Ölçüm uygulaması hesaplamaları
Bu makalede, Microsoft Fabric'te tüketimi hesaplamak için kullanılan bazı hesaplamalar açıklanmaktadır. Microsoft Fabric Capacity Metrics uygulamasında görüntülenen bilgileri daha iyi anlamak için bu makaleyi kullanın.
Tüketim analizi
Aşırı yüklenmiş kapasite, işlem gücünün %100'ünden fazlasına ulaşan bir kapasitedir. Kapasite aşırı yüklendiğinde azaltmaya başlar. Azaltma görseli, belirli bir zaman noktasında Doku'nun azaltma sınırının yüzdesi olarak tüketiminizi anlamanıza yardımcı olur. Kapasite kullanımı %100'den düşük olana kadar azaltma devam eder. Azaltma görselinde her biri farklı zaman pencerelerine göre farklı azaltma türleri hakkındaki bilgileri gösteren üç sekme vardır.
Sekme | Eşik sınırı | Kapasiteniz %100'e ulaştığında ne olur? | Kapasitenizin %100'e dönmesi ne kadar sürer? |
---|---|---|---|
Etkileşimli gecikme | 10 dakika | Etkileşimli isteklere 20 saniyelik kısıtlama uygulanır | Gecikmeler uygulandıktan sonra yeni etkileşimli ve arka plan istekleri gelecekteki işlem kullanımını birikmeye devam eder |
Etkileşimli reddetme | 60 dakika | Etkileşimli istekler reddedilir ve kullanıcılar kullanıcı arabiriminde bir hata görür | Arka plan istekleri gelecekteki işlem kullanımını biriktirmeye devam ediyor |
Arka plan reddetme | 24 saat | Arka plan ve etkileşimli istekler de dahil olmak üzere tüm istekler reddedilir | Yok |
Gelecekteki işlem kullanımı %100'in altına düştüğünde ek istekler kabul edilir. Bu istekler kapasitenizin kullanımının yeniden %100'ü aşmasını sağlayabilir. Aslında iki ardışık azaltma olayı olduğunda, bunu tek bir sürekli azaltma olayı olarak algılayabilirsiniz.
Arka plan reddetme
Arka plan reddetme eşiği 24 saat olduğundan, yüzde yüksek azaltma sayıları günlük (24 saat) kapasite kaynaklarınızı fazla kullandığınızı gösterir. Arka plan reddiniz %100'den yüksek olduğunda tüm istekler reddedilir. Kapasite kullanımınız %100'den düşük olduğunda reddetme durdurulur. Örneğin, arka planda %250 reddedilmesi, SKU düzeyiniz için günlük kapasite kaynaklarınızın 2,5 katını kullandığınız anlamına gelir.
Not
Arka plan işleri kısıtlanmaz ve etkileşimli reddetmelerin durması için gereken süreyi uzatabilir.
Etkileşimli gecikme ve etkileşimli reddetme
Bu görsellere baktığınızda yalnızca belirli bir zaman noktasında kapasitenizi neyin etkilediğini görürsünüz. Bu görseller, geçerli değerlendirme penceresine düzeltilen kullanımı içerir. Daha sonraki zaman noktaları, bu zaman noktasını etkilemeden ek düzeltilmiş kullanım içerebilir. Arka planda düzeltmeli tüketim, gelecekteki zaman noktalarında etkileşimli istekler için kullanılabilir kullanım miktarını düşürebilir.
Etkileşimli gecikme - %250 etkileşimli gecikme, Doku'nun 25 dakikalık tüketimi sonraki 10 dakikaya sığdırmaya çalıştığı anlamına gelir.
Etkileşimli reddetme - %250 etkileşimli reddetme, Doku'nun 2,5 saatlik tüketimi sonraki 60 dakikaya sığdırmaya çalıştığı anlamına gelir.
