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Guide sur les performances et la scalabilité de l’activité de copie

  • Article

S’APPLIQUE À : Azure Data Factory Azure Synapse Analytics

Conseil

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Parfois, vous souhaitez effectuer une migration de données à grande échelle d’un lac de données ou un entrepôt de données d’entreprise (EDW) vers Azure. Dans d’autres cas, vous souhaiterez ingérer dans Azure de grandes quantités de données provenant de différentes sources pour l’analytique du Big Data. Dans chaque cas, il est essentiel d’obtenir des performances et une scalabilité optimales.

Les pipelines Azure Data Factory et Azure Synapse Analytics propose un mécanisme d’ingestion des données offrant les avantages suivants :

  • Gère de grandes quantités de données
  • Est très performant
  • Est économique

Ces avantages en font une solution idéale pour les ingénieurs de données qui souhaitent créer des pipelines d’ingestion de données évolutifs et très performants.

Après avoir lu cet article, vous serez en mesure de répondre aux questions suivantes :

  • Quel niveau de performance et de scalabilité puis-je obtenir à l’aide de l’activité de copie pour les scénarios de migration de données et d’ingestion de données ?
  • Quelles sont les étapes à suivre pour régler les performances de l’activité de copie ?
  • Quelles optimisations de performances puis-je utiliser pour une seule exécution d’activité de copie ?
  • Quels sont les autres facteurs externes à prendre en compte lors de l’optimisation des performances de copie ?

Notes

Si vous n’êtes pas familiarisé avec l’activité de copie, consultez la vue d’ensemble de l’activité de copie avant de lire cet article.

Performances et évolutivité de copie accessibles à l’aide de pipelines Azure Data Factory et Synapse

Les pipelines Azure Data Factory et Synapse offrent une architecture serverless qui permet le parallélisme à différents niveaux.

Cette architecture vous permet de développer des pipelines qui optimisent le débit des déplacements de données pour votre environnement. Ces pipelines utilisent pleinement les ressources suivantes :

  • Bande passante réseau entre les magasins de données source et de destination
  • Opérations d’entrée/sortie du magasin de données source ou de destination par seconde (IOPS) et bande passante

Cette utilisation complète signifie que vous pouvez estimer le débit global en mesurant le débit minimal disponible avec les ressources suivantes :

  • Magasin de données source
  • Banque de données de destination
  • Bande passante réseau entre les magasins de données source et de destination

Le tableau ci-dessous montre le calcul de la durée du déplacement des données. La durée dans chaque cellule est calculée en fonction d’un réseau donné et de la bande passante de la banque de données, ainsi que d’une taille de charge utile donnée.

Notes

La durée fournie ci-dessous vise à représenter des performances atteignables dans une solution d’intégration de données de bout en bout, à l’aide d’une ou de plusieurs techniques d’optimisation des performances décrites dans Fonctionnalités d’optimisation des performances de copie, notamment l’utilisation de ForEach pour partitionner et générer plusieurs activités de copie simultanées. Nous vous recommandons de suivre les étapes indiquées dans Procédure de réglage des performances pour optimiser les performances de copie pour votre jeu de données et votre configuration système spécifiques. Vous devez utiliser les nombres obtenus dans vos tests de réglage des performances pour la planification du déploiement de la production, la planification de la capacité et la projection de la facturation.

 

Taille des données /
bandwidth		 50 Mbits/s 100 Mbits/s 500 Mbits/s 1 Gbit/s 5 Gbit/s 10 Gbits/s 50 Gbit/s
1 Go 2,7 min 1,4 min 0,3 min 0,1 min 0,03 min 0,01 min 0,0 min
10 Go 27,3 min 13,7 min 2,7 min 1,3 min 0,3 min 0,1 min 0,03 min
100 Go 4,6 heures 2,3 heures 0,5 heure 0,2 heures 0,05 heure 0,02 heure 0,0 heure
1 To 46,6 heures 23,3 heures 4,7 heures 2,3 heures 0,5 heure 0,2 heures 0,05 heure
10 To 19,4 jours 9,7 jours 1,9 jours 0,9 jour 0,2 jour 0,1 jour 0,02 jour
100 To 194,2 jours 97,1 jours 19,4 jours 9,7 jours 1,9 jours 1 jour 0,2 jour
1 Po 64,7 mois 32,4 mois 6,5 mois 3,2 mois 0,6 mois 0,3 mois 0,06 mois
10 Po 647,3 mois 323,6 mois 64,7 mois 31.6 mois 6,5 mois 3,2 mois 0,6 mois

La copie est évolutive à différents niveaux :

Mise à l’échelle de la copie

  • Le flux de contrôle peut démarrer plusieurs activités de copie en parallèle, par exemple Pour chaque boucle.

  • Une seule activité de copie peut tirer parti de plusieurs ressources de calcul évolutives.

    • Quand vous utilisez le runtime d’intégration Azure, vous pouvez spécifier jusqu’à 256 unités d’intégration de données (DIU) pour chaque activité de copie de manière serverless.
    • Lorsque vous utilisez le runtime d’intégration auto-hébergé, vous pouvez adopter l’une des approches suivantes :
      • Effectuer manuellement un scale-up de la machine.
      • Effectuer un scale-out sur plusieurs machines (jusqu’à quatre nœuds), et une seule activité de copie partitionne son ensemble de fichiers sur tous les nœuds.

