Azure sql database escalabilidad
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Este documento describe los patrones de escalabilidad en Microsoft Azure SQL Database. Ofrece varias opciones para escalar el rendimiento de una base de datos, ya sea verticalmente mediante el cambio a un nivel de servicio superior o horizontalmente mediante la adición de más bases de datos. También describe cómo Azure SQL admite el escalamiento elástico mediante la fragmentación de bases de datos en "shards" y la combinación o división de shards para admitir miles de bases de datos.
Azure sql database escalabilidad
- 1. Patrones de escalalidad en Microsoft Azure SQL Database Eduardo Castro, PhD.
- 2. 2 Fuentes de esta presentación MSDN Channel 9 Microsoft Azure SQL Databases SQL Azure Scalability Microsoft Azure SQL Databases Overview Microsoft Azure Elastic Scale
- 3. La plataforma de datos de Microsoft
- 4. Azure Data Services para soluciones
- 5. 5 Plataforma Microsoft SQL Físico Virtual Infraestructura como Servicio Plataforma como un Servicio SQL Server Máquinas físicas (hierro en bruto) SQL Server Private Cloud Máquinas virtualizadas SQL Server en Azure VM Máquinas virtualizadas Base de datos SQL Azure Bases de datos virtualizados SQL Dedicado costo más alto Menor costo compartido Administración Superior Baja la Administración Nube Híbrida On Premises Fuera de las instalaciones SQL SQL SQL SQL SQL SQL SQL SQL SQL
- 6. 6 Base de datos SQL Azure Base de datos relacional -como-un-servicio, totalmente administrado por Microsoft Diseñado para aplicaciones en la nube Plataforma de base de datos de nivel empresarial con la economía nube
- 7. SQL Database - Niveles de servicio de base de datos • •• ••• • •• •••
- 8. Rendimiento predecible Web / Business Básico / Standard / Premium Máquina Escribe Lee Memoria DB 1 DB 2 DB 3 DB 4 DB 7 DB 5 DB 6 DB 8 DB 9 Máquina Escribe Lee Memoria DB 1 DB 2 DB 3 DB 4 DB 7 DB 5 DB 6 DB 8 DB 9 DB 1 DB 2 DB 3 DB 4 DB 7 DB 5 DB 6 DB 8 DB 9 Vecino ruidoso! Delimitadores eliminan vecinos ruidosos
- 9. 9 Opciones de escalabilidad en la base de datos SQL Azure Rendimiento previsible: escalamiento hacia arriba o hacia abajo (vertical) • Cambie de niveles de servicio para una base de datos dada, con base en las necesidades de capacidad / rendimiento Escalamiento elástico: Horizontal • Añadir o eliminar bases de datos como más o menos capacidad / rendimiento según sea necesario
- 10. 10 Opciones de escalabilidad en la base de datos SQL Azure Básico Estándar Premium Básico Básico Básico Básico Básico Básico Premium Estándar Escalamiento OUT / IN Escalahaciaarriba/abajo
- 11. 11 Rendimiento escalable • Básico,Estándar, y Premium proporcionan el aumento de los niveles de rendimiento • El rendimiento se expresa en unidades de rendimiento de base de datos (DTU) DTU es una medida combinada de la CPU, IO lectura, IO escritura, y la memoria • Escala de rendimiento arriba / abajo a través del portal, las API, PS, o T-SQL para reflejar la demanda real o anticipada • Base de datos permanece en línea, durante el cambio • Facturación por hora 5 10 20 50 100 200 800DTU B S0 S1 S2 P1 P2 P3
- 12. 12 Unidad de Rendimiento de Base de Datos- DTU Representa la capacidad relativa (recursos) asignado a la base de datos Medida de CPU, la memoria, y lecturas y escrituras Simplifica las opciones selección de rendimiento Monitoreo % De Nivel de rendimiento actual Utilización 75% Leer 50% Escribir 50% UPC 60% Memoria Calcular Escribe Lee Memoria DB carga de trabajo Cuadro delimitador
- 13. 13 Nuevos niveles de rendimiento Básico Estándar Prima Niveles de Desempeño (DTU) 5 S0: 10 S1: 20 S2: 50 P1: 100 P2:200 P3: 800 Resultados de ASDB 16600 tx/hora S1: ,520 tx/minuto S1: ,940 tx/minuto S2: 2570 tx/minuto P1: 105 tx/segundo P2: 228 tx/segundo P3: 735 tx/segundo El tamaño máximo de DB 2GB 250GB 500GB Precio * por hora (mes) 0,0069 dólares (~ $ 5) S0: 0,0208 dólares (~ $ 15) S1: $ 0,0417 (~ $ 30) S2: 0,1042 dólares (~ $ 75) P1: 0,6458 dólares (~ $ 465) P2: $ 1.292 (~ $ 930) P3: $ 5.167 (~ $ 3720) * A partir de 1 de noviembrest
- 14. 14 RESULTADO UPC Escribe Lee UPC Escribe Lee Gobernanza de Recursos Las solicitudes de recursos no se rechazan, pero se ponen en cola La sobrecarga puede dar lugar a transacciones de larga ejecución o posiblidad de timeout SELECT * FROM a JOIN b ON … UPC Escribe Lee
