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DBA handbook — Cosmos Optimizer step-by-step

real production cluster के साथ Cosmos Optimizer के हर pane का Walkthrough। प्रत्येक screen के लिए: यह क्या दिखाता है, इसका परीक्षण कैसे करें, क्या अपेक्षित है, और जब कुछ off है तो troubleshooting कैसे करें।

§0 Prerequisites·§1 5-min smoke test·§2 Per-pane walkthroughs·§3 Troubleshooting matrix

§0 Prerequisites

Optimizer खोलने से पहले, setup guide पूरा करें। Credentials के बिना, हर metrics pane NO SOURCE दिखाता है और Local samples पर fall back करता है (केवल वही जो NoSqlStudio ने स्वयं queried)।

  1. End-to-end Cosmos monitoring setup का अनुसरण करें: Service Principal, RBAC role assignment, Resource ID, Cloud Credentials। Cosmos monitoring setup.
  2. az login --service-principal और az monitor metrics list के साथ verify करें कि SP आपके Cosmos account के लिए metrics पढ़ सकता है।
  3. NoSqlStudio खोलें → Cosmos account से कनेक्ट करें → Tools → Cosmos DB → Cosmos Optimizer खोलें (या Ctrl+Alt+Shift+O)।

§1 5-मिनट smoke test — पुष्टि करता है कि सब कुछ wired है

लक्ष्य: 5 मिनटों में, पुष्टि करें कि Azure Monitor NoSqlStudio को real data feed कर रहा है। यदि कोई step विफल होता है, §3 Troubleshooting पर जाएँ। §3 Troubleshooting.

  1. NoSqlStudio में अपने Cosmos account से कनेक्ट करें। पुष्टि करें कि आप sidebar में database tree देखते हैं।
  2. Cosmos Optimizer खोलें। यदि credentials गायब हैं तो intro banner CONFIGURE DATA SOURCES बटन दिखाना चाहिए, या यदि वे सहेजी गई हैं तो सीधे pane content।
  3. RU Budget पर जाएँ। Source-mode banner को 2 सेकंड के भीतर हरे में AZURE MONITOR — aggregate only पढ़ना चाहिए। Refresh पर क्लिक करें। 1-2 मिनट में आपको non-zero Consumed (avg) देखना चाहिए।
  4. हर tab (Query Cost, Hot Partitions, Index Policy, Throughput Optimizer, Throttling RCA, Diagnostic Logs, Composite Index, PITR Restore, Migration Wizard) पर क्लिक करें। किसी को भी red error नहीं फेंकना चाहिए।
  5. DevTools console (F12) खोलें — इसमें ChainedTokenCredential authentication failed या monitor client is null नहीं होना चाहिए।
अपेक्षित
सभी दस panes लोड होते हैं, RU Budget 2 मिनटों के भीतर real RU/s दिखाता है, console में कोई auth errors नहीं। यदि हाँ, तो आप production-ready हैं।

§2 Per-pane walkthroughs

प्रति pane एक section। प्रत्येक में: screenshot (जब उपलब्ध), यह क्या दिखाता है, step-by-step test, busy production cluster पर अपेक्षित परिणाम, और सामान्य मुद्दों के लिए troubleshooting नोट्स।

§2.1

RU Budget

FREE TIER
RU Budget pane: live consumption, utilisation, 24h projection, per-collection table
RU Budget pane: live consumption, utilisation, 24h projection, per-collection table

आपके सेट budget बनाम आपके Cosmos account द्वारा consumed RU/s का live view। 24h के लिए Holt-Winters forecast। Manual / autoscale / serverless / reserved की तुलना करने वाला Recommendation card।

