説明
Azure Cosmos DB は、ドキュメント、キー値、グラフ、列ファミリなど、さまざまなデータ モデルをサポートするマルチモデル データベースです3。Cosmos DB のデータベース エンジンのコア コンテンツ モデルは、Atom Record Sequence (ARS) に基づいており、さまざまな種類のデータを柔軟かつ効率的に保存およびクエリできます3。
データの読み取り用にデータ ストアを最適化するには、次の要素を考慮する必要があります。
データのサイズと形状
クエリの頻度と複雑さ
アプリケーションのレイテンシとスループットの要件
ストレージ効率とクエリパフォーマンスのトレードオフ
これらの要素に基づいて、実装できる可能性のある設計の 1 つは B です。会社のコンテナーで、会社ごとにドキュメントを作成します。ユーザーを会社のドキュメントに埋め込みます。会社 ID をパーティション キーとして使用します。
この設計には次の利点があります。
企業とユーザーは、企業 ID1 で簡単に検索できる自己完結型のドキュメントとして保存されます。
冗長なデータを保存したり、ユーザー用の追加コンテナを作成したりすることを回避します1。
簡単なクエリ1 で、企業別に閲覧したり、企業別にユーザーを閲覧したりできます。
単一のドキュメント1を取得して、会社と関連するすべてのユーザーの詳細ページを表示します。
リクエスト数の削減、クエリ パフォーマンスの向上、データの一貫性の簡素化など、データ埋め込みの利点を活用します2。
この設計には、次のようないくつかの制限もあります。
2 KB を超えるデータを持つ一部のユーザーには、最大ドキュメント サイズ制限の 2 MB2 を超える可能性があるため、適さない可能性があります。
ユーザーを複数の会社に関連付ける必要がある場合や、会社とは独立してクエリを実行する必要があるシナリオには最適ではない可能性があります2。
1,000 人以上のユーザーがいる企業では、ホット パーティションやスロットリング2 が発生する可能性があるため、拡張性がない可能性があります。
具体的なユースケースや要件に応じて、この設計を調整したり、別の設計を選択したりする必要があるかもしれません。たとえば、埋め込みデータと参照データを組み合わせたハイブリッドデータモデルを使用できます2
または、エンティティと関係を頂点とエッジとして表現するグラフ データ モデルを使用することもできます。

説明
さまざまな操作の診断ログ内の操作名は次のとおりです。
リージョン追加開始、リージョン追加完了
リージョン削除開始、リージョン削除完了
アカウント削除開始、アカウント削除完了
リージョンフェイルオーバー開始、リージョンフェイルオーバー完了
アカウント作成開始、アカウント作成完了
*アカウント更新開始*、アカウント更新完了
仮想ネットワーク削除開始、仮想ネットワーク削除完了
診断ログ更新開始、診断ログ更新完了
参考: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cosmos-db/audit-control-plane-logs

Explanation:
移行
40000
Azure CLI リファレンス 1 によると、SQL データベースのスループットを自動スケーリングと手動プロビジョニングの間で移行するには、az cosmosdb sql database throughput migrate コマンドを使用する必要があります。また、移行先のスループットの種類を指定するには --throughput-type パラメーターを使用し、リソースがスケーリングできる最大スループット (RU/秒) を指定するには --max-throughput パラメーターを使用する必要があります。
CLI ステートメントを完了するには、不足している値を次の値に置き換える必要があります。
* --スループットタイプ自動スケール
* --最大スループット 40000
最終的なコマンドは次のようになります。
az cosmosdb sql データベース スループット 移行 \
--アカウント名 アカウント1 \
--name db1 \
--リソースグループ rg1 \
--スループットタイプ自動スケール \
--最大スループット 40000