Delen via

Azure Advisor-aanbevelingen gebruiken om uw Azure Data Explorer-cluster te optimaliseren

Azure Advisor analyseert clusterconfiguraties en gebruikstelemetrie van Azure Data Explorer en biedt gepersonaliseerde, bruikbare aanbevelingen om uw cluster te optimaliseren.

Aanbevelingen voor Azure Advisor openen

Er zijn twee manieren om toegang te krijgen tot de Aanbevelingen van Azure Advisor:

Azure Advisor-aanbevelingen voor uw Azure Data Explorer-cluster weergeven

  1. Ga in Azure Portal naar uw Azure Data Explorer-clusterpagina.

  2. Selecteer in het linkermenu onder BewakingAdviseur-aanbevelingen. Er wordt een lijst met aanbevelingen voor dat cluster geopend.

    Schermopname van Azure Advisor-aanbevelingen voor een Azure Data Explorer-cluster.

Azure Advisor-aanbevelingen voor alle clusters in uw abonnement weergeven

  1. Ga in Azure Portal naar de Advisor-resource.

  2. Selecteer in Overzicht een of meer abonnementen om aanbevelingen te krijgen.

  3. Selecteer Azure Data Explorer-clusters en Azure Data Explorer-databases in de tweede vervolgkeuzelijst.

    Schermopname van de resourcepagina van Azure Advisor.

Azure Advisor-aanbevelingen gebruiken

Azure Advisor biedt verschillende aanbevelingstypen. Gebruik het relevante type om uw cluster te optimaliseren.

  1. Selecteer in Advisor onder Aanbevelingen de optie Kosten om aanbevelingen voor kosten weer te geven.

    Schermopname van de Azure Advisor-interface met de selectie van het aanbevelingstype.

  2. Selecteer een aanbeveling in de lijst.

    Schermopname van de Azure Advisor-interface met een lijst met aanbevelingen.

  3. In het venster ziet u een lijst met clusters die relevant zijn voor de aanbeveling. Aanbevelingsgegevens variëren voor elk cluster en bevatten de aanbevolen actie.

    Schermopname van een lijst met clusters met relevante aanbevelingen in Azure Advisor.

Aanbevelingstypen

Aanbevelingen voor kosten, prestaties, betrouwbaarheid en serviceprestaties zijn beschikbaar.

Belangrijk

Uw werkelijke jaarlijkse besparingen kunnen variëren. De jaarlijkse besparingen zijn gebaseerd op 'betalen per gebruik'-prijzen. Bij deze potentiële besparingen wordt geen rekening gehouden met factureringskortingen voor gereserveerde INSTANTIES (Virtual Machine Instance) van Azure.

Aanbevelingen voor kosten

De aanbevelingen voor kosten zijn bedoeld voor clusters die kunnen worden gewijzigd om de kosten te verlagen zonder de prestaties in gevaar te brengen. Aanbevelingen voor kosten zijn onder andere:

Niet-gebruikte, draaiende Azure Data Explorer-cluster

Een cluster wordt beschouwd als ongebruikt en wordt uitgevoerd als het actief is en geen gegevens heeft opgenomen of query's heeft uitgevoerd in de afgelopen vijf dagen. In sommige gevallen worden clusters mogelijk automatisch gestopt. In de volgende gevallen stopt het cluster niet automatisch en wordt er een aanbeveling weergegeven:

Het wordt aanbevolen om het cluster te stoppen om de kosten te verlagen en tegelijkertijd de gegevens te behouden. Als de gegevens niet nodig zijn, kunt u overwegen het cluster te verwijderen om uw besparingen te verhogen.

Niet-gebruikte Azure Data Explorer-cluster gestopt

Een cluster wordt als ongebruikt beschouwd wanneer het minstens 60 dagen gestopt is.

U wordt aangeraden het cluster te verwijderen om de kosten te verlagen.

Waarschuwing

Gestopte clusters kunnen nog steeds gegevens bevatten. Controleer voordat u het cluster verwijdert of de gegevens niet meer nodig zijn. Zodra het cluster is verwijderd, zijn de gegevens niet meer toegankelijk.

