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Azure SQL DatabaseのDTUモデルとvCoreモデルのマッピングクエリで比較してみた
いわさです。
Azure SQL Databaseには複数の購入モデルがあります。
私はこれまでDTUベースしか使ったことが無かったのですが、CPUやメモリなどどの程度のリソースなのかよくわかってないまま、ワークロードを評価してメトリクスからDTUの過不足を判断し調整することが多かったです。
今はvCoreベースが推奨されており、DTUベースからvCoreベースに移行するにあたってコア数やメモリ数のマッピング用T-SQLが公開されており、移行のための見積もりに利用することが出来ます。
vCoreベースと他クラウドの比較ができていれば、DTUからvCoreへのマッピング情報はAzureからAWSやGCPなどへの移行時も参考になるのではないかなと思い、全価格レベルで確認してみました。
DTUベースの購入モデルとvCoreベースの購入モデル
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/azure-sql/database/purchasing-models より
DTUベースはリソース構成の細かいカスタマイズは出来ず、DTUを調整してパフォーマンスをコントロールします。
vCoreベースは個別にリソース調整が可能です。
私はDTUシンプルで好きでした。
シンプルですが、少し無駄なリソースが発生することが多いイメージでしょうか。
Gen4とGen5
Azure SQL Database は Gen4(Haswell)とGen5(Broadwell, Skylake)が混在しています。
vCoreモデルの新規構築時はGen4は現在は選択することは出来ません。
今回の検証で知ったのですが、DTUモデルについてはまだGen4が使われることがあるようです。
同じ価格レベル、同じリージョンでもスケールアップ、スケールダウンしたタイミングでランダムでGen4かGen5のハードが割り当てられる感じでしょうか。
米国西部2リージョンだとGen4は一度も引きませんでしたが、東日本リージョンでは2割程度の確率でGen4を引いてました。
評価方法
以下のURLで公開されているT-SQLをDTUデータベース上で実行し評価していきたいと思います。
東日本と米国西部リージョンで評価しました。
WITH dtu_vcore_map AS ( SELECT rg.slo_name, DATABASEPROPERTYEX(DB_NAME(), 'Edition') AS dtu_service_tier, CASE WHEN rg.slo_name LIKE '%SQLG4%' THEN 'Gen4' WHEN rg.slo_name LIKE '%SQLGZ%' THEN 'Gen4' WHEN rg.slo_name LIKE '%SQLG5%' THEN 'Gen5' WHEN rg.slo_name LIKE '%SQLG6%' THEN 'Gen5' WHEN rg.slo_name LIKE '%SQLG7%' THEN 'Gen5' END AS dtu_hardware_gen, s.scheduler_count * CAST(rg.instance_cap_cpu/100. AS decimal(3,2)) AS dtu_logical_cpus, CAST((jo.process_memory_limit_mb / s.scheduler_count) / 1024. AS decimal(4,2)) AS dtu_memory_per_core_gb FROM sys.dm_user_db_resource_governance AS rg CROSS JOIN (SELECT COUNT(1) AS scheduler_count FROM sys.dm_os_schedulers WHERE status = 'VISIBLE ONLINE') AS s CROSS JOIN sys.dm_os_job_object AS jo WHERE dtu_limit > 0 AND DB_NAME() <> 'master' AND rg.database_id = DB_ID() ) SELECT dtu_logical_cpus, dtu_hardware_gen, dtu_memory_per_core_gb, dtu_service_tier, CASE WHEN dtu_service_tier = 'Basic' THEN 'General Purpose' WHEN dtu_service_tier = 'Standard' THEN 'General Purpose or Hyperscale' WHEN dtu_service_tier = 'Premium' THEN 'Business Critical or Hyperscale' END AS vcore_service_tier, CASE WHEN dtu_hardware_gen = 'Gen4' THEN dtu_logical_cpus WHEN dtu_hardware_gen = 'Gen5' THEN dtu_logical_cpus * 0.7 END AS Gen4_vcores, 7 AS Gen4_memory_per_core_gb, CASE WHEN dtu_hardware_gen = 'Gen4' THEN dtu_logical_cpus * 1.7 WHEN dtu_hardware_gen = 'Gen5' THEN dtu_logical_cpus END AS Gen5_vcores, 5.05 AS Gen5_memory_per_core_gb, CASE WHEN dtu_hardware_gen = 'Gen4' THEN dtu_logical_cpus WHEN dtu_hardware_gen = 'Gen5' THEN dtu_logical_cpus * 0.8 END AS Fsv2_vcores, 1.89 AS Fsv2_memory_per_core_gb, CASE WHEN dtu_hardware_gen = 'Gen4' THEN dtu_logical_cpus * 1.4 WHEN dtu_hardware_gen = 'Gen5' THEN dtu_logical_cpus * 0.9 END AS M_vcores, 29.4 AS M_memory_per_core_gb FROM dtu_vcore_map;
クエリは単純で、dm_user_db_resource_governanceから実際の構成と容量情報を取得・計算し、係数で世代間を調整しています。
概算見積もりくらいに考えておいたほうが良いかもしれませんが、指標にはなると思います。
