Lagrings-IOPS i Azure Database for MySQL – flexibel server
Antalet läs- och skrivåtgärder som lagringssystemet kan utföra mäts i indata-/utdataåtgärder per sekund (IOPS). Högre IOPS-värden indikerar bättre lagringsprestanda, vilket gör att databasen kan hantera fler samtidiga läs- och skrivåtgärder. Resultatet är snabbare datahämtning och förbättrad total effektivitet.
Om IOPS-inställningen är för låg kan databasservern uppleva fördröjningar i bearbetningsbegäranden, vilket resulterar i långsamma prestanda och minskat dataflöde. Om IOPS-inställningen är för hög kan det leda till onödig resursallokering och potentiellt ökade kostnader utan betydande prestandaförbättringar.
Välj en IOPS-hanteringsinställning
Azure Database for MySQL – Flexibel server erbjuder för närvarande två inställningar för IOPS-hantering: företablerad IOPS och autoskalnings-IOPS.
Företablerad IOPS
Du kan använda företablerad IOPS för att allokera ett visst antal IOPS till din Azure Database for MySQL – flexibel serverinstans. Genom att definiera en specifik IOPS-gräns för din lagringsvolym kan du hantera ett visst antal begäranden per sekund. Den här inställningen hjälper till att säkerställa konsekventa och förutsägbara prestanda för dina arbetsbelastningar.
Företablerad IOPS ger också flexibiliteten att öka etablerad IOPS för den lagringsvolym som är associerad med servern. Du kan anpassa prestanda genom att lägga till extra IOPS utöver den etablerade standardnivån när som helst för att bättre anpassa dig till dina arbetsbelastningskrav.
Autoskalning av IOPS
Autoskalning av IOPS ger flexibiliteten att skala IOPS på begäran. När du aktiverar IOPS för automatisk skalning justerar servern automatiskt IOPS-gränsen för databasservern baserat på arbetsbelastningens efterfrågan. Den här dynamiska skalningen hjälper till att optimera arbetsbelastningens prestanda utan manuella åtgärder eller konfiguration. Detaljerad information om det maximala IOPS som stöds för varje tjänstnivå och beräkningsstorlek finns i dokumentationen om tjänstnivå.
Andra fördelar med autoskalning av IOPS är:
Hantera arbetsbelastningstoppar: Med autoskalnings-IOPS kan din databas hantera toppar eller variationer i arbetsbelastningen sömlöst utan att äventyra programmets prestanda. Den här funktionen hjälper till att säkerställa konsekvent svarstid, även under perioder med hög användning.
Kostnadsbesparingar: Till skillnad från företablerad IOPS, där du anger och betalar för en fast IOPS-gräns oavsett användning, kan du med autoskalnings-IOPS bara betala för det antal I/O-åtgärder som du använder. Du undviker onödiga etableringar och utgifter för underutnyttjerade resurser. Resultatet är både kostnadsbesparingar och optimala prestanda, vilket gör autoskalning till ett smart val för att hantera databasarbetsbelastningen effektivt.
Övervaka lagringsprestanda
Du kan övervaka lagrings-IOPS-användning med hjälp av mått som är tillgängliga för Azure Database for MySQL – flexibel server.
Få en I/O-användningsöversikt för en vald tidsperiod
- I Azure Portal går du till din flexibla Azure Database for MySQL-server.
- I fönstret Översikt väljer du fliken Övervakning .
- I området Visa data för sista gången väljer du en tidsperiod.
Visa en arbetsbok för förbättrade mått
- I Azure Portal går du till din flexibla Azure Database for MySQL-server.
- Gå till Övervaka>arbetsböcker.
- Välj arbetsboken Förhöjda mått.
- På fliken Översikt i arbetsboken söker du efter mått för lagrings-I/O-procent .
Lägga till mått för lagrings-I/O-procent och antal
- I Azure Portal går du till din flexibla Azure Database for MySQL-server.
- Gå till Övervakningsmått>.
- Välj Lägg till mått.
- I listrutan med tillgängliga mått väljer du Lagrings-I/O-procent och Antal lagrings-I/O.
