Azure Logic Apps için sınırlar ve yapılandırma başvurusu

Tüketim mantığı uygulaması iş akışları için aynı ayar, bir iş akışının çalıştırabileceği en fazla gün sayısını ve çalıştırma geçmişini depolamada tutmak için denetler.

• Çok kiracılı Azure Logic Apps'te 90 günlük varsayılan sınır üst sınırla aynıdır. Bu değeri yalnızca azaltabilirsiniz.

Örneğin, bekletme sınırını 90 günden 30 güne düşürdüğünü varsayalım. 60 günlük bir çalıştırma çalıştırma geçmişinden kaldırılır. Bekletme süresini 30 günden 60 güne artırırsanız, 20 günlük çalıştırma, çalıştırma geçmişinde 40 gün daha kalır.

Portal

1. Azure portalı arama kutusunda mantıksal uygulama iş akışınızı tasarımcıda açın.

2. Mantıksal uygulama menüsünde İş akışı ayarları'nı seçin.

3. Çalışma zamanı seçenekleri'nin altında, Çalıştırma geçmişi saklama gün listesinde Özel'i seçin.

4. kaydırıcıyı sürükleyerek istediğiniz gün sayısını değiştirin.

5. İşiniz bittiğinde İş akışı ayarları araç çubuğunda Kaydet'i seçin.

ARM şablonu

Azure Resource Manager şablonu kullanıyorsanız, bu ayar iş akışınızın kaynak tanımında Microsoft.Logic iş akışları şablon başvurusunda açıklanan bir özellik olarak görünür:

{
   "name": "{logic-app-name}",
   "type": "Microsoft.Logic/workflows",
   "location": "{Azure-region}",
   "apiVersion": "2019-05-01",
   "properties": {
      "definition": {},
      "parameters": {},
      "runtimeConfiguration": {
         "lifetime": {
            "unit": "day",
            "count": {number-of-days}
         }
      }
   }
}

Standart mantıksal uygulama iş akışları için 90 günlük varsayılan sınırı azaltabilir veya artırabilirsiniz, ancak mantıksal uygulama kaynağınıza veya projenize aşağıdaki ayarları ve bunların değerlerini eklemeniz gerekir:

• Workflows.RuntimeConfiguration.RetentionInDays adlı bir uygulama ayarı

• Runtime.FlowMaintenanceJob.RetentionCooldownInterval adlı bir konak ayarı

Varsayılan olarak Workflows.RuntimeConfiguration.RetentionInDays adlı uygulama ayarı 90 günlük verileri tutacak şekilde ayarlanır. Runtime.FlowMaintenanceJob.RetentionCooldownInterval adlı konak ayarı, eski verilerin silinmesi için 7 günde bir denetlenecek şekilde ayarlanır. Bu varsayılan değerleri bırakırsanız 97 güne kadar olan verileri görebilirsiniz. Örneğin, Azure Logic Apps'in X. Günü denetledığını ve X. Gün - 90 günden eski verileri silip yeniden çalıştırmadan önce 7 gün beklediğini varsayalım. Bu davranış, işin yeniden çalışması için 97 güne kadar olan verilere neden olur. Ancak, aralığı 1 gün olarak ayarlarsanız, ancak bekletme günlerini varsayılan değerde bırakırsanız, eski verilerin silinmesi için en fazla gecikme 90+1 gündür.

Portal

1. Workflows.RuntimeConfiguration.RetentionInDays adlı uygulama ayarını eklemek ve değeri iş akışı çalıştırma geçmişinizi korumak istediğiniz gün sayısı olarak ayarlamak için bu adımları izleyin.

2. Runtime.FlowMaintenanceJob.RetentionCooldownInterval adlı konak ayarını eklemek için bu adımları izleyin ve değeri, tutmak istemediğiniz çalıştırma geçmişinin denetleneceği ve silineceği zaman aralığı olarak gün sayısına ayarlayın.

Visual Studio Code

1. Workflows.RuntimeConfiguration.RetentionInDays adlı uygulama ayarını eklemek ve değeri iş akışı çalıştırma geçmişinizi korumak istediğiniz gün sayısı olarak ayarlamak için bu adımları izleyin.

2. Runtime.FlowMaintenanceJob.RetentionCooldownInterval adlı konak ayarını eklemek için bu adımları izleyin ve değeri, tutmak istemediğiniz çalıştırma geçmişinin denetleneceği ve silineceği zaman aralığı olarak gün sayısına ayarlayın.

Tek kiracılı Azure Logic Apps'te Standart mantıksal uygulama kaynağı, iş akışlarını çalıştırmak için birincil kaynaklar olarak depolama ve işlem kullanır.