sys.dm_user_db_resource_governance については以下を参考にしてください。
評価結果
dtu_logical_cpus | dtu_hardware_gen | dtu_memory_per_core_gb | dtu_service_tier | vcore_service_tier | |
---|---|---|---|---|---|
B(5) | 0.5 | Gen5 | 1.3 | Basic | General Purpose |
S0(10) | 0.5 | Gen5 | 1.3 | Standard | General Purpose or Hyperscale |
S1(20) | 1 | Gen5 | 2.65 | Standard | General Purpose or Hyperscale |
S2(50) | 1 | Gen5 | 2.65 | Standard | General Purpose or Hyperscale |
S3(100) | 2 | Gen5 | 5.4 | Standard | General Purpose or Hyperscale |
S4(200) | 4 | Gen5 | 5.4 | Standard | General Purpose or Hyperscale |
S6(400) | 6 | Gen5 | 5.4 | Standard | General Purpose or Hyperscale |
S7(800) | 12 | Gen5 | 5.4 | Standard | General Purpose or Hyperscale |
S9(1600) | 24 | Gen5 | 5.4 | Standard | General Purpose or Hyperscale |
S12(3000) | 24 | Gen4 | 6.16 | Standard | General Purpose or Hyperscale |
P1(125) | 2 | Gen5 | 5.4 | Premium | Business Critical or Hyperscale |
P2(250) | 2 | Gen4 | 6.94 | Premium | Business Critical or Hyperscale |
P4(500) | 6 | Gen5 | 5.4 | Premium | Business Critical or Hyperscale |
P6(1000) | 6 | Gen4 | 6.98 | Premium | Business Critical or Hyperscale |
P11(1750) | 18 | Gen5 | 5.4 | Premium | Business Critical or Hyperscale |
P15(4000) | 42 | Gen5 | 4.86 | Premium | Business Critical or Hyperscale |
Gen4, Gen5
Gen4_vcores | Gen4_memory_per_core_gb | Gen5_vcores | Gen5_memory_per_core_gb | |
---|---|---|---|---|
B(5) | 0.35 | 7 | 0.5 | 5.05 |
S0(10) | 0.35 | 7 | 0.5 | 5.05 |
S1(20) | 0.7 | 7 | 1 | 5.05 |
S2(50) | 0.7 | 7 | 1 | 5.05 |
S3(100) | 1.4 | 7 | 2 | 5.05 |
S4(200) | 2.8 | 7 | 4 | 5.05 |
S6(400) | 4.2 | 7 | 6 | 5.05 |
S7(800) | 8.4 | 7 | 12 | 5.05 |
S9(1600) | 16.8 | 7 | 24 | 5.05 |
S12(3000) | 24 | 7 | 40.8 | 5.05 |
P1(125) | 1.4 | 7 | 2 | 5.05 |
P2(250) | 2 | 7 | 3.4 | 5.05 |
P4(500) | 4.2 | 7 | 6 | 5.05 |
P6(1000) | 6 | 7 | 10.2 | 5.05 |
P11(1750) | 12.6 | 7 | 18 | 5.05 |
P15(4000) | 29.4 | 7 | 42 | 5.05 |
Fsv2シリーズ、Mシリーズ
- Fsv2シリーズ:Intel® 8168 (Skylake) プロセッサ
- Mシリーズ:Intel® E7-8890 v3 2.5 GHz プロセッサおよび Intel® 8280M 2.7 GHz (Cascade Lake) プロセッサ
Fsv2_vcores | Fsv2_memory_per_core_gb | M_vcores | M_memory_per_core_gb | |
---|---|---|---|---|
B(5) | 0.4 | 1.89 | 0.45 | 29.4 |
S0(10) | 0.4 | 1.89 | 0.45 | 29.4 |
S1(20) | 0.8 | 1.89 | 0.9 | 29.4 |
S2(50) | 0.8 | 1.89 | 0.9 | 29.4 |
S3(100) | 1.6 | 1.89 | 1.8 | 29.4 |
S4(200) | 3.2 | 1.89 | 3.6 | 29.4 |
S6(400) | 4.8 | 1.89 | 5.4 | 29.4 |
S7(800) | 9.6 | 1.89 | 10.8 | 29.4 |
S9(1600) | 19.2 | 1.89 | 21.6 | 29.4 |
S12(3000) | 24 | 1.89 | 33.6 | 29.4 |
P1(125) | 1.6 | 1.89 | 1.8 | 29.4 |
P2(250) | 2 | 1.89 | 2.8 | 29.4 |
P4(500) | 4.8 | 1.89 | 5.4 | 29.4 |
P6(1000) | 6 | 1.89 | 8.4 | 29.4 |
P11(1750) | 14.4 | 1.89 | 16.2 | 29.4 |
P15(4000) | 33.6 | 1.89 | 37.8 | 29.4 |
所感
繰り返しますが、この数値はあくまで指標で、ワークロード毎の評価は必要です。
ただ、全くマシンリソースが意識出来ていなかった状態からすると、これだけ情報を得れるだけでも役立ちそうです。
私はAzure SQL Database では小規模のワークロードを設計することが多く、S0~S3くらいで足りていました。
データベース外でキャッシュを活用していたとしても、この程度のリソースだったのかと少し驚きました。
どういう規模・特性のワークロードがどの程度のDTUが必要か、ざっくり見積もれる人は多いと思いますので、これを参考にvCoreベースでの見積もりに活かせれると便利だなと感じました。