Авто ру авто до 100000: купить, продать и обменять машину

Рекомендации по масштабированию выделенной пропускной способности (ЕЗ/с)

• Статья
• 12.10.2022
• 11 минут на чтение

ПРИМЕНЯЕТСЯ К: NoSQL MongoDB Кассандра Гремлин Таблица

В этой статье описаны рекомендации и стратегии масштабирования пропускной способности (ЕЗ/с) базы данных или контейнера (коллекции, таблицы или графика). Эти концепции применяются, когда вы увеличиваете подготовленные вручную ЕЗ/с или максимальное количество ЕЗ/с автоматического масштабирования любого ресурса для любого из API Azure Cosmos DB.

Предварительные условия

• Если вы не знакомы с секционированием и масштабированием в Azure Cosmos DB, рекомендуется сначала прочитать статью Секционирование и горизонтальное масштабирование в Azure Cosmos DB.
• Если вы планируете масштабировать ЕЗ/с из-за исключений 429, ознакомьтесь с руководством в статье Диагностика и устранение неполадок со слишком большой частотой запросов Azure Cosmos DB (429). Прежде чем увеличивать ЕЗ/с, определите основную причину проблемы и правильное ли решение — увеличение ЕЗ/с.

Справочная информация о масштабировании ЕЗ/с

Когда вы отправляете запрос на увеличение ЕЗ/с вашей базы данных или контейнера, в зависимости от запрошенных ЕЗ/с и текущего макета физического раздела, операция масштабирования либо завершится мгновенно или асинхронно (обычно 4-6 часов).

• Мгновенное масштабирование
  • Если запрошенные ЕЗ/с могут поддерживаться текущим макетом физических разделов, Azure Cosmos DB не нужно разбивать или добавлять новые разделы.
  • В результате операция завершается немедленно, и единицы ЕЗ доступны для использования.
• Асинхронное масштабирование
  • Когда запрошенное количество ЕЗ/с превышает то, что может поддерживаться макетом физического раздела, Azure Cosmos DB разделит существующие физические разделы.
    Это происходит до тех пор, пока ресурс не будет иметь минимальное количество секций, необходимое для поддержки запрошенных ЕЗ/с.
  • В результате операция может занять некоторое время, обычно 4-6 часов. Каждый физический раздел может поддерживать не более 10 000 ЕЗ/с (применимо ко всем API) пропускной способности и 50 ГБ хранилища (применимо ко всем API, кроме Cassandra, у которого 30 ГБ хранилища).

Примечание

Если вы выполняете операцию аварийного переключения региона вручную или добавляете или удаляете новый регион во время выполнения асинхронной операции масштабирования, операция масштабирования пропускной способности будет приостановлена. Он возобновится автоматически, когда завершится отработка отказа или операция добавления/удаления региона.

• Мгновенное масштабирование
  • Для операции масштабирования Azure Cosmos DB не нужно разбивать или добавлять новые разделы.
  • В результате операция завершается немедленно, и ЕЗ/с становятся доступными для использования,
  • Ключевым результатом этой операции является уменьшение количества ЕЗ на физический раздел.

Как увеличить число ЕЗ/с без изменения схемы разделов

Шаг 1. Найдите текущее количество физических разделов.

Перейти к Insights > Пропускная способность > Нормализованное потребление RU (%) по PartitionKeyRangeID . Подсчитайте уникальное количество PartitionKeyRangeId.

Примечание

На диаграмме отображается не более 50 идентификаторов PartitionKeyRangeId. Если в вашем ресурсе более 50, вы можете использовать REST API Azure Cosmos DB для подсчета общего количества секций.

Каждый PartitionKeyRangeId сопоставляется с одним физическим разделом и назначается для хранения данных для диапазона возможных хэш-значений.

Azure Cosmos DB распределяет данные по логическим и физическим разделам на основе ключа раздела, чтобы обеспечить горизонтальное масштабирование. По мере записи данных Azure Cosmos DB использует хэш значения ключа раздела, чтобы определить, в каком логическом и физическом разделе находятся данные. Шаг 2. Расчет максимальной пропускной способности по умолчанию0095 Текущее количество физических разделов * 10 000 ЕЗ/с .

