En esta presentación vemos las opciones de escalibilidad en SQL Database en Azure

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)

28. 28
Geo-Replicación
DB1
DB1
DB1
DB1
DB1

29. Preguntas?