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Wichtig
In diesem Artikel werden nur Leistungsüberlegungen für normale Volumes behandelt. Informationen zu großen Volumesfinden Sie unter Anforderungen und Überlegungen für große Volumes.
Das Durchsatzlimit für ein Volume mit automatischer QoS wird durch eine Kombination aus dem Kontingent, das dem Volumen zugewiesen ist, und dem gewählten Servicelevel bestimmt. Für Volumes mit manueller QoS kann das Durchsatzlimit individuell definiert werden. Wenn Sie Leistungspläne zu Azure NetApp Files erstellen, müssen Sie einige Überlegungen vornehmen.
Hinweis
Azure NetApp Files basiert auf der Bare-Metal-Infrastruktur von NetApp und dem im Azure-Rechenzentrum laufenden ONTAP-Speicherbetriebssystem. Azure NetApp Files ist ein PaaS und stellt dem Kunden nicht die Speichereffizienz dar, es ist transparent und selbstverwaltet.
Kontingent und Durchsatz
Durchsatzgrenzen sind eine Kombination aus Lese- und Schreibgeschwindigkeit. Die Durchsatzgrenze ist nur eine der Determinanten für die tatsächliche Leistung, die erzielt wird.
Typische Überlegungen zur Speicherleistung tragen zur Gesamtleistung bei. Zu den Überlegungen gehören Lese- und Schreibmix, die Übertragungsgröße, zufällige oder sequenzielle Muster und viele andere Faktoren.
Metriken werden als Aggregate mehrerer Datenpunkte gemeldet, die während eines Fünf-Minuten-Intervalls gesammelt werden. Weitere Informationen zur Metrikaggregation finden Sie unter Erklärung zur Aggregation und Anzeige von Azure Monitor-Metriken.
Der bei tests beobachtete maximale empirische Volumendurchsatz beträgt 4.500 MiB/s. Im Storage Premium-Tarif bietet ein Kontingent für ein Volume mit automatischer QoS von 70,31 TiB ein Durchsatzlimit, das hoch genug ist, um diese Leistung zu erzielen.
Wenn Sie bei Volumes mit automatischer QoS erwägen, Kontingente von mehr als 70,31 TiB zuzuweisen, kann einem Volume zum Speichern zusätzlicher Daten ein zusätzliches Kontingent zugewiesen werden. Das hinzugefügte Kontingent führt jedoch nicht zu einer weiteren Zunahme des tatsächlichen Durchsatzes.
Dieselbe empirische Durchsatzobergrenze gilt für Volumes mit manueller QoS. Der maximale Durchsatz, den Sie einem regulären Volume zuweisen sollten, beträgt 4.500 MiB/s.
Kontingent und Durchsatz für Volumes mit automatischer QoS
Erfahren Sie mehr über die Kontingentverwaltung und den Durchsatz für Volumes mit automatischer QoS.
Überbelegung des Volumenkontingents
Wenn die Leistung einer Workload an das Durchsatzlimit gebunden ist, ist eine Überbereitstellung des Kontingents für ein Volume mit automatischer QoS möglich, um ein höheres Durchsatzlevel festzulegen und eine höhere Leistung zu erzielen.
Wenn beispielsweise ein Volume mit automatischer QoS im Storage Premium-Tarif nur 500 GiB Daten hat, aber einen Durchsatz von 128 MiB/s benötigt, können Sie das Kontingent auf 2 TiB festlegen, sodass das Durchsatzlevel entsprechend festgelegt wird (64 MiB/s pro TB * 2 TiB = 128 MiB/s).
Wenn Sie ein Volume dauerhaft überdimensionieren, um einen höheren Durchsatz zu erreichen, sollten Sie stattdessen Volumes mit manueller QoS-Konfiguration verwenden oder ein höheres Service-Level wählen. In diesem Beispiel können Sie dasselbe Durchsatzlimit mit dem halben Volumenkontingent für automatische QoS erreichen, indem Sie stattdessen die Ultra-Speicherklasse verwenden (128 MiB/s pro TiB * 1 TiB = 128 MiB/s).
Dynamisches Erhöhen oder Verringern eines Volumekontingents
Wenn Ihre Leistungsanforderungen temporär sind oder wenn Sie die Leistungsanforderungen für einen festen Zeitraum erhöht haben, können Sie das Volumenkontingent dynamisch erhöhen oder verringern, um den Durchsatzgrenzwert sofort anzupassen. Beachten Sie die folgenden Überlegungen:
Das Volumekontingent kann erhöht oder verringert werden, ohne dass die E/A angehalten werden muss, und der Zugriff auf das Volume wird nicht unterbrochen oder beeinträchtigt.
Sie können das Kontingent während einer aktiven E/A-Transaktion für ein Volume anpassen. Beachten Sie, dass das Volumekontingent niemals unter die Menge der logischen Daten gesenkt werden kann, die im Volume gespeichert sind.