Välj den optimala IOPS-inställningen
Nu när du vet hur du övervakar din IOPS-användning effektivt kan du utforska de bästa inställningarna för servern. När du väljer IOPS-inställningen för din Azure Database for MySQL – flexibel serverinstans bör du överväga följande faktorer. Att förstå dessa faktorer kan hjälpa dig att fatta ett välgrundat beslut för att säkerställa bästa prestanda och kostnadseffektivitet för din arbetsbelastning.
Prestandaoptimering
Med IOPS för automatisk skalning kan du uppfylla kraven på konsekvens och förutsägbarhet för din arbetsbelastning utan att behöva hantera nackdelen med lagringsbegränsning och manuell interaktion för att lägga till mer IOPS.
Om din arbetsbelastning har konsekvent dataflöde eller kräver konsekvent IOPS kan företablerad IOPS vara att föredra. Den ger en förutsägbar prestandanivå och den fasta allokeringen av IOPS korrelerar med arbetsbelastningar inom de angivna gränserna.
Om du behöver ett dataflöde som är högre än det vanliga kravet kan du tilldela ytterligare IOPS med hjälp av företablerad IOPS. Det här alternativet kräver manuell interaktion och förståelse för dataflödesökningstid.
Begränsningspåverkan
Överväg effekten av begränsning på din arbetsbelastning. Om potentiell prestandaförsämring på grund av begränsning är ett problem kan IOPS för automatisk skalning dynamiskt hantera arbetsbelastningstoppar för att minimera risken för begränsning och bidra till att upprätthålla prestanda på en optimal nivå.
I slutändan beror beslutet mellan autoskalning och företablerad IOPS på dina specifika arbetsbelastningskrav och prestandaförväntningar. Analysera dina arbetsbelastningsmönster, utvärdera kostnadskonsekvenserna och ta hänsyn till den potentiella effekten av begränsning för att göra ett val som överensstämmer med dina prioriteringar.
| Överväganden för arbetsbelastning | Företablerad IOPS | Autoskalning av IOPS |
|---|---|---|
| Arbetsbelastningar med konsekventa och förutsägbara I/O-mönster | Rekommenderas eftersom den endast använder etablerad IOPS | Kompatibel, utan manuell etablering av IOPS som krävs |
| Arbetsbelastningar med varierande användningsmönster | Rekommenderas inte eftersom det kanske inte ger effektiva prestanda under perioder med hög användning. | Rekommenderas eftersom den automatiskt justeras för att hantera varierande arbetsbelastningar |
| Arbetsbelastningar med dynamisk tillväxt eller förändrade prestandabehov | Rekommenderas inte eftersom det kräver konstanta justeringar för att ändra IOPS-krav | Rekommenderas eftersom inga extra inställningar krävs för specifika dataflödeskrav |
Kostnadsöverväganden
Om du har en fluktuerande arbetsbelastning med oförutsägbara toppar kan det vara mer kostnadseffektivt att välja IOPS för automatisk skalning. Det säkerställer att du bara betalar för den högre IOPS som du använder under perioder med hög belastning, vilket ger flexibilitet och kostnadsbesparingar. Även om företablerad IOPS ger konsekvent och maximal IOPS kan det komma till en högre kostnad, beroende på arbetsbelastningen. Överväg kompromissen mellan kostnad och prestanda som krävs från servern.
Test och utvärdering
Om du är osäker på den optimala IOPS-inställningen kan du köra prestandatester med hjälp av både autoskalnings-IOPS och företablerad IOPS. Utvärdera resultaten och avgöra vilken inställning som uppfyller dina arbetsbelastningskrav och prestandaförväntningar.
Exempel på arbetsbelastning: E-handelswebbplats
Anta att du äger en e-handelswebbplats som upplever variationer i trafiken under hela året. Under normala perioder är arbetsbelastningen måttlig. Men under semesterperioder eller speciella kampanjer ökar trafiken exponentiellt.
Med autoskalning av IOPS kan databasen dynamiskt justera sin IOPS för att hantera den ökade arbetsbelastningen under perioder med hög belastning. När trafiken ökar, till exempel under Black Friday-försäljningen, gör autoskalningsfunktionen att din databas smidigt kan skala upp IOPS för att möta efterfrågan. Den här möjligheten hjälper till att säkerställa smidiga och oavbrutna prestanda och hjälper till att förhindra avbrott i tjänsten eller avbrott i tjänsten. När trafiken avtar efter hög belastning kan IOPS skalas ned igen. Sedan sparar du kostnader eftersom du bara betalar för de resurser som används under ökningen.