Test steps

  1. RU/s budget को अपने account के provisioned throughput पर सेट करें (जैसे database-level provisioning के लिए 5000 = 5k RU/s)।
  2. Refresh पर क्लिक करें।
  3. Consumed (avg) देखें: एक active cluster पर non-zero होना चाहिए। Azure Portal में Metrics → NormalizedRUConsumption में आप जो मान देखते हैं उससे तुलना करें।
  4. Utilisation badge का रंग जाँचें: हरा = 65% से नीचे, पीला = 65-85%, लाल = 85% से ऊपर। लाल का अर्थ है scale-up पर तत्काल विचार।
  5. Recommendation card पढ़ें। सामान्य outputs: steady workloads के लिए RESERVED-3Y, spiky के लिए AUTOSCALE, low-volume bursts के लिए SERVERLESS।
  6. Per collection (preview) तक scroll करें। केवल Azure Monitor के साथ, आप एक एकल instance row देखते हैं जो सब कुछ aggregate करती है — per namespace के लिए Log Analytics (PAID tier) चाहिए।
अपेक्षित
एक busy cluster पर: 495 RU/s consumed avg, 5000 budget का 9.9% utilisation, हरे में WITHIN BUDGET badge। Recommendation: RESERVED-3Y $32.9K/mo अनुमानित बचत के साथ।
Troubleshoot
AZURE MONITOR banner हरे के साथ 0 RU/s = 15-मिनट window में cluster वास्तव में idle है OR adapter mapping ग़लत metric लौटाता है। az monitor metrics list --metric TotalRequestUnits के साथ पुष्टि करें — यदि CLI non-zero दिखाता है, NoSqlStudio bug फ़ाइल करें। NO SOURCE banner = credentials registered नहीं हैं। ऐप को reload (Ctrl+R) करें, Cloud Credentials फिर से खोलें, Save पर फिर से क्लिक करें।
§2.2

Query Cost Inspector

ALWAYS-ON
Query Cost pane: x-ms-request-charge से captured per-query RU costs का ring buffer
Query Cost pane: x-ms-request-charge से captured per-query RU costs का ring buffer

NoSqlStudio के माध्यम से आप जो भी query चलाते हैं उसका x-ms-request-charge response header capture करता है। शून्य Azure API calls — पूर्णतः client-side instrumentation, हमेशा उपलब्ध।

Test steps

  1. Cosmos collection के विरुद्ध Shell या Query tab खोलें।
  2. एक heavy query चलाएँ, जैसे db.Deals.find({ status: 'closed' }).limit(100) या db.Deals.aggregate([{$match:{}}, {$group:{_id:'$status', n:{$sum:1}}}])।
  3. Query Cost tab पर वापस जाएँ। Top query shapes shape, total RU, average RU, p95, max, और count के साथ populate होने चाहिए।
  4. Count और p95 को सही ढंग से populate करने के लिए वही shape 5+ बार चलाएँ।
  5. ns या shape substring तक संकीर्ण करने के लिए top-right में filter input का उपयोग करें।
अपेक्षित
हर नई query तुरंत दिखाई देती है (कोई Azure delay नहीं)। Ring buffer 500 entries पर capped रहता है (सबसे पुरानी drop हो जाती है) और app restart तक जीवित रहता है — डिस्क पर persist नहीं होता।
Troubleshoot
Queries चलती हैं लेकिन दिखाई नहीं देती: पुष्टि करें कि आप NoSqlStudio के माध्यम से query चला रहे हैं (किसी अन्य window में mongosh या app code के माध्यम से नहीं)। Capture hook केवल NoSqlStudio के DataService पर बैठता है।
§2.3

Hot Partition Detector

ALWAYS-ON
Hot Partitions pane: partition key के अनुसार doc count का heatmap + skew detection
Hot Partitions pane: partition key के अनुसार doc count का heatmap + skew detection

Active probe जो आपके partition key द्वारा documents को समूहीकृत करती है और परिणामी partitions को doc count द्वारा रैंक करती है। 429 throttle storm बनने से पहले skew (एक partition में docs का 40%+ होना) पकड़ती है।

