Scalabilità automatica per Azure Cosmos DB basato su vCore per MongoDB (anteprima pubblica)
SI APPLICA A: 
MongoDB vCore
La gestione dei database con carichi di lavoro fluttuanti può essere complessa e costosa, soprattutto quando i picchi di traffico imprevedibili richiedono l'overprovisioning delle risorse. Per risolvere questa sfida, Azure Cosmos DB per MongoDB introduce la scalabilità automatica per i cluster basati su vCore. La scalabilità automatica è progettata per gestire i carichi di lavoro delle variabili regolando dinamicamente la capacità in tempo reale, aumentando o riducendo le prestazioni in base alle esigenze dell'applicazione.
A differenza di altre soluzioni MongoDB gestite, che spesso riscontrano ritardi di diverse ore quando si aumentano le prestazioni e più di 24 ore per ridurre le prestazioni, la scalabilità automatica di Azure Cosmos DB offre scalabilità immediata. Questa funzionalità garantisce che il database si adatti immediatamente alla modifica dei carichi di lavoro, eliminando i colli di bottiglia delle prestazioni ed evitando costi non necessari.
Operazioni preliminari
Seguire questo documento per creare un nuovo cluster Azure Cosmos DB per MongoDB (vCore) e selezionare la casella di controllo "Livello di scalabilità automatica M200 -Auto (anteprima)". In alternativa, è anche possibile usare il modello Bicep per effettuare il provisioning della risorsa.
Vantaggi
Scalabilità immediata
- Regola automaticamente la capacità senza tempi di inattività, mantenendo le prestazioni durante picchi imprevisti del carico di lavoro.
- Elimina la necessità di ridimensionamento manuale, riducendo il rischio di interruzioni del servizio.
Efficienza dei costi
- Riduce le spese impedendo il provisioning eccessivo, utilizzando risorse solo quando necessario.
- I prezzi con pagamento in base al consumo garantiscono che vengano fatturati solo per l'utilizzo effettivo, ottimizzando l'utilizzo delle risorse.
Prezzi prevedibili
- I prezzi basati sui core con calcoli dei costi trasparenti semplificano il budget e la previsione.
- Il modello di determinazione dei prezzi flessibile si adatta alle esigenze del carico di lavoro, evitando picchi di costi imprevisti.
Modello tariffario
Per semplicità, usa un modello di determinazione prezzi basato su core, in cui gli addebiti si basano sull'utilizzo superiore della CPU o della memoria di cui è stato eseguito il commit nell'ultima ora, rispetto a una soglia di utilizzo del 35%.
- Fino al 35% di utilizzo: si applica il prezzo minimo.
- Utilizzo superiore al 35%: si applica il prezzo massimo.
- I cluster di scalabilità automatica comportano un livello Premium del 50% rispetto al livello di base grazie alle funzionalità di ridimensionamento istantaneo.
- Frequenza di fatturazione: i costi vengono calcolati e fatturati ogni ora, assicurandoti di pagare solo la capacità usata.
Esempio:
In uno scenario in cui un'applicazione riscontra picchi di utilizzo per il 10% del runtime:
- Senza scalabilità automatica: un cluster M200 con provisioning eccessivo costerebbe $1.185.24.
- Con la scalabilità automatica: un cluster di scalabilità automatica M200 costerebbe $ 968,41, offrendo un risparmio del 18,29%.
Questo modello di determinazione prezzi flessibile consente di ridurre i costi mantenendo prestazioni ottimali durante il picco della domanda.
Restrizioni
- Attualmente è supportato solo il livello di scalabilità automatica M200, consentendo il ridimensionamento all'interno dell'intervallo da M80 a M200.
- La scalabilità automatica si applica solo alle risorse di calcolo. La capacità di archiviazione deve comunque essere ridimensionata manualmente.
- Gli aggiornamenti o i downgrade tra il livello Generale e il livello di scalabilità automatica non sono attualmente supportati.
Domande frequenti (FAQ)
- Quali cluster supportano la scalabilità automatica?
Attualmente, la scalabilità automatica è disponibile solo per il livello M200, con funzionalità di ridimensionamento da M80 a M200.
- La scalabilità automatica gestisce sia il ridimensionamento delle risorse di calcolo che di archiviazione?
No, la scalabilità automatica gestisce solo le risorse di calcolo. L'archiviazione deve essere ridimensionata manualmente.
- È possibile passare dal livello Generale al livello di scalabilità automatica?
No, gli aggiornamenti o i downgrade tra il livello Generale e il livello di scalabilità automatica non sono attualmente supportati.
- Si verifica un tempo di inattività quando la scalabilità automatica regola la capacità?
No, la scalabilità automatica regola la capacità immediatamente e senza interruzioni, senza alcun tempo di inattività o impatto sulle prestazioni.
- Cosa accade se il carico di lavoro supera i limiti del livello M200?
Se il carico di lavoro supera costantemente i limiti M200, potrebbe essere necessario prendere in considerazione strategie di scalabilità alternative o di livello superiore, poiché la scalabilità automatica supporta attualmente solo fino a M200.
- La scalabilità automatica è disponibile in tutte le aree di Azure?
Il supporto della scalabilità automatica può variare in base all'area. Controllare la disponibilità del portale di Azure nell'area preferita.
- Come è possibile verificare gli addebiti sostenuti con la scalabilità automatica?
Per garantire la trasparenza dei costi, è stata introdotta una nuova metrica denominata "Percentuale di utilizzo della scalabilità automatica". Questa metrica mostra il numero massimo di utilizzo della CPU o della memoria di cui è stato eseguito il commit nel tempo, consentendo di confrontarlo con gli addebiti sostenuti.
Passaggi successivi
Dopo aver esaminato le funzionalità del livello di scalabilità automatica in Azure Cosmos DB per MongoDB (vCore), il passaggio successivo consiste nell'approfondire il percorso di migrazione. Ciò implica la comprensione di come eseguire una valutazione della migrazione e pianificare un trasferimento semplice dei carichi di lavoro MongoDB esistenti in Azure.