ДОСЛІДЖЕННЯ ПРОДУКТИВНОСТІ МОДЕЛІ DTU ДЛЯ РЕЛЯЦІЙНИХ БАЗ ДАНИХ НА ПЛАТФОРМІ AZURE

Autor: Serhii Minukhin
Rok vydání: 2022
Předmět:
Zdroj: Innovative Technologies and Scientific Solutions for Industries; No. 1 (19) (2022): INNOVATIVE TECHNOLOGIES AND SCIENTIFIC SOLUTIONS FOR INDUSTRIES; 27-39
Современное состояние научных исследований и технологий в промышленности; № 1 (19) (2022): СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ И ТЕХНОЛОГИЙ В ПРОМЫШЛЕННОСТИ; 27-39
Сучасний стан наукових досліджень та технологій в промисловості; № 1 (19) (2022): СУЧАСНИЙ СТАН НАУКОВИХ ДОСЛІДЖЕНЬ ТА ТЕХНОЛОГІЙ В ПРОМИСЛОВОСТІ; 27-39
ISSN: 2524-2296
2522-9818
DOI: 10.30837/itssi.2022.19.027
Popis: When solving problems of working with relational databases on cloud platforms, the problem arises of choosing a specific model to ensure the performance of executing queries of varying complexity. The object of research is the processes of implementing various types of queries to relational databases within the framework of the DTU purchase model of the MS Azure platform. The subject is methods for evaluating the performance of work with relational databases based on the timing of query execution and indicators of the load on the resources of the cloud platform. The aim of the study is to develop a system of indicators for monitoring the current state of work with the database for reasonable decision-making on the choice of a certain price category of the DTU model of the MS Azure cloud service, which will optimize the results of working with the database. platforms Achieving the set goals involves the following tasks: to analyze modern tools and services for working with databases, in particular relational databases, on Azure and AWS cloud platforms, the features of their application and implementation; develop software for generating test relational databases of different sizes; test the generated databases on a local resource; taking into account the characteristics of the levels of the Azure DTU model, develop a new system of performance indicators, which includes 2 groups - time indicators and indicators of the load on existing platform resources; develop and implement queries of varying complexity for the generated test database for different levels of the DTU model and analyze the results. Methods. The following methods were used in the research: methods of relational database design; methods of creating queries in SQL-oriented databases with any number of tables; methods of creating and migrating data to cloud platforms; methods of monitoring the results of queries based on time and resource indicators; methods of generating test data for relational databases; system approach for complex assessment and analysis of productivity of work with relational databases. Results. On the basis of the developed scorecard used for the current analysis of the processes of working with relational databases of the MS Azure platform, numerous experiments were carried out for different levels of the model for simple and complex queries to a database with a total volume of 20 GB: loading of DTU model levels when executing various queries, the influence of model levels DTU Azure SQL database on the performance of simple and complex queries, the dependence of the execution time of various queries on the load of the CPU and the speed of write/read operations for different levels of the model. Conclusions. The results of the experiments allow us to conclude that the levels of the DTU model - S3 and S7 - are used to generate test data of various sizes (up to 20 GB) and execute database queries. The practical use of the proposed indicators to evaluate the results of applying the DTU model will improve the efficiency of decision-making on choosing the model level when implementing various queries and generating test data on the Azure cloud platform. The developed set of indicators for working with relational databases on the Azure cloud platform expands the basis of the methodological framework for evaluating the performance of working with relational databases on cloud platforms by analyzing the results of executing the simple and complex database queries on the resources involved.
