiskTypeSame （適用於 /hana/data 磁碟區的 LVM 中的所有磁碟都必須是相同類型，以確保 HANA DB 的高效能）。

/hana/data 的等量大小必須是 256 kb，才能改善 SAP 工作負載中 HANA DB 的效能

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。 根據最近Linux版本的經驗，Azure 建議針對 /hana/data filesystem 使用 256 kb 的等量大小，以提升 HANA DB 的效能。

深入了解資料庫實例 - HanaDataStripeSize （/hana/data 的等量大小必須為 256 kb，才能改善 SAP 工作負載中的 HANA DB 效能）。

若要使用 ANF 改善 HANA DB 中的文件系統效能，請將參數 vm.swappiness 優化

根據建議，將OS參數 vm.swappiness 設定為10，以提升HANA DB中 SAP 工作負載中的ANF檔系統效能。

深入了解資料庫實例 - VmSwappiness （若要使用 ANF 改善 HANA DB 中的文件系統效能，請將參數 vm.swappiness 優化）。

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

請停用反向路徑篩選 linux OS 參數，net.ipv4.conf.all.rp_filter，以根據在 SAP 工作負載中使用 ANF 改善 HANA DB 文件系統效能的建議。

深入了解資料庫實例 - DisableIPV4Conf （若要使用 ANF 改善 HANA DB 中的文件系統效能，請停用net.ipv4.conf.all.rp_filter）。

如果使用 Ultradisk，則 /hana/data 磁碟區的 IOPS 必須是 >=7000，才能提升 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 的高效能。

深入瞭解資料庫實例 - HanaDataIOPS（如果使用 Ultradisk，則 /hana/data 磁碟區的 IOPS 必須為 >=7000，才能提升 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 附注，將 OS 參數tcp_max_slot_table_entries設定為 128：302436以 SAP 工作負載中的 ANF 改善 HANA DB 中的檔傳輸效能。

深入了解資料庫實例 - OptimizeTCPMaxSlotTableEntries （若要使用 ANF 改善 HANA DB 中的文件系統效能，請變更參數tcp_max_slot_table_entries）。

確定 /hana/data 磁碟區的讀取效能為 >=400 MB/秒，以提升 HANA DB 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 的高效能，並符合 SAP HANA 的最低記憶體需求。

深入了解資料庫實例 - HanaDataVolumePerformance （確保 /hana/data 磁碟區的讀取效能為 >=400 MB/秒，以提升 HANA DB 的效能）。

/hana/log 磁碟區的讀取/寫入效能必須是 >=250 MB/秒，才能在 HANA DB 中提升效能

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 的高效能，並符合 SAP HANA 的最低記憶體需求。

深入了解資料庫實例 - HanaLogReadWriteVolume （/hana/log 磁碟區的讀取/寫入效能必須為 >=250 MB/秒，才能在 HANA DB 中取得更好的效能）。

如果使用 Ultradisk，則 /hana/log 磁碟區的 IOPS 必須是 >=2000，才能在 HANA DB 中取得更好的效能

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 的高效能。

深入了解資料庫實例 - HanaLogIOPS（如果使用 Ultradisk，則 /hana/log 磁碟區的 IOPS 必須是 >=2000，才能在 HANA DB 中取得更好的效能。

/hana/log 磁碟區 LVM 中的所有磁碟都必須是相同類型，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。 請確定所有 HANA 數據磁碟的類型都相同，並根據 Azure 上的 SAP 建議進行設定。

深入了解資料庫實例 - HanaDiskLogVolumeSameType（適用於 /hana/log 磁碟區 LVM 中的所有磁碟都必須是相同的類型，以確保 HANA DB 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。

深入了解資料庫實例 - WriteAcceleratorEnabled （在 /hana/log 磁碟上啟用寫入加速器，並搭配 進階版 磁碟，以改善 HANA DB 中的寫入延遲）。

