Adatbázis-erőforrások dinamikus skálázása minimális állásidővel

  • Cikk
  • 4 perc alatt elolvasható

A KÖVETKEZŐKRE VONATKOZIK: Azure SQL Database Azure SQL Managed Instance

Azure SQL Database és SQL Managed Instance lehetővé teszi, hogy dinamikusan több erőforrást adjon hozzá az adatbázishoz minimális állásidővel; van azonban egy olyan időszak, amikor a kapcsolat rövid ideig megszakad az adatbázissal, ami az újrapróbálkozási logikával enyhíthető.

Áttekintés

Amikor az alkalmazás iránti kereslet néhány eszközről és ügyfélről milliókra nő, Azure SQL Database és SQL Managed Instance minimális állásidővel menet közben méretezhető. A skálázhatóság a szolgáltatásként nyújtott platform (PaaS) egyik legfontosabb jellemzője, amely lehetővé teszi, hogy szükség esetén dinamikusan több erőforrást adjon hozzá a szolgáltatáshoz. Azure SQL Database lehetővé teszi az adatbázisokhoz lefoglalt erőforrások (processzorteljesítmény, memória, I/O-teljesítmény és tárterület) egyszerű módosítását.

Az alkalmazás megnövekedett használata miatti teljesítményproblémákat az indexelési vagy lekérdezés-átírási módszerekkel nem lehet kijavítani. További erőforrások hozzáadásával gyorsan reagálhat, amikor az adatbázis eléri az aktuális erőforráskorlátokat, és nagyobb energiaigényre van szüksége a bejövő számítási feladatok kezeléséhez. Azure SQL Database lehetővé teszi az erőforrások vertikális leskálázását is, ha nincs rájuk szükség a költségek csökkentéséhez.

Nem kell aggódnia a hardverek vásárlása és a mögöttes infrastruktúra módosítása miatt. Az adatbázis skálázása egyszerűen elvégezhető a Azure Portal csúszkával.

Scale database performance

Azure SQL Database a DTU-alapú vásárlási modellt és a virtuálismag-alapú vásárlási modellt, míg Azure SQL Managed Instance csak a virtuálismag-alapú vásárlási modellt kínálja.

  • A DTU-alapú vásárlási modell számítási, memória- és I/O-erőforrások keverékét kínálja három szolgáltatási szinten, hogy támogassa a könnyű és nehéz adatbázis-számítási feladatokat: Alapszintű, Standard és Prémium. Az egyes szolgáltatásszintek teljesítményszintjei ezen erőforrások különféle keverékét kínálják, amelyhez további tárterület-erőforrások is hozzáadhatók.
  • A virtuálismag-alapú vásárlási modell lehetővé teszi a virtuális magok számának, mennyiségének vagy memóriájának, valamint a tárterület mennyiségének és sebességének kiválasztását. Ez a vásárlási modell három szolgáltatási szintet kínál: általános célú, üzletileg kritikus és rugalmas skálázást.

Az adatbázis, a rugalmas készlet vagy a felügyelt példány szolgáltatási szintje, számítási szintje és erőforráskorlátai bármikor módosíthatók. Létrehozhatja például az első alkalmazást egyetlen adatbázisra a kiszolgáló nélküli számítási szint használatával, majd bármikor manuálisan vagy programozott módon módosíthatja a szolgáltatási szintet a kiépített számítási szintre a megoldás igényeinek megfelelően.

Megjegyzés

Az adatbázisok szolgáltatási szintjének módosítására vonatkozó jelentős kivételek a következők:

  • A csak a üzletileg kritikus/Prémium szolgáltatási szinten elérhető szolgáltatásokat használó adatbázisok nem módosíthatók a általános célú/Standard szolgáltatási szint használatára.
  • Az eredetileg a rugalmas skálázási szolgáltatási szinten létrehozott adatbázisok nem migrálhatók más szolgáltatási szintekre. Ha Azure SQL Database meglévő adatbázisát a rugalmas skálázási szolgáltatási szintre migrálja, az eredeti rugalmas skálázásra való migrálást követő 45 napon belül visszatelepítheti a általános célú szolgáltatási szintre. Ha az adatbázist egy másik szolgáltatási szintre, például a üzletileg kritikus-re szeretné migrálni, először lépjen vissza a általános célú szolgáltatási szintre, majd végezzen el egy további migrálást. További információ a rugalmas skálázásról történő migrálás visszafejtéséről.

