Планирование среды Аналитики временных рядов Azure 1-го поколения
Примечание
Служба "Аналитика временных рядов" (TSI) больше не будет поддерживаться после марта 2025 г. Рассмотрите возможность переноса существующих сред TSI на альтернативные решения как можно скорее. Дополнительные сведения о прекращении поддержки и миграции см. в нашей документации.
Внимание!
Эта статья посвящена службе "Аналитика временных рядов Azure" 1-го поколения.
В этой статье описано, как спланировать среду Аналитики временных рядов Azure 1-го поколения с учетом ожидаемого объема входящих данных и требуемого срока хранения данных.
Видео
Просмотрите это видео, чтобы узнать больше о хранении данных в Аналитике временных рядов Azure и о том, как его спланировать.
Рекомендации
Чтобы приступить к работе с Аналитикой временных рядов Azure, желательно знать ожидаемый объем передаваемых данных в минуту и требуемый срок хранения этих данных.
Дополнительные сведения о емкости и сроках хранения для двух номеров SKU Аналитики временных рядов Azure см. в описании цен на Аналитику временных рядов Azure.
Чтобы лучше спланировать среду Аналитики временных рядов Azure для успешной долгосрочной работы, рассмотрите следующие атрибуты:
- Емкость хранилища
- Срок хранения данных
- Объем входящих данных
- Формирование событий
- Обеспечение наличия эталонных данных
Емкость хранилища
По умолчанию Аналитика временных рядов Azure сохраняет данные в зависимости от объема подготовленного хранилища (единиц × объема хранилища на единицу) и объема входящего трафика.
Хранение данных
Параметр Время хранения данных в среде Аналитики временных рядов Azure можно изменить. Можно включить период хранения до 400 дней.
Аналитика временных рядов Azure использует два режима.
- Один режим оптимизирован для получения наиболее актуальных данных. Он применяет политику для очистки старых данных, которая оставляет последние данные, доступные в экземпляре. Этот режим включен по умолчанию.
- Второй режим оптимизирует данные таким образом, чтобы они оставались в пределах настроенного периода хранения. Приостановка входящего трафика предотвращает поступление новых данных, если этот режим выбран для параметра Поведение при превышении размера хранилища.
Время хранения и режим работы можно настроить на странице конфигурации среды на портале Azure.
Важно!
В среде Аналитики временных рядов Azure 1-го поколения вы можете указать время хранения не более 400 дней.
Настройка хранения данных
Выберите нужную среду Аналитики временных рядов на портале Azure.
В области Окружение анализа временных рядов в разделе Параметры выберите Конфигурация хранилища.
В поле Время хранения данных (в днях) введите значение от 1 до 400.
Совет
Дополнительные сведения о реализации соответствующей политики хранения данных см. в статье Настройка хранения в Аналитике временных рядов Azure 1-го поколения.
Объем входящих данных
Ниже приведено краткое описание ключевых ограничений аналитики временных рядов Azure 1-го поколения.
Скорость приема и емкость номера SKU
Скорость приема и емкость номеров SKU S1 и S2 обеспечивают гибкость при настройке новой среды аналитики временных рядов Azure. Емкость номера SKU указывает на ежедневную скорость приема данных на основе числа хранимых событий или байт в зависимости от того, что наступит раньше. Обратите внимание, что входящий трафик измеряется в минуту, а регулирование применяется с помощью алгоритма контейнеров токенов. Входящий трафик измеряется в блоках по 1 КБ. Например, фактическое событие 0,8 КБ будет считаться одним событием, а событие 2,6 KB — тремя событиями.
| Емкость номера SKU S1 | Скорость приема | Максимальная емкость хранилища |
|---|---|---|
| 1 | 1 ГБ в день (1 млн событий) | 30 ГБ (30 млн событий) |
| 10 | 10 ГБ в день (10 млн событий) | 300 ГБ (300 млн событий) |
| Емкость номера SKU S2 | Скорость приема | Максимальная емкость хранилища |
|---|---|---|
| 1 | 10 ГБ в день (10 млн событий) | 300 ГБ (300 млн событий) |
| 10 | 100 ГБ в день (100 млн событий) | 3 ТБ (3 млрд событий) |
Примечание
Емкость масштабируется линейно, поэтому номер SKU S1 с емкостью 2 поддерживает скорость приема 2 ГБ (2 млн событий) в неделю и 60 ГБ (60 млн событий) в месяц.
