Назад | Перейти на главную страницу

Как минимизировать задержку между службой приложений Azure и базой данных SQL Azure?

У нас есть приложение службы приложений Azure, использующее Java Tomcat 8.5, работающее в Западном регионе США. План обслуживания для этой услуги - Стандартный, Большой.

Это приложение-служба приложений подключено к службе базы данных SQL, которая принадлежит к эластичной группе также на западе США, план обслуживания которой составляет Standard 1200 eDTU.

Проблема, с которой мы столкнулись, - очень низкая производительность между взаимодействием обоих серверов.

Мы тестировали, вызывая RESTful WebService в службе приложений, которая должна вставить 50 записей в 2 таблицы в базе данных. Всего вставлено 100 записей. Для выполнения этой задачи требуется 3000 мс.

Мы измеряли это, сохраняя отметки времени между началом процесса вставки и окончанием вставки. Таким образом, время между локальным клиентом и службой приложений не учитывается.

Если мы запустим тот же вызов Restful WebService на локальном компьютере с базой данных SQL, запущенной на том же локальном компьютере, что и Tomcat Server, задача будет выполнена за 400 мс.

Поэтому я намерен думать, что проблема должна заключаться в задержке соединения между этими двумя серверами в лазурном облаке, или, может быть, мне что-то здесь не хватает.

Вот почему я спрашиваю, я новичок в технологии Azure, и, возможно, есть другие варианты, которые мы можем предпринять, чтобы улучшить связь между серверами, или есть способ, который я не знаю, чтобы отладить эту проблему.

В качестве побочного вопроса, если эти 2 сервера находятся внутри моего собственного центра обработки данных, я буду уверен, что он будет связываться напрямую в своей собственной сети, не уверен, доступен ли этот король услуг в лазурном на данный момент.

Это определения двух таблиц, в которые служба вставляет записи:

CREATE TABLE [dbo].[Vehiculo](
   [Id] [decimal](18, 0) IDENTITY(1,1) NOT NULL,
   [CodigoCliente] [int] NOT NULL,
   [NumeroVehiculo] [int] NOT NULL,
   [Denominacion] [varchar](99) NOT NULL,
   [NumeroTarjeta] [int] NULL,
   [Placa] [varchar](10) NULL,
   [CuentaPresupuestal] [varchar](99) NULL,
   [NumeroPatrimonial] [varchar](99) NULL,
   [Grupo] [varchar](99) NULL,
   [NumeroEconomico] [varchar](99) NULL,
   [ClienteId] [decimal](18, 0) NULL,
   [UltimaActualizacion] [datetime] NULL,
   [Tenant] [varchar](50) NULL,
   [IdOrigenDeDatos] [decimal](18, 0) NOT NULL,
   [FechaAlta] [datetime] NOT NULL,
   [FechaUltimaModificacion] [datetime] NOT NULL,
   [PrimerActualizacion] [datetime] NOT NULL,
 CONSTRAINT [PK_Vehiculo] PRIMARY KEY CLUSTERED 
(
   [Id] ASC
)WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, 
 ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON [PRIMARY]
) ON [PRIMARY]


CREATE TABLE [dbo].[Cliente](
    [Id] [decimal](18, 0) IDENTITY(1,1) NOT NULL,
    [Codigo] [int] NOT NULL,
    [Denominacion] [varchar](255) NOT NULL,
    [CondicionVenta] [varchar](50) NOT NULL DEFAULT ('N/A'),
    [TipoDeValor] [varchar](50) NOT NULL DEFAULT ('N/A'),
    [PlazoDePago] [int] NOT NULL DEFAULT ((0)),
    [UltimaActualizacion] [datetime] NULL,
    [Tipo] [varchar](50) NOT NULL DEFAULT ('N/A'),
    [Grupo] [varchar](50) NOT NULL DEFAULT ('N/A'),
    [Zona] [varchar](50) NOT NULL DEFAULT ('N/A'),
    [EjecutivoDeCuenta] [varchar](50) NOT NULL DEFAULT ('NO INFORMADO'),
    [Clasificador] [varchar](20) NOT NULL DEFAULT ('CLIENT'),
    [Indicador001] [varchar](50) NULL,
    [FechaIndicador001] [datetime] NULL,
    [Indicador002] [varchar](50) NULL,
    [FechaIndicador002] [datetime] NULL,
    [Geolocalizacion] [varchar](50) NULL,
    [Latitud] [decimal](8, 6) NULL,
    [Longitud] [decimal](9, 6) NULL,
    [Colonia] [varchar](50) NOT NULL DEFAULT ('N/A'),
    [Delegacion] [varchar](50) NOT NULL DEFAULT ('N/A'),
    [Ciudad] [varchar](50) NOT NULL DEFAULT ('N/A'),
    [Estado] [varchar](50) NOT NULL DEFAULT ('N/A'),
    [Correo] [varchar](200) NULL,
    [Tenant] [varchar](50) NULL,
    [IdOrigenDeDatos] [decimal](18, 0) NOT NULL,
    [FechaAlta] [datetime] NOT NULL,
    [FechaUltimaModificacion] [datetime] NOT NULL,
    [PrimerActualizacion] [datetime] NOT NULL,
 CONSTRAINT [PK_Cliente] PRIMARY KEY CLUSTERED 
 (
    [Id] ASC
 )WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, 
 ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON [PRIMARY]
 ) ON [PRIMARY]

Как видите, первая таблица Vehiculo имеет 17 столбцов и Клиентка имеет 29 столбцов.

Вы не так много можете сделать, чтобы контролировать близость вашей виртуальной машины к вашей базе данных SQL, кроме обеспечения того, чтобы они находились в одном регионе и в одной зоне доступности, если вы их используете. Несколько вещей, которые следует учитывать:

  • Вы можете включить ускорение сети на своей виртуальной машине для увеличения пропускной способности сети.
  • Если вы используете какой-либо тип VPN или Express Route для обратного подключения к локальным ресурсам, убедитесь, что трафик от виртуальной машины IaaS к PaaS SQL не направляется обратно локально и из Интернета.
  • Посмотрите на использование некоторых диагностических инструментов в Azure для измерения производительности, таких как Azure Monitor, Network Watcher и инструменты мониторинга SQL, чтобы увидеть, можете ли вы обнаружить какие-либо проблемы.