Test steps

  1. Namespace भरें: db.coll format, जैसे catalog.products।
  2. Partition key path भरें: collection बनाते समय आपने shardKey के रूप में जिस field name का उपयोग किया, जैसे tenantId।
  3. Scan पर क्लिक करें। यह Cosmos पर एक $group aggregation चलाता है — collection size के आनुपातिक RU खर्च करता है। 200 GB collection पर 100-500 RU की उम्मीद करें।
  4. Top-right में spread badge पढ़ें: हरा = समान वितरण, पीला = moderate skew, लाल = severe skew (top partition > 40% docs)।
  5. विशिष्ट hot partitions को spot करने के लिए heatmap का उपयोग करें। सटीक key value + doc count के लिए किसी भी cell पर hover करें।
अपेक्षित
सैकड़ों tenants के साथ एक tenant-sharded collection के लिए: हरा spread (कोई tenant हावी नहीं)। एक org-sharded collection के लिए जहाँ एक बड़ा customer 60% data है: लाल badge, heatmap पर एक deep red cell।
Troubleshoot
No DataService bound = इस connection के लिए connection खो गया है या plugin load नहीं हुआ। पुनः कनेक्ट करें। Scan 16500: TooManyRequests error देता है = आपकी collection में अभी aggregation चलाने के लिए पर्याप्त RU नहीं है। अस्थायी रूप से RU बढ़ाएँ या low traffic में scan करें।
§2.4

Visual Index Policy Editor

ALWAYS-ON
Index Policy editor: include/exclude checkboxes के साथ schema tree + JSON preview
Index Policy editor: include/exclude checkboxes के साथ schema tree + JSON preview

Cosmos डिफ़ॉल्ट रूप से हर property को index करता है — प्रत्येक write प्रति indexed property 1 RU खर्च करता है। कभी-न-queried paths को exclude करना document-heavy collections पर write RU consumption को 30-70% कम कर सकता है।

Test steps

  1. Namespace भरें, जैसे catalog.products।
  2. Sample schema पर क्लिक करें। NoSqlStudio 100 docs पढ़ता है और सभी field paths का एक tree बनाता है।
  3. ऐसा कोई भी field uncheck करें जो WHERE / filter clause में कभी नहीं आता — imageBase64, fullText, metadata.audit.*, आदि सोचें।
  4. Save draft पर क्लिक करें। JSON preview proposed indexingPolicy के साथ update होता है।
  5. JSON कॉपी करें, shell के माध्यम से लागू करें: db.runCommand({collMod: 'products', indexingPolicy: <paste>})।
अपेक्षित
एक सामान्य e-commerce products collection पर (50+ fields, केवल 5 queried) आप ~40 paths पर indexing drop कर सकते हैं। Write cost ~50 RU/insert से ~10 RU/insert पर गिरता है।
Troubleshoot
Sample schema empty tree लौटाता है = collection खाली है (schema infer करने के लिए कोई documents नहीं)। पहले एक representative doc डालें।
§2.5

Throughput Optimizer + Bill Simulator

FREE TIER
Throughput Optimizer: workload classifier + 5 modes में bill comparison + Reserved Capacity quote
Throughput Optimizer: workload classifier + 5 modes में bill comparison + Reserved Capacity quote

पिछले 15 मिनट के metrics से आपके workload को वर्गीकृत करता है (STEADY / SPIKY / CYCLIC / RAMP), फिर 5 Cosmos billing modes में monthly bill side-by-side simulate करता है। नीचे Reserved Capacity quote।