Azaltmadan kurtarma süresini hesaplama
Kullanımınız %100'ün üzerinde olduğunda kapasitenin gelecekteki kullanımı %100'ün altına düşürene kadar beklemeniz gerekir. Ek işlem kullanılmadığını varsayarak %100'in altına düşmenin ne kadar süreceğini tahmin etmek için aşağıdaki formülü kullanabilirsiniz.
$$ \text{azaltmadan kurtarmak için en kısa süre} = \frac{\text{% reddetme türü } – \text{ }100}{100}\times{\text{period duration}} $$
Etkileşimli reddetme ve etkileşimli gecikme, kısıtlanmayı durdurmak için pencere süresinin 1,5 katı kadar sürebilir. Yeni istekler kapasiteye daha fazla taşıma ileri kullanım ekleyip kapasite kullanımının 60 dakika veya 10 dakikalık zaman pencerelerinden %100 daha uzun süreye ulaşmasını sağlıyor olabilir.
Arka plan reddetme hesaplama örneği
Kullanımınız %250'ye ulaştığında, sonraki 36 saat boyunca tüm istekler reddedilir.
$$ \frac{250-100}{100}\times{24 \text{ hours} = 36 \text{ hours}} $$
Kapasite kullanımının %100'e ulaşmış olması en az 1,5 gün sürer. Arka plan işleri reddedılmaz ve etkileşimli reddetmeyi durdurmak için gereken süreyi uzatabilir.
Etkileşimli reddetme hesaplama örneği
Kullanımınız %250'ye ulaştığında, yalnızca etkileşimli istekler en az sonraki 90 dakika boyunca reddedilir.
$$ \frac{250-100}{100}\times{60 \text{ minutes} = 90 \text{ minutes}} $$
Kapasite kullanımının %100'in altına inmek en az 1,5 saat sürer. Ancak, gelecekteki tüketimi 10 ve 60 dakikalık pencereleri aşan arka plan işleri kapasitenizi etkileyebileceğinden, bu olayın süresi daha uzun olabilir.
Etkileşimli gecikme hesaplama örneği
Kullanımınız %250'ye ulaştığında etkileşimli istekler sonraki 15 dakika boyunca gecikir.
$$ \frac{250-100}{100}\times{10 \text{ minutes} = 15 \text{ minutes}} $$
Kapasite kullanımının %100'in altına inmek en az 15 dakika sürer. Ancak, gelecekteki tüketimi 10 ve 60 dakikalık pencereleri aşan arka plan işleri kapasitenizi etkilediğinden, bu olayın süresi daha uzun olabilir.
Performans değişikliği
Öğe ve işlem tablosuna göre matris, Yapı öğelerinin kuruluşunuzda nasıl performans sergilediğinize yardımcı olmak için renkleri kullanır.
Renk yok - -10'dan büyük bir değer
Turuncu - -10 ile -25 arasında bir değer
Kırmızı - -25'ten küçük bir değer
Microsoft Fabric, performans deltasını oluşturmak için tamamlanması 200 milisaniyenin altında olan tüm hızlı işlemlerin saatlik ortalamasını hesaplar. Saatlik değer, son yedi gün içinde (168 saat) yavaş hareketli ortalama olarak kullanılır. Daha sonra yavaş hareket eden ortalama, en son veri noktası ile yedi gün önceki bir veri noktası arasındaki ortalamayla karşılaştırılır. Performans değişikliği , bu iki ortalama arasındaki farkı gösterir.
Öğelerinizin ortalama performansının geçen hafta içinde iyileşip iyileşmediğini veya kötüleşip iyileşmediğini değerlendirmek için performans değişim değerini kullanabilirsiniz. Değer ne kadar yüksek olursa, performans o kadar iyi olabilir. Sıfıra yakın bir değer çok fazla değişmediğini gösterir ve negatif bir değer, öğelerinizin ortalama performansının geçen hafta daha kötü hale geldiğini gösterir.
Matrisin performans değişim sütununa göre sıralanması, performanslarında en büyük değişikliğe sahip semantik modellerin tanımlanmasına yardımcı olur. Araştırmanız sırasında CU'ları ve Kullanıcı sayısını göz önünde bulundurmayı unutmayın. Performans değişim değeri, yoğun olarak kullanıldığı veya birçok işlem çalıştırdığı için yüksek CU kullanımına sahip Microsoft Fabric öğeleri söz konusu olduğunda iyi bir göstergedir. Ancak küçük CU etkinliğine sahip küçük anlam modelleri, büyük pozitif veya negatif değerleri kolayca gösterebileceğinden gerçek bir resmi yansıtmayabilir.