Saltar al contenido principal

 Subscribe

El mundo de la tecnología evoluciona muy rápido y los servicios en la nube, como Azure Cosmos DB, se actualizan con frecuencia para incluir nuevas características, más funcionalidad y mejoras. Es importante, a la vez que complejo, mantenerse al día de las últimas actualizaciones de seguridad y rendimiento, y determinar si son aplicables o no a sus aplicaciones. Con el fin de ponerlo fácil, hemos incluido recomendaciones adaptadas automáticas para todos los usuarios de Azure Cosmos DB. Ahora, cuando examine sus cuentas de Azure Cosmos DB en Azure Portal, podrá ver un amplio abanico de recomendaciones personalizadas.

Algunas de las recomendaciones que se están ofreciendo actualmente cubren los siguientes temas:

  • Actualizaciones de SDK. Cuando se detecta el uso de una versión anterior de nuestros SDK, se recomienda la actualización a una versión más reciente para tener las últimas correcciones de errores y mejoras del rendimiento.
  • Cambio de colecciones fijas a particionadas. Animamos a los usuarios de contenedores heredados con un tamaño fijo que están a punto de alcanzar el límite de su cuota de almacenamiento a que los migren a contenedores particionados para aprovechar completamente la escalabilidad masiva de Azure Cosmos DB.
  • Tamaño de página de consulta. Se recomienda el uso de un tamaño de página de consulta de -1 para los usuarios que definen un valor específico.
  • Índices compuestos. Los índices compuestos pueden mejorar considerablemente el rendimiento y el consumo de RU de algunas consultas; por eso, sugerimos su uso cuando nuestra telemetría detecta consultas que podrían beneficiarse de ellos.
  • Uso incorrecto de los SDK. Nosotros podemos detectar cuándo se están usando incorrectamente nuestros SDK; por ejemplo, si se crea una instancia de cliente para cada solicitud en lugar de usarla como singleton en toda la aplicación. En este caso se proporcionan la recomendaciones correspondientes.
  • Indexación diferida. El propósito del modo de indexación diferida de Azure Cosmos DB es bastante limitado y puede afectar al grado de actualización de los resultados de las consultas en algunas situaciones. Se recomienda usar el modo de indexación constante (predeterminado) en lugar de la indexación diferida.
  • Errores transitorios. En raras ocasiones, pueden producirse errores transitorios cuando se crea una base de datos o una colección. Los SDK suelen reintentar las operaciones cuando se produce un error transitorio, pero, si no ocurre así, informamos a los usuarios de que pueden reintentar la operación correspondiente sin problema.

Todas las recomendaciones incluyen un vínculo que lleva directamente a la sección pertinente de la documentación, por lo que resulta muy fácil tomar medidas.

Tres formas de buscar recomendaciones de Azure Cosmos DB

1.    Haga clic en este mensaje que aparece en la parte superior de la hoja de Azure Cosmos DB:

Mensaje emergente en Azure Cosmos DB que informa de que hay nuevas notificaciones disponibles.
2.    Vaya directamente a la nueva sección “Notificaciones” de sus cuentas de Cosmos DB:

Sección Notificaciones que muestra todas las recomendaciones de Cosmos DB recibidas.
3.    Puede buscarlas, incluso, en Azure Advisor. Esta opción facilita la recepción de las recomendaciones a los usuarios que no suelen visitar Azure Portal de forma rutinaria.

Durante los próximos meses, ampliaremos la cobertura de estas notificaciones para incluir temas como la creación de particiones, la indexación, la seguridad de red, etc. También tenemos previsto mostrar procedimientos recomendados generales para asegurarnos de que saca el máximo partido a Azure Cosmos DB.

¿Tiene ideas o sugerencias para más recomendaciones? Envíenos un correo electrónico o use el emoticono de la esquina superior derecha de Azure Portal para dejarnos sus comentarios.

  • Explore

     

    Let us know what you think of Azure and what you would like to see in the future.

     

    Provide feedback

  • Build your cloud computing and Azure skills with free courses by Microsoft Learn.

     

    Explore Azure learning


Join the conversation