azure - 宇宙数据库 : Optimizing RUs with a time triggered FunctionApp?

Question

我们有一个 FunctionApp，它每 6 分钟在 CosmosDb 中插入大约 8k 个文档。目前我们将 Cosmos 设置为自动缩放，但由于我们的 RU 非常可预测，我感觉我们可以节省一些钱，因为它相当昂贵。我发现可以根据this article手动设置吞吐量我可以使用计时器减少/增加 RU。但现在我想知道这是否是一个好主意，因为我们的时间间隔很小，即使我正确地对 FunctionApp 计时(容易出错？)，也可能有 3 分钟的时间我可以降低吞吐量。另一件事是手动吞吐量成本减少了 50% RU。

您认为，是否值得实现一个时间触发的 FunctionApp 来增加/减少吞吐量，或者在容易出错等方面这不是一个好主意？您有这方面的经验吗？

Answer 1

具有手动吞吐量的计时器可能会为您节省金钱，因为吞吐量按每小时最高 RU/s 量计费。由于您的工作负载需要每 6 分钟扩展一次，因此您的成本是该小时内最高的 RU/s。鉴于自动缩放要贵 50%，您可以通过手动放大和缩小来节省成本。

但是，如果您能够将这些数据流式传输到 Cosmos，而不是批量处理，您将节省更多。吞吐量是每秒测量的。您能够在更长的时间内摊销使用量的能力越多，在任何给定时间点所需的吞吐量就越少。因此，如果您能够使用消息队列并在 Cosmos 前面进行负载均衡并流式传输更改，那么您将获得更好的整体吞吐量利用率，从而降低总成本。当然，您需要评估利用消息队列来执行此操作的成本，但一般来说，流式传输比批处理更具成本效益。