Remarque
L’accès à cette page nécessite une autorisation. Vous pouvez essayer de vous connecter ou de modifier des répertoires.
L’accès à cette page nécessite une autorisation. Vous pouvez essayer de modifier des répertoires.
Azure Cosmos DB 中设计了精细的多租户和资源调控。 这种设计可让 Azure Cosmos DB 以明显降低的成本运行,并帮助用户节省成本。 目前,Azure Cosmos DB 支持在一台计算机上运行 280 多个客户工作负荷(密度还是不断提升),以及在一个群集中运行数千个客户工作负荷。 它对群集中不同计算机上的客户工作负载以及数据中心内多个群集中的客户工作负载进行负载均衡。 若要了解详细信息,请参阅 Azure Cosmos DB:开拓多区域分布式数据库的前沿。 由于实施资源调控、多租户并与 Azure 基础结构的剩余部分原生集成,与 MongoDB、Cassandra 或者在 IaaS 上运行的其他 OSS NoSQL 相比,Azure Cosmos DB 的费用平均要便宜 4 到 6 倍;与本地运行的数据库引擎相比,则最多便宜 10 倍。 请参阅有关 NoSQL 数据库云服务的总(非)拥有成本的白皮书。
Apache Cassandra、MongoDB、HBase、引擎等 OSS NoSQL 数据库解决方案是为本地设计的。 作为托管服务提供时,它们相当于一个资源管理器模板,其中包含用于管理预配群集和监视支持的租户数据库。 OSS NoSQL 体系结构需要很大的运营开销,了解其专业知识可能比较困难且费用不菲。 另一方面,Azure Cosmos DB 是完全托管式的云服务,可让开发人员专注于业务创新,而不是管理和维护数据库基础结构。
与云原生的数据库服务 Azure Cosmos DB 不同,设计和构建的 OSS NoSQL 数据库引擎不会根据基本的体系结构原则包含资源调控或精细的多租户功能。 Cassandra 和 MongoDB 等 OSS NoSQL 数据库引擎做出这种基本假设:运行这些引擎的虚拟机的所有资源可供这些引擎使用。 如果资源量降到特定的阈值以下,则其中的许多数据库引擎将无法正常运行。 例如,小型 VM 实例可用的资源根据供应商建议的配置而定,这意味着,大型 VM 的成本往往更高。 因此,无法托管 OSS NoSQL 或其他任何本地数据库引擎,并使用基于消耗量的计费模型(例如每秒请求数,或消耗的存储)来提供资源。
Azure Cosmos DB 的总拥有成本
Azure Cosmos DB 的无服务器预配模型消除了过度预配数据库基础结构的需求。 无需专业化的配置或许可即可提供 Azure Cosmos DB 资源。 因此,与 OSS NoSQL 数据库相比,Azure Cosmos DB 支持的应用程序的总拥有成本最多可以节省 70%。 有关部分实时示例,请参阅客户用例。 Azure Cosmos DB 定价模型的其他优势包括:
价格体现高价值: 市场分析师、客户和合作伙伴已经确认,与自行实施或通过其他供应商实施这些解决方案相比,Azure Cosmos DB 提供的所有功能的价值更高,且价格要低得多。 数据库功能(如多区域分布、多区域写入、定义明确且直观的一致性模型)通过 Azure Cosmos DB 大幅简化自动索引,无需任何复杂性、开销或停机时间。
无需进行 NoSQL DevOps 管理: 使用 Azure Cosmos DB 时无需采用 DevOps 来管理部署以及执行维护、缩放或修补。 可以像对本地或云基础结构中托管的 OSS NoSQL 群集所做的那样来执行所有工作负荷。
可以弹性缩放: 可以扩展和缩减 Azure Cosmos DB 吞吐量,从而在非高峰期降低拥有成本。 云基础结构中部署的 OSS NoSQL 群集提供有限的弹性,而本地部署在定义上不提供弹性。 在 Azure Cosmos DB 中,如果预配更高的吞吐量,则可以保证吞吐量呈线性扩展。 这一保证附带 SLA 的经济保障,在任何部署规模都能在 99% 的时间提供这种保证。
规模效益: Azure Cosmos DB 等托管服务使用大量的节点来运行,原生与网络、存储和计算等资源集成。 由于 Azure Cosmos DB 的规模较大,通过标准化可以节省成本。