/hana/log 的等量大小必須是 64 kb，才能改善 SAP 工作負載中 HANA DB 的效能

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。 若要取得具有較大 I/O 大小的足夠輸送量，Azure 建議針對 /hana/log filesystem 使用 64 kb 的等量大小，以提升 HANA DB 的效能。

深入了解資料庫實例 - HanaLogStripeSize （/hana/log 的等量大小必須為 64 kb，才能改善 SAP 工作負載中的 HANA DB 效能）。

安全性

更新證明 API 版本

我們已針對此訂用帳戶下的資源，識別出過期證明 API 的 API 呼叫。 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 版本可確保您會收到最新的功能和效能改善。

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 金鑰保存庫 與 Azure 儲存體、磁碟或其他可使用舊 金鑰保存庫 SDK 的 Azure 服務整合，且當您目前的所有自定義應用程式都使用 .NET SDK 4.0 或更新版本時，請關閉建議。

深入瞭解密鑰保存庫 - UpgradeKeyVaultSDK （Update 金鑰保存庫 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，您只能針對您有權存取的自定義應用程式補救建議。 建議 可以顯示，因為與其他 Azure 服務整合，例如 儲存體、磁碟加密，這些服務正在更新至新版的 SDK。 如果您在所有應用程式中使用 .NET 4.0，請關閉建議。

深入瞭解受控 HSM 服務 - UpgradeKeyVaultMHSMSDK （更新 金鑰保存庫 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。

深入瞭解 儲存體 帳戶 - 儲存體 CallPutBlob （針對小於 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。 若要保護您的要求不受節流控制，請增加進階檔案共用的大小。

深入瞭解 儲存體 帳戶 - Azure 儲存體 AdvisorAvoidThrottling 進階版 Files（增加進階檔案共用的布建大小以避免要求節流）。

在資料表資料行上建立統計資料

我們偵測到您遺漏可能會影響查詢效能的數據表統計數據。 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。

深入瞭解 SQL 數據倉儲 - CreateTableStatisticsSqlDW （建立數據表數據行的統計數據）。

移除資料扭曲以提升查詢效能

我們偵測到分佈數據扭曲大於 15%，這可能會導致昂貴的效能瓶頸。

深入瞭解 SQL 數據倉儲 - DataSkewSqlDW （移除數據扭曲以提高查詢效能）。

更新資料表資料行的統計資料

我們偵測到您沒有最新的數據表統計數據，這可能會影響查詢效能。 查詢優化器會使用最新的統計數據來估計查詢結果中的基數或數據列數目，讓查詢優化器能夠建立高品質的查詢計劃。

深入瞭解 SQL 數據倉儲 - UpdateTableStatisticsSqlDW （更新數據表數據行的統計數據）。

擴大以將 SQL 資料倉儲的快取使用率最佳化

我們偵測到您快取使用百分比偏低，指出高快取收回率可能會影響工作負載效能。

深入瞭解 SQL 數據倉儲 - SqlDwIncreaseCacheCapacity （相應增加以使用 SQL 數據倉儲將快取使用率優化）。

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使用率很高，可能會影響工作負載的效能。

深入瞭解 SQL 數據倉儲 - SqlDwReduceTempdbContention （相應增加或更新資源類別，以減少與 SQL 數據倉儲的 tempdb 爭用）。

使用 SQL 資料倉儲將資料表轉換成複寫的資料表

我們偵測到您可能受益於使用復寫數據表。 復寫的數據表可避免成本高昂的數據移動作業，並大幅提升工作負載的效能。

深入瞭解 SQL 數據倉儲 - SqlDwReplicateTable（使用 SQL 數據倉儲將數據表轉換成復寫數據表）。

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。

深入瞭解 SQL 數據倉儲 - FileSplittingGuidance （分割記憶體帳戶中的分段檔案以提高負載效能）。

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。 請考慮使用 COPY 語句。 如果您無法使用 COPY 語句，請考慮在使用 SQLBulkCopy API 或 BCP 等載入公用程式時增加批次大小 - 良好的經驗法則是介於 100K 到 1M 數據列之間的批次大小。

