Оптимизация затрат на хранение в Azure Cosmos DB

  • Применяется к: ✅ NoSQL, ✅ MongoDB, ✅ Apache Cassandra, ✅ Apache Gremlin, ✅ Table

В Azure Cosmos DB нет ограничений на объем хранилища и пропускную способность. В отличие от пропускной способности, которую необходимо подготовить и настроить в контейнерах или базах данных Azure Cosmos DB, плата за хранение взимается на основе потребления. Счета выставляются только за используемое логическое хранилище, и вам не нужно заранее резервировать объем. Хранилище автоматически масштабируется в зависимости от объема данных, которые вы добавляете в контейнер Azure Cosmos DB или удаляете из него.

Стоимость хранения

Плата за хранилище начисляется в единицах гигабайтов. Локальное хранилище на основе твердотельных накопителей используется для хранения данных и индексирования. Общий используемый объем хранилища равен объему всех данных и индексов по всем регионам, где вы используете Azure Cosmos DB. Если вы глобально реплицируете учетную запись Azure Cosmos DB в трех регионах, вы платите за общую стоимость хранения в каждом из этих трех регионов. Чтобы оценить требования к хранилищу, воспользуйтесь планировщиком ресурсов. За хранение данных в Azure Cosmos DB взимается плата 0,25 долл. США за ГБ в месяц. Актуальные данные о ценах см. на этой странице. Вы можете настроить оповещения для определения хранилища, используемого контейнером Azure Cosmos DB, для мониторинга хранилища, см . статью "Мониторинг Azure Cosmos DB").

Оптимизация затрат с помощью изменения размера элементов

Для оптимальной производительности Azure Cosmos DB и снижения затрат желательно, чтобы размер элементов не превышал 2 МБ. Если вам требуется хранить элементы данных крупнее 2 МБ, попробуйте преобразовать схему этих элементов. В тех редких случаях, когда схему изменить невозможно, разделите такие элементы на элементы меньшего размера и создайте между ними логическую связь по общему идентификатору. Все функции Azure Cosmos DB будут стабильно работать благодаря привязке к такому логическому идентификатору.

Оптимизация затрат с помощью индексирования

По умолчанию все данные автоматически индексируются, что может увеличить общий объем используемого хранилища. Но вы можете сократить эти расходы, применив пользовательскую политику индексирования. Автоматическое индексирование, не настроенное с помощью политики, потребляет около 10–20 % от размера элементов. Удаляя или настраивая политики индексирования, вы можете избежать дополнительных затрат на операции записи и дополнительную пропускную способность. В статье Индексирование в Azure Cosmos DB есть информация о настройке пользовательских политик индексирования. Те, кто уже работал с реляционными базами данных, могут ожидать по меньшей мере удвоения требований к хранилищу при использовании политики "индексировать все". Однако в случае средней нагрузки для Azure Cosmos DB это значительно ниже. Затраты на индексирование в Azure Cosmos DB обычно довольно низки (10–20 %) даже при полном автоматическом индексировании, так как база данных специально проектировалась для снижения объема данных в хранилище. Управляя политикой индексирования, вы можете еще более точно контролировать соотношение между объемом индекса и производительностью запросов.

Оптимизация затрат с помощью настройки времени жизни (TTL) и потока изменений

После того как данные больше не требуются, вы можете корректно удалить их из учетной записи Azure Cosmos DB с помощью времени жизни, канала изменений либо перенести старые данные в другое хранилище данных, например, хранилище BLOB-объектов Azure или хранилище данных Azure. С помощью функции "время жизни" (TTL) в Azure Cosmos DB можно автоматически удалять элементы из контейнера после определенного периода времени. По умолчанию можно задать срок жизни на уровне контейнера и переопределить значения по элементу. После установки срока жизни на уровне контейнера или элемента Azure Cosmos DB будет автоматически удалять соответствующие элементы по прошествии указанного времени с момента их последнего изменения. С помощью канала изменений можно перенести данные в любой другой контейнер в Azure Cosmos DB или во внешнее хранилище данных. Миграция проходит без простоя, и после её завершения вы можете либо удалить, либо установить время жизни для удаления исходного контейнера Azure Cosmos DB.

Оптимизация затрат с помощью мультимедийных типов данных

Если вы намерены хранить мультимедийные данные, например видео, изображения и т. п., Azure Cosmos DB предлагает для этого несколько вариантов. Одним из вариантов является хранение этих типов мультимедиа в виде элементов Azure Cosmos DB. Для каждого такого элемента установлено ограничение по размеру в 2 МБ, но это ограничение можно обойти, разделив элемент данных на несколько подэлементов. Вы также можете хранить их в хранилище BLOB-объектов Azure и использовать метаданные, чтобы ссылаться на них из элементов Azure Cosmos DB. Такой подход имеет ряд преимуществ и недостатков. Первый подход обеспечивает оптимальную производительность с точки зрения задержки, показателей пропускной способности, а также готовых к использованию возможностей глобального распределения для мультимедийных данных в дополнение к обычным элементам Azure Cosmos DB. Тем не менее, поддержка доступна по более высокой цене. Сохраняя мультимедиа в хранилище BLOB-объектов Azure, вы сможете снизить общие расходы. Если задержка важна, можно использовать хранилище класса Premium для файлов мультимедиа, на которые ссылаются элементы Azure Cosmos DB. Интегрируется напрямую с CDN, чтобы распространять изображения с граничного сервера по более низкой стоимости для обхода гео-ограничений. Единственный недостаток этого сценария заключается в том, что вам придется иметь дело с двумя службами (Azure Cosmos DB и хранилище BLOB-объектов Azure), что может повысить эксплуатационные расходы.

Проверка используемого объема хранилища

Чтобы проверить потребление хранилища контейнера Azure Cosmos DB, можно запустить запрос HEAD или GET на контейнере и проверить заголовки x-ms-request-quota, x-ms-request-usage. Кроме того, если вы используете пакет SDK для .NET, вы может узнать используемый объем хранилища из свойств DocumentSizeQuota и DocumentSizeUsage.

Использование пакета SDK

// Measure the item size usage (which includes the index size)
ResourceResponse<DocumentCollection> collectionInfo = await client.ReadDocumentCollectionAsync(UriFactory.CreateDocumentCollectionUri("db", "coll"));   

Console.WriteLine("Item size quota: {0}, usage: {1}", collectionInfo.DocumentQuota, collectionInfo.DocumentUsage);

Дальнейшие действия

Теперь вы можете перейти к изучению оптимизации затрат в Azure Cosmos DB в следующих статьях:

  • Last updated on