Azure Data Explorer クラスターの SKU を選択する
変化するワークロードのために新しいクラスターを作成するか、またはクラスターを最適化する場合、Azure Data Explorer では、選択できる複数の仮想マシン (VM) SKU が提供されます。 これらのコンピューティング SKU は、すべてのワークロードに最適なコストを提供するために慎重に選択されています。
データ管理クラスターのサイズと VM SKU は、Azure Data Explorer サービスによって完全に管理されます。 これらは、エンジンの VM サイズやインジェスト ワークロードなどの要因によって決定されます。
クラスターのコンピューティング SKU は、クラスターを スケールアップすることでいつでも変更できます。 最初のシナリオに適した最小の SKU サイズから始めることが最善です。 Azure Advisor の推奨事項を使用してコンピューティング SKU を最適化することもできます。
料金計算ツールを使用すると、ワークロードとデータ ボリュームに基づいて、Azure Data Explorer クラスターの価格を見積もることができます。
ヒント
予約を購入すると、クラスター、クラスターで使用される仮想マシン、ストレージ リソースのコストを 1年または 3 年分前払いできます。 これらの予約インスタンス (RI) は個別に購入されるため、Azure Data Explorer クラスターのコストを大幅に節約でき、最適な料金を確保できます。 詳細については、「Azure Data Explorer 予約容量を使用して Azure Data Explorer 割増ユニットを前払いする」をご覧ください。
クラスターの種類を選択する
Azure Data Explorer には、次の 2 種類のクラスターが用意されています。
- 運用 (SLA あり): 運用クラスターには、エンジン クラスター用のノードが少なくとも 2 つ、データ管理クラスター用に少なくとも 2 つのノードが含まれています。 これらのクラスターは、Azure Data Explorer SLA の下で動作します。
- Dev/Test (SLA なし): Dev/Test クラスターには、エンジン クラスター用の 1 つのノードと、データ管理クラスター用の 1 つのノードが含まれます。 これらのクラスターは、インスタンス数が少ないため、コストが最も低い構成です。 このクラスター構成には冗長性や SLA はありません。
開発と運用
開発クラスターは、サービスの評価、インジェスト パイプラインの設定、概念実証 (PoC)、シナリオ検証に最適です。 開発クラスターと運用クラスターの主な違いは次のとおりです。
- 開発クラスターのサイズは制限されており、1 つのノードを超えて拡張することはできません
- 開発クラスターでは、Azure Data Explorer マークアップは課金されません
- 開発クラスターには SLA がありません
コンピューティング SKU の種類
Azure Data Explorer クラスターでは、さまざまな種類のワークロードに対応したさまざまな SKU がサポートされています。 各 SKU では、デプロイのサイズを適切に設定し、エンタープライズ分析ワークロードのソリューションを最適なコストで構築できるように、個別の SSD ストレージと CPU の比率が提供されます。
コンピューティングの最適化
- コア対キャッシュ率が高く、コアあたりのコストが最も低くなります。
- 低待機時間 I/O のためのローカル SSD。
ストレージの最適化
- エンジン ノードあたり 1 テラバイト (TB) から 4 TB までの大きなストレージを提供し、ギガバイト (GB) あたりのコストが最も低くなります。
- 大量のデータ用のストレージを必要とするワークロードに適しています。
- 特定の SKU では、ローカル SSD ではなく、エンジン ノードに接続された Premium Storage (PS) が使用されます。 PS へのアクセスはローカル SSD よりも低速であるため、PS を使用する SKU は、ローカル SSD が接続されている SKU よりもコストが高く、パフォーマンスが低くなります。
コンピューティング SKU を選択して最適化する
クラスターの作成時にコンピューティング SKU を選択する
Azure Data Explorer クラスターを作成する場合は、計画されたワークロードのための最適な VM SKU を選択してください。 環境に適した SKU を選択するには、次の属性を使用します。
| 属性 | 詳細 |
|---|---|
| 1 GB あたりのコスト | コンピューティング最適化は高コスト。 ストレージ最適化 SKU では低コスト。 |
| コアあたりのコスト | コンピューティング最適化は低コスト。 ストレージ最適化 SKU は高コスト。 |
| RI の価格 | RI の割引は、リージョンごとおよび SKU ごとに異なります。 |
Note
クラスターのコストの最も大きな部分を占めるのは、コンピューティング コストです。
クラスターのコンピューティング SKU を最適化する
