流式引入吞吐量限制

Azure 时序见解第 2 代的流数据引入限制如下所述。

基于环境的限制

一般而言，引入速率被视为与组织中的设备数、事件发出频率以及每个事件的大小因素有关：

• 设备数 × 事件发射频率 × 每个事件大小 。

默认情况下，对于每个 Azure 时序见解第 2 代环境，Azure 时序见解第 2 代可按每秒最多 1 兆字节 (MBps) 或每秒存储 1000 个事件的速率引入传入的数据。 存在针对单个中心分区的其他限制。 根据数据建模方式，可以将对象数组拆分为存储的多个事件：如何知道我的对象数组是否会产生多个事件。

• 示例 1：

  Contoso Shipping 有 100,000 台设备，每分钟发出事件三次。 事件的大小为 200 字节。 它们使用包含 4 个分区的 IoT 中心作为 Azure 时序见解第 2 代事件源。

  • 其 Azure 时序见解第 2 代环境的引入速率为：100,000 个设备 * 200 字节/事件 * (每秒 3 个事件/60) = 1 MBps。
    • 假设分区平衡，则每个分区的引入速率为 0.25 MBps。
    • Contoso Shipping 的引入率在缩放限制范围内。

• 示例 2：

  Contoso Fleet Analytics 有 10,000 台设备，它们每秒发出某个事件。 它们使用分区计数为 2 的事件中心作为 Azure 时序见解第 2 代事件源。 事件的大小为 200 字节。

  • 环境引入速率为：10,000 设备 * 200 字节/事件 * 1 事件/秒 = 2 MBps。
    • 假设分区平衡，则每个分区的速率为 1 MBps。
    • Contoso Fleet Analytics 的引入速率超出了环境和分区限制。 它们可以通过 Azure 门户向 Azure 时序见解第 2 代提交一个请求，要求提高其环境的引入速率，并创建一个事件中心，提高限制中的分区数。

中心分区和每个分区的限制

规划 Azure 时序见解第 2 代环境时，必须考虑要连接到 Azure 时序见解第 2 代的事件源的配置。 Azure IoT 中心和事件中心都利用分区来实现事件处理的水平缩放。

分区是中心内保留的有序事件。 分区计数是在中心创建阶段设置的，且不可更改。

有关事件中心分区的最佳做法，请参阅我需要多少分区？

无论是为 Azure 时序见解第 2 代环境创建新的中心还是使用现有的中心，都需要计算每个分区的引入速率，以确定它是否在限制范围内。

在 Azure 时序见解第 2 代中，每个分区的常规限制目前为 0.5 MBps 或每秒存储 500 个事件。 根据数据建模方式，可以将对象数组拆分为存储的多个事件：如何知道我的对象数组是否会产生多个事件。

特定于 IoT 中心的注意事项

在 IoT 中心内创建设备时，会将该设备永久分配到某个分区。 这样，IoT 中心就可以保证事件的排序（因为分配永远不会更改）。

固定的分区分配也会影响引入下游 IoT 中心发送的数据的 Azure 时序见解第 2 代实例。 使用相同的网关设备 ID 将来自多个设备的消息转发到中心时，这些消息可能抵达同一分区，同时，可能会超出每个分区的规模限制。

影响：

• 如果单个分区的引入速率持续超出限制，则 Azure 时序见解第 2 代在超出 IoT 中心数据保留期之前可能不会同步所有设备遥测数据。 因此，如果持续超出引入限制，发送的数据可能会丢失。

为了缓解这种情况，我们建议采用以下最佳做法：

• 在部署解决方案之前按环境和按分区引入速率进行计算。
• 确保以最大可能的程度对 IoT 中心设备进行负载均衡。

若要详细了解如何优化中心吞吐量和分区，请参阅以下资源：

• IoT 中心规模
• 事件中心规模
• 事件中心分区

后续步骤

• 阅读有关数据存储的内容