Wijzig Data Explorer clusters in een rendabelere en beter presterende SKU

De aanbeveling Data Explorer-clusters wijzigen in een rendabeler en beter presterende SKU is voor een cluster dat onder een niet-optimale SKU werkt. Deze bijgewerkte SKU moet uw kosten verlagen en de algehele prestaties verbeteren. We hebben het vereiste aantal exemplaren berekend dat voldoet aan de cachevereisten van uw cluster, terwijl de prestaties niet negatief worden beïnvloed.

Als onderdeel van de aanbeveling raden we u aan geoptimaliseerde automatische schaalaanpassing in te schakelen als deze nog niet is ingeschakeld. Geoptimaliseerde automatische schaalaanpassing voert een uitgebreidere analyse uit van de prestaties van het cluster, en indien nodig wordt het cluster verder geschaald. Dit resulteert in meer kostenbesparingen. De aanbevelingen voor geoptimaliseerde automatische schaalaanpassing bevatten aanbevelingen voor het minimum- en maximumaantal exemplaren. De maximumwaarde wordt ingesteld op het aanbevolen aantal SKU-exemplaren. Als het cluster van plan is om organisch te groeien, is het raadzaam om dit maximumaantal handmatig te verhogen. Als geoptimaliseerde automatische schaalaanpassing al is geconfigureerd op uw cluster, kan de aanbeveling in sommige gevallen voorstellen om het maximumaantal exemplaren te verhogen.

De SKU-aanbeveling houdt rekening met de huidige zonesdefinities van een cluster en als het cluster zones ondersteunt, wordt alleen doel-SKU's met minimaal twee zones aanbevolen. Als u meer beschikbaarheidszones voor rekenkracht toevoegt, worden er geen extra kosten in rekening gebracht.

De aanbeveling voor de advisor-SKU wordt elke paar uur bijgewerkt. De aanbeveling controleert op capaciteitsschikbaarheid van de geselecteerde SKU in de regio. Het is echter belangrijk om te weten dat de beschikbaarheid van capaciteit dynamisch is en in de loop van de tijd verandert.

Opmerking

De Advisor SKU-aanbeveling biedt geen ondersteuning voor clusters met Virtual Network- of beheerde privé-eindpuntconfiguraties.

Cache voor Azure Data Explorer-tabellen verminderen

De aanbeveling om de tabelcacheperiode van Azure Data Explorer voor optimalisatie van clusterkosten te verkorten is bedoeld voor een cluster dat zijn cachebeleid kan aanpassen. Deze aanbeveling is gebaseerd op de look-backperiode van de query in de afgelopen 30 dagen. Als u wilt zien waar besparingen mogelijk zijn, kunt u de meest relevante vijf tabellen per database bekijken voor mogelijke cachebesparingen. Deze aanbeveling wordt alleen gedaan als het cluster kan schalen of verkleinen na een wijziging van het cachebeleid. Advisor controleert of het cluster is 'gebonden aan gegevens', wat betekent dat het cluster een laag CPU- en laag opnamegebruik heeft, maar vanwege een hoge gegevenscapaciteit kan het cluster niet in- of omlaag schalen.

Geoptimaliseerde automatische schaalaanpassing inschakelen

De aanbeveling voor het inschakelen van geoptimaliseerde automatische schaalaanpassing wordt gegeven wanneer het inschakelen van geoptimaliseerde automatische schaalaanpassing het aantal exemplaren op een cluster heeft verminderd. Deze aanbeveling is gebaseerd op gebruikspatronen, cachegebruik, opnamegebruik en CPU. Als u ervoor wilt zorgen dat u het geplande budget niet overschrijdt, voegt u een maximumaantal exemplaren toe wanneer u Geoptimaliseerde automatische schaalaanpassing inschakelt.

