Autoskalierung für vCore-basiertes Azure Cosmos DB for MongoDB (Public Preview)
GILT FÜR: 
MongoDB-vCore
Das Verwalten von Datenbanken mit veränderlichen Workloads kann komplex und aufwendig sein, insbesondere wenn unvorhersehbare Datenverkehrsspitzen eine Überbereitstellung von Ressourcen erfordern. Um diese Herausforderung zu bewältigen, wurde in Azure Cosmos DB for MongoDB die Autoskalierung für vCore-basierte Cluster eingeführt. Die Autoskalierung wurde entwickelt, um veränderliche Workloads zu bewältigen, indem die Kapazität in Echtzeit dynamisch angepasst wird. Dazu erfolgt basierend auf den Anforderungen der Anwendung eine Hoch- oder Herunterskalierung.
Im Gegensatz zu anderen verwalteten MongoDB-Lösungen, bei denen während der Hoch- oder Herunterskalierung oftmals Verzögerungen von mehr als 24 Stunden auftreten, bietet die Autoskalierung von Azure Cosmos DB eine sofortige Skalierbarkeit. Mit diesem Feature wird sichergestellt, dass Ihre Datenbank sofort an etwaige Änderung Ihrer Workloads angepasst wird, sodass Leistungsengpässe beseitigt und gleichzeitig unnötige Kosten vermieden werden.
Erste Schritte
Befolgen Sie die Anweisungen in diesem Dokument, um einen neuen Azure Cosmos DB for MongoDB-Cluster (vCore) zu erstellen, und aktivieren Sie das Kontrollkästchen „M200-Tarif mit Autoskalierung (Vorschau)“. Alternativ können Sie auch die Bicep-Vorlageverwenden, um die Ressource bereitzustellen.
Vorteile
Sofortige Skalierung
- Passt die Kapazität automatisch ohne Downtime an und erhält so die Leistung während unerwarteter Workloadspitzen
- Beseitigt die Notwendigkeit einer manuellen Skalierung und verringert damit das Risiko von Dienstunterbrechungen
Kosteneffizienz
- Reduziert die Kosten durch eine Vermeidung von Überbereitstellungen, da die Ressourcen nur bei Bedarf genutzt werden
- Nutzungsbasierte Preise stellen sicher, dass Ihnen nur der tatsächliche Verbrauch in Rechnung gestellt wird und die Ressourcenauslastung maximiert wird.
Vorhersagbare Preise
- Kernbasierte Preise mit transparenten Kostenberechnungen vereinfachen die Budgetierung und Prognose.
- Ein flexibles Preismodell passt sich an Workloadanforderungen an und vermeidet unerwartete Kostenspitzen.
Preismodell
Der Einfachheit halber wird ein kernbasiertes Preismodell verwendet, bei dem Gebühren auf der höheren CPU- oder zugesicherten Speicherauslastung in der letzten Stunde basieren, verglichen mit einem 35-prozentigen Auslastungsschwellenwert.
- Bis zu 35 % Auslastung: Mindestpreis gilt.
- Mehr als 35 % Auslastung: Maximaler Preis gilt.
- Autoskalierungscluster verursachen aufgrund ihrer sofortigen Skalierungsfunktionen eine 50-prozentige Zusatzgebühr gegenüber dem Basic-Tarif.
- Fakturierungsintervall: Die Kosten werden stundenweise berechnet und in Rechnung gestellt, um sicherzustellen, dass Sie nur für die von Ihnen genutzte Kapazität bezahlen.
Beispiel:
In einem Szenario, in dem in einer Anwendung Nutzungsspitzen in 10 % der Ausführungszeit auftreten:
- Ohne Autoskalierung: Ein überdimensionierter M200-Cluster würde 1.185,24 USD kosten.
- Mit Autoskalierung: Ein M200-Cluster mit Autoskalierung würde 968,41 USD kosten, also eine Einsparung von 18,29 % bieten.
Dieses flexible Preismodell trägt dazu bei, die Kosten zu senken und gleichzeitig eine optimale Leistung auch bei Spitzen in der Nachfrage aufrechtzuerhalten.
Beschränkungen
- Derzeit wird nur der M200-Tarif mit Autoskalierung unterstützt, sodass eine Skalierung innerhalb des Bereichs der Dienstebenen M80 bis M200 möglich ist.
- Die Autoskalierung erfolgt nur für Computeressourcen. Die Speicherkapazität muss weiterhin manuell skaliert werden.
- Upgrades oder Downgrades zwischen der Dienstebene „Allgemein“ und „Autoskalierung“ werden derzeit nicht unterstützt.
Häufig gestellte Fragen (FAQs)
- Welche Cluster unterstützen die Autoskalierung?
Derzeit ist die Autoskalierung nur für die Dienstebene M200 mit Skalierung von M80 bis M200 verfügbar.
- Umfasst die Autoskalierung sowohl die Compute- als auch die Speicherskalierung?
Nein, die Autoskalierung gilt nur für Computeressourcen. Der Speicher muss manuell skaliert werden.
- Kann ich zwischen der Dienstebene „Allgemein“ und der Dienstebene „Autoskalierung“ wechseln?
Nein, Upgrades oder Downgrades zwischen der Dienstebene „Allgemein“ und „Autoskalierung“ werden derzeit nicht unterstützt.
- Tritt bei der Anpassung der Kapazität während der Autoskalierung eine Downtime auf?
Nein, die Autoskalierung passt die Kapazität sofort und nahtlos an, ohne Downtime oder Auswirkungen auf die Leistung.
- Was geschieht, wenn meine Workload die Grenzwerte der Dienstebene M200 überschreitet?
Wenn Ihre Workload die M200-Grenzwerte dauerhaft überschreitet, müssen Sie möglicherweise eine höhere Dienstebene oder alternative Skalierungsstrategien in Betracht ziehen, da die Autoskalierung derzeit nur bis M200 unterstützt wird.
- Ist die Autoskalierung in allen Azure-Regionen verfügbar?
Die Unterstützung für die Autoskalierung kann je nach Region variieren. Sie können die Verfügbarkeit in Ihrer bevorzugten Region über das Azure-Portal überprüfen.
- Wie kann ich die durch die Autoskalierung anfallenden Gebühren überprüfen?
Um Kostentransparenz zu gewährleisten, wurde die neue Metrik „Autoscale Utilization Percentage“ (Autoskalierungsnutzung (%)) eingeführt. Diese Metrik zeigt die maximale CPU- oder zugesicherte Speicherauslastung im Zeitverlauf an, sodass Sie sie mit den in Rechnung gestellten Gebühren vergleichen können.
Nächste Schritte
Nachdem Sie die Funktionen der Dienstebene „Autoskalierung“ in Azure Cosmos DB for MongoDB (vCore) untersucht haben, können Sie sich in einem nächsten Schritt mit der Migration vertraut machen. Dazu sollten Sie verstehen, wie Sie eine Migrationsbewertung durchführen und eine nahtlose Übertragung Ihrer vorhandenen MongoDB-Workloads zu Azure planen.