Think Big. Skalierbare Anwendungen mit Azure. Aydin Mir Mohammadi Bluehands GmbH & co.mmunication KG

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1 Skalierbare Anwendungen mit Azure Bluehands GmbH & co.mmunication KG

2 Immer mehr Mehr Performance Mehr Menge Mehr Verfügbarkeit

3 Skalierung Vertikale Skalierung Horizontale Skalierung

4 Skalierung Vertikale Skalierung ist einfacher Multi-Threading Cores, Speicher und IO ausnutzen Wird sehr schnell sehr teuer Hohes Potential, um klassische Anforderungen (ACID) gerecht zu werden

5 Skalierung Skalierungsfaktor Wie viel Prozent der Ressource verliere ich beim Skalieren? Lineare Skalierung: Kein Verlust Sub-Lineare Skalierung: Verlust 0,9 oder 0,95 ist gut Achtung: Es kann sogar ins negative gehen

6 Binsenweisheiten Entkopplung so viel es geht Seperation of concerns Query-Command Seperation ist muss Chunky Operations vs. Chatty Erbsen zählen schadet nicht

7 RDBMS: Chatty vs. Chunky 6,000 5,000 4,000 3,000 2,000 1,000,000 Chatty local -> local Chatty local -> Azure Chunky local -> local Chunky local -> Azure Chunky Azure -> Azure ms/wert 4, ,27222,18235,37401,31822

8 Agenda Pattern Request/Response Batch-Processing Azure Basics Map-Reduce Demo Storage CAP-Theorem Strategien Chatty/Chunky Datenbank Skalierung Zahlen spiele Daten nähe Verteilte Daten Sharding Federation RDBMS

9 Pattern

10 Pipes & Filter Web Legacy App Channel 3 Channel 4 Translator Adapter Channel 1 Router/ Orchestration Channel 5 Storage Channel 2 Endpoint Service App From Jörg Jooss & Holger Sirtl

11 Pattern: Request/Response Load-Balancer Service App Service App Service App Cache State & Data Storage

12 Pattern: Request/Response Absoluter Klassiker Application-State am besten beim Client Alternative: Session-Server (Cache) Alternative: Instanz nicht balancen Daten im Cache, sonst Storage

13 Pattern: Request/Response Skalierung wird verlagert auf Cache Storage Größtes Problem Cache Invalidisierung

14 Pattern: Request/Response Load-Balancer Service App Immer dabei Web-Role, App-Fabric, Service Bus Cache App-Fabric Cache, Table Storage Sql, Table, Blob Und viel mehr

15 Pattern: Batch-Processing Load-Balancer Service App Service App Service App Queue Worker Worker Worker Worker Worker Sql-Azure Table-Storage Blob-Storage

16 Pattern: Batch-Processing Absoluter Klassiker Beste Skalierung Kann mit Request/Response kombiniert werden Auch hier gilt: Skalierung hängt am Storage

17 Demo Azur Basics

18 Binsenweisheit Am Ende hängt es an den Daten Klassische Datenbanken skalieren nicht

19 RDBMS: Performance no. clients Instances Instances

20 RDBMS: Performance no. clients

21 Binsenweisheit Man muss die Daten verteilen Willkommen in der Hölle

22 CAP-Theorem Betrifft ein System mit verteilten Daten. Betrachtet folgende Eigenschaften Consistency: Alle sehen gleichzeitig das gleiche Availability: Alle können lesen & schreiben Partition Tolerance: Ausfall eines Knotens führt nicht zum Ausfall des Systems

23 CAP-Theorem: Wähle 2 aus 3 Consitency ACID oder eventualy Consistent Antwort Verhalten Availabilty Partion Tolerance

24 CAP-Theorem: Beispiele Oracle Cluster (RAC) Kein CAP-Theorem, da nicht verteilt Datenbank Mirroring (Log-Shipping) Synchrone Commits: CA Asynchrone Commits & Sync: AP Partitionierung Sharding & Federation: CA

25 State & Pub/Sub Server: Async Commit Client Client Client <Cmd> <Query> <Cmd> <Cmd> <Cmd> <Cmd> Prozessor Prozessor Prozessor <Cmd> <Cmd> <Cmd> State/Data State/Data State/Data