Aanbevelingen voor prestaties

De aanbevelingen voor prestaties verbeteren de prestaties van uw Azure Data Explorer-clusters. Prestatieaanbevelingen zijn als volgt:

Cachebeleid voor Azure Data Explorer-tabellen bijwerken

Het beleid voor de cacheperiode van de Azure Data Explorer-tabel voor betere prestaties wordt gegeven voor een cluster waarvoor een ander look-backperiodefilter of een groter cachebeleid is vereist. Deze aanbeveling is gebaseerd op de look-backperiode van de query van de afgelopen 30 dagen. De meeste query's worden uitgevoerd in de afgelopen 30 dagen en hebben geen toegang tot gegevens in de cache, waardoor de runtime van de query kan worden verhoogd. U kunt de vijf belangrijkste tabellen per database weergeven die toegang hebben tot gegevens buiten de cache, gesorteerd op het querypercentage.

U kunt ook een aanbeveling voor prestaties krijgen om het cachebeleid te verminderen. Dit kan gebeuren als het cluster gegevensgebonden is. Een cluster is gegevensgebonden als de gegevens moeten worden opgeslagen in de cache volgens het cachebeleid groter is dan de totale grootte van de cache van het cluster. Door het cachebeleid voor gegevensgebonden clusters te verminderen, vermindert u het aantal cachemissers en verbetert u mogelijk de prestaties.

Aanbevelingen voor operationele uitmuntendheid

De aanbevelingen voor Operational Excellence of 'best practice' zijn aanbevelingen waarvan de implementatie de kosten of prestaties niet onmiddellijk verbetert, maar die het cluster in de toekomst kunnen profiteren. Dit omvat het verminderen van het cachebeleid voor tabellen om overeen te komen met gebruikspatronen.

Tabelcachebeleid beperken om overeen te komen met gebruikspatronen

Deze aanbeveling is gericht op het bijwerken van het cachebeleid op basis van het werkelijke gebruik in de afgelopen maand om de hot-cache voor een tabel te verminderen. In tegenstelling tot de vorige aanbeveling voor kosten, is deze specifieke aanbeveling van toepassing op clusters waarbij het aantal exemplaren wordt bepaald door cpu en opnamebelasting in plaats van de hoeveelheid gegevens die in de hot-cache zijn opgeslagen. In dergelijke gevallen is het wijzigen van het cachebeleid alleen onvoldoende om het aantal exemplaren te verminderen, verdere optimalisaties zoals het wijzigen van de SKU, het verminderen van de CPU-belasting en het inschakelen van automatische schaalaanpassing wordt aanbevolen om efficiënt in te schalen. Deze aanbeveling kan handig zijn voor tabellen waarbij de werkelijke query-lookback op basis van gebruikspatronen lager is dan het geconfigureerde cachebeleid. Het verminderen van het cachebeleid leidt echter niet rechtstreeks tot kostenbesparingen. Het aantal clusterexemplaren wordt bepaald door cpu- en opnamebelasting, ongeacht de hoeveelheid gegevens die zijn opgeslagen in de hot-cache. Daarom leidt het verwijderen van gegevens uit de hot-cache niet direct tot inschaling van het cluster.

Aanbevelingen voor betrouwbaarheid

De aanbevelingen voor betrouwbaarheid helpen u de continuïteit van uw bedrijfskritieke toepassingen te waarborgen en te verbeteren.

Aanbevelingen voor betrouwbaarheid zijn onder andere:

Het cluster maakt gebruik van subnet zonder delegatie

Deze aanbeveling is bedoeld voor een virtueel netwerkcluster dat gebruikmaakt van een subnet zonder delegatie voor 'Microsoft.Kusto/clusters'. Wanneer u een subnet delegeert aan een cluster, stelt u die service in staat om basisregels voor netwerkconfiguratie voor het subnet vast te stellen, zodat het cluster de exemplaren op een stabiele manier kan bedienen.

Cluster maakt gebruik van subnet met ongeldige IP-configuratie

De aanbeveling wordt gegeven aan een virtueel netwerkcluster waar het subnet ook door andere services wordt gebruikt. De aanbeveling is om alle andere services uit het subnet te verwijderen en alleen te gebruiken voor uw cluster.

Verwante inhoud

  • Last updated on