- 15. 15 La elección de los niveles de desempeño La migración desde on Premises Crear escenarios de prueba La migración desde Web & Business Utilice master.sys.resource_stats El cambio entre los niveles Utilice userdb.sys.dm_db_resource_stats Afinamiento de consultas sys.dm_exec_query_stats sys.dm_exec_query_sql_text() sys.dm_exec_query_plan sys.dm_exec_requests sys.dm_exec_sessions
- 16. 16 Cómo cambiar el Nivel de Rendimiento PowerShell Set-AzureSqlDatabase REST Update Database / ServiceLevelObjectiveId .NET Microsoft.WindowsAzure.Management.Sql. SqlManagementClient client.Databases.Update(...) T-SQL ALTER DATABASE … MODIFY (EDITION = …)
- 17. 17 Administración de cuotas Cuota por servidor 6 Servidores por suscripción Cuotas por DB 1600 DTU 150 bases de datos Ejemplos 2 P3 = 2x800 DTU = 1600 DTU 160 S0 = 160x10 DTU = 1600 DTU 200 S2 = 200x50 DTU = 10000 DTU 1 P3, 14 S2,10 S0 ... = 1.600 DTU / 25 DB
- 18. 18 Monitoreo de las base de datos • Monitorear el consumo de recursos y establecer alertas y notificaciones para guiar las decisiones de escalablidad • Métricas incluyen el uso de DTU, el uso de recursos, el tamaño de la base de datos, la salud de conexión • Dashboard para ver resumen del rendimiento
- 19. 19 Monitoreo de recursos master.sys.resource_stats 5 minutos promedio userdb.sys.dm_db_resource_stats 15 segundos promedios
- 20. 20 Eslastic Scale en SQL Azure • Escalamiento hasta miles de bases de datos utilizando el patrón de base de datos fragmentadas (Sharding) • Soporta añadir, divider y combinar “shards” con el movimiento de datos • Los clientes pueden combinar resultados de la consulta de múltiples “shards” Shards de SQL Database
- 21. 21 Conceptos (1) Base de Datos (2) Sharding Clave . . . (3) Shard Map Manager (4) Shard (4) Shard (5) Shard Set (6) Tabla fragmentada (7) Tabla (8) Shardlet ID de cliente Nombre 1 Alicia 2 Bob Tabla Cliente ID DataCenter Nombre DC 1 Boston 2 Miami Tabla DataCenter
- 22. 22 Uso de escalamiento por Sharding Aplicación Desarrollador Aplicación .NET Shard Map Management (SMM) • Define grupos de shards para su aplicación • Maneja mapeo de llaves de enrutamiento Data Dependent Routing (DDR) • Enruta solicitudes entrantes para el shard correcto, por ejemplo, dado un ID de cliente • Información de enrutamiento se guarda en caché por eficiencia Multi-Shard Query (MSQ) • Procesamiento interactivo a través de varios Shards • La misma sentencia ejecutada en todos los shards con UNION ALL API de cliente .NET Servicio de Gestión Admin / DevOps
- 23. 23 Data Dependent Routing (DDR) using (SqlConnection conn = ShardMap.OpenConnectionForKey( shardingKey, connectionString, ConnectionOptions.Validate)); { using (SqlCommand cmd = new SqlCommand() { cmd.Connection = conn; cmd.CommandText = "SELECT * FROM customers WHERE customer ID = 104"; SqlDataReader sdr = cmd.ExecuteReader(); } }
- 24. 24 Caché: mejora el rendimiento de las operaciones de Shards • Global Shard Map (GSM) - estado de todos los Shards en el Shard Map • Local Shard Map (LSM) - estado de todos los Shards en un Shard concreto • Client Cache (eager/lazy) - estado de todos los Shards en los Shard Maps / Shards conocidos Data Dependent Routing (DDR) Client App DDR API CacheDesarrollador Shard Map Manager GSM DB LSM
- 25. 25 Multi-Shard Query Cliente App MSQ API SELECT count(*) FROM customers UNION ALL result set DB1 [0-100) . . .DB2 [100-200) DB3 [200-300) DB4 [300-400) DB5 [400-500) DB6 [500-600) DBn [N - n + 100) Aplicación Revelador Shard Map Manager
- 26. 26 Consulta de multiples Shards using (MultiShardConnection conn = new MultiShardConnection(m_shardMap.GetAllShards(null), MultiShardTestUtils.GetTestSqlCredential())) { using (MultiShardCommand cmd = conn.CreateCommand()) { cmd.CommandText = "SELECT count(*) FROM customers"; cmd.CommandType = CommandType.Text; cmd.Policy = MultiShardPolicy.PartialResults; using (MultiShardDataReader sdr = cmd.ExecuteReader(includeShardNameColumn: true)) { while (sdr.Read()) { // Now consume results from the data reader… } } } }
- 27. 27 Combinación y división de Shards • Dividir: crear dos shards con base en uno • Combinar: crear un shards de dos shards distintos • Mover a un punto: mover un solo tenand a un shard específico SplitMerge DB1 [0-100) . . .DB2 [100-200) DB3 [200-300) DB4 [300-400) DB5 [400-500) DB6 [500-600) DBn [N - n + 100) DB2.1 [0-200) DB5.1 [400-450) DB5.2 [450-500)
- 29. Preguntas?