但是DTU和eDTU是什么鬼啊?

这段话说起来非常的难于理解的，所谓的一定比例的CPU、内存和数据库I/O这个就摸不着头了。 然后这些资源的比例又是按照OLTP的基准工作负荷来决定。OLTP基准工作负荷这个又是一个新东西，参见：https://www.azure.cn/documentation/articles/sql-database-benchmark-overview/

其实DTU简单理解就是衡量Azure提供的SQL服务计算能力的一个指标。这个指标越大，SQL的计算能力越强。如100个DTU比5个DTU就应该是强20倍。

可以从上表上对应于本地数据库的性能采集的指标，可以估算出应该使用什么样级别的AZURE SQL。 当然服务层选择后仍然可以进行更改。

对于自己应用应该用多大规模的DTU，可以进行详细的评估，可以使用下面工具

Azure SQL Database DTU Calculator

关于如何评估，且听下回分解。

所以，DTU这个鬼来说就理解为Azure数据库的性能评估单位 。

那么问题又来了什么是eDTU,DTU虽然不太好理解，但是从构架来说，不外乎就是为应用提供数据库服务，也即是我们常用的模型，使用起来也简单。我们称之为单一数据库。要理解eDTU我们先要讲讲什么是Azure 弹性数据库。

但是在云的时代就有一个典型的问题存在：所有应用几乎都会有峰值和低谷。而单一数据库一旦分配，资源就已经提供，没有高峰和低谷的区别。那么如何解决这样的问题呢？

通常有两个选项：

(1) 基于高峰使用情况过度设置资源，因此需要支付额外的费用;

(2) 为了节省成本而采用低配，但在高峰期间会出现性能下降而导致客户满意度降低。

弹性数据库就是为了解决这样的问题而诞生。弹性池通过确保数据库在需要时获得所需的性能资源来解决此问题。它们在可预测的预算内提供简单的资源分配机制。

其实这样理解，我们可以创建一个弹性的数据库池，而多个数据库使用这个池，充分利用池的资源。池很适合具有特定使用模式的大量数据库。对于给定的数据库，此模式的特征是低平均使用量与相对不频繁的使用高峰。可以加入池的数据库越多，就可以节省更多的成本。具体取决于应用程序使用模式，你可能会看到与使用两个 S3 数据库相同的成本节约。

下图显示了一个数据库示例，该数据库有大量的闲置时间，但也会定期出现活动高峰。这是适合池的使用模式：

在所示的五分钟时间段内，DB1 高峰最高达到 90 个 DTU，但其整体平均使用量低于五个 DTU。在单一数据库中，运行此工作负荷需要 S3 性能级别，但在低活动期间，大多数资源都处在未使用的状态。

池可让这些未使用的 DTU 跨多个数据库共享，因此减少了所需的 DTU 数和总体成本。

以上一个示例为基础，假设有其他数据库具有与 DB1 类似的使用模式。在接下来的两个图形中，4 个数据库和 20 个数据库的使用量分层放在相同的图形上，以说明随时间推移，它们的使用率非重叠的性质：

在上图中，黑线表示跨所有 20 个数据库的聚合 DTU 使用量。其中表明聚合 DTU 使用量永远不会超过 100 个DTU，并指出 20 个数据库可以在此时间段内共享 100 个 eDTU。相比于将每个数据库放在单一数据库的 S3 性能级别，这会导致 DTU 减少 20 倍，价格降低 13倍。

由于以下原因，此示例很理想：

• 每一数据库之间的高峰使用量和平均使用量有相当大的差异。

• 每个数据库的高峰使用量在不同时间点发生。

• eDTU 将在多个数据库之间共享。

池的价格取决于池的 eDTU。尽管池的 eDTU 单位价格比单一数据库的 DTU 单位价格多 1.5 倍，但池eDTU 可由多个数据库共享，因而所需的 eDTU 总数更少。定价方面和 eDTU 共享的这些差异是池可以提供成本节省可能性的基础。

所以eDTU一个池化DTU的概念，单一数据库性能可以动态的进行调节，而池中的数据库也可以进行添加删除。

更多相关信息和详细信息可以点击“阅读原文”查阅。