Пример

Предположим, у нас есть существующий контейнер с пятью физическими разделами и 30 000 ЕЗ/с пропускной способности, подготовленной вручную. Мы можем мгновенно увеличить ЕЗ/с до 5 * 10 000 ЕЗ/с = 50 000 ЕЗ/с. Аналогичным образом, если бы у нас был контейнер с максимальной скоростью автомасштабирования 30 000 ЕЗ/с (масштабируется от 3000 до 30 000 ЕЗ/с), мы могли бы мгновенно увеличить максимальную скорость до 50 000 ЕЗ/с (масштабируется от 5000 до 50 000 ЕЗ/с). с).

Наконечник

Если вы увеличиваете количество ЕЗ/с, чтобы реагировать на слишком большие исключения (429 с), рекомендуется сначала увеличить количество ЕЗ/с до максимального значения, которое поддерживается текущей структурой физического раздела, и оценить, RU/s достаточно перед дальнейшим увеличением.

Как обеспечить равномерное распределение данных при асинхронном масштабировании

Справочная информация

При увеличении числа ЕЗ/с сверх текущего количества физических разделов * 10 000 ЕЗ/с Azure Cosmos DB разделяет существующие разделы до тех пор, пока новое количество разделов = ROUNDUP(запрошено RU/с / 10 000 RU/с) . При разделении родительские разделы разбиваются на два дочерних раздела.

Например, предположим, что у нас есть контейнер с тремя физическими разделами и 30 000 ЕЗ/с пропускной способности, подготовленной вручную. Если мы увеличим пропускную способность до 45 000 ЕЗ/с, Azure Cosmos DB разделит два существующих физических раздела, так что в сумме получится ОКРУГЛВВЕРХ (45 000 ЕЗ/с / 10 000 ЕЗ/с) = 5 физических разделов.

Примечание

Приложения всегда могут получать или запрашивать данные во время разделения. Пакеты SDK и служба клиента Azure Cosmos DB автоматически обрабатывают этот сценарий и гарантируют, что запросы направляются в правильный физический раздел, поэтому никаких дополнительных действий пользователя не требуется.

Если у вас есть рабочая нагрузка, которая очень равномерно распределена по объему хранилища и объему запросов — обычно это достигается путем разбиения по полям с высокой кардинальностью, например /id, — при масштабировании рекомендуется установить ЕЗ/с таким образом, чтобы все секции были разделены.

равномерно.

Чтобы понять почему, давайте рассмотрим пример, в котором у нас есть существующий контейнер с 2 физическими разделами, 20 000 ЕЗ/с и 80 ГБ данных.

Благодаря выбору хорошего ключа раздела с высокой кардинальностью данные примерно равномерно распределены в обоих физических разделах. Каждому физическому разделу назначается примерно 50% пространства ключей, которое определяется как общий диапазон возможных хеш-значений.

Кроме того, Azure Cosmos DB равномерно распределяет ЕЗ/с по всем физическим разделам. В результате на каждый физический раздел приходится 10 000 ЕЗ/с и 50 % (40 ГБ) всех данных. Следующая диаграмма показывает наше текущее состояние.

Теперь предположим, что мы хотим увеличить количество запросов в секунду с 20 000 до 30 000 запросов в секунду.

Если просто увеличить количество ЕЗ/с до 30 000 ЕЗ/с, будет разделен только один из разделов. После разделения у нас будет:

• Один раздел, содержащий 50% данных (этот раздел не был разделен)
• Два раздела, каждый из которых содержит 25 % данных (это результирующие дочерние разделы от родительского, который был разделен)

Поскольку Azure Cosmos DB равномерно распределяет ЕЗ/с по всем физическим разделам, каждый физический раздел по-прежнему будет получать 10 000 ЕЗ/с. Однако теперь у нас есть перекос в хранении и распределении запросов.

На следующей диаграмме мы видим, что разделы 3 и 4 (дочерние разделы раздела 2) имеют по 10 000 ЕЗ/с для обслуживания запросов на 20 ГБ данных, а Раздел 1 имеет 10 000 ЕЗ/с для обслуживания запросов на два объем данных (40 ГБ).

