Zarządzanie skalowaniem w pionie klastra (skalowanie w górę) w usłudze Azure Data Explorer w celu dostosowania się do zmieniającego się zapotrzebowania

Wydajność klastra usługi Azure Data Explorer zależy od odpowiedniego rozmiaru, aby dopasować je do wymagań dotyczących obciążeń. W przypadku zmian zapotrzebowania można skalować klaster w pionie, zmieniając jednostkę przechowywania zapasów (SKU), aby dodać lub usunąć zasoby procesora CPU i pamięci.

Skalowanie w pionie (skalowanie w górę lub w dół) zmienia moc obliczeniową klastra, przełączając się na inną jednostkę SKU z większą lub mniejszą liczbą zasobów. Ten proces utrzymuje dane podczas uaktualniania lub obniżania podstawowej infrastruktury w celu lepszego dopasowania do potrzeb związanych z wydajnością.

W razie potrzeby użyj skalowania w pionie:

• Obsługa zwiększonej złożoności zapytań lub wymagań dotyczących przetwarzania danych
• Optymalizowanie kosztów przez przejście do bardziej odpowiedniej jednostki SKU
• Poprawa wydajności dla obciążeń intensywnie korzystających z CPU lub pamięci

Konfigurowanie skalowania w pionie

1. W witrynie Azure Portal przejdź do zasobu klastra usługi Azure Data Explorer. W obszarze Ustawienia wybierz pozycję Zwiększ skalę.

2. W oknie Skalowanie w górę zobaczysz dostępne jednostki SKU (jednostka przechowywania zapasów) dla klastra. Na przykład na poniższej ilustracji dostępnych jest osiem zalecanych jednostek SKU. Rozwiń listy rozwijane Zoptymalizowane pod kątem magazynu, Zoptymalizowane do obliczeń i Tworzenie i testowanie, aby wyświetlić więcej opcji.

   

   Jednostki SKU są wyłączone, ponieważ stanowią bieżącą jednostkę SKU lub nie są dostępne w regionie, w którym znajduje się klaster.

3. Aby zmienić jednostkę SKU, wybierz nową jednostkę SKU, a następnie wybierz pozycję Zastosuj.

   Uwaga / Notatka

   • Podczas procesu skalowania w pionie podczas przygotowywania zasobów nowego klastra zasoby starego klastra nadal zapewniają usługę. Ten proces może potrwać dziesiątki minut. Przełączenie do nowego klastra odbywa się tylko wtedy, gdy zasoby nowego klastra są gotowe. Równoległe przetwarzanie sprawia, że proces migracji jednostki SKU przebiega stosunkowo bezproblemowo, przy minimalnych zakłóceniach usługi podczas zmiany, która trwa około jednej do trzech minut. Wydajność zapytań może być obniżona podczas migracji jednostki SKU. Wpływ może się różnić ze względu na wzorce użycia.
   • Zalecamy włączenie zoptymalizowanego autoskalowania, aby umożliwić klastrowi zmniejszenie rozmiaru po migracji. Aby uzyskać zalecenie dotyczące migracji jednostek SKU, zobacz Zmienianie klastrów usługi Data Explorer na bardziej opłacalną i wydajniejszą jednostkę SKU.
   • Klastry z konfiguracją sieci wirtualnej mogą mieć dłuższe przerwy w działaniu usługi.
   • Cena to oszacowanie kosztów maszyn wirtualnych klastra i usługi Azure Data Explorer. Inne koszty nie są uwzględniane. Aby uzyskać oszacowanie, zobacz narzędzie do szacowania kosztów usługi Azure Data Explorer. Aby uzyskać pełne ceny, zobacz stronę cennika usługi Azure Data Explorer.

Teraz skonfigurowano skalowanie w pionie dla klastra usługi Azure Data Explorer. Dodaj kolejną regułę skalowania w poziomie. Jeśli potrzebujesz pomocy dotyczącej problemów ze skalowaniem klastra, otwórz wniosek o pomoc techniczną w witrynie Azure Portal.

Treści powiązane

• Zarządzanie skalowaniem w poziomie klastra w celu dynamicznego skalowania liczby wystąpień na podstawie określonych metryk.
• Monitorowanie wydajności, kondycji i użycia usługi Azure Data Explorer za pomocą metryk.