In fase di sviluppo: interfoliazione di query per Azure Analysis Services

Azure Analysis Services offre funzionalità di modellazione semantica di business intelligence di livello aziendale, oltre ai vantaggi del cloud in termini di scalabilità, flessibilità e gestione grazie alla trasformazione di dati complessi in informazioni dettagliate di utilità pratica. I sistemi di business intelligence aziendali devono supportare una concorrenza elevata di utenti e questo comporta la possibilità di invio di un numero elevato di query in rapida successione. Siamo felici di annunciare che stiamo sviluppando una funzionalità di interfoliazione di query, che consente alla configurazione del sistema di migliorare l'esperienza utente negli scenari a concorrenza elevata.

Per impostazione predefinita, il motore tabulare di Analysis Services funziona in modalità FIFO ("First In First Out") per quanto riguarda la CPU. Se ad esempio viene ricevuta una query lenta o che richiede molte risorse di archiviazione e tale query è seguita a breve distanza da 2 query che risulterebbero altrimenti veloci, è quindi possibile che le query veloci vengano bloccate in attesa del completamento della query che richiede molte risorse. Questa situazione è rappresentata dal diagramma seguente, che mostra le query Q1, Q2 e Q3, la rispettiva durata e il tempo di CPU necessario.

Con l'interfoliazione di query le query concorrenti possono condividere le risorse della CPU, quindi le query veloci non vengono bloccate dietro alle query lente. Il tempo necessario per il completamento di tutte e tre le query rimane quasi uguale, ma le query Q2 e Q3 non risultano bloccate fino alla fine.

L'interfoliazione di query è stata progettata in modo da avere un impatto minimo o nullo sulle prestazioni per le query eseguite in isolamento. Una singola query può ancora utilizzare la quantità di CPU usata con il modello FIFO.

La distorsione per query brevi può essere configurata con l'interfoliazione di query. È quindi possibile allocare alle query veloci, definite in base alla quantità di CPU già utilizzata da ogni query, una proporzione più elevata di risorse rispetto alle query a esecuzione prolungata, consentendone il completamento in un tempo ragionevolmente breve. Nell'illustrazione seguente le query Q2 e Q3 vengono considerate "query veloci" e quindi a tali query viene allocata una quantità superiore di CPU rispetto alla query Q1.

Ci auguriamo di averti dimostrato che l'interfoliazione di query con distorsione per query brevi aggiungerà un valore significativo ai sistemi di business intelligence aziendali in Azure Analysis Services.