Test steps

  1. Top-right में Refresh पर क्लिक करें।
  2. Workload classification card पढ़ें। सामान्य outputs: STEADY (low variance, CV < 0.4), SPIKY (CV > 0.8, autoscale सुझाता है), CYCLIC (अनुमानित दैनिक peaks, scheduled scale के साथ reserved सुझाता है)।
  3. 5 Monthly bill cards की तुलना करें। RECOMMENDED badge के साथ सबसे सस्ता algorithm की पसंद है।
  4. Manual card पर लाल THROTTLED banner देखें: इंगित करता है कि आपका वर्तमान p95 simulated tier से अधिक है और 429s का कारण बनेगा।
  5. Reserved capacity quote तक scroll करें: commit करने के लिए ठोस RU/s number + manual के मुक़ाबले मासिक बचत।
अपेक्षित
STEADY workload (CV=0.27, p95=962 RU/s) → RESERVED-3Y $38.14/mo पर अनुशंसित vs manual $58.68/mo → $134/yr बचत। 1000-tenant SaaS के लिए यह real margin है।
Troubleshoot
ज्ञात bug (मई 2026): simulator में एक unit error के कारण autoscale card कभी-कभी misformatted total दिखाता है (जैसे $41.9K/mo)। अन्य 4 cards सही हैं। Fix लंबित — project board पर track करें।
§2.6

Throttling RCA

FREE TIER
Throttling RCA: 429 count, peaks, sparkline + correlated suspect queries
Throttling RCA: 429 count, peaks, sparkline + correlated suspect queries

Azure Monitor के माध्यम से recent window में 429 (rate-limited) responses की गणना करता है, फिर हर burst को Query Cost ring buffer में captured queries के साथ correlate करता है। 429 window के दौरान highest cumulative RU वाली query shape को surface करता है — probable culprit।

Test steps

  1. Refresh पर क्लिक करें। Total 429s, 429 events, और Peak / interval पढ़ें।
  2. Window ± minutes input सेट करें (default 5)। Tighter correlation के लिए कम करें, यदि कोई query window में नहीं गिरी तो बढ़ाएँ।
  3. Suspect queries तक scroll करें। प्रत्येक row = एक 429 burst burst से ± window minutes में चलने वाली सबसे महँगी query shape के साथ, confidence score (0-1) के साथ।
  4. यदि खाली: Query Cost Inspector tab खोलें और traffic चलाएँ। Query captures के बिना, RCA के पास correlate करने के लिए कुछ नहीं है।
अपेक्षित
15 events में 372.9K total 429s (peak 41.7K) दिखाने वाला एक busy production cluster significantly throttled है। ~5 मिनटों के लिए representative queries चलाने के बाद आपको कम से कम एक shape के लिए confidence > 0.5 के साथ populated Suspect queries देखना चाहिए।
Troubleshoot
429 count high लेकिन Suspect queries empty = traffic app servers से जा रहा है (NoSqlStudio से नहीं)। या तो known-bad query को capture करने के लिए Shell में चलाएँ, या KQL के माध्यम से पूर्ण per-shape RCA के लिए Log Analytics (PAID) पर upgrade करें।
§2.7

Diagnostic Logs (KQL templates)

PAID TIER
Diagnostic Logs: MongoRequests table के विरुद्ध 10 ready-made KQL templates
Diagnostic Logs: MongoRequests table के विरुद्ध 10 ready-made KQL templates

आपके Log Analytics workspace में Cosmos Diagnostic Logs के विरुद्ध 10 ready-made Kusto queries। PAID tier की आवश्यकता है (Diagnostic Settings सक्रिय, Log Analytics workspace ID configured)।