针对云进行优化: Azure Cosmos DB 是从无到有设计出来的,提供精细的多租户控制和性能隔离。 这样,便可以跨群集与数据中心以最佳方式放置、执行和均衡数千个租户及其工作负荷。 相比之下,最新一代的 OSS NoSQL 数据库使用假设运行单个租户工作负荷的虚拟机在本地工作。 同样,这些数据库也不是设计为在最大程度上利用云提供商的基础结构和硬件。 例如,OSS NoSQL 数据库引擎不知道如何区分虚拟机关闭与例行映像升级,或者已三向复制高级磁盘这一事实。 它不能利用这些优势,因此无法向客户传达这些优势和成本节省。
按小时付费: 需要在任意时间点缩放的大型工作负荷只需按小时付费。 应用程序中的工作负荷以及查询的数据在一年中的不同时间通常会有变化。 使用 Azure Cosmos DB 可按需进行扩展或缩减,只有所需的资源才产生费用。 不能搭配本地或 IaaS 托管的系统使用此模型,因为没有任何方法可以每隔一小时解除硬件。 在这种情况下,使用 Azure Cosmos DB 可能会将成本平均节省 10 到 14 倍。
获得大量免费功能: 在 Azure Cosmos DB 中,写入工作负荷的成本要比替代型数据库服务便宜得多。 此外,Azure Cosmos DB 免费提供自动索引、生存时间 (TTL)、更改源等功能,而其他数据库服务通常对此收费。
对不同的工作负荷使用统一的货币: 与替代型产品/服务不同,举例而言,在 Azure Cosmos DB 中,无需将工作负荷划分为读取和写入。 也不需要根据工作负荷类型预配吞吐量,即读取吞吐量与写入吞吐量。 在 Azure Cosmos DB 中,预配的吞吐量将使用统一的规范化货币按每秒请求单位 (RU) 数予以保留。Azure Cosmos DB 不强制要求对工作负荷分配优先级、执行容量规划,或者单独为每种容量付费。 借助这种方法可以在不同的操作和工作负荷类型之间轻松进行相同的 RU/秒换算。
无需预配 VM 即可缩放: 大多数操作数据库要求使用大型虚拟机,以避免干扰性邻居并实现松散的资源调控(如果需要缩放)。 这给客户的前期成本承诺带来了负担。 使用 Azure Cosmos DB 可以从较小的规模着手,然后无缝扩展到大规模工作负荷,这不会造成任何停机,也不影响数据可用性。
可以尽最大限度利用预配的吞吐量: 凭借 Azure Cosmos DB 的子核心多路复用优势,可在更高的程度充分利用预配的吞吐量,而 IaaS 托管选项或第三方产品/服务却做不到这一点。 与替代型解决方案相比,此方法可以节省大量的成本。
Azure Cosmos DB 与其他 Azure 服务的深度集成。 Azure Cosmos DB 原生与网络、计算、Azure Functions(无服务器)、Azure IoT 和其他 Azure 服务相集成。 通过这种集成,你可以获得中国各地数据复制的最佳性能、速度,并得到可靠的保证。 第三方解决方案做不到这一点,或者通常以付费型高级版的形式提供此类功能。
默认情况下至少提供 10 到 20 个容错域,让你自动获得高可用性: Azure Cosmos DB 支持跨容错域的工作负荷分布,这项功能对于高可用性至关重要。 它在中国任何地方按99百分位提供99.999%的读取和写入的高可用性。 而你自行实现或通过第三方解决方案实现此类功能的成本则比较高。
自动免费获得所有企业功能。 Azure Cosmos DB 免费提供极其全面的合规性认证、安全性以及静态和动态加密(与我们的竞争产品相比)。 您在中国境内可自动获得区域可用性。 您可以将您的数据库扩展到任意数量的 Azure 区域,并在中国任何时候添加或删除区域。
容量规划
作为评估 TCO 的辅助方法,可以从容量计划开始。 如果计划从现有数据库群集迁移到 Azure Cosmos DB,可以根据有关现有数据库群集的信息进行容量计划。
- 如果只知道现有数据库群集中的 vCore 和服务器数量,请阅读使用 vCore 或 vCPU 估算请求单位
- 若知道当前数据库工作负载的典型请求速率,请阅读使用 Azure Cosmos DB 容量计划工具估算请求单位
后续步骤
- 尝试为迁移到 Azure Cosmos DB 进行容量规划? 可以使用有关现有数据库群集的信息进行容量规划。
- 如果只知道现有数据库群集中的 vCore 和服务器数量,请阅读使用 vCore 或 vCPU 估算请求单位
- 若知道当前数据库工作负载的典型请求速率,请阅读使用 Azure Cosmos DB 容量计划工具估算请求单位
- 详细了解 Azure Cosmos DB 定价模型如何对客户而言更具经济效益
- 详细了解开发和测试优化
- 详细了解如何优化吞吐量成本
- 详细了解如何优化存储成本
- 详细了解如何优化读取和写入成本
- 详细了解如何优化查询成本
- 详细了解如何优化多区域 Azure Cosmos DB 帐户的成本
- 详细了解 NoSQL 数据库云服务的总(非)拥有成本