Optymalizowanie klastra usługi Azure Data Explorer przy użyciu zaleceń usługi Azure Advisor

Usługa Azure Advisor analizuje konfiguracje klastra usługi Azure Data Explorer i dane telemetryczne użycia oraz oferuje spersonalizowane rekomendacje umożliwiające podejmowanie działań, aby ułatwić optymalizację klastra.

Uzyskiwanie dostępu do zaleceń usługi Azure Advisor

Dostęp do zaleceń Azure Advisor można uzyskać na dwa sposoby:

Wyświetlanie zaleceń usługi Azure Advisor dla klastra usługi Azure Data Explorer

  1. W witrynie Azure Portal przejdź do strony klastra usługi Azure Data Explorer.

  2. W menu po lewej stronie w obszarze Monitorowanie wybierz pozycję Rekomendacje doradcy. Zostanie otwarta lista zaleceń dla tego klastra.

    Zrzut ekranu przedstawiający zalecenia usługi Azure Advisor dotyczące klastra usługi Azure Data Explorer.

Wyświetlanie zaleceń usługi Azure Advisor dla wszystkich klastrów w ramach subskrypcji

  1. W witrynie Azure Portal przejdź do zasobu Advisor.

  2. W obszarze Przegląd wybierz co najmniej jedną subskrypcję, aby uzyskać zalecenia.

  3. Wybierz pozycję Klastry usługi Azure Data Explorer i bazy danych usługi Azure Data Explorer na drugiej liście rozwijanej.

    Zrzut ekranu przedstawiający stronę zasobów usługi Azure Advisor.

Korzystanie z rekomendacji usługi Azure Advisor

Usługa Azure Advisor oferuje różne typy rekomendacji. Użyj odpowiedniego typu, aby zoptymalizować klaster.

  1. W usłudze Advisor w obszarze Zalecenia wybierz pozycję Koszt , aby wyświetlić zalecenia dotyczące kosztów.

    Zrzut ekranu interfejsu usługi Azure Advisor przedstawiający wybór typu rekomendacji.

  2. Wybierz zalecenie z listy.

    Zrzut ekranu interfejsu usługi Azure Advisor przedstawiający listę zaleceń.

  3. Zostanie wyświetlona lista klastrów istotnych dla zalecenia. Szczegóły rekomendacji różnią się w zależności od klastra i obejmują zalecaną akcję.

    Zrzut ekranu przedstawiający listę klastrów z odpowiednimi zaleceniami w usłudze Azure Advisor.

Typy rekomendacji

Dostępne są zalecenia dotyczące kosztów, wydajności, niezawodności i doskonałości usług.

Ważne

Rzeczywiste roczne oszczędności mogą się różnić. Prezentowane roczne oszczędności opierają się na cenach w modelu płatności za rzeczywiste użycie. Te potencjalne oszczędności nie uwzględniają zniżek rozliczeniowych związanych z Azure Reserved Virtual Machine Instances (RI).

Zalecenia dotyczące kosztów

Zalecenia dotyczące kosztów dotyczą klastrów, które można zmienić, aby zmniejszyć koszty bez naruszania wydajności. Zalecenia dotyczące kosztów obejmują:

Nieużywany działający klaster usługi Azure Data Explorer

Klaster jest nieużywany i działa, jeśli jest w stanie uruchomienia i nie pozyskał danych ani nie uruchamiał zapytań w ciągu ostatnich pięciu dni. W niektórych przypadkach klastry mogą zostać automatycznie zatrzymane. W następujących przypadkach klaster nie zostanie automatycznie zatrzymany i zostanie wyświetlone zalecenie:

Zatrzymaj klaster, aby zmniejszyć koszty przy zachowaniu danych. Jeśli nie potrzebujesz danych, rozważ usunięcie klastra, aby zwiększyć oszczędności.

Nieużywany zatrzymany klaster usługi Azure Data Explorer

Klaster jest uznawany za nieużywany i zatrzymany, jeśli został zatrzymany przez co najmniej 60 dni.

Zaleca się usunięcie klastra w celu obniżenia kosztów.

Uwaga

Zatrzymane klastry mogą nadal zawierać dane. Przed usunięciem klastra sprawdź, czy dane nie są już potrzebne. Po usunięciu klastra dane nie będą już dostępne.

