文件收集政策

注：

本主题介绍用户界面新设计中可用的功能。 这种新设计默认为启用。 如果切换到传统设计，请单击用户界面导航栏中的 新功能切换按钮 ，然后打开切换开关，重新启用新设计。 更多信息，请参阅用户界面的新设计。

Turbonomic 船舶具有适用于大多数环境的默认自动化策略。 对于您环境中的某些实体，您可以创建自动化策略来覆盖默认策略。

自动化工作流程

有关云文档收集操作的详细信息，请参阅 文档收集操作。

操作 缺省设置

云文档集合缩放

 手动

您可以使用 操作脚本 和第三方编排器 (例如 ServiceNow) 进行操作编排。

RU 调整大小最小阈值

涡轮工程学 在建议缩减操作时检查此缩放约束，以确保文档集合永远不会缩放到指定的值以下。

属性 缺省值
RU 调整大小最小阈值 400

请确保指定增量为 100 的值。 根据设计， Azure 会随时增加或减少 100 个 RU 的增量或递减的 RU 数。

除了缩放限制外， Turbonomic 还会检查 Azure 计算出的最小 RU 限制。 此限制优先于策略中指定的值。 例如，如果 Azure 计算的最小 RU 限制为 500 ，而文档收集策略中的最小 RU 容量为 400 ，那么 Turbonomic 将从不建议缩放到 500 个 RU 以下。

缩放目标利用率

此处设置的利用率指定 Turbonomic 将视为 100% 容量的现有容量百分比。

要满足目标 RU 利用率或单个 RU 目标，必须根据 RU 定价模型对工作负载收费。

属性 缺省值
RU 利用率 70

这些高级设置决定了工作负载利用资源时总容量的百分比。 这些是固定设置，用于覆盖 Turbonomic 计算资源最佳利用率的方式。 请在咨询技术支持后更改这些设置。

虽然这些设置可以修改 Turbonomic推荐的操作，但在大多数情况下，您不需要使用它们。 如果想控制 Turbonomic 建议如何调整工作负载的大小，可以根据利用率的百分位数设置积极性，并设置样本期的长度以获得更多或更少的弹性。

缩放约束

浊度 在指定的观测周期内使用百分位数的利用率。 这将提供持续的利用率，并忽略短暂的突发情况。

浊 使用这些设置来计算请求单元 (RU) 的利用率百分位数。 然后，它建议根据给定时间段内观察到的值来提高利用率的操作。

  • 积极性

    属性 缺省值
    积极性 第 95 百分位数

    评估性能时， Turbonomic 将资源利用率视为容量百分比。 利用率会推动操作以向上或向下扩展可用容量。 为了测量利用率，分析会考虑给定的利用率百分位数。 例如，假设为第 95 个百分位。 百分位利用率是 95% 的实测样本所低于的最高值。 将该值与平均利用率 ( 所有 观察到的样本的平均值) 进行比较。

    通过使用百分位数， Turbonomic 可以建议更多相关操作。 这在云中很重要，因此分析可以更好地利用云的弹性。 对于已调度的策略，当将其执行延迟到稍后时，更相关的操作将趋向于保持可行。

    例如，考虑降低容量的决策。 在不使用百分位数的情况下， Turbonomic 从不将大小调整到低于可识别的峰值利用率。 假定利用率仅达到 100% 的峰值一次。 如果没有百分位数的好处， Turbonomic 将不会减少该文档集合的资源。

    对于 侵犯性， Turbonomic 使用您设置的百分位数，而不是使用单个最高利用率值。 对于前面的示例，假设单次突发达到 100%，但在 95% 的样本中，利用率从未超过 50%。 如果将 " 积极性 "设置为第 95 百分位数，那么 Turbonomic 就会将其视为减少资源分配的机会。

    总之，百分位数会评估持续的资源利用率，并忽略一小部分样本发生的脉冲串。 您可以将此视为大小调整的侵略性，如下所示:

    • 第 99 百分位数 - 更多表现。 建议用于始终需要最大保证性能的关键文档集合，或者需要容忍突然且先前未看到的利用率峰值的文档集合，即使持续利用率较低也是如此。

    • 第 95 百分位数（默认）- 实现最高性能和节约的推荐设置。 这确保了性能，同时避免了由于瞬态峰值而导致的反应峰值大小调整，从而使您能够利用云的弹性能力。

    • 第 90 百分位数 - 效率更高。 建议用于可提高资源利用率的文档集合。

    缺省情况下， Turbonomic 使用过去 14 天的样本。 使用 “最长观察期” 设置来调整天数。

  • 最长观察周期

    属性 缺省值
    最长观察周期 最近 14 天

    要优化资源利用率百分位数的计算，可以设置要考虑的样本时间。 浊度 使用从指定为采样周期的天数开始的历史数据。 如果文档集合具有较少天数的数据，那么它将使用所有存储的历史数据。

    您可以进行以下设置:

    • 弹性较小-过去 30 天

    • 建议-过去 14 天

    • 更具弹性-过去 7 天或过去 3 天

    浊度 建议观察期为 14 天，因此可以更频繁地建议缩放操作。 由于 Azure SQL DB 缩放的破坏性最小，停机时间几乎为零，因此缩放通常不会引入任何明显的性能风险。

    注：

    有关 Azure 缩放停机时间的更多信息，请参阅 Azure 文档。

  • 最短观察周期

    属性 缺省值
    最短观察周期 无

    此设置确保在 Turbonomic 将根据 Aggres性中设置的百分位数生成操作之前的最少天数的历史数据。 这将确保在生成操作之前至少有一组数据点。

    尤其是对于已调度的操作，调整大小计算要使用足够的历史数据来生成即使在已调度维护时段内仍可行的操作，这一点非常重要。 当利用率较低时，通常会为 "停机" 时间设置维护窗口。 如果分析对某个操作使用了足够的历史数据，那么该操作在维护时间段内更有可能保持可行。

    • 更具弹性-无

    • 弹性较小-7 天