Utiliser les recommandations d’Azure Advisor pour optimiser votre cluster Azure Data Explorer

Azure Advisor analyse les configurations de cluster Azure Data Explorer et les données de télémétrie d’utilisation, et propose des recommandations personnalisées et exploitables pour vous aider à optimiser votre cluster.

Accéder aux recommandations d’Azure Advisor

Vous pouvez accéder aux recommandations Azure Advisor de deux façons :

Visualiser les recommandations d’Azure Advisor pour votre cluster Azure Data Explorer

  1. Dans le portail Azure, accédez à la page de votre cluster Azure Data Explorer.

  2. Dans le menu de gauche, sous Surveillance, sélectionnez recommandations Advisor. Une liste de recommandations s’ouvre pour ce cluster.

    Capture d’écran des recommandations d’Azure Advisor pour un cluster Azure Data Explorer.

Visualiser les recommandations d’Azure Advisor pour tous les clusters de votre abonnement

  1. Dans le portail Azure, accédez à la page Ressource Advisor.

  2. Dans Vue d’ensemble, sélectionnez un ou plusieurs abonnements pour obtenir des recommandations.

  3. Sélectionnez les clusters Azure Data Explorer et les bases de données Azure Data Explorer dans la deuxième liste déroulante.

    Capture d’écran de la page de ressources Azure Advisor.

Utiliser les recommandations d'Azure Advisor

Azure Advisor propose différents types de recommandations. Utilisez le type approprié pour optimiser votre cluster.

  1. Dans Advisor, sous Recommandations, sélectionnez Coût pour afficher les recommandations relatives aux coûts.

    Capture d’écran de l’interface Azure Advisor montrant la sélection du type de recommandation.

  2. Sélectionnez une recommandation dans la liste.

    Capture d’écran de l’interface Azure Advisor montrant une liste de recommandations.

  3. Une liste de clusters pertinents pour la recommandation s’affiche. Les détails des recommandations varient pour chaque cluster et incluent l’action recommandée.

    Capture d’écran montrant une liste de clusters avec des recommandations pertinentes dans Azure Advisor.

Types de recommandation

Les recommandations relatives aux coûts, aux performances, à la fiabilité et à l’excellence des services sont disponibles.

Important

Vos économies annuelles réelles peuvent varier. Les économies annuelles présentées sont basées sur les prix de paiement à l’utilisation. Ces économies potentielles ne prennent pas en compte les remises sur la facturation liées aux instances de machine virtuelle réservées Azure (RI).

Recommandations en matière de coûts

Les recommandations de coût sont destinées aux clusters qui peuvent être modifiés pour réduire les coûts sans compromettre les performances. Les recommandations relatives aux coûts sont les suivantes :

Cluster Azure Data Explorer en cours d’exécution non utilisé

Un cluster est inutilisé et en cours d’exécution s’il est dans l’état « en cours d’exécution » et n’a ingéré aucune donnée ni exécuté aucune requête pendant les cinq derniers jours. Dans certains cas, les clusters peuvent être automatiquement arrêtés. Dans les cas suivants, le cluster n’est pas automatiquement arrêté et une recommandation s’affiche :

Arrêtez le cluster pour réduire les coûts tout en préservant les données. Si vous n’avez pas besoin des données, envisagez de supprimer le cluster pour augmenter vos économies.

Cluster Azure Data Explorer arrêté et inutilisé

Un cluster est considéré comme inutilisé et arrêté s’il a été arrêté pendant au moins 60 jours.

Il est recommandé de supprimer le cluster afin de réduire les coûts.

Attention

Les clusters arrêtés peuvent toujours contenir des données. Avant de supprimer le cluster, vérifiez que vous n’avez plus besoin des données. Après avoir supprimé le cluster, les données ne sont plus accessibles.

Modifier les clusters Data Explorer vers une référence SKU plus économique et plus performante

La recommandation Change Data Explorer clusters vers une référence SKU plus rentable et plus performante est pour un cluster fonctionnant sous une référence SKU non optimale. Cette référence SKU mise à jour réduit vos coûts et améliore les performances globales. Il utilise le nombre d’instances requis qui répond aux exigences du cache de votre cluster, tout en veillant à ce que les performances ne soient pas affectées négativement.

Dans le cadre de la recommandation, activez la mise à l’échelle automatique optimisée si elle n’est pas encore activée. La mise à l’échelle automatique optimisée effectue une analyse plus approfondie des performances du cluster et, si nécessaire, des échelles supplémentaires dans le cluster. Cette action entraîne des réductions de coûts supplémentaires. Les recommandations de mise à l’échelle automatique optimisée incluent des recommandations minimales et maximales sur le nombre d’instances. La valeur maximale est définie sur le nombre recommandé d’instances de SKU. Si le cluster a des plans de croissance organique, augmentez manuellement ce nombre maximal. Si la mise à l’échelle automatique optimisée est déjà configurée sur votre cluster, dans certains cas, la recommandation peut suggérer d’augmenter le nombre maximal d’instances.

La recommandation de référence SKU prend en compte les définitions de zones actuelles d’un cluster et, si le cluster prend en charge les zones, recommande uniquement les références SKU cibles qui ont au moins deux zones. L’ajout de zones de disponibilité de calcul supplémentaires n’entraîne pas de coûts supplémentaires.

La recommandation de SKU de l’Advisor est mise à jour toutes les quelques heures. La recommandation vérifie la disponibilité de la capacité de la référence SKU sélectionnée dans la région. Toutefois, la disponibilité de la capacité est dynamique et change au fil du temps.