Чтобы поддерживать равномерное распределение хранилища, мы можем сначала увеличить число ЕЗ/с, чтобы обеспечить разделение каждого раздела. Затем мы можем понизить наши ЕЗ/с обратно до желаемого состояния.

Итак, если мы начнем с двух физических разделов, чтобы гарантировать, что разделы даже после разделения, нам нужно установить количество ЕЗ/с таким образом, чтобы в итоге у нас было четыре физических раздела. Для этого мы сначала установим RU/с = 4 * 10 000 RU/с на раздел = 40 000 RU/с. Затем, после завершения разделения, мы можем снизить количество запросов в секунду до 30 000 запросов в секунду.

В результате на следующей диаграмме мы видим, что каждый физический раздел получает 30 000 RU/с / 4 = 7500 RU/с для обслуживания запросов на 20 ГБ данных. В целом мы поддерживаем равномерное хранение и распределение запросов по разделам.

Общая формула

Шаг 1. Увеличьте количество ЕЗ/с, чтобы гарантировать равномерное разделение всех разделов

В общем, если у вас есть начальное количество физических разделов P , и вы хотите установить желаемое количество ЕЗ/с S 9009(ROUNDUP(LOG_2 (S/(10 000 * P))) . Это дает ближайшее число ЕЗ/с к желаемому значению, которое обеспечит равномерное разделение всех разделов.

Примечание

При увеличении ЕЗ/с базы данных или контейнера, это может повлиять на минимальное количество ЕЗ/с, которое вы можете снизить в будущем. Как правило, минимальное количество ЕЗ/с равно MAX(400 ЕЗ/с, текущее хранилище в ГБ * 10 ЕЗ/с, максимальное количество ЕЗ/с). s когда-либо подготовлено / 100). Например, если максимальное число единиц запросов в секунду, до которого вы когда-либо масштабировали, составляет 100 000 единиц запросов в секунду, то самое низкое количество единиц запросов в секунду, которое вы можете установить в будущем, будет равно 1000 единиц запросов в секунду. Узнайте больше о минимальном количестве единиц запросов в секунду. /с 9(ROUND(LOG_2(150 000/(10 000 * 5))) = 200 000 ЕЗ/с, а затем уменьшите до 150 000 ЕЗ/с. сейчас установлено в будущем 2000 ЕЗ/с. Наименьшее максимальное количество ЕЗ/с для автомасштабирования, которое мы можем установить, составляет 20 000 ЕЗ/с (масштабируется от 2000 до 20 000 ЕЗ/с). Поскольку наша цель – 150 000 ЕЗ/с, мы не зависит от минимального количества ЕЗ/с

Как оптимизировать ЕЗ/с для приема больших объемов данных

Если вы планируете перенести или принять большой объем данных в Azure Cosmos DB, рекомендуется установить контейнер, чтобы Azure Cosmos DB предварительно подготовила физические разделы, необходимые для хранения всего объема данных, которые вы планируете принять заранее. В противном случае во время приема Azure Cosmos DB может потребоваться разделить разделы, что увеличивает время приема данных.

Мы можем воспользоваться тем фактом, что во время создания контейнера Azure Cosmos DB использует эвристическую формулу начальных ЕЗ/с для расчета количества физических разделов, с которых нужно начать.

Шаг 1. Просмотрите выбор ключа раздела

Следуйте рекомендациям по выбору ключа раздела, чтобы обеспечить равномерное распределение объема запросов и хранилища после миграции.

Шаг 2. Рассчитайте необходимое количество физических разделов

Количество физических разделов = общий размер данных в ГБ / целевые данные на физический раздел в ГБ

Каждый физический раздел может содержать до 50 ГБ хранилища (30 ГБ для API для Cassandra). Значение, которое вы должны выбрать для Целевые данные на физический раздел в ГБ , зависит от того, насколько полно вы хотите, чтобы физические разделы были заполнены, и насколько вы ожидаете, что хранилище вырастет после миграции.

