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使用 Azure 顾问建议优化 Azure 数据资源管理器群集

  • 项目

Azure 顾问可以分析 Azure 数据资源管理器群集配置和使用情况遥测数据，并提供可操作的个性化建议来帮助你优化群集。

访问 Azure 顾问建议

可通过两种方式获取 Azure 顾问建议：

查看适用于 Azure 数据资源管理器群集的 Azure 顾问建议

  1. 在 Azure 门户中，转到 Azure 数据资源管理器群集页。

  2. 在左侧菜单中的“监视”下，选择“顾问建议” 。 此时会打开适用于该群集的建议的列表。

    适用于 Azure 数据资源管理器群集的 Azure 顾问建议。

查看适用于订阅中所有群集的 Azure 顾问建议

  1. 在 Azure 门户中，转到“顾问资源”。

  2. 在“概述”中，选择要查看其建议的一个或多个订阅。

  3. 在第二个下拉列表中选择“Azure 数据资源管理器群集”和“Azure 数据资源管理器数据库” 。

    Azure 顾问资源。

使用 Azure 顾问建议

有多种类型的 Azure 顾问建议。 请使用相关的建议类型来帮助优化群集。

  1. 在“顾问”中的“建议”下，选择“成本”以显示成本建议 。

    选择建议类型。

  2. 从列表中选择建议。

    选择建议。

  3. 以下窗口包含与该建议相关的群集列表。 每个群集的建议详细信息各不相同，并包括建议的操作。

    包含建议的群集列表。

建议类型

目前提供成本、性能、可靠性和卓越服务建议。

重要

你的每年实际节省额可能不同。 显示的每年节省额基于“即用即付”价格。 可能的节省额不考虑 Azure 虚拟机预留实例 (RI) 计费折扣。

成本建议

成本建议适用于可以更改以降低成本且不降低性能的群集。 成本建议包括：

未使用但正在运行的 Azure 数据资源管理器群集

如果群集处于运行状态，并且在过去五天内既没有引入的数据，也没有运行查询，则群集被视为未使用且正在运行。 在某些情况下，群集可能会自动停止。 在以下情况下，群集不会自动停止，并显示建议：

  • 领导者群集。 有关详细信息，请参阅跟随者数据库。
  • 虚拟网络中部署的群集。
  • 自动停止设置关闭状态的群集
  • Azure Synapse 数据资源管理器池

建议是停止群集以降低成本，但仍保留数据。 如果不需要数据，请考虑删除群集以提高节省额。

未使用且已停止的 Azure 数据资源管理器群集

如果群集已停止至少 60 天，则被视为未使用且已停止。

建议删除此群集来节省成本。

注意

已停止的群集可能仍包含数据。 在删除群集之前，请验证是否不再需要此数据。 删除群集后，将无法再访问此数据。

将数据资源管理器群集更改为更具成本效益且性能更好的 SKU

建议将数据资源管理器群集更改为更经济高效且性能更好的 SKU，建议提供给群集在非最佳 SKU 下运行的群集。 此更新的 SKU 应可降低成本并提高整体性能。 我们已计算出满足群集缓存要求的所需实例计数，同时确保性能不会受到负面影响。

作为建议的一部分，我们建议启用优化自动缩放（如果尚未启用）。 优化的自动缩放将对群集的性能执行更深入的分析，如果需要，将进一步在群集中缩放。 这将进一步降低成本。 优化的自动缩放建议包括最小和最大实例计数建议。 Max 值设置为建议的 SKU 实例计数。 如果群集计划有机增长，建议手动增加此最大数量。 如果已在群集上配置“优化自动缩放”，在某些情况下，建议可能会建议增加最大实例计数。

SKU 建议将考虑群集的当前区域定义，如果群集支持区域，则仅建议至少具有两个区域的目标 SKU。 添加更多计算可用性区域不会产生任何额外费用。

顾问 SKU 建议每隔几个小时更新一次。 建议检查区域中所选 SKU 的容量可用性。 但是，请务必注意，容量可用性是动态的，并且会随时间而变化。

注意

顾问 SKU 建议当前不支持具有虚拟网络或托管专用终结点配置的群集。

减少 Azure 数据资源管理器表的缓存

对于可缩短其表的缓存策略的群集，将提供“缩短 Azure 数据资源管理器表缓存期以优化群集成本”建议。 此建议基于过去 30 天的查询追溯期。 若要查看哪些方面可以节省成本，可以查看每个数据库最相关的 5 个表，以节省潜在的缓存。 仅当在缓存策略更改后可以纵向或横向缩减群集时，才会提供此建议。 顾问会检查群集是否“受数据限制”，即群集的 CPU 和引入利用率较低，但由于数据容量较高，群集无法纵向或横向缩减。

启用优化的自动缩放

当启用优化的自动缩放会减少群集上的实例计数时，会建议启用优化的自动缩放。 此建议基于使用模式、缓存利用率、引入利用率和 CPU。 若要确保不超过计划预算，请在启用“优化的自动缩放”时添加最大实例计数。

性能建议

性能建议有助于提高 Azure 数据资源管理器群集的性能。 性能建议包括：

更新 Azure 数据资源管理器表的缓存策略

对于需要不同的追溯期时间筛选器或更大缓存策略的群集，将提供“评审 Azure 数据资源管理器表缓存期策略以提高性能”建议。 此建议基于过去 30 天的查询追溯期。 过去 30 天内运行的大多数查询都访问缓存外的数据，这会增加查询运行时间。 可以查看每个数据库访问缓存外数据的前 5 个表，按查询百分比排序。

你还可以获得减少缓存策略的性能建议。 如果群集受数据限制，则可能会发生这种情况。 如果根据缓存策略要缓存的数据大于群集缓存的总大小，则表示群集受数据限制。 减少受数据限制群集的缓存策略将减少缓存失误的数量并可能提高性能。

卓越运营建议

卓越运营或最佳做法建议指的是它们的实施不会立即改善成本或性能，而是将来可为群集带来好处。 这包括减少表缓存策略以匹配使用模式。

减少表缓存策略以匹配使用模式

此建议侧重于根据上个月的实际使用情况更新缓存策略，以减少表的热缓存。 与前面的成本建议不同，此特定建议适用于实例数由 CPU 和引入负载而不是热缓存中存储的数据量决定的群集。 在这种情况下，仅更改缓存策略不足以减少实例数，建议进行进一步优化，例如更改 SKU、减少 CPU 负载和启用自动缩放，以便有效地横向缩减。 对于基于使用模式的实际查询回溯低于配置的缓存策略的表，此建议非常有用。 但是，减少缓存策略不会直接节省成本。 群集实例数由 CPU 和引入负载决定，而不考虑热缓存中存储的数据量。 因此，从热缓存中删除数据不会直接导致群集横向缩减。

可靠性建议

可靠性建议有助于确保并提高业务关键型应用程序的连续性。 可靠性建议包括：

群集使用未委派的子网

对于使用子网而不对“Microsoft.Kusto/clusters”使用子网的虚拟网络群集，这是一个强有力的建议。 将子网委托给群集时，允许该服务为子网建立基本的网络配置规则，这有助于群集以稳定的方式运行其实例。

群集使用 IP 配置无效的子网

建议提供给虚拟网络群集，其中子网也由其他服务使用。 建议从子网中删除所有其他服务，并仅将其用于群集。

由于虚拟网络问题，群集无法安装或恢复

建议提供给因虚拟网络问题而无法安装或恢复的群集。 建议使用 虚拟网络故障排除指南 来解决问题。

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