Test steps

  1. Verify करें कि AZURE MONITOR banner upgrade available: Log Analytics दिखाता है। यदि आपने workspace ID plug नहीं किया है, यह pane NO SOURCE दिखाता है और Run in app बटन disabled होता है।
  2. Editor में अपना KQL load करने के लिए किसी भी template card (जैसे Slow queries — last 1 hour) पर क्लिक करें।
  3. Edit पर क्लिक करके KQL को inline tweak करें (जैसे ago(1h) को ago(24h) में बदलें)।
  4. Run in app पर क्लिक करें। Results table 2-5 सेकंड में नीचे render होती है।
  5. Long-form analysis के लिए, Azure Portal KQL editor में query को deep-link करने के लिए Open in portal पर क्लिक करें।
अपेक्षित
Slow queries template durationMs column के साथ सबसे धीमी Mongo requests की 50 rows लौटाता है। Top entries आमतौर पर Throttling RCA में समान shapes के साथ correlate करती हैं।
Troubleshoot
ज्ञात load के बावजूद empty results = Cosmos account पर Diagnostic Settings में MongoRequests log category enabled नहीं हो सकती, या enable करने के बाद < 5 मिनट delay। 403 Forbidden = SP को workspace पर Log Analytics Reader role चाहिए।
§2.8

Composite Index Recommender

ALWAYS-ON
Composite Index: corresponding compound indexes के बिना multi-field query shapes का पता लगाता है + JSON snippet generator
Composite Index: corresponding compound indexes के बिना multi-field query shapes का पता लगाता है + JSON snippet generator

Query Cost ring buffer देखता है, corresponding composite index के बिना 2+ fields को छूने वाले query shapes की पहचान करता है, ~60% RU savings का projection करता है, Cosmos indexingPolicy में paste करने के लिए JSON snippet emit करता है।

Test steps

  1. Min queries to consider = 5 (default) सेट करें। एक shape को recommend करने योग्य मानने के लिए threshold।
  2. ~5 मिनटों के लिए NoSqlStudio के माध्यम से representative queries चलाएँ। Multi-field filter उदाहरण: {tenantId: X, status: Y}, {userId: A, createdAt: {$gte: ...}}।
  3. यहाँ वापस आएँ। Recommendations सूची shape + projected RU saving + JSON snippet के साथ भरती है।
  4. किसी भी recommendation पर Copy JSON पर क्लिक करें, collMod के माध्यम से अपने Cosmos collection की indexingPolicy में paste करें।
अपेक्षित
एक e-commerce app के लिए जो {tenantId, status, createdAt} द्वारा 5+ बार filter करता है: 1 recommendation, प्रति query ~60% RU reduction, paste करने के लिए तैयार JSON snippet।
Troubleshoot
अभी तक कोई multi-field query pattern capture नहीं किया = Query Cost ring buffer खाली है या केवल single-field shapes capture की गई हैं। अधिक diverse queries चलाएँ।
§2.9

Point-in-Time Restore

WIZARD
PITR Restore wizard: account / timestamp / target / region के लिए form + CLI preview
PITR Restore wizard: account / timestamp / target / region के लिए form + CLI preview

Disaster-recovery wizard। Cosmos continuous-backup window में एक point चुनता है (configured policy के आधार पर 7 या 30 दिन), az cosmosdb restore CLI command उत्पन्न करता है, वैकल्पिक रूप से host shell के माध्यम से इसे execute करता है।

Test steps

  1. Account भरें (Cosmos account का नाम)।
  2. Slider या ISO-8601 input के माध्यम से Restore timestamp सेट करें। Default: अभी माइनस 1 घंटा।
  3. Target account name (नया होना चाहिए — source को overwrite नहीं कर सकता) और Region भरें।
  4. Validate plan पर क्लिक करें। NoSqlStudio यह पुष्टि करने के लिए कि उस timestamp पर एक backup मौजूद है, az cosmosdb show-backup-information चलाता है। हरा check या लाल error लौटाता है।
  5. तैयार होने पर Run via host shell (az-cli) पर क्लिक करें। सामान्य collections के लिए Restore 30-90 मिनट लेता है।
अपेक्षित
एक real DR drill के लिए: validate plan 5 सेकंड में succeed होता है, backup size + timestamp confirmation दिखाता है। Actual restore async चलता है — portal में monitor करें।
Troubleshoot
Account does not have continuous backup enabled = आपके पास periodic backup mode है। PITR को account creation पर --backup-policy-type Continuous या continuous mode पर migration चाहिए।
§2.10