Zmień klastry Data Explorer na bardziej opłacalny i wydajniejszy SKU

Zalecenie Zmiana klastrów usługi Data Explorer na bardziej opłacalną i lepiej działającą jednostkę SKU dotyczy klastra działającego w ramach nieoptymalnej jednostki SKU. Ta zaktualizowana jednostka SKU zmniejsza koszty i poprawia ogólną wydajność. Wykorzystuje wymaganą liczbę instancji spełniającą wymagania pamięci podręcznej klastra, jednocześnie nie wpływając negatywnie na wydajność.

W ramach zalecenia włącz zoptymalizowane autoskalowanie, jeśli jeszcze nie jest włączone. Zoptymalizowane autoskalowanie wykonuje bardziej szczegółową analizę wydajności klastra i w razie potrzeby dalsze skalowanie w klastrze. Ta akcja powoduje zwiększenie redukcji kosztów. Zalecenia zoptymalizowanego skalowania automatycznego obejmują zalecenia dotyczące minimalnej i maksymalnej liczby wystąpień. Wartość maksymalna jest ustawiona na zalecaną liczbę wystąpień jednostki SKU. Jeśli klaster ma plany organicznego rozwoju, ręcznie zwiększ tę maksymalną liczbę. Jeśli zoptymalizowane skalowanie automatyczne jest już skonfigurowane w klastrze, w niektórych przypadkach zalecenie może sugerować zwiększenie maksymalnej liczby wystąpień.

Zalecenie jednostki SKU uwzględnia bieżące definicje stref klastra, a jeśli klaster obsługuje strefy, zaleca tylko docelowe jednostki SKU, które mają co najmniej dwie strefy. Dodanie większej liczby stref dostępności obliczeniowej nie wiąże się z dodatkowymi kosztami.

Zalecenie dotyczące jednostki SKU od doradcy jest aktualizowane co kilka godzin. To zalecenie sprawdza dostępność mocy dla wybranego SKU w regionie. Jednak dostępność pojemności jest dynamiczna i zmienia się w czasie.

Uwaga

Zalecenie jednostki SKU klasyfikatora nie obsługuje klastrów z konfiguracją sieci wirtualnej ani zarządzanych prywatnych punktów końcowych.

Zmniejszanie pamięci podręcznej dla tabel usługi Azure Data Explorer

Rekomendacja skrócenia okresu pamięci podręcznej tabeli usługi Azure Data Explorer w celu optymalizacji kosztów klastra jest wydawana dla klastra, który może ograniczyć zasady buforowania swojej tabeli. To zalecenie jest oparte na okresie retrospekcji zapytań z ostatnich 30 dni. Aby sprawdzić, gdzie są możliwe oszczędności, możesz wyświetlić pięć najbardziej odpowiednich tabel dla każdej bazy danych w celu uzyskania potencjalnych oszczędności pamięci podręcznej. To zalecenie jest dostępne tylko wtedy, gdy po zmianie zasad pamięci podręcznej klaster może zmniejszyć liczbę węzłów lub skalować się w dół. Advisor sprawdza, czy klaster jest „ograniczony przez pojemność danych”, co oznacza, że ma niskie wykorzystanie procesora CPU i niskie wykorzystanie zasobów związanych z pozyskiwaniem danych, ale z powodu dużej pojemności danych nie może skalować do wewnątrz ani skalować w dół.

Włącz zoptymalizowane autoskalowanie

Zalecenie Włącz zoptymalizowane autoskalowanie jest wyświetlane, gdyby włączenie zoptymalizowanego autoskalowania spowodowało zmniejszenie liczby instancji w klastrze. To zalecenie jest oparte na wzorcach użycia, wykorzystaniu pamięci podręcznej, wykorzystaniu pozyskiwania i procesorze CPU. Aby upewnić się, że nie przekroczysz planowanego budżetu, dodaj maksymalną liczbę wystąpień po włączeniu zoptymalizowanego autoskalowania.

