Taktgeber aus der Cloud

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2 azure. Microsoft Azure Scheduler Teil 4: Microsoft Azure Scheduler gezielt einsetzen Quellcode als Download auf Taktgeber aus der Cloud In dieser fünfteiligen Artikelserie beschäftigen wir uns mit der folgenden Frage: Wie können wir Azure-Dienste