メトリック アプリの計算
この記事では、Microsoft Fabric での使用量の計算に使用される計算の一部について説明します。 この記事では、 Microsoft Fabric Capacity Metrics アプリに表示される情報について理解を深めるために使用します。
消費分析
過負荷の容量とは、コンピューティング能力の 100% 以上に達する容量です。 容量が過負荷になると、スロットルが開始されます。 Throttling ビジュアルは、特定の時点での Fabric の調整制限に対する割合として消費を理解するのに役立ちます。 容量の使用量が 100% 未満になるまで調整が続行されます。 調整ビジュアルには 3 つのタブがあり、それぞれに異なる時間枠に基づいて、異なる調整の種類に関する情報が表示されます。
| Tab | しきい値の制限 | 容量が 100% に達するとどうなりますか? | 容量が 100% に戻るまでどのくらい前ですか? |
|---|---|---|---|
| 対話型の遅延 | 10 分 | 対話型要求に 20 秒のスロットルが適用される | 遅延が新規対話型要求に適用された後も、バックグラウンド要求は将来のコンピューティング使用量を蓄積し続けます |
| 対話型の拒否 | 約 60 分 | 対話型要求が拒否され、ユーザーに UI にエラーが表示される | バックグラウンド要求は、将来のコンピューティング使用量を累積し続けます |
| バックグラウンドの拒否 | 24 時間 | バックグラウンド要求と対話型要求を含め、すべての要求が拒否されます | 該当なし |
将来のコンピューティング使用量が 100% を下回ると、追加の要求が受け入れられます。 これらの要求により、容量の使用量が再び 100% を超える可能性があります。 これは、実際には 2 つの連続したスロットル イベントである場合に、1 つの連続したスロットル イベントとして認識される場合があります。
バックグラウンドの拒否
バックグラウンド拒否のしきい値は 24 時間であるため、調整率の高い数値は、1 日 (24 時間) の容量リソースを過剰に使用したことを示します。 バックグラウンド拒否が 100% を超えると、すべての要求が拒否されます。 容量の使用量が 100% を下回ると、拒否は停止します。 たとえば、バックグラウンドで拒否される 250% は、SKU レベルで 1 日の容量リソースの量の 2.5 倍を使用したことを意味します。
Note
バックグラウンド ジョブは調整されず、対話型の拒否が停止するまでの時間を延長できます。
対話型遅延と対話型拒否
これらのビジュアルを見ると、特定のタイムポイントで容量に影響を与えるもののみが表示されます。 これらのビジュアルには、現在の評価ウィンドウに平滑化された使用状況が含まれます。 その後のタイムポイントには、このタイムポイントに影響を与えない、追加のスムーズな使用が含まれる場合があります。 バックグラウンドでスムーズに使用すると、将来のタイムポイントで対話型要求で使用できる使用量が減少する可能性があります。
対話型遅延 - 250% の対話型遅延は、Fabric が 25 分の消費を次の 10 分に収めようとしていることを意味します。
対話型拒否 - 250% の対話型拒否は、Fabric が 2.5 時間の消費量を次の 60 分に収めようとしていることを意味します。
調整から回復する時間を計算する
使用量が 100% を超える場合は、容量によって今後の使用量が 100% を下回るまで待つ必要があります。 次の数式を使用すると、追加のコンピューティングが使用されていないと仮定して、100% を下回る時間を見積もることができます。
$$ \text{minimum time to recover from throttling} = \frac{\text{% rejection type } – \text{ }100}{100}\times{\text{period duration}} $$
対話型の拒否と対話型の遅延は、調整を停止するためにウィンドウ期間の 1.5 倍を超える時間がかかる場合があります。 新規リクエストでは、容量の使用量が 60 分または 10 分の時間枠より 100% 長くなるまでに要する時間を、容量に繰り越し使用量を追加する可能性があります。
バックグラウンド拒否計算の例
使用量が 250% に達すると、今後 36 時間、すべての要求が拒否されます。
$$ \frac{250-100}{100}\times{24 \text{ hours} = 36 \text{ hours}} $$
容量の使用量が 100% になるには、少なくとも 1.5 日かかります。 バックグラウンド ジョブは拒否されず、対話型の拒否を停止するために必要な時間を延長できます。
対話型の拒否計算の例
使用量が 250% に達すると、少なくとも次の 90 分間は対話型要求のみが拒否されます。
$$ \frac{250-100}{100}\times{60 \text{ minutes} = 90 \text{ minutes}} $$
容量の使用量が 100% を下回るまでに少なくとも 1.5 時間かかります。 ただし、10 分と 60 分の期間を超える将来の消費を伴うバックグラウンド ジョブは容量に影響を与える可能性があるため、このイベントの期間は長くなる可能性があります。
対話型遅延計算の例
使用状況が 250% に達すると、対話型要求は次の 15 分間遅延します。
$$ \frac{250-100}{100}\times{10 \text{ minutes} = 15 \text{ minutes}} $$
容量の使用量が 100% を下回るまでに少なくとも 15 分かかります。 ただし、10 分と 60 分の期間を超える将来の消費を伴うバックグラウンド ジョブは容量に影響するため、このイベントの期間が長くなる可能性があります。
パフォーマンス デルタ
項目別と操作別のマトリックス テーブルでは、色を使用して、組織での Fabric アイテムのパフォーマンスを理解するのに役立ちます。
"色なし" - -10 より大きい値
"オレンジ" - -10 から -25 までの値
"赤" - -25 より小さい値
"パフォーマンス差分" を作成するために、Microsoft Fabric によって、200 ミリ秒未満で完了するすべての高速操作の 1 時間ごとの平均が計算されます。 1 時間ごとの値は、過去 7 日間 (168 時間) の低速移動平均として使用されます。 その後、低速移動平均は、最新のデータ ポイントと 7 日前のデータ ポイントの平均と比較されます。 "パフォーマンス差分" は、これら 2 つの平均の差を示します。
"パフォーマンス差分" の値を使用して、アイテムの平均パフォーマンスが過去 1 週間で改善されたか、悪化したかを評価できます。 値が大きいほど、パフォーマンスが向上する可能性があります。 値がゼロに近い場合はあまり変化がなかったことを示し、負の値は過去 1 週間でアイテムの平均パフォーマンスが悪化したことを示します。
パフォーマンス差分列でマトリックスを並べ替えることで、パフォーマンスが最も大きく変化したセマンティック モデルを特定できます。 調査中は、"CU" と "ユーザー" の数を忘れずに考慮してください。 "パフォーマンス差分" の値は、頻繁に使用されたり、多くの操作が実行されたりするために CU 使用率が高い Microsoft Fabric アイテムの場合に適したインジケーターです。 しかし、CU アクティビティが少ない小さなセマンティック モデルでは、正または負の大きな値を示しやすいため、実際の状況が反映されない可能性があります。