開発中: Azure Analysis Services のクエリ インターリーブ

Azure Analysis Services は、複雑なデータをアクションにつながる分析情報に変換できるようにすることで、エンタープライズ レベルの BI セマンティック モデリング機能を備え、クラウドのスケール、柔軟性、管理上の利点も併せ持っています。エンタープライズ BI システムでは、高いユーザー コンカレンシーをサポートする必要があります。これは、非常に短い間隔で多数のクエリが送信される可能性があることを意味します。マイクロソフトでは現在、クエリ インターリーブ機能を開発中です。この機能では、システム構成により、コンカレンシーの高いシナリオにおけるユーザー エクスペリエンスを改善できます

既定では、Analysis Services の表形式エンジンは、CPU に関して、"先入先出法" (FIFO) で機能します。これは、たとえば、負荷の高い/低速なストレージ エンジンのクエリを受信し、その直後に 2 つの高速なクエリを受信した場合、負荷の高いクエリが完了するのを待機して、高速なクエリがブロックされる可能性があります。以下の図では、各クエリを Q1、Q2、Q3 として示し、それぞれの期間と CPU 時間を示します。

クエリ インターリーブを使用すると、同時クエリでは CPU リソースを共有できるため、高速なクエリが低速なものによってブロックされることはなくなります。3 つのクエリをすべて終了するまでの時間はほぼ同じですが、Q2 と Q3 が最後までブロックされることはありません。

クエリ インターリーブは、単独で実行されるクエリへのパフォーマンスの影響をほとんどまたは一切なくすことを目的とし、FIFO モデルを使用して、単一のクエリが通常と同様に CPU を消費できるようにします。

クエリ インターリーブを使用して、短時間クエリのバイアスを構成できます。これは、実行時間の長いクエリと比較して、高速なクエリ (各クエリによって既に消費済みの CPU 量によって定義される) には高い割合のリソースが割り当てられ、合理的に短時間で完了できます。次の図では、Q2 および Q3 クエリは "高速なクエリ" と見なされるため、Q1 よりも多くの CPU が割り当てられます。

短時間クエリのバイアスを設定したクエリ インターリーブにより、Azure Analysis Services 上のエンタープライズ BI システムに優れた価値が追加されることをご覧いただければ幸いです。