Zalecenia dotyczące wydajności

Zalecenia dotyczące wydajności zwiększają wydajność klastrów usługi Azure Data Explorer. Zalecenia dotyczące wydajności obejmują następujące elementy:

Aktualizowanie zasad pamięci podręcznej dla tabel usługi Azure Data Explorer

Rekomendacja przejrzenia zasad okresu buforowania tabel usługi Azure Data Explorer w celu uzyskania lepszej wydajności jest wydawana dla klastra, który wymaga innego filtru czasu okresu wstecznego lub większej zasady buforowania. To zalecenie jest oparte na okresie wyszukiwania zapytań z ostatnich 30 dni. Większość zapytań uruchomionych w ciągu ostatnich 30 dni odwoływała się do danych, których nie było w pamięci podręcznej, co może wydłużyć czas wykonywania zapytań. Możesz wyświetlić pięć najczęściej używanych tabel dla każdej bazy danych, które uzyskiwały dostęp do danych spoza pamięci podręcznej, uporządkowanych według procentu zapytań.

Możesz również otrzymać zalecenie związane z wydajnością, aby ograniczyć zasady buforowania. Może się tak zdarzyć, jeśli klaster jest powiązany z danymi. Klaster jest ograniczony przez dane, jeśli ilość danych, które mają być buforowane zgodnie z zasadami buforowania, jest większa niż całkowity rozmiar pamięci podręcznej klastra. Zmniejszenie zasad pamięci podręcznej dla klastrów powiązanych z danymi zmniejsza liczbę chybień pamięci podręcznej i potencjalnie poprawia wydajność.

Zalecenia dotyczące doskonałości operacyjnej

Zalecenia dotyczące doskonałości operacyjnej lub "najlepszych rozwiązań" są zaleceniami, których wdrożenie nie poprawia kosztów ani wydajności natychmiast, ale może przynieść korzyści klastrowi w przyszłości. Obejmuje to ograniczenie polityki pamięci podręcznej tabeli w celu dopasowania jej do wzorców użytkowania.

Ograniczanie zasad pamięci podręcznej tabel w celu dopasowania ich do wzorców użycia

To zalecenie koncentruje się na aktualizowaniu zasad pamięci podręcznej na podstawie rzeczywistego użycia w ciągu ostatniego miesiąca, aby zmniejszyć gorącą pamięć podręczną dla tabeli. W przeciwieństwie do poprzedniego zalecenia dotyczącego kosztów, to szczególne zalecenie dotyczy klastrów, w których liczba wystąpień jest określana przez procesor CPU i obciążenie pozyskiwania, a nie ilość danych przechowywanych w gorącej pamięci podręcznej. W takich przypadkach zmiana samych zasad pamięci podręcznej jest niewystarczająca, aby zmniejszyć liczbę wystąpień. Zalecamy dalsze optymalizacje, takie jak zmiana jednostki SKU, zmniejszenie obciążenia procesora CPU i umożliwienie skalowania automatycznego w celu wydajnego skalowania. To zalecenie może być przydatne w przypadku tabel, dla których rzeczywisty okres wsteczny analizowanych zapytań, określony na podstawie wzorców użytkowania, jest krótszy niż skonfigurowana polityka pamięci podręcznej. Jednak zmniejszenie zasad pamięci podręcznej nie prowadzi bezpośrednio do oszczędności kosztów. Liczba instancji klastra zależy od obciążenia procesora oraz obciążenia związanego z pozyskiwaniem danych, niezależnie od ilości danych przechowywanych w gorącej pamięci podręcznej. W związku z tym usunięcie danych z gorącej pamięci podręcznej nie spowoduje bezpośrednio zmniejszenia klastra.

Zalecenia dotyczące niezawodności

Zalecenia dotyczące niezawodności pomagają zapewnić i poprawić ciągłość aplikacji krytycznych dla działania firmy.

Zalecenia dotyczące niezawodności obejmują następujące elementy:

Klaster używa podsieci bez delegowania

To zalecenie dotyczy klastra sieci wirtualnej, który używa podsieci bez delegowania dla "Microsoft.Kusto/clusters". Gdy delegujesz podsieć do klastra, możesz zezwolić tej usłudze na ustanowienie podstawowych reguł konfiguracji sieci dla podsieci, co ułatwia klastrowi działanie jego wystąpień w stabilny sposób.

Klaster używa podsieci z nieprawidłową konfiguracją adresu IP

Zalecenie jest przekazywane do klastra sieci wirtualnej, w którym podsieć jest również używana przez inne usługi. Zaleceniem jest usunięcie wszystkich innych usług z podsieci i użycie jej tylko dla klastra.

Powiązana zawartość

  • Last updated on