При решении задач работы с реляционными БД на облачных платформах возникает проблема выбора определенной модели для обеспечения производительности выполнения запросов разной сложности. Объектом исследования являются процессы реализации различных типов запросов к реляционным базам данных в рамках модели приобретения DTU платформы MS Azure. Предметом является методы оценки производительности работы с реляционными базами данных на основе временных показателей выполнения запросов и показателей загруженности ресурсов облачной платформы. Цель исследования заключается в разработке системы показателей для мониторинга текущего состояния работы с БД для обоснованного принятия решений выбора определенной ценовой категории модели DTU облачного сервиса MS Azure, что позволит оптимизировать результаты работы с БД. платформы Достижение поставленных целей предполагает выполнение следующих задач: проанализировать современные средства и сервисы работы с БД, в частности реляционными БД, на облачных платформах Azure и AWS, особенности их применения и реализации; разработать программное обеспечение для генерации тестовых реляционных БД разных объемов; провести тестирование сгенерированных БД на локальном ресурсе; с учетом характеристик уровней модели DTU Azure разработать новую систему показателей производительности, которая включает 2 группы – временные показатели и показатели загруженности существующих ресурсов платформы; разработать и реализовать запросы разной сложности для сгенерированной тестовой БД для разных уровней модели DTU и провести анализ полученных результатов. Методы. В исследовании использованы следующие методы: методы проектирования реляционных баз данных; методы создания запросов в SQL-ориентированных базах данных с произвольным количеством таблиц; методы создания и миграции данных в облачные платформы; методы мониторинга результатов выполнения запросов на основе временных и ресурсных показателей; методы генерации тестовых данных для реляционных БД; системный подход для комплексной оценки и анализа производительности работы с реляционными БД. Результаты. На основе разработанной системы показателей, используемой для текущего анализа процессов работы с реляционными БД платформы MS Azure, проведены многочисленные эксперименты для разных уровней модели для простых и сложных запросов к БД общим объемом 20 ГБ: нагрузка уровней модели DTU при выполнении различных запросов, влияние уровней модели DTU Azure SQL database на показатели выполнения простых и сложных запросов, зависимость времени выполнения различных запросов от загруженности CPU (ЦП) и скорости операций записи/чтения для разных уровней модели. Выводы. Полученные результаты экспериментов позволяют сделать вывод об использовании уровней модели DTU - S3 и S7 - для генерации тестовых данных разного объема (до 20 ГБ) и выполнения запросов к БД. Практическое использование предложенных показателей для оценки результатов применения модели DTU позволит повысить эффективность принятия решений по выбору уровня модели при реализации различных запросов и генерации тестовых данных на облачной платформе Azure. Разработанный набор показателей работы с реляционными БД на облачной платформе Azure расширяет базис методологических основ для оценки производительности работы с реляционными БД на облачных платформах путем анализа результатов выполнения простых и сложных запросов к БД на задействованных ресурсах.
При рішенні завдань роботи з реляційними БД на хмарних платформах виникає проблема вибору певної моделі для забезпечення продуктивності виконання запитів різної складності. Об’єктом дослідження є процеси реалізації різних типів запитів до реляційних БД в рамках моделі придбання DTU платформи MS Azure. Предметом є методи оцінювання продуктивності роботи з реляційними БД на основі часових показників виконання запитів та показників завантаженості ресурсів хмарної платформи. Мета дослідження полягає в розробленні системи показників для моніторингу поточного стану роботи з БД для обґрунтованого прийняття рішень щодо вибору певної цінової категорії моделі DTU хмарного сервісу MS Azure, що дозволить оптимізувати результати роботи з БД платформи Досягнення поставленої мети передбачає виконання таких завдань: проаналізувати сучасні засоби та сервіси роботи з БД, зокрема реляційними БД, на хмарних платформах Azure та AWS, особливості їх застосування та реалізації; розробити програмне забезпечення для генерація тестових реляційних БД різних об’ємів; провести тестування згенерованих БД на локальному ресурсі; з врахуванням характеристик рівнів моделі DTU Azure розробити нову систему показників продуктивності , яка включає 2 групи - часові показники та показники завантаженості існуючих ресурсів платформи; розробити та реалізувати запити різної складності для згенерованої тестової БД для різних рівнів моделі DTU та провести аналіз отриманих результатів. Методи. В дослідженні використано такі методи: методи проектування реляційних баз даних; методи створення запитів у SQL-орієнтованих базах даних з довільною кількістю таблиць; методи створення та міграції даних у хмарні платформи; методи моніторингу результатів виконання запитів на основі часових та ресурсних показників; методи генерації тестових даних для реляційних БД; системний підхід для комплексного оцінювання та аналізу продуктивності роботи з реляційними БД. Результати. На основі розробленої системи показників, що використовується для поточного аналізу процесів роботи з реляційними БД платформи MS Azure, проведено чисельні експерименти для різних рівнів моделі для простих та складних запитів до БД загальним об’ємом 20 ГБ: навантаження рівнів моделі DTU при виконанні різних запитів, вплив рівнів моделі DTU Azure SQL database на показники виконання простих та складних запитів, залежність часу виконання різних запитів від завантаженості CPU (ЦП) та швидкості операцій запису/читання для різних рівнів моделі. Висновки. Отримані результати експериментів дозволяють зробити висновок щодо використання рівнів моделі DTU - S3 та S7 - для генерації тестових даних різного об’єму (до 20 ГБ) та виконання запитів до БД. Практичне використання запропонованих показників для оцінювання результатів застосування моделі DTU дозволить підвищити ефективність прийняття рішень щодо вибору рівня моделі при реалізації різних запитів та генерації тестових даних БД на хмарній платформі Azure. Розроблений набір показників роботи з реляційними БД на хмарній платформі Azure розширює базис методологічних засад оцінювання продуктивності роботи з реляційними БД на хмарних платформах шляхом аналізу результатів виконання простих та складних запитів до БД на задіяних ресурсах.
Databáze: OpenAIRE
Externí odkaz: