Správa horizontálního škálování clusteru (horizontální navýšení kapacity) v Azure Data Explorer podle měnící se poptávky

Správné nastavení velikosti clusteru je důležité pro výkon Azure Data Explorer. Velikost statického clusteru může vést k podu využití nebo k přetížení, ani jedno z nich není ideální. Vzhledem k tomu, že poptávku po clusteru nelze předpovědět s absolutní přesností, je lepší cluster škálovat a přidávat a odebírá kapacitu a prostředky procesoru se měnící poptávkou.

Existují dva pracovní postupy pro škálování Azure Data Explorer clusteru:

• Horizontální škálování, také nazývané horizontální navýšení a navýšení kapacity.
• Vertikální škálování, také nazývané vertikální navýšení a vypnutí Tento článek vysvětluje pracovní postup horizontálního škálování.

Konfigurace horizontálního škálování

Pomocí horizontálního škálování můžete počet instancí škálovat automaticky na základě předdefinovaných pravidel a plánů. Určení nastavení automatického škálování pro cluster:

1. V Azure Portal přejděte k prostředku Azure Data Explorer clusteru. V Nastavenívyberte Horizontální navýšení velikosti.

2. V okně Horizontální navýšení velikosti vyberte požadovanou metodu automatického škálování: Ručníškálování, Optimalizovanéautomatické škálování nebo Vlastní automatické škálování.

Ruční škálování

Ruční škálování je výchozí nastavení při vytváření clusteru. Cluster má statickou kapacitu, která se automaticky nemění. Statickou kapacitu vyberete pomocí panelu Počet instancí. Škálování clusteru zůstane v tomto nastavení, dokud neprovádíte další změnu.

Optimalizované automatické škálování

Doporučená metoda automatického škálování je optimalizované automatické škálování. Tato metoda optimalizuje výkon a náklady clusteru. Pokud se cluster přiblíží ke stavu, kdy dochází k jeho vysokému využití, bude horizontální navýšení kapacity. Tato akce snižuje náklady, ale udržuje úroveň výkonu. Pokud cluster přistupuje ke stavu přetížení, bude škálován na více kapacity, aby se zachoval optimální výkon. Konfigurace optimalizovaného automatického škálování:

1. Vyberte Optimalizované automatické škálování.

2. Vyberte minimální počet instancí a maximální počet instancí. Automatické škálování clusteru se pohybuje mezi těmito dvěma čísly na základě zatížení.

3. Vyberte Uložit.

   

Optimalizované automatické škálování začne fungovat. Jeho akce jsou teď viditelné v protokolu aktivit Azure clusteru.

Logika optimalizovaného automatického škálování

Horizontální navýšení kapacity

Když cluster přistupuje ke stavu přetížení, škálujte na více kapacity, aby se zachoval optimální výkon. Horizontální navýšení velikosti nastane, když:

• Počet instancí clusteru je nižší než maximální počet instancí definovaných uživatelem.
• Využití mezipaměti je vysoké po dobu více než jedné hodiny.
• Procesor je vysoký po dobu více než jedné hodiny.
• Využití příjmu dat je vysoké po dobu více než jedné hodiny.

Horizontální snížení kapacity

Když se cluster přiblíží stavu sníženého využití, snižte náklady, ale udržujte výkon. K ověření, že je v clusteru bezpečné škálovat, se používá několik metrik. Následující pravidla se vyhodnocují po hodinách po dobu 6 hodin před provedením horizontálního navýšení velikosti:

• Počet instancí je vyšší než 2 a vyšší než minimální počet definovaných instancí.
• Aby se zajistilo, že prostředky nepřetěžují, musí být před provedením horizontálního navýšení velikosti ověřeny následující metriky:
  • Využití mezipaměti není vysoké
  • Využití procesoru je podprůměrné
  • Využití příjmu dat je podprůměrné
  • Využití ingestování streamování (pokud se používá ingestování streamování) není vysoké
  • Události udržování jsou nad definovaným minimem, zpracovávají se správně a včas.
  • Žádné omezování dotazů
  • Počet neúspěšných dotazů je nižší než definované minimum.

Vlastní automatické škálování

Pomocí vlastního automatického škálování můžete cluster dynamicky škálovat na základě metrik, které zadáte. Následující obrázek znázorňuje tok a postup konfigurace vlastního automatického škálování. Další podrobnosti najdete na obrázku.

1. Do pole Název nastavení automatického škálování zadejte název, například Horizontální navýšení kapacity: využití mezipaměti.

   

2. Jako Režim škálovánívyberte Škálovat podle metriky. Tento režim poskytuje dynamické škálování. Můžete také vybrat možnost Škálovat na konkrétní počet instancí.

3. Vyberte + Přidat pravidlo.

4. V části Pravidlo škálování na pravé straně zadejte hodnoty pro každé nastavení.

   Kritéria

   Nastavení	Popis a hodnota
   Časová agregace	Vyberte kritéria agregace, například Průměr.
   Název metriky	Vyberte metriku, na které má být operace škálování založená, například Využití mezipaměti.
   Statistika agregačního intervalu	Vyberte průměr,minimum,maximum asoučet.
   Operátor	Zvolte vhodnou možnost, například Větší než nebo rovno.
   Prahová hodnota	Zvolte vhodnou hodnotu. Pro využití mezipaměti je například dobrým výchozím bodem 80 procent.
   Doba trvání (v minutách)	Zvolte vhodnou dobu, po kterou se systém při výpočtu metrik vrátí zpět. Začněte s výchozí hodnotou 10 minut.

   Akce

   Nastavení	Popis a hodnota
   Operace	Vyberte vhodnou možnost pro horizontální navýšení nebo navýšení velikosti.
   Počet instancí	Zvolte počet uzlů nebo instancí, které chcete přidat nebo odebrat, když je splněna podmínka metriky.
   Přestávka (minuty)	Zvolte vhodný časový interval pro čekání mezi operacemi škálování. Začněte s výchozím nastavením 5 minut.

5. Vyberte Přidat.

6. V části Limity instancí na levé straně zadejte hodnoty pro každé nastavení.

   Nastavení	Popis a hodnota
   Minimální	Počet instancí, které cluster nebude škálovat níže, bez ohledu na využití.
   Maximální	Počet instancí, které cluster nebude škálovat nad tento počet, bez ohledu na využití.
   Výchozí	Výchozí počet instancí. Toto nastavení se používá v případě problémů se čtením metrik prostředků.

7. Vyberte Uložit.

Právě jste nakonfigurovali horizontální škálování pro váš Azure Data Explorer cluster. Přidejte další pravidlo pro vertikální škálování. Pokud potřebujete pomoc s problémy se škálováním clusteru, otevřete žádost o podporu v Azure Portal.

Další kroky

• Monitorování Azure Data Explorer, stavu a využití s využitím metrik
• Správa vertikálního škálování clusteru pro odpovídající velikost clusteru