深入瞭解 SQL 數據倉儲 - LoadBatchSizeGuidance （載入時增加批次大小，以最大化載入輸送量、數據壓縮和查詢效能）。

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

我們偵測到您正在從與 SQL 集區不同的區域載入。 請考慮從與 SQL 集區位於相同區域的記憶體帳戶載入，以在載入數據時將延遲降到最低。

深入瞭解 SQL 數據倉儲 - 共置 儲存體 Account（共置相同區域內的記憶體帳戶，以在載入時將延遲降到最低）。

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。

深入瞭解 儲存體 帳戶 - 更新 儲存體 SDK （將 儲存體 用戶端連結庫升級至最新版本，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。

深入瞭解 儲存體 帳戶 - Update 儲存體 DataMovementSDK （將 儲存體 用戶端連結庫升級至最新版本，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

由於您在標準 HDD 受控磁碟上執行 IaaS 虛擬機工作負載，請注意，標準 SSD 磁碟選項現在適用於所有 Azure VM 類型。 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 VM 重新啟動，這需要三到五分鐘的時間。

深入瞭解 儲存體 帳戶 - StandardSSDForNonPremVM （升級至標準 SSD 磁碟以達到一致且改善的效能）。

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。

深入瞭解 儲存體 帳戶 - 進階版 Blob 儲存體 Account（使用進階效能區塊 Blob 記憶體）。

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 VM 重新啟動，這需要三到五分鐘的時間。

深入瞭解 儲存體 帳戶 - UMDHDDto 進階版 ForPerformance （將非受控磁碟從標準 HDD 轉換為 進階版 SSD 以達到效能）。

分配伺服器群組中的資料以在節點間分配工作負載

看起來數據不會分散在此伺服器群組中，但會留在協調器上。 如需完整的超大規模資料庫 （Citus） 優點，請在伺服器群組中的背景工作節點上散發數據。

深入瞭解超大規模資料庫 （Citus） 伺服器群組 - OrcasPostgreSqlCitusDistributeData （在伺服器群組中散發數據以在節點之間散發工作負載）。

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） 伺服器群組的每個背景工作節點，請有效地重新平衡伺服器群組中的數據。

深入瞭解超大規模資料庫 （Citus） 伺服器群組 - OrcasPostgreSqlCitusRebalanceData （超大規模資料庫 （Citus） 伺服器群組中的重新平衡數據，以更平均地分散背景工作節點之間的工作負載。

虛擬桌面基礎結構

藉由將 VM 部署至使用者位置，以改善使用者體驗和連線能力

我們判斷您的 VM 位於與使用者與 Azure 虛擬桌面連線的區域不同或遠的地方，這可能會導致連線回應時間延長，並影響整體用戶體驗。 當您為主機集區建立 VM 時，請嘗試使用更接近用戶的區域。 鄰近性可確保持續滿意 Azure 虛擬桌面服務，以及更佳的整體體驗品質。

深入瞭解主機集區 - RegionProximityHostPools （藉由將 VM 部署到使用者位置，以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。 如果會話上限太高，則所有用戶會話都會導向至相同的會話主機，這可能會導致效能和可靠性問題。 因此，將主機集區設定為具有深度第一次負載平衡時，也會根據 VM 的部署和容量設定適當的最大會話限制。 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。

深入瞭解主機集區 - ChangeMaxSessionLimitForDepthFirstHostPool（變更深度第一個負載平衡主機集區的最大會話限制，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受益於 進階版 V2 App Service 層所提供的更高效能基礎結構。 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。

深入瞭解 App Service - AppServiceMoveTo 進階版 V2 （將 App Service 方案移至 進階版 V2 以提升效能）。

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。

深入瞭解 App Service - AppServiceOutbound 連線 ions （檢查來自 App Service 資源的輸出連線）。

下一步

深入瞭解 效能效率 - Microsoft Azure Well Architected Framework