Среды SKU S2 поддерживают значительно больше событий в месяц и имеют значительно большую емкость входящего трафика.
| номер SKU | Событий в месяц | Событий в минуту | Размер события в минуту |
|---|---|---|---|
| S1 | 30 млн | 720 | 720 КБ |
| S2 | 300 млн | 7200 | 7200 КБ |
Ограничения свойств
Ограничения свойств 1-го поколения зависят от выбранной среды SKU. Свойства событий имеют соответствующие столбцы JSON, CSV и диаграммы, которые можно просмотреть в обозревателе службыАналитика временных рядов Azure.
| номер SKU | Максимальное число свойств |
|---|---|
| S1 | 600 свойств (столбцов) |
| S2 | 800 свойств (столбцов) |
Источники событий
Поддерживается не более двух источников событий на экземпляр.
- См. раздел Добавление источника концентратора событий.
- Настройте источник центра Интернета вещей.
Ограничения API
Ограничения REST API для аналитики временных рядов Azure 1-го поколения указаны в справочной документации по REST API.
Планирование среды
Второй аспект, которому нужно уделить внимание при планировании среды Аналитики временных рядов Azure, это объем входящего трафика. Хранилище для ежедневного входящего трафика и емкость событий измеряются блоками по 1 КБ в минуту. Максимально допустимый размер пакета — 32 КБ. Пакеты данных размером более 32 КБ усекаются.
В одной среде допускается до 10 единиц SKU S1 и S2. Невозможно выполнить миграцию из среды S1 в S2. Невозможно выполнить миграцию из среды S2 в S1.
Чтобы оценить объем входящего трафика, сначала следует вычислить общий объем входящего трафика за месяц. Затем определите объем, передаваемый в минуту.
Регулирование и задержка влияют на объем, передаваемый в минуту. В случае всплеска входящего трафика, который длится менее 24 часов, Аналитика временных рядов Azure может увеличить скорость приема входящего трафика в два раза по сравнению со значениями в таблице выше.
Например, если вы используете один номер SKU S1, а объем входящего трафика составляет 720 событий в минуту с отдельными всплесками до 1440 событий в минуту длительностью менее часа, то вы не заметите никаких задержек в такой среде. Но если скорость превысит 1440 событий в минуту на период более одного часа, вы столкнетесь с задержками при получении данных для визуализации и запросов в такой среде.
Возможно, вы заранее не знаете точный объем передаваемых данных. В этом случае вы можете применить телеметрию данных для Центра Интернета вещей Azure и Центров событий Azure в своей подписке на портале Azure. Данные телеметрии помогут вам определить параметры для подготовки среды. На портале Azure откройте область Метрики для соответствующего источника, чтобы просмотреть данные телеметрии для него. Изучив метрики для источника событий, вы сможете более эффективно спланировать и подготовить среду Аналитики временных рядов Azure.
Расчет требований к объему входящих данных
Чтобы рассчитать требования к входящему трафику, сделайте следующее.
Убедитесь, что среда поддерживает объем входящего трафика, превышающий вашу среднюю скорость поступления данных, и способна выдержать пиковые значения скорости, вдвое превышающие этот объем на период до одного часа.
Если пиковые значения скорости сохраняются на период более 1 часа, используйте при расчетах пиковое значение в качестве среднего. Подготовьте среду с достаточной емкостью для этих пиковых периодов.
Устранение регулирования и задержек
Сведения о том, как предотвратить задержки и регулирование, вы найдете в этой статье.
Формирование ваших событий
Важно убедиться в том, что способ отправки событий в Аналитику временных рядов Azure поддерживает размер подготавливаемой среды. (И наоборот, вы можете сопоставлять размер среды с количеством событий, считываемых Аналитикой временных рядов Azure, и размером каждого события.) Также важно рассмотреть атрибуты, которые вы можете использовать для срезов и фильтрации при выполнении запросов к данным.
Совет
Ознакомьтесь с документацией по формированию JSON в разделе Отправка событий.
Обеспечение эталонных данных
Эталонный набор данных — это коллекция элементов, которые дополняют события из вашего источника событий. Аналитика временных рядов Azure соединяет каждое событие из источника событий с соответствующей строкой данных в эталонном наборе данных. Это дополненное событие становится доступным для запроса. Это объединение основано на столбцах первичного ключа, определенных в эталонном наборе данных.
Примечание
Ретроактивное объединение с эталонными данными не поддерживается. Это означает, что после настройки и загрузки эталонного набора данных сопоставляются и присоединяются только текущие и будущие входящие данные. Если вы планируете отправить большой объем исторических данных в Аналитику временных рядов Azure и не будете предварительно передавать или создавать эталонные данные в этой службе, то может потребоваться повторно выполнить свою работу (подсказка: это неприятно).
Дополнительные сведения о создании, передаче эталонных данных и управлении ими в Аналитике временных рядов Azure см. в документации по эталонному набору данных.