Wenn ein Volumenkontingent geändert wird, ändert sich die entsprechende Durchsatzbegrenzung nahezu sofort.
Die Änderung unterbricht oder beeinträchtigt weder den Zugriff auf das Volume noch die E/A.
Das Anpassen eines Volumekontingents kann eine Änderung der Kapazitätspoolgröße erfordern.
Die Kapazitätspoolgröße kann dynamisch und ohne Beeinträchtigung der Volumenverfügbarkeit oder E/A angepasst werden.
Kontingent und Durchsatz für Volumes mit manueller QoS
Wenn Sie Volumes mit manueller QoS verwenden, müssen Sie das Volumekontingent nicht überbereitstellen, um einen höheren Durchsatz zu erzielen, da der Durchsatz jedem Volume unabhängig zugewiesen werden kann. Sie müssen jedoch trotzdem sicherstellen, dass der Kapazitätspool mit ausreichendem Durchsatz für Ihre Leistungsanforderungen vorab bereitgestellt wird. Der Durchsatz eines Kapazitätspools wird entsprechend seiner Größe und seinem Servicelevel bereitgestellt. Unter Servicelevels für Azure NetApp Files finden Sie weitere Detailinformationen.
Überwachen von Volumes auf Leistung
Azure NetApp Files-Volumes können mithilfe verfügbarer Leistungsmetriken überwacht werden.
Wie der Graph zeigt, bleibt die Latenz typischerweise niedrig und vorhersehbar, wenn der Durchsatz steigt. Wenn ein Volumen seine konfigurierte QoS-Durchsatzgrenze erreicht, beginnt die Latenz zu steigen. Nachdem die Volumendurchsatzgrenze erreicht ist, stellt das System zusätzliche I/O-Anfragen in Warteschlange und die Latenz kann schnell ansteigen, während der Durchsatz begrenzt bleibt. Dieses Verhalten ist zu erwarten und ein starkes Indiz dafür, dass das Volumen seinen verfügbaren Leistungsraum ausgeschöpft hat, anstatt dass es ein Problem mit dem Speicherservice gibt.
Um diese Bedingung zu überprüfen, überwachen Sie die Metrik „Durchsatzgrenze erreicht“. Werte ungleich null zeigen an, dass das Volumen seine Durchsatzgrenze erreicht hat. Das Erhöhen der Lautstärke-QoS-Einstellung (manuelles QoS), die Erhöhung der Lautstärke (automatisches QoS) oder der Wechsel zu einem höheren Servicelevel erhöht den zulässigen Durchsatz und kann die durch Durchsatzdrosselung verursachte Latenz verringern.
Für einen umfassenden Workflow zur Identifizierung und Isolierung von Latenzen, die durch Durchsatzdrosselung, Cool-Tier-Datenabruf, clientseitige Engpässe, Netzwerkpfadprobleme und andere Faktoren verursacht werden, siehe Fehlerbehebung von Latenzproblemen auf Azure NetApp Files-Volumen.
Weitere Empfehlungen finden Sie in den Häufig gestellten Fragen zur Leistung für Azure NetApp Files.
Überlegungen zur Volumenplatzierung und Durchsatz
Für Hochdurchsatz-Workloads sollte die Leistungsplanung nicht nur die Durchsatzgrenzen auf Volumenniveau, sondern auch den Workload-Bedarf berücksichtigen.
Azure NetApp Files-Volumes werden über eine Plattform für eine gemeinsame Infrastruktur geliefert, deren Ressourcenzuweisungen darauf ausgelegt sind, vorhersehbare Leistung und Skalierung zu gewährleisten. Wenn mehrere Volumes, die dieselbe Anwendung unterstützen, gemeinsam bereitgestellt werden, kann ihre kombinierte Aktivität die Nachfrage nach Shared-Service-Ressourcen erhöhen. Dieses Szenario ist wahrscheinlicher bei anhaltenden, durchsatzintensiven Workloads wie Oracle, SAP HANA und anderen großen Datenbankplattformen.
Um das Risiko einer Ressourcenkonzentration im Backend zu verringern und die Arbeitslastverteilung über den Dienst zu optimieren:
- Verwenden Sie Anwendungsvolumengruppen für unterstützte Workloads.
- Verwenden Sie zonale Deployment-Muster, bei denen geringe Latenz und vorhersehbare Platzierung erforderlich sind.
- Überwachen Sie den Volumendurchsatz, die Latenz und gegebenenfalls die Kennzahl für das erreichte Durchsatzlimit.
Anwendungsvolumengruppen helfen dabei, die Platzierung, Optimierung und Vorhersagbarkeit unterstützter Arbeitslasten zu verbessern, indem sie verwandte Volumes mithilfe anwendungsbewusster Bereitstellungsregeln nach Best Practices organisieren.
Nächste Schritte
- Azure NetApp Files Performance Calculator (Azure NetApp Files-Leistungsrechner)
- Dienstebenen für Azure NetApp Files
- Leistungsbenchmarks für Linux