Например, если вы ожидаете, что хранилище будет продолжать расти, вы можете установить значение 30 ГБ. Предполагая, что вы выбрали хороший ключ раздела, который равномерно распределяет хранилище, каждый раздел будет заполнен примерно на 60% (30 ГБ из 50 ГБ). По мере записи будущих данных их можно хранить в существующем наборе физических разделов, не требуя от службы немедленного добавления дополнительных физических разделов.

Напротив, если вы считаете, что объем хранилища после миграции значительно не увеличится, вы можете установить более высокое значение, например 45 ГБ. Это означает, что каждый раздел будет заполнен примерно на 90% (45 ГБ из 50 ГБ). Это сводит к минимуму количество физических разделов, по которым распределяются ваши данные, а это означает, что каждый физический раздел может получить большую долю от общего количества подготовленных ЕЗ/с.

Шаг 3. Рассчитайте количество ЕЗ/с для начала

Начальное количество ЕЗ/с = количество физических разделов * Исходная пропускная способность на физический раздел

.

• Начальная пропускная способность на физический раздел = 10 000 ЕЗ/с при использовании автомасштабирования или баз данных с общей пропускной способностью
• Начальная пропускная способность на физический раздел = 6000 ЕЗ/с при использовании ручной пропускной способности

Пример

Допустим, у нас есть 1 ТБ (1000 ГБ) данных, которые мы планируем принять, и мы хотим использовать ручную пропускную способность. Каждый физический раздел в Azure Cosmos DB имеет емкость 50 ГБ. Предположим, мы стремимся упаковать разделы так, чтобы они были заполнены на 80% (40 ГБ), оставляя место для будущего роста.

Это означает, что для 1 ТБ данных нам потребуется 1000 ГБ / 40 ГБ = 25 физических разделов. Чтобы убедиться, что мы получим 25 физических разделов, если мы используем пропускную способность вручную, мы сначала выделяем 25 * 6000 ЕЗ/с = 150 000 ЕЗ/с. Затем, после создания контейнера, чтобы ускорить процесс загрузки, мы увеличиваем количество ЕЗ/с до 250 000 ЕЗ/с перед началом загрузки (это происходит мгновенно, поскольку у нас уже есть 25 физических разделов). Это позволяет каждому разделу получить максимум 10 000 RU/с.

Если мы используем автомасштабирование пропускной способности или общую базу данных пропускной способности, чтобы получить 25 физических разделов, мы сначала подготовим 25 * 10 000 ЕЗ/с = 250 000 ЕЗ/с. Поскольку у нас уже есть максимальное число ЕЗ/с, которое может поддерживаться с 25 физическими разделами, мы не будем увеличивать количество подготовленных ЕЗ/с перед приемом.

Теоретически при 250 000 ЕЗ/с и 1 ТБ данных, если предположить, что для записи требуется 1 КБ документов и 10 ЕЗ, прием теоретически может завершиться через: 1000 ГБ * (1 000 000 КБ / 1 ГБ) * (1 документ / 1 кб) * (10 RU / документ) * (1 сек / 250 000 RU) * (1 час / 3600 секунд) = 11,1 часа.

Этот расчет является оценкой, предполагающей, что клиент, выполняющий прием, может полностью насытить пропускную способность и распределить записи по всем физическим разделам. В качестве наилучшей практики рекомендуется «перетасовать» ваши данные на стороне клиента. Это гарантирует, что каждую секунду клиент выполняет запись во множество различных логических (и, следовательно, физических) разделов.

После завершения миграции мы можем снизить число ЕЗ/с или включить автомасштабирование по мере необходимости.

Следующие шаги

• Отслеживайте нормализованное потребление ЕЗ/с вашей базы данных или контейнера.
• Диагностика и устранение неполадок со слишком большой частотой запросов (429) исключений.
• Включить автомасштабирование для базы данных или контейнера.