Az adatbázishoz lefoglalt erőforrásokat a szolgáltatási célkitűzés módosításával vagy a méretezéssel módosíthatja, hogy megfeleljen a számítási feladatok igényeinek. Ez azt is lehetővé teszi, hogy csak akkor fizessen a szükséges erőforrásokért, amikor szüksége van rájuk. Tekintse meg a megjegyzést arról, hogy egy skálázási művelet milyen hatással lehet egy alkalmazásra.

Megjegyzés

A dinamikus méretezhetőség különbözik az automatikus skálázástól. Az automatikus skálázás az, amikor egy szolgáltatás feltételek alapján automatikusan skáláz, míg a dinamikus skálázhatóság lehetővé teszi a manuális skálázást minimális állásidővel. A Azure SQL Database önálló adatbázisai manuálisan skálázhatók, vagy kiszolgáló nélküli szint esetén a számítási erőforrások automatikus skálázására állíthatók be. A rugalmas készletek, amelyek lehetővé teszik az adatbázisok számára, hogy erőforrásokat osszanak meg egy készletben, jelenleg csak manuálisan skálázhatók.

Azure SQL Database lehetővé teszi az adatbázisok dinamikus skálázását:

Azure SQL Managed Instance lehetővé teszi a méretezést is:

  • SQL Managed Instancevirtuális magok üzemmódot használ, és lehetővé teszi a példány számára lefoglalt processzormagok maximális számának és maximális tárterületének meghatározását. A felügyelt példányon belüli összes adatbázis megosztja a példányhoz lefoglalt erőforrásokat.

Vertikális fel- vagy leskálázási műveletek hatása

A fent említett módok bármelyikében kezdeményezhet vertikális felskálázást vagy vertikális leskálázási műveletet, újraindítja az adatbázismotor-folyamatot, és szükség esetén áthelyezi azt egy másik virtuális gépre. Az adatbázismotor folyamatának áthelyezése egy új virtuális gépre egy online folyamat, amelynek során továbbra is használhatja a meglévő Azure SQL Database szolgáltatást. Ha a céladatbázis-motor készen áll a lekérdezések feldolgozására, a rendszer leállítja az aktuális adatbázismotor nyitott kapcsolatait, és visszaállítja a nem véglegesített tranzakciókat. A rendszer új kapcsolatokat létesít a céladatbázis-motorral.

Megjegyzés

Nem ajánlott skálázni a felügyelt példányt, ha hosszú ideig futó tranzakció, például adatimportálás, adatfeldolgozási feladatok, index-újraépítés stb. fut, vagy ha aktív kapcsolat van a példányon. Ha meg szeretné akadályozni, hogy a skálázás a szokásosnál hosszabb időt vesz igénybe, skálázza a példányt az összes hosszú ideig futó művelet befejezésekor.

Megjegyzés

A vertikális felskálázási/vertikális leskálázási folyamat befejeztével rövid kapcsolati megszakadás várható. Ha az újrapróbálkozási logikát szabványos átmeneti hibákhoz implementálta, nem fogja észrevenni a feladatátvételt.

Alternatív skálázási módszerek

Az erőforrások skálázása a legegyszerűbb és leghatékonyabb módszer az adatbázis teljesítményének javítására az adatbázis vagy az alkalmazáskód módosítása nélkül. Bizonyos esetekben előfordulhat, hogy még a legmagasabb szolgáltatási szintek, a számítási méretek és a teljesítményoptimalizálás sem kezeli a számítási feladatokat sikeres és költséghatékony módon. Ebben az esetben az alábbi további lehetőségek állnak rendelkezésére az adatbázis skálázásához:

  • Az olvasási felskálázás egy elérhető funkció, amelyben egyetlen írásvédett replikát kap az adatokból, ahol igényes írásvédett lekérdezéseket hajthat végre, például jelentéseket. Az írásvédett replika az elsődleges adatbázis erőforrás-használatának befolyásolása nélkül kezeli az írásvédett számítási feladatot.
  • Az adatbázis-horizontális skálázás olyan technikák gyűjteménye, amelyek lehetővé teszik az adatok több adatbázisra való felosztását és egymástól függetlenül történő skálázását.

Következő lépések