  • Une activité de copie unique lit et écrit dans le magasin de données à l’aide de plusieurs threads en parallèle.

Procédure de réglage des performances

Procédez comme suit pour régler les performances de votre service avec l’activité de copie :

  1. Choisir un jeu de données de test et établir une base de référence.

    Pendant le développement, testez votre pipeline en utilisant l’activité de copie sur un échantillon de données représentatif. Le jeu de données que vous choisissez doit représenter vos modèles de données typiques avec les attributs suivants :

    • Structure de dossiers
    • Modèle de fichier
    • Schéma de données

    Votre jeu de données doit également être suffisamment important pour évaluer les performances de copie. Une taille appropriée prend au moins dix minutes pour que l’activité de copie se termine. Collectez les détails de l’exécution et les caractéristiques des performances suivant la surveillance de l’activité de copie.

  2. Comment optimiser les performances d’une seule activité de copie :

    Nous vous recommandons d’optimiser les performances en utilisant une seule activité de copie.

    • Si l’activité de copie est exécutée sur un runtime d’intégration Azure :

      Commencez avec les valeurs par défaut des paramètres DIU (unités d’intégration de données) et de copie en parallèle.

    • Si l’activité de copie est exécutée sur un runtime d’intégration auto-hébergé :

      Nous vous recommandons d’utiliser un ordinateur dédié pour héberger le runtime d’intégration. L’ordinateur doit être séparé du serveur qui héberge le magasin de données. Commencez avec les valeurs par défaut du paramètre de copie parallèle en utilisant un seul nœud pour l’IR auto-hébergé.

    Effectuez une série de tests de performances. Prenez note des performances atteintes. Incluez les valeurs réelles utilisées, telles que les DIU et les copies en parallèles. Reportez-vous à Supervision de l’activité de copie pour savoir comment collecter les résultats des tests et les paramètres de performances utilisés. Pour identifier et résoudre le goulot d’étranglement, découvrez comment résoudre les problèmes liés aux performances de l’activité de copie.

    Renouvelez l’opération pour exécuter des tests de performances supplémentaires en suivant les instructions de résolution des problèmes et de réglage. Une fois que les exécutions d’activité de copie unique n’obtiennent pas de meilleur débit, déterminez s’il faut optimiser le débit agrégé en exécutant plusieurs copies simultanément. Cette option est abordée dans le point numéroté suivant.

  3. Comment optimiser le débit agrégé en exécutant plusieurs copies simultanément :

    Vous avez désormais optimisé les performances d’une seule activité de copie. Si vous n’avez pas encore atteint les limites supérieures de débit de votre environnement, vous pouvez exécuter plusieurs activités de copie en parallèle. Vous pouvez les exécuter en parallèle à l’aide des constructions de flux de contrôle. L’une de ces constructions est la boucle For Each. Pour plus d’informations, consultez les articles suivants relatifs aux modèles de solution :

  4. Étendez la configuration à l’ensemble de votre jeu de données.

    Lorsque vous êtes satisfait des résultats et des performances de l’exécution, vous pouvez étendre la définition et le pipeline pour couvrir l’ensemble de votre jeu de données.

Résoudre les problèmes de performances de l’activité de copie

Suivez la procédure de réglage des performances pour planifier et effectuer un test de performances pour votre scénario. Et découvrez comment résoudre les problèmes de performances de chaque exécution d’activité de copie dans Résoudre les problèmes de performances de l’activité de copie.

Fonctionnalités d’optimisation des performances de copie

Le service fournit les fonctionnalités d’optimisation des performances suivantes :

Unités d’intégration de données

Une unité d’intégration de données (DIU) est une mesure qui représente la puissance d’une seule unité dans Azure Data Factory et les pipelines Synapse. La puissance est une combinaison de l’allocation des ressources du processeur, de la mémoire et du réseau. Une DIU s’applique uniquement au runtime d’intégration Azure. Une DIU ne s’applique pas au runtime d’intégration auto-hébergé. En savoir plus ici.

Extensibilité du runtime d’intégration auto-hébergé

Vous souhaiterez peut-être héberger une charge de travail simultanée croissante. Vous pouvez également chercher à obtenir des performances supérieures dans le cadre de votre charge de travail actuelle. Vous pouvez améliorer l’échelle du traitement en procédant de l’une des manières suivantes :

  • Vous pouvez effectuer un scale-up du runtime d’intégration auto-hébergé en augmentant le nombre de travaux simultanés pouvant s’exécuter sur un nœud.
    Le scale-up fonctionne uniquement si le processeur et la mémoire du nœud ne sont pas pleinement utilisés.
  • Vous pouvez effectuer un scale-out du runtime d’intégration auto-hébergé en ajoutant plus de nœuds (machines).

Pour plus d'informations, consultez les pages suivantes :

Copie en parallèle

Vous pouvez définir la propriété parallelCopies pour indiquer le parallélisme que vous souhaitez que l’activité de copie utilise. Considérez cette propriété comme le nombre maximal de threads dans l’activité de copie. Les threads fonctionnent en parallèle. Les threads lisent à partir de votre source ou écrivent dans vos magasins de données récepteur. En savoir plus

copie intermédiaire

Une opération de copie de données peut envoyer les données directement au magasin de données récepteur. Vous pouvez également choisir d’utiliser Stockage Blob comme magasin temporaire de processus de site. Plus d’informations

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