Цены на новые автомобили в России упали, так как подешевели новые автомобили, июль 2022 — Авто

2 июля 2022 by archyde

Toyota Camry за 4 700 000 рублейФото: Auto.ru

Поделиться

Последние 4 месяца автомобильный рынок РФ находится в сложном положении, а сегмент новых автомобилей по-прежнему находится в коме. За это время, несмотря на масштабное сокращение продаж, практически ни один автопроизводитель не снизил, по сути, рекомендованные цены, поднятые в момент паники на фондовом рынке и курса доллара выше 100 рублей. Естественно, люди обратились на рынок подержанных автомобилей — к концу весны произошло небольшое снижение цен. Посмотрим, как поведут себя цены как на вторичке, так и на праймериз в июне.

Как мы помним, в марте, в пик кризиса, все начало резко дорожать. Цены на вторичном рынке выросли на 20%. В апреле было замедление, а потом откат; В июне стоимость подержанных автомобилей продолжила снижаться. И в итоге теперь имеем +11% к средней цене по сравнению с до-спецоперациями.

— Топ-30 вторичного рынка с середины февраля подорожал в сумме на 11%, теперь автомобили продаются в среднем по 1,3 млн руб. В конце марта этот показатель составлял еще 9% выше – более 1,4 млн руб. За месяц с начала кризиса цены на популярные автомобили на вторичном рынке выросли на 21%, поясняют аналитики федеральной службы Auto.ru.

Наибольшее подорожание испытали японские автомобили и автомобили премиум-сегмента. Mazda CX-5 подорожала на 28% (плюс 660 000 рублей), Mercedes-Benz E-Class (плюс 880 000) и Toyota Land Cruiser 200 (плюс 1 300 000 рублей) прибавили по 27%. Массовые модели подорожали не так сильно, примерно на 10-15%. Kia Ceed, Lada Vesta, Skoda Octavia и Volkswagen Polo прибавили по 100 000 рублей в рублевом эквиваленте, а Hyundai Solaris, Lada Largus и Skoda Rapid прибавили по 9. по 0000 рублей за штуку.

Что мы имеем сейчас? За два весенних месяца и июнь итоговое снижение средней цены на вторичном рынке составило 10% — хороший результат, когда все вокруг дорожает.

Б/у Toyota Land Cruiser Prado 2013 года за 2 900 000 рублейФото: Auto.ru

Поделиться

А вот в сегменте новых автомобилей, который находится в глубокой коме, нет даже намёка на снижение рекомендованных цен от автопроизводителей. Базовый Hyundai Solaris по прейскуранту на 1 апреля стоил 1 408 000 рублей, и он того стоит — это на механике, полупустой салон, двигатель 1,4 литра. Хорошо хоть за это время они не прибавили в ценнике. На днях агентство «АВТОСТАТ» сообщило, что в июне автопроизводители в РФ не повышали цены: да, действительно, если бы вы только добавили нули.

Приведен пример снижения цен на BMW (минус 11–20%), но механизм этого снижения доподлинно неизвестен. Это может быть как продажа складов баварской компании, уходящей с нашего рынка, так и манипуляции с комплектациями и дополнительным оборудованием. От других брендов новостей о снижении цен не найти.

Это что касается «голых» рекомендованных цен от самих брендов. А вот дилеры, давно ничего не продававшие по таким ценам, накрутив кучу допоборудования, видимо, стали вести себя более адекватно (спроса почти нет) и снижать цены, хотя бы за счет дополнительных этапов.

— Большие скачки цен зафиксированы на Toyota Camry и Land Cruiser 300, которые подорожали на 63% (1 900 000 руб.) и 66 % (5 800 000 руб.) соответственно. Среди самых популярных недорогих моделей больше всего подорожал Kia Rio — к концу марта цена увеличилась на 43%, или 600 000 рублей. Hyundai Solaris стал дороже на 500 000 рублей, Lada Vesta — на 380 000 рублей, а Volkswagen Polo — на 540 000 рублей, комментируют мартовские изменения цен эксперты Auto.ru.

Toyota Land Cruiser Prado за 8 250 000 рублейФото: Auto.ru

Поделиться

Анализ реальных предложений новых автомобилей на Auto.ru от дилеров показал, что в июне средняя стоимость автомобиля снизилась на 10%, а некоторые модели показали большее падение цены.