クラスターのコンピューティング SKU を最適化するには、垂直スケーリングを構成し、Azure Advisor の推奨事項を確認してください。
選択できるさまざまなコンピューティング SKU オプションを使用して、シナリオのパフォーマンスとホット キャッシュの要件に合わせてコストを最適化できます。 クエリ ボリュームが多い場合に最適なパフォーマンスを得るにはコンピューティング最適化 SKU を選択します。 キャッシュする必要がある大量のデータに対してクエリを実行する場合に最適なパフォーマンスを得るには、ストレージ最適化 SKU を選択します。
多数の小さな VM を使用するよりも、多くの RAM を使用する大規模な VM の少数のノードを使用することをお勧めします。 RAM に対する需要の多い一部のクエリの種類 (結合を使用するクエリなど) には、より多くの RAM が必要です。 そのため、クラスターをスケーリングするときは、より大きな SKU にスケールアップし、必要に応じてノードを追加してスケールアウトすることをお勧めします。
Note
クラスターの SKU を変更またはスケールアップすると、1 ~ 3 分のサービス中断が発生する可能性があります。 SKU の移行中にクエリのパフォーマンスが影響を受ける可能性があり、影響の程度は使用パターンによって異なる場合があります。
SKU の可用性
SKU の可用性は、次の要因によって異なります。
- リージョン: すべての SKU がすべてのリージョンまたは可用性ゾーンで使用できるわけではありません。 詳細については、各 SKU のページでリージョンの可用性を参照してください。
- サブスクリプション: 一部の SKU は、特定のサブスクリプションの種類でのみ使用できます。 ビジネス ニーズを満たす場所またはゾーンのお使いのサブスクリプションで SKU を使用できない場合は、Azure サポートに SKU 要求を提出してください。
SKU オプション
Azure Data Explorer クラスターの VM では、次の SKU シリーズを使用できます。 コンピューティングおよびストレージ最適化カテゴリ内の SKU ファミリは、推奨の順にランク付けされています。
ストレージ最適化
| SKU シリーズ | 使用可能な vCPU 構成 | SKU の種類 | Premium Storage をサポート |
|---|---|---|---|
| Lasv3 | 8, 16 , 32 | AMD | いいえ |
| Lsv3 | 8, 16 , 32 | Intel | いいえ |
| Easv4、 Easv5、ECasv5 | 8、16 | AMD | Yes |
| Esv4、Esv5 | 8、16 | Intel | Yes |
| DSv2 | 8、16 | Intel | Yes |
コンピューティングの最適化
| SKU シリーズ | 使用可能な vCPU 構成 | SKU の種類 | Premium Storage をサポート |
|---|---|---|---|
| Eadsv5、 ECadsv5 | 2、4、8、16 | AMD | いいえ |
| Edv4、Edv5 | 2、4、8、16 | Intel | いいえ |
| Eav4 | 2、4、8、16 | AMD | いいえ |
| Dv2 | 2、4、8、16 | Intel | いいえ |
注意
2 つのコアを持つコンピューティング最適化 SKU はすべて、開発クラスターとして構成できます。
L32asv3/ L32sv3 は、非常に大きな L16asv3/L16sv3 クラスターが 1000 クラスター ノードの制限に達した場合、または非常に高い同時要求レートを持つクラスターの場合にのみ使用することをお勧めします。 ECasv5 と ECadsv5 はコンフィデンシャル コンピューティング SKU です。 詳細については、「 Confidential Computing VM」を参照してください。 ストレージ最適化 ECasv5 SKU の場合、 独自のカスタマー マネージド キー (CMK) を使用する場合は、ストレージ アカウントと Premium Storage ディスクの両方で CMK 暗号化が実行されます。
- Azure Data Explorer でコンピューティングとストレージの分離を使用すると、最適なコストの SKU から始めて、使用パターンの成熟またはデータ損失の後に別の SKU に移行できます。
- Azure Data Explorer ListSkus API を使用して、リージョンごとの更新されたコンピューティング SKU の一覧を表示できます。
キャッシュ サイズ
Azure Data Explorer では、各 Azure コンピューティング SKU 仕様に示されているディスク サイズの一部が、クラスター操作に使用するために予約されています。 各 SKU の正確なキャッシュ サイズは、ポータルの [SKU の選択] セクションで確認できます。
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- 料金計算ツールの使用方法について説明します