Непрерывность бизнес-процессов и аварийное восстановление
В этом разделе описываются возможности службы "Аналитика временных рядов Azure", которые продолжают поддерживать работу приложений и служб, даже если происходит сбой (это называется аварийным восстановлением в бизнесе).
Высокий уровень доступности
Будучи службой Azure, Аналитика временных рядов Azure предоставляет ряд функций с высоким уровнем доступности, используя для этого избыточности на уровне региона Azure. Например, Azure поддерживает возможности аварийного восстановления через функцию доступности в разных регионах Azure.
Дополнительные функции высокого уровня доступности, предоставляемые в Azure (а также доступные любому экземпляру службы "Аналитика временных рядов Azure"), включают следующие.
- Отработка отказа: Azure обеспечивает георепликацию и балансировку нагрузки.
- Восстановление данных и Восстановление хранилища: Azure предоставляет несколько вариантов для сохранения и восстановления данных.
- Восстановление сайта Azure: Azure предоставляет функции восстановления с помощью службы Azure Site Recovery.
- Резервное копирование Azure: Azure Backup поддерживает локальное и облачное резервное копирование виртуальных машин Azure.
Убедитесь, что вы включили соответствующие функции Azure, чтобы обеспечить высокий уровень доступности для устройств и пользователей в разных регионах.
Примечание
Если Azure настроена для обеспечения доступности между регионами, дополнительная настройка доступности между регионами в службе "Аналитика временных рядов Azure" не требуется.
Интернет вещей (IoT) и концентраторы событий
Некоторые службы Azure IoT также включают встроенные функции аварийного восстановления для бизнеса.
- Аварийное восстановление с высоким уровнем доступности концентратора Интернета вещей Azure, включающее избыточность внутри региона
- Политики концентраторов событий Azure
- Репликация службы хранилища Azure
Интеграция службы "Аналитика временных рядов Azure" с другими службами предоставляет дополнительные возможности аварийного восстановления. Например, данные телеметрии, отправляемые в концентратор событий, могут быть сохранены в резервной копии базы данных хранилища BLOB-объектов Azure.
Аналитика временных рядов Azure
Существует несколько способов сохранения данных, а также продолжения функционирования приложений и служб службы "Аналитика временных рядов Azure" в случае, если они нарушат работу.
Тем не менее, вы можете прийти к выводу, что также требуется полная резервная копия среды временных рядов Azure для следующих целей.
- Как экземпляр отработки отказа специально для службы "аналитика временных рядов Azure" для перенаправления данных и трафика в
- Для сохранения данных и сведений аудита
Как правило, лучшим способом дублирования среды службы "Аналитика временных рядов Azure" является создание второй среды службы "Аналитика временных рядов Azure" в резервном регионе Azure. События тоже отправляются в эту вторичную среду из основного источника событий. Убедитесь, что используется вторая выделенная группа потребителей. Следуйте бизнес-рекомендациям по аварийному восстановлению того источника, как описано выше.
Для создания среды-дубликата выполните следующие шаги.
- Создайте среду во втором регионе. Дополнительные сведения см. в статье Создание среды службы "Аналитика временных рядов Azure" на портале Azure.
- Создайте для вашего источника событий вторую выделенную группу потребителей.
- Подключите этот источник событий к новой среде. Обязательно назначьте вторую выделенную группу потребителей.
- Ознакомьтесь с документацией к концентратору Интернета вещей и концентраторам событий службы "Аналитика временных рядов Azure".
При возникновении события:
- Если во время инцидента ваш основной регион дал сбой, переключите операции на резервную среду службы "Аналитика временных рядов Azure".
- Так как порядковые номера концентратора перезапускаются от 0 после отработки отказа, воссоздайте источник событий в обоих областях или средах с разными группами потребителей, чтобы избежать создания повторяющихся событий.
- Удалите основной источник событий, который теперь неактивен, чтобы освободить доступный источник событий для вашей среды. (Существует ограничение в двух активных источниках событий для каждой среды).
- Используйте второй регион для резервного копирования и восстановления данных телеметрии и запросов службы "Аналитика временных рядов Azure".
Важно!
Если происходит отработка отказа:
- Также может возникать задержка.
- При перенаправлении операций может произойти непродолжительный пик обработки сообщений.
Дополнительные сведения см. в статье Отслеживание и уменьшение регулирования для сокращения задержек в службе "Аналитика временных рядов Azure".
Дальнейшие действия
Приступите к созданию среды Аналитики временных рядов Azure на портале Azure.
Узнайте, как добавить источник событий Центра событий в Аналитику временных рядов Azure.
Узнайте, как настроить источник событий Центра Интернета вещей.