Remarque

La recommandation SKU Advisor ne prend pas en charge les clusters avec des configurations de Réseau Virtuel ou de point de terminaison managé privé.

Réduire la période de mise en cache des tables Azure Data Explorer

La recommandation Réduire la période de cache des tables Azure Data Explorer pour l’optimisation des coûts du cluster est donnée pour un cluster qui peut réduire la stratégie de cache de sa table. Cette recommandation est basée sur la période rétrospective des requêtes au cours des 30 derniers jours. Pour voir où les économies sont possibles, vous pouvez afficher les cinq tables les plus pertinentes par base de données pour réaliser des économies potentielles de cache. Cette recommandation est proposée uniquement si le cluster peut effectuer un scale-in ou un scale-down après une modification de stratégie de cache. Advisor vérifie si le cluster est « lié par les données », ce qui signifie que le cluster a une faible utilisation du processeur et de l’ingestion, mais qu’en raison d’une capacité de données élevée, le cluster ne peut pas faire l’objet d’un scale-in ou d’un scale-down.

Activer la mise à l’échelle automatique optimisée

La recommandation Activer la mise à l’échelle automatique optimisée est donnée quand l’activation de la mise à l’échelle automatique optimisée peut entraîner la réduction du nombre d’instances sur un cluster. Cette recommandation est basée sur les modèles d’utilisation, l’utilisation du cache, l’utilisation de l’ingestion et le processeur. Pour être sûr de ne pas dépasser votre budget planifié, ajoutez un nombre d’instances maximal quand vous activez la mise à l’échelle automatique optimisée.

Recommandations en matière de performances

Les recommandations de performances améliorent les performances de vos clusters Azure Data Explorer. Les recommandations relatives aux performances sont les suivantes :

Mettre à jour la stratégie de cache pour les tables Azure Data Explorer

La recommandation Revoir la stratégie de la période de mise en cache des tables Azure Data Explorer pour de meilleures performances est donnée pour un cluster qui nécessite un autre filtre temporel de recherches antérieures ou une stratégie de cache plus large. Cette recommandation est basée sur la période de recherches antérieures des requêtes des 30 derniers jours. La plupart des requêtes exécutées au cours des 30 derniers jours ont accédé à des données qui n’étaient pas dans le cache, ce qui peut augmenter le temps d’exécution des requêtes. Vous pouvez afficher les cinq premières tables par base de données qui ont accédé aux données hors cache, classées en interrogeant le pourcentage.

Vous pouvez également obtenir une recommandation de performances pour réduire la stratégie de cache. Cela peut se produire si le cluster est lié par les données. Un cluster est lié aux données si les données à mettre en cache en fonction de la stratégie de mise en cache sont supérieures à la taille totale du cache du cluster. La réduction de la stratégie de cache pour les clusters liés aux données réduit le nombre d’absences de cache et améliore potentiellement les performances.

Recommandations d’excellence opérationnelle

Les recommandations d’excellence opérationnelle ou de « bonnes pratiques » sont des recommandations dont l’implémentation n’améliore pas immédiatement les coûts ou les performances, mais qui peuvent bénéficier du cluster à l’avenir. Cela comprend la réduction de la stratégie de cache de table en fonction des modèles d’utilisation.

Réduire la stratégie de cache de table en fonction des modèles d’utilisation

Cette recommandation se concentre sur la mise à jour de la stratégie de cache en fonction de l’utilisation réelle au cours du mois dernier afin de réduire le cache chaud d’une table. Contrairement à la recommandation de coût précédente, cette recommandation particulière s’applique aux clusters où le nombre d’instances est déterminé par le processeur et la charge d’ingestion plutôt que la quantité de données stockées dans le cache chaud. Dans ce cas, la modification de la stratégie de cache seule est insuffisante pour réduire le nombre d’instances. Nous vous recommandons d’autres optimisations telles que la modification de la référence SKU, la réduction de la charge du processeur et l’activation de la mise à l’échelle automatique pour effectuer une mise à l’échelle efficace. Cette recommandation peut être utile pour les tables où la période rétrospective réelle des requêtes, basée sur les schémas d’utilisation, est inférieure à celle définie par la stratégie de cache configurée. Toutefois, la réduction de la stratégie de cache n’entraîne pas directement des économies de coûts. Le nombre d’instances de cluster est déterminé par le processeur et la charge d’ingestion, quelle que soit la quantité de données stockées dans le cache chaud. Par conséquent, la suppression des données du cache chaud n’entraîne pas directement la réduction de la taille du cluster.

Recommandations en matière de fiabilité

Les recommandations de fiabilité vous aident à garantir et à améliorer la continuité de vos applications critiques pour l’entreprise.

Les recommandations en matière de fiabilité sont les suivantes :

Le cluster utilise un sous-réseau sans délégation

Cette recommandation concerne un cluster de réseau virtuel qui utilise un sous-réseau sans délégation pour « Microsoft.Kusto/clusters ». Lorsque vous délèguez un sous-réseau à un cluster, vous autorisez ce service à établir des règles de configuration réseau de base pour le sous-réseau, ce qui permet au cluster d’exploiter ses instances de manière stable.

Le cluster utilise un sous-réseau avec une configuration IP non valide

La recommandation est donnée à un cluster de réseau virtuel où le sous-réseau est également utilisé par d’autres services. La recommandation est de supprimer tous les autres services du sous-réseau et de l’utiliser uniquement pour votre cluster.

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