Migration Wizard Atlas ↔ Cosmos

WIZARD
Migration Wizard: translation matrix + script generator के साथ bidirectional Atlas ↔ Cosmos
Migration Wizard: translation matrix + script generator के साथ bidirectional Atlas ↔ Cosmos

Bidirectional migration assistant। Source + target चुनता है (Atlas → Cosmos या Cosmos → Atlas), translation matrix (unsupported होने वाली features) दिखाता है, destination पर monthly bill का projection करता है, mongosh script उत्पन्न करता है।

Test steps

  1. Source और Target चुनें: Atlas → Cosmos या vice-versa।
  2. Translation matrix पढ़ें: features जो move में नहीं बचतीं (जैसे Atlas Search → Cosmos: NoSqlStudio multi-DB engines के माध्यम से locally काम करता है, natively नहीं; Cosmos PITR → Atlas: Atlas cluster snapshots से बदला गया)।
  3. Bill projection जाँचें: आपके current workload के आधार पर target पर estimated monthly cost।
  4. Generate script पर क्लिक करें। Output insertMany batches और progress reporting के साथ एक mongosh script है।
  5. Real migration के लिए, पहले एक test collection पर dry-run करें (Cosmos migration के दौरान inserts के लिए write RU charge करता है!)।
अपेक्षित
Translation matrix status (works/dropped/replaced) के साथ ~5-10 features सूचीबद्ध करता है। Simple workloads पर Bill projection actual के ±30% के भीतर।
नोट
Multi-TB migrations के लिए, Azure Data Factory या Cosmos का native migration tool उपयोग करें — यह wizard छोटी / point migrations और DR scenarios को target करता है।
§2.11

Cloud Credentials

ALWAYS-ON
Cloud Credentials: AWS DocDB + Azure Service Principal + Log Analytics workspace ID
Cloud Credentials: AWS DocDB + Azure Service Principal + Log Analytics workspace ID

हर अन्य pane को कौन से data sources feed करते हैं इसके लिए control panel। तीन tiers: TIER C local (हमेशा on), TIER B Azure Monitor (FREE), TIER A Log Analytics (PAID)।

Test steps

  1. पुष्टि करें कि TIER B card CONFIGURED badge दिखाता है यदि आपने credentials सहेजे हैं।
  2. संवेदनशील fields (Resource ID, Tenant ID, Client ID, Client Secret, Workspace ID) Edit बटन के साथ •••••••XXXX के रूप में masked दिखाई देते हैं। प्रकट करने + बदलने के लिए Edit पर क्लिक करें, फिर फिर से छुपाने के लिए Mask।
  3. Save के बाद: हर metrics pane पर source-mode banner < 100 ms में AZURE MONITOR में flip हो जाता है (internal event के माध्यम से), या 15 s तक (poll fallback के माध्यम से)।
  4. Clear बटन (लाल) इस connection के credentials को disk से मिटा देता है + bridge को हटा देता है — सब कुछ NO SOURCE / Local samples पर वापस आ जाता है।
अपेक्षित
Cloud Credentials पैनल प्रत्येक सहेजे गए credential के बगल में हरे status dots दिखाता है, और Operations Center त्रुटियों के बिना Log Analytics + Azure Monitor से बात कर सकता है।
नोट
Credentials Electron safeStorage के माध्यम से encrypted store होती हैं (macOS पर OS keychain, Windows पर DPAPI, Linux पर libsecret)। File %APPDATA%/NoSqlStudio Dev Local/CloudCredentials/&lt;connectionId&gt;.bin पर रहती है।