Om du väljer företablerad IOPS måste du uppskatta den maximala arbetsbelastningskapaciteten och allokera ett fast antal IOPS i enlighet med detta. Men under perioder med hög belastning kan arbetsbelastningen överskrida den förutbestämda IOPS-gränsen. Lagrings-I/O kan sedan begränsas, vilket påverkar prestanda och kan orsaka fördröjningar eller tidsgränser för dina användare.
Exempel på arbetsbelastning: Plattform för rapportering och dataanalys
Anta att du använder Azure Database for MySQL – flexibel server för dataanalys, där användare skickar komplexa frågor och storskaliga databearbetningsuppgifter. Arbetsbelastningsmönstret är relativt konsekvent, med ett stadigt flöde av frågor under dagen.
Med företablerad IOPS kan du välja ett lämpligt antal IOPS baserat på den förväntade arbetsbelastningen. Så länge den valda IOPS hanterar den dagliga frågevolymen på ett tillfredsställande sätt finns det ingen risk för begränsning eller prestandaförsämring. Den här metoden ger förutsägbara kostnader och gör att du kan optimera resurser effektivt utan att behöva dynamisk skalning.
Autoskalningsfunktionen kanske inte ger några större fördelar i det här fallet. Eftersom arbetsbelastningen är konsekvent kan du etablera databasen med ett fast antal IOPS som bekvämt uppfyller efterfrågan. Autoskalning kanske inte är nödvändigt eftersom det inte finns några plötsliga aktivitetstoppar som kräver ytterligare IOPS.
Genom att använda företablerad IOPS har du förutsägbara prestanda utan behov av skalning. Kostnaden är direkt kopplad till den allokerade lagringen.
Vanliga frågor och svar
Hur gör jag för att flytta från företablerad IOPS till autoskalning av IOPS?
- I Azure Portal hittar du relevant flexibel Azure Database for MySQL-server.
- Gå till fönstret Inställningar och välj sedan Beräkning + lagring.
- I avsnittet IOPS väljer du Automatisk skalning av IOPS och sparar inställningarna för att tillämpa ändringarna.
Hur snart träder autoskalnings-IOPS i kraft när jag har genomfört ändringen?
När du har aktiverat autoskalning av IOPS för din flexibla Azure Database for MySQL-server och sparat inställningarna börjar ändringarna gälla omedelbart efter att distributionen till resursen har slutförts. Funktionen för automatisk skalning av IOPS tillämpas på databasen utan fördröjning.
Hur påverkar en återställning till tidpunkt IOPS-användning?
Under en återställning till tidpunkt (PITR) i Azure Database for MySQL – flexibel server skapas en ny server och data kopieras från källserverns lagring till den nya serverns lagring. Den här processen resulterar i en ökad IOPS-användning på källservern.
Ökningen av IOPS-användningen är en normal förekomst och indikerar inga problem med källservern eller PITR-åtgärden. När PITR-åtgärden är klar återgår IOPS-användningen på källservern till sina vanliga nivåer.
Mer information om PITR finns i Säkerhetskopiering och återställning i Azure Database for MySQL – flexibel server.
Hur gör jag för att vet att IOPS har skalats upp och skalats ned när servern använder funktionen autoskalning av IOPS? Kan jag övervaka IOPS-användningen för min server?
Se avsnittet Övervaka lagringsprestanda tidigare i den här artikeln. Det hjälper dig att identifiera om servern har skalats upp eller skalats ned under en viss tidsperiod.
Kan jag växla mellan IOPS för autoskalning och företablerad IOPS senare?
Ja. Du kan gå tillbaka till företablerad IOPS genom att välja den i avsnittet Beräkning + lagring i fönstret Inställningar.
Hur gör jag för att vet hur många IOPS jag har använt i Azure Database for MySQL – flexibel server?
Gå till Övervakning i avsnittet Översikt eller gå till måttet För lagrings-I/O-antal i fönstret Övervakning. Måttet Storage IO Count ger summan av IOPS som servern använde inom den valda tidsramen.