你当前正在访问 Microsoft Azure Global Edition 技术文档网站。 如果需要访问由世纪互联运营的 Microsoft Azure 中国技术文档网站，请访问 https://docs.azure.cn。
使用 Azure 顾问建议优化 Azure 数据资源管理器群集
Azure 顾问可以分析 Azure 数据资源管理器群集配置和使用情况遥测数据，并提供可操作的个性化建议来帮助你优化群集。
访问 Azure 顾问建议
可通过两种方式获取 Azure 顾问建议：
查看适用于 Azure 数据资源管理器群集的 Azure 顾问建议
在 Azure 门户中，转到 Azure 数据资源管理器群集页。
在左侧菜单中的“监视”下，选择“顾问建议”。 此时会打开适用于该群集的建议的列表。
查看适用于订阅中所有群集的 Azure 顾问建议
在 Azure 门户中，转到“顾问资源”。
在“概述”中，选择要查看其建议的一个或多个订阅。
在第二个下拉列表中选择“Azure 数据资源管理器群集”和“Azure 数据资源管理器数据库”。
使用 Azure 顾问建议
有多种类型的 Azure 顾问建议。 请使用相关的建议类型来帮助优化群集。
在“顾问”中的“建议”下，选择“成本”以显示成本建议。
从列表中选择建议。
以下窗口包含与该建议相关的群集列表。 每个群集的建议详细信息各不相同，并包括建议的操作。
建议类型
目前提供成本、性能、可靠性和卓越服务建议。
重要
你的每年实际节省额可能不同。 显示的每年节省额基于“即用即付”价格。 可能的节省额不考虑 Azure 虚拟机预留实例 (RI) 计费折扣。
成本建议
成本建议适用于可以更改以降低成本且不降低性能的群集。 成本建议包括：
- 未使用但正在运行的 Azure 数据资源管理器群集
- 未使用且已停止的 Azure 数据资源管理器群集
- 将数据资源管理器群集更改为更具成本效益且性能更好的 SKU
- 减少 Azure 数据资源管理器表的缓存
- 启用优化的自动缩放
未使用但正在运行的 Azure 数据资源管理器群集
如果群集处于正在运行状态，并且在过去五天内既未引入数据也未运行查询，则该群集将被视为未使用且正在运行。 在某些情况下，群集可能会自动停止。 在以下情况下，群集不会自动停止，并且会显示建议：
建议是停止群集以降低成本，但仍保留数据。 如果不需要数据，请考虑删除群集以提高节省额。
未使用且已停止的 Azure 数据资源管理器群集
如果群集已停止至少 60 天，则被视为未使用且已停止。
建议删除此群集来节省成本。
注意
已停止的群集可能仍包含数据。 在删除群集之前，请验证是否不再需要此数据。 删除群集后，将无法再访问此数据。
将数据资源管理器群集更改为更具成本效益且性能更好的 SKU
针对群集在非最佳 SKU 下运行的群集，提供了建议将数据资源管理器群集更改为更具成本效益且性能更好的 SKU。 此更新的 SKU 应降低成本并提高整体性能。 我们计算了满足群集缓存要求同时确保性能不会受到负面影响所需的实例计数。
作为建议的一部分，我们建议启用“优化自动缩放”（如果尚未启用）。 优化自动缩放将对群集的性能执行更深入的分析，并且需要时将进一步横向缩减群集。 这将导致额外的成本降低。 优化自动缩放建议包括最小和最大实例计数建议。 最大值设置为建议的 SKU 实例计数。 如果群集具有有机增长的计划，建议手动增加此最大数量。 如果已在群集上配置“优化自动缩放”，在某些情况下，可能会建议增加最大实例计数。
SKU 建议会考虑群集的当前区域定义；如果群集支持区域，则仅建议至少具有两个区域的目标 SKU。 添加更多计算可用性区域不会产生任何额外的成本。
顾问 SKU 建议将每隔几个小时更新一次。 建议会检查区域中所选 SKU 的容量可用性。 但请务必注意，容量可用性是动态的，会随着时间推移而更改。
注意
顾问 SKU 建议目前不支持具有虚拟网络或托管专用终结点配置的群集。
减少 Azure 数据资源管理器表的缓存
对于可缩短其表的缓存策略的群集，将提供“缩短 Azure 数据资源管理器表缓存期以优化群集成本”建议。 此建议基于过去 30 天的查询追溯期。 若要查看可实现的节省，可以查看每个数据库最相关的 5 个表，以了解潜在的缓存节省。 仅当在缓存策略更改后可以纵向或横向缩减群集时，才会提供此建议。 顾问会检查群集是否“受数据限制”，即群集的 CPU 和引入利用率较低，但由于数据容量较高，群集无法纵向或横向缩减。
启用优化的自动缩放
当启用优化的自动缩放会减少群集上的实例计数时，会建议启用优化的自动缩放。 此建议基于使用模式、缓存利用率、引入利用率和 CPU。 若要确保不超过计划预算，请在启用“优化的自动缩放”时添加最大实例计数。
性能建议
性能建议有助于提高 Azure 数据资源管理器群集的性能。 性能建议包括：
更新 Azure 数据资源管理器表的缓存策略
对于需要不同的追溯期时间筛选器或更大缓存策略的群集，将提供“评审 Azure 数据资源管理器表缓存期策略以提高性能”建议。 此建议基于过去 30 天的查询追溯期。 过去 30 天内运行的大多数查询都访问缓存外的数据，这会增加查询运行时间。 可以查看每个数据库访问缓存外数据的前 5 个表，这些表按查询百分比排序。
你还可以获得减少缓存策略的性能建议。 如果群集受数据限制，则可能会发生这种情况。 如果根据缓存策略要缓存的数据大于群集缓存的总大小，则表示群集受数据限制。 减少受数据限制群集的缓存策略将减少缓存失误的数量并可能提高性能。
卓越运营建议
卓越运营或最佳做法建议指的是它们的实施不会立即改善成本或性能，而是将来可为群集带来好处。 这包括减少表缓存策略以匹配使用模式。
减少表缓存策略以匹配使用模式
此建议的重点是根据上个月的实际使用情况更新缓存策略，以减少表的热缓存。 与以前的成本建议不同，此特定建议适用于由 CPU 和引入负载而不是热缓存中存储的数据量确定实例数的群集。 在这种情况下，仅更改缓存策略不足以减少实例数，建议进一步优化（例如更改 SKU、减少 CPU 负载和启用自动缩放），以高效地进行横向缩减。 对于基于使用模式的实际查询回溯低于配置的缓存策略的表，此建议可能会有帮助。 但是，减少缓存策略不会直接带来成本节省。 群集实例数取决于 CPU 和引入负载，而不考虑热缓存中存储的数据量。 因此，从热缓存中删除数据不会直接导致群集横向缩减。
可靠性建议
可靠性建议有助于确保和提高业务关键型应用程序的连续性。 可靠性建议包括：
群集使用未委派的子网
系统会向使用未委派“Microsoft.Kusto/clusters”的子网的虚拟网络群集提供此强烈建议。 将子网委派给群集时，允许该服务为子网制定基本的网络配置规则，这有助于群集以稳定的方式运行其实例。
群集使用 IP 配置无效的子网
系统会向子网也由其他服务使用的虚拟网络群集提供此建议。 建议从子网中删除所有其他服务，并仅将其用于群集。
由于虚拟网络问题，群集无法安装或恢复
系统会向由于虚拟网络问题而无法安装或恢复的群集提供此建议。 建议使用虚拟网络故障排除指南来解决此问题。