§3 Troubleshooting matrix

लक्षणसंभावित कारणFix
RU Budget पर NO SOURCE bannerइस connection के लिए Bridge registered नहीं है (credential save के बाद renderer reload)।Cloud Credentials खोलें, Save पर फिर से क्लिक करें। सामान्य operation में workspace mount पर Lazy-register स्वचालित रूप से fire करता है; आवश्यकता होने पर re-save के माध्यम से force करें।
AZURE MONITOR हरा banner लेकिन 0 RU/sAuth chain silently fail हुई (DefaultAzureCredential fallback) या metric mapping bug।DevTools (F12) खोलें। [azure-cosmos-adapter] logs देखें। यदि आप ChainedTokenCredential failed देखते हैं: Cloud Credentials में Client Secret खाली है, इसे भरें। यदि आप metrics.list 401/403 देखते हैं: SP के पास Monitoring Reader role नहीं है।
Cloud Credentials में Save हरा toast, लेकिन reload के बाद भी RU Budget NO SOURCE दिखाता हैnode_modules में Adapter SDK packages (@azure/arm-monitor, @azure/monitor-query) गायब।node -e "require('@azure/arm-monitor')" के साथ verify करें। यदि गायब है, Compass repo में npm install --no-save @azure/arm-monitor @azure/monitor-query चलाएँ (optionalDependencies के रूप में declared हैं, इसलिए npm कभी-कभी skip करता है)।
Build time पर Cannot find module 'semver/preload' errorhadron-build / @mongodb-js/devtools-github-repo में Node 24 × semver 6.x mismatch।Shim बनाएँ: node_modules/semver/preload.js जिसमें module.exports = require('./semver.js')। या Node 22.21.1 पर downgrade करें (वह version जिसके विरुद्ध Compass workflows test करते हैं)।
Diagnostic Logs (KQL) NO SOURCE दिखाता हैLog Analytics workspace ID configured नहीं (PAID tier unwired)।निर्णय लें: क्या आपको per-shape KQL चाहिए? यदि हाँ, Cosmos पर Diagnostic Settings सक्रिय करें → Log Analytics पर stream, Cloud Credentials में workspace GUID paste करें। यदि नहीं, स्वीकार करें कि यह pane locked है — Throttling RCA और RU Budget अभी भी Azure Monitor के माध्यम से काम करते हैं।
Query Cost / Composite Index खालीअभी तक NoSqlStudio से कोई query नहीं चली (या सभी queries app के बाहर mongosh के माध्यम से थीं)।NoSqlStudio के अंदर अपनी collection के विरुद्ध actual queries चलाएँ (Shell या Query tab)। Cost capture hook NoSqlStudio के DataService पर रहता है — केवल वह देखता है जो उससे गुज़रता है।
Autoscale card $41.9K/mo जैसा बेतुका दिखाता हैBill simulator के autoscale calculation में ज्ञात bug।अन्य 4 cards (manual / serverless / reserved-1y / reserved-3y) सटीक हैं। Autoscale number को नज़रअंदाज़ करें — अगले release के लिए fix योजनाबद्ध।
सभी panes का scroll content के बीच में कट जाता हैLeafyGreen &lt;Tab&gt; height propagate नहीं करता — 25 मई 2026 से पहले layout bug था।नवीनतम NoSqlStudio build पर अपडेट करें — fix scrollStyles में explicit maxHeight: calc(100vh - 320px) के साथ है।
Hot Partitions scan 16500: TooManyRequests लौटाता हैAggregation throttled क्योंकि cluster में अभी RU headroom की कमी है।RU/s को अस्थायी रूप से बढ़ाएँ, scan चलाएँ, वापस scale करें। या off-peak window के लिए scan schedule करें।
उच्च 429 count के बावजूद Throttling RCA "Suspect queries" खालीTraffic app servers / अन्य clients से आता है, NoSqlStudio से नहीं।या तो NoSqlStudio shell में known-bad queries replay करें ring buffer populate करने के लिए, या KQL के माध्यम से पूर्ण per-shape correlation के लिए Log Analytics (PAID) पर upgrade करें।
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