Depolama

Tek kiracılı Azure Logic Apps'teki durum bilgisi olan iş akışları, çalışma zamanı sırasında kalıcı veri depolama için Azure Tablo Depolama'yı, iş akışı çalıştırma geçmişlerini korumak için Azure Blob Depolama ve zamanlama amacıyla Azure Kuyruk Depolama'yı kullanır. Örneğin, tek bir depolama hesabı bölüm başına 2.000 istek ve depolama hesabı düzeyinde saniyede 20.000 istek oranına sahip çok sayıda isteğin işlenmesini sağlar. Tek bir depolama hesabı, bu eşiklerin ötesinde makul düzeyde yüksek aktarım hızını işleyebilir ancak istek hızları azaltmaya tabidir ve iş akışı yürütme hızı arttıkça iş akışlarınız bölüm düzeyinde azaltma veya hesap düzeyinde azaltmayla karşılaşabilir. İş akışlarınızın sorunsuz çalıştığından emin olmak için olası sınırlamaları ve bunları ele almanın yollarını anlamanız çok önemlidir.

Çeşitli Azure Depolama hizmetlerinin ölçeklendirme hedefleri ve sınırlamaları hakkında daha fazla bilgi için aşağıdaki belgelere bakın:

• Tablo Depolama için hedefleri ölçeklendirme
• Tablo Depolama için veri işlemi hedefleri
• Blob Depolama için hedefleri ölçeklendirme
• Kuyruk Depolama için hedefleri ölçeklendirme

Mantıksal uygulamanızı depolama sınırlamaları için ölçeklendirme

Standart mantıksal uygulama iş akışlarını ölçeklendirmek için aşağıdaki öneriler geçerlidir:

• İş yükünü birden çok iş akışı arasında paylaşın.

  Tek kiracılı Azure Logic Apps, depolama işlemlerini birden çok bölüme dağıtarak bölüm düzeyi azaltmayı zaten en aza indirir. Ancak, dağıtımı geliştirmek ve bölüm düzeyi azaltmayı azaltmak için, iş yükünü tek bir iş akışına güvenmek yerine birden çok iş akışına dağıtın.

• İş yükünü birden çok depolama hesabı arasında paylaşın.

  İş akışlarınız yüksek aktarım hızı gerektiriyorsa, iş yükünü tek bir depolama hesabına güvenmek yerine birden çok depolama hesabına dağıtarak aktarım hızını önemli ölçüde artırabilirsiniz. Standart mantıksal uygulama kaynağınızı sınır olarak en fazla 32 depolama hesabı kullanacak şekilde ayarlayabilirsiniz. İhtiyacınız olan depolama hesabı sayısını belirlemek için, depolama hesabı başına dakikada yaklaşık 100.000 eylem yürütmeyi hedeflemeye yönelik genel kılavuzu kullanın. Bu tahmin çoğu senaryo için uygun olsa da, iş akışı eylemleriniz yoğun işlem gücündeyse (örneğin, büyük veri dizilerini işleyen bir sorgu eylemi) daha az sayıda eylem yürütmesi kullanabilirsiniz. Üretimde kullanmadan önce yük testi gerçekleştirdiğinizden ve çözümünüzü ayarladığınızdan emin olun.

  Birden çok depolama hesabı kullanmayı etkinleştirmek için, Standart mantıksal uygulamanızı oluşturmadan önce bu adımları izleyin. Aksi takdirde, oluşturma işleminden sonra ayarları değiştirirseniz veri kaybıyla karşılaşabilir veya gerekli ölçeklenebilirliği elde edemeyebilirsiniz.

  1. Kullanmak istediğiniz depolama hesaplarını oluşturun. Her depolama hesabı için bağlantı dizesi kaydedin.

  2. Standart mantıksal uygulamanızı bulun ve açın, ardından runtime.ScaleUnitsCount ayarına sahip ve settings nesnelerini içeren aşağıdaki extensions nesneyi içerecek şekilde mantıksal uygulamanızın workflow konak ayarlarını (host.json dosyası) düzenleyin:

     "extensions": {
         "workflow": {
             "settings": {
                 "Runtime.ScaleUnitsCount": "<storage-accounts-number>"
             }
         }
     }
     

     Aşağıdaki örnek, depolama hesabı sayısı olarak 3 değerini belirtir:

     {
         "version": "2.0",
         "extensionBundle": {
             "id": "Microsoft.Azure.Functions.ExtensionBundle.Workflows",
             "version": "[1.*, 2.0.0)"
         },
         "extensions": {
             "workflow": {
                 "settings": {
                     "Runtime.ScaleUnitsCount": "3"
                 }
             }
         }
     }
     

