將數據推送到 Cosmos DB 時 Azure 流分析作業降級

Question

我有數據從 Azure IoT 中心推送 -> 流分析 -> CosmosDB

我有 1 個模擬設備，我的 Cosmos DB 集合是 1000 RU/s 工作正常。 現在我已經制作了 10 個模擬設備，我的 Cosmos DB 集合擴展到了 15000 RU/s，但我的流分析仍在退化。

我是否需要增加收集的並行連接數？

我們能否讓它更優化作為 Cosmos DB 的 Azure 定價，取決於吞吐量和 RU

Answer 1

作為 Cosmos DB 的 Azure 定價，我們能否使其更加優化，取決於吞吐量和 RU？

我只是想在這里與大家分享一些關於提高 Cosmos db 寫入性能的想法。

1.一致性級別

根據文件：

根據您的方案針對讀寫延遲所需的讀取一致性級別，您可以選擇數據庫帳戶的一致性級別。

您可以嘗試將 Consistency Level 設置為Eventually 。 詳情請參閱此處。

2.索引：

根據文件：

默認情況下，Azure Cosmos DB 對集合的每個 CRUD 操作啟用同步索引。 這是控制 Azure Cosmos DB 中寫入/讀取性能的另一個有用選項。

請嘗試將索引設置為惰性。 另外，刪除無用的索引。

3.分區：

根據文件：

Azure Cosmos DB 無限制是對數據進行分區的推薦方法，因為 Azure Cosmos DB 會根據工作負載自動縮放分區。 寫入無限容器時，流分析使用與前一個查詢步驟或輸入分區方案一樣多的並行寫入器。

請對您的集合進行分區並在輸出中傳遞分區鍵以提高寫入性能。