App Service サイジング
基本
SCEPman は主に CPU リソースに依存します。メモリとディスクの重要度はそれよりずっと低いです。
1 つの Azure P0V3 App Service Plan (195 ACUs) にある 1 つの SCEPman インスタンス（バージョン 3.0 以降）は、通常の条件下で 1 分あたり約 4000 件の要求を処理できます。要求には
SCEP 発行要求と
OCSP 要求です。
つまり、SCEPman は ACU あたり 1 分間に約 20 件の要求を処理できることになります。
証明書は 1 回だけ登録されますが、有効性は何度も確認されるため、合計では SCEP 要求よりも OCSP 要求のほうがはるかに多くなります。したがって、SCEPman インスタンスのサイズは OCSP 要求を基準に決めるべきです。
依存関係
お使いの SCEPman サービスの負荷にはいくつかの依存要因があり、環境によって異なります。重要な依存要因は次のとおりです:
要求の分布
ネットワークリソースへのログイン頻度
証明書要求/更新の頻度
特に要求の分布は非常に重要です。すべてのクライアントが同時に要求を行うと、SCEPman インスタンスに大きな負荷がかかります。あらゆるケースで、SCEPman が SCEP 要求に 1 分未満で応答できるよう努めるべきです。
SCEP プロファイルを多数のユーザー/デバイスに一度に割り当てないでください。SCEPman インスタンスで要求のピークが発生する可能性があります。
推奨
開始時点の目安として、Azure App Service Plans 向けに以下の Azure Compute Units (ACU) のサイズ設定を推奨します:
< 5000 クライアント
~100 ACUs （例: 1 x S1）
2 x ~100 ACUs
（例: 2 x S1）
< 10.000 クライアント
~200 ACUs
（例: 1 x P0V3）
2 x ~200 ACUs
（例: 2 x P0V3）
< 25.000 クライアント
~400 ACUs
（例: 2 x P0V3）
2 x ~400 ACUs （例: 4 x P0V3）
< 50.000 クライアント
~800 ACUs
（例: 4 x P0V3）
2 x ~800 ACUs （例: 8 x P0V3）
< 100.000 クライアント
~1600 ACUs
（例: 4 x P1V3）
2 x ~1600 ACUs
（例: 8 x P1V3）
> 100.000 クライアント
~3200 ACUs
（例: 4 x P2V3）
2 x ~3200 ACUs
（例: 2 x 4 x P2V3）
これらの推奨に基づいて、トラフィックを監視し、以下のセクションで説明されているようにスケールダウンできるかどうかを確認できます 微調整 以下。
Azure コスト予測
主な Azure コストは Azure App Service Plan(s) に対するものになります。コストは、上の表の要件と Azure の価格表 または、一般的な割引なしの App Service Pricing の概要
追加の Azure リソース（Key Vault、Storage Account、Log Analytics、プライベート エンドポイント用のネットワークリソース）は、コストへの影響は小さいです。環境内のユースケースによっては、これらの追加 Azure リソースの分として、App Service Plan コストに加えて 5% から 25% の追加を見込んでください。
微調整
各環境には、1 日の中で独自の負荷分布があります。多くの環境では、朝（始業時）に SCEPman の負荷がピークになります。
手動スケール
Azure App Service のスケールアウト機能を使うと、App Service の計算リソースを日々の負荷分布に合わせて調整できます。たとえば、朝のピークをカバーするために 08:00-10:00 の間は 2 x S1 にし、それ以外の時間は 1 x S1 に減らすことができます。
自動スケール
代わりに、必要なリソースに合わせるために Azure App Autoscaling 機能を使用できます。詳細は 自動スケーリング.
手動スケールと自動スケール
負荷を十分に予測できる場合（たとえば負荷履歴から算出できる場合）は、自動スケールよりも手動スケールを推奨します。自動スケールは、スケール間の揺れを防ぐために、遅れて反応する（ヒステリシス）必要があるためです。
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