  3. CloudStorageAccount.Workflows.ScaleUnitsDataStorage.CU0 storage-account-number> adlı bir uygulama ayarı eklemek için mantıksal uygulamanızın uygulama yapılandırma ayarlarını (local.settings.json) düzenleyin.< ConnectionString ve karşılık gelen depolama hesabı, ilk depolama hesabı numarasının depolama hesabı sayısı 00 eksi 1'e kadar olduğu aşağıdaki söz dizimini kullanarak bağlantı dizesi:

     Uygulama ayarı adı	Değer
     CloudStorageAccount.Workflows.ScaleUnitsDataStorage.CU00.ConnectionString	<connection-string-1>
     CloudStorageAccount.Workflows.ScaleUnitsDataStorage.CU01.ConnectionString	<connection-string-2>
     CloudStorageAccount.Workflows.ScaleUnitsDataStorage.CU02.ConnectionString	<connection-string-3>

     Önemli

     Kullanıcı adları ve parolalar içeren bağlantı dizesi gibi hassas bilgileriniz varsa, kullanılabilir en güvenli kimlik doğrulama akışını kullandığınızdan emin olun. Örneğin, Standart mantıksal uygulama iş akışlarında ve secureobjectgibi securestring güvenli veri türleri desteklenmez. Microsoft, mümkün olduğunda yönetilen kimlikle Azure kaynaklarına erişimin kimliğini doğrulamanızı ve gerekli en düşük ayrıcalığı olan bir rol atamanızı önerir.

     Bu özellik kullanılamıyorsa, uygulama ayarlarıyla kullanabileceğiniz Azure Key Vault gibi diğer ölçüler aracılığıyla bağlantı dizesi güvenliğini sağlamayı unutmayın. Daha sonra bağlantı dizesi ve anahtarlar gibi güvenli dizelere doğrudan başvurabilirsiniz. Dağıtım zamanında ortam değişkenlerini tanımlayabildiğiniz ARM şablonlarına benzer şekilde, mantıksal uygulama iş akışı tanımınızda uygulama ayarlarını tanımlayabilirsiniz. Daha sonra bağlantı uç noktaları, depolama dizeleri ve daha fazlası gibi dinamik olarak oluşturulan altyapı değerlerini yakalayabilirsiniz. Daha fazla bilgi için bkz. Microsoft kimlik platformu için uygulama türleri.

  4. Mantıksal uygulamanızın uygulama yapılandırma ayarlarında AzureWebJobsStorage ayar değerini CloudStorageAccount.Workflows.ScaleUnitsDataStorage.CU00.ConnectionString ayarındaki bağlantı dizesi güncelleştirin.

İşlem

Standart mantıksal uygulama, farklı sanal CPU ve bellek düzeyleri sağlayan kullanılabilir işlem planlarından birini kullanarak veya daha fazla işlem seçeneği sağlayan bir App Service Ortamı v3 kullanarak çalışır.

Tek kiracılı Azure Logic Apps, artan yükleri etkili bir şekilde işlemek için dinamik olarak ölçeklendirilir. Mantıksal uygulamanız, ölçeklendirilip ölçeklendirilmeyeceğini belirlemek için aşağıdaki birincil faktörleri kullanır.

• Tetikle

  Ölçekleyici, ölçeklendirme gereksinimlerini belirlemek için mantıksal uygulamanızdaki her iş akışını başlatan tetikleyiciyi analiz eder. Örneğin, Service Bus tetikleyicisi olan bir iş akışında, kuyruk uzunluğu sürekli büyürse ölçekleyici çalışan örnekleri eklemek için eylem gerçekleştirerek daha fazla iletinin işlenmesini sağlar. Benzer şekilde, İstek tetikleyicisi olan bir iş akışında, istek gecikmesi yukarı doğru bir eğilimle karşılaşırsa ölçekleyici, istek yükünü daha verimli bir şekilde dağıtmak için çalışan örneklerinin sayısını artırır. Çalışan örnekleri hakkında daha fazla bilgi için bkz . Azure Logic Apps (Standart) - Runtime Ayrıntılı Bakış.

• İş akışı işi yürütme gecikmesi

  Çalışma zamanında iş akışı eylemleri yürütme için kuyruğa alınan tek tek işlere ayrılır. İş dağıtıcıları bu işleri almak ve yürütmek için düzenli olarak iş kuyruğunun yoklamasını gerçekleştirmektedir. Ancak işlem kapasitesi bu işleri almak için yetersizse daha uzun süre kuyrukta kalır ve bu da yürütme gecikmelerinin artmasına neden olur. Ölçekleyici bu durumu izler ve yürütme gecikmelerini kontrol altında tutmak için ölçeklendirme kararları alır. Çalışma zamanının işleri zamanlama ve çalıştırma hakkında daha fazla bilgi için bkz . Azure Logic Apps (Standart) - Çalışma Zamanı Ayrıntılı İncelemesi.