26 Detailprobleme: Zeitmessung GetTicks hat ca. 10ms Genauigkeit Multimedia-Timer ist besser (Demo) Multimedia-Timer hat ein Shift. DateTime hat Ticks als Basis. 1 Tick = 100 Nanosekunden Bestpractice Timer starten, Datum merken Zeitstempel berechen Zustand nach einer Weile neu berechnen

27 Sql Azure

28 RDBMS: Sql-Azure Sql-Server in Azure Immer drei Knoten 1 Primary, 2 Standby 1 Sync commit, 1 async commit Funktional eingeschränkt Kein Xml Kein CLR Kein OleDB (not supported) It just works

29 DBMS: Sql-Azure Latenz beachten Licht braucht 1,8 ms Sql Ping ca. 15 ms

30 Sharding Für Join und ref. Integrität müssen Mütter verteilt werden. Storage Mutter Mutter Mutter Storage Kind Mutter Mutter Mutter Kind Storage Mutter Mutter Mutter Geeignete Aufteilung finden Kind

31 Sql-Azure: Skalierung (CA) Manuelles Sharding Daten werden auf mehrere Knoten verteilt. Zugriff wird im Client gesteuert. Sql Azure Federation Eingebautes Sharding. Zugriff wird im Server gesteuert, jedoch nicht transparent.

32 Federation Limits Keine Transaktionen über shards. Verteilte Transaktionen sind in Sql-Azure nicht supported Kein Auto-Increment Vorteile gegenüber manuelles Sharding Online Split, Management Datenbank kennt die Verteilung. Shard kann abgefragt werden

33 Federation Federation key überlegen Über welche Eigenschaft einer Tabelle wird verteilt Federations erstellen Man kann die einzelnen Shards immer wieder splitten Sql-Statements anpassen Vor jedem Statement: Use Federation xxx (key=value),with filtering=off, reset

34 Table Storage

35 Table-Storage Schemalos. Partitioniert. Jede Partition wird auf eine andere Maschine gehalten. Jede Entität hat ein PartitionKey und ein RowKey Versionierung über Timestamp

36 Table-Storage: How to use Queries nur auf RowKey und PartionKey mit = Table-Storage ist eine Hash-Table. Alle andere Operationen machen einen Full-Scan. Evtl. PartitionKey und danach Properties Limits beachten 64k pro Eigenschaft, 1 MB pro Entität 5000/sec auf Account und 500/sec auf Partition

37 Table-Storage: How to use Komplizierte denormalisierte Objekte Z.B.: Profile, Settings Eher statische Entitäten Vorberechnete Sichten. Daten werden je nach Anwendung vorbereitet. In RDBMS: Mehrere Clustered Indizes

38 Blob Stroage

39 Blob-Storage Filesystem in der Cloud Content ist von überall abrufbar Über http als Ressource einbinden

40 Query

41 Map-Reduce Idee Query in kleine Teile aufteilen Auf viele Knoten ausführen Voraussetzung Code und Daten sind nah D.h. Map-Reduce auf einer zentralen DB macht in der Regel keinen Sinn

42 Map-Reduce In Linq map --> Enumerable.Select reduce --> Enumerable.Aggregate Mehrere Implementierungen (deprecated) DryadLINQ Daytona Hadoop

43 Kosten

44 Kosten Nicht geschenkt! 3 Dienste => 6 kleine Server (510,63 ) 1 DB =>150 GB (160,12 ) Speicher => GB & Transkation (159,58 ) Netzwerk => GB (170,21 ) Cache, Authentifizierung (~100 ) Summe: /Monat Deutlich billiger als interne IT Mini Website: 16 /Monat Table & Blob Storage deutlich billiger als Sql Azure

45 Fazit Skalierung wird einfacher Gleich mit designen Infrastruktur wird besser Datenbanken gehen mit

46 Fragen?

47 Links /how-to-get-most-out-of-windows-azure-tables.aspx derations-building-scalable-elastic-and-multi-tenant-databasesolutions-with-sql-azure.aspx

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