  Ölçekleyici, geçerli çalışan örneği sayısını ekleme, kaldırma veya sürdürme gibi ölçeklendirme kararları alıp almayacağını belirlemek için en düşük ve en yüksek çalışan örneği sayacı yapılandırmasını da dikkate alır. Genellikle ölçekleyici bu kararları yaklaşık 15-30 saniyelik aralıklarla verir. Bu nedenle, bu artış süresini ve en yüksek yükleri etkili bir şekilde işlemek için mantıksal uygulamanızın ölçeklendirme hızı üzerindeki etkisini göz önünde bulundurun. Örneğin, iş yükünüz mantıksal uygulamanızı yalnızca 1 çalışan örneğinden 100 çalışan örneğine ölçeklendirme gerektiriyorsa, tek başına artış 25-50 dakika sürebilir. Tek kiracılı Azure Logic Apps ölçeklendirmesi, aynı Azure İşlevleri ölçeklendirme altyapısını paylaşır.

Daha hızlı ölçeklendirme için mantıksal uygulama işlemlerinizi yapılandırma

• İş yükünü birden çok mantıksal uygulamada paylaşın.

  Her mantıksal uygulama bağımsız olarak ölçeklendirilebileceğinden, iş yükünüzü birden fazla mantıksal uygulamaya dağıtmak ölçeklendirme hızını önemli ölçüde hızlandırabilir. Örneğin iki mantıksal uygulama, tek bir mantıksal uygulamayla aynı zaman çerçevesi içinde çalışan örneği sayısının iki katına ölçeklendirilebilir. İş yükünüzü birden çok uygulama arasında bölerek ölçeklenebilirliği etkili bir şekilde çarpabilir ve daha hızlı ölçeklendirme sonuçları elde edebilirsiniz.

• Önceden ısıtılmış örnekleri kullanın.

  Senaryonuz daha hızlı bir artış süresi gerektiriyorsa önceden değiştirilmiş örnekleri kullanmayı göz önünde bulundurun. En yüksek yükleme süreleriniz belirleyiciyse, bir otomasyon görevi kullanarak bu önceden gelen örnekleri bir zamanlamaya göre ayarlayabilirsiniz. Daha fazla bilgi için bkz . Otomasyon görevleri oluşturarak (önizleme) Azure kaynaklarını yönetme ve maliyetleri izleme.

Çok kiracılı Azure Logic Apps, 5 dakikada bir çalıştırılacak eylem sayısı üzerinde varsayılan bir sınıra sahiptir. Varsayılan değeri en yüksek değere yükseltmek için önizleme aşamasında olan yüksek aktarım hızı modunu etkinleştirebilirsiniz. Ya da iş yükünü tek bir mantıksal uygulama ve iş akışına güvenmek yerine birden çok mantıksal uygulama ve iş akışı arasında dağıtabilirsiniz.

Portalda yüksek aktarım hızını etkinleştirme

1. Azure portalında mantıksal uygulamanızın menüsündeki Ayarlar'ın altında İş akışı ayarları'nı seçin.

2. Çalışma zamanı seçenekleri>Yüksek aktarım hızı'nın altında ayarı Açık olarak değiştirin.

   

Resource Manager şablonunda yüksek aktarım hızını etkinleştirme

Mantıksal uygulamanızı dağıtmaya yönelik bir ARM şablonunda bu ayarı etkinleştirmek için mantıksal uygulamanızın properties kaynak tanımının nesnesine özelliğinin ayarlandığı OptimizedForHighThroughputnesneyi operationOptions ekleyinruntimeConfiguration:

{
   <template-properties>
   "resources": [
      // Start logic app resource definition
      {
         "properties": {
            <logic-app-resource-definition-properties>,
            <logic-app-workflow-definition>,
            <more-logic-app-resource-definition-properties>,
            "runtimeConfiguration": {
               "operationOptions": "OptimizedForHighThroughput"
            }
         },
         "name": "[parameters('LogicAppName')]",
         "type": "Microsoft.Logic/workflows",
         "location": "[parameters('LogicAppLocation')]",
         "tags": {},
         "apiVersion": "2016-06-01",
         "dependsOn": [
         ]
      }
      // End logic app resource definition
   ],
   "outputs": {}
}

Mantıksal uygulama kaynak tanımınız hakkında daha fazla bilgi için Genel Bakış: Azure Resource Manager şablonlarını kullanarak Azure Logic Apps için dağıtımı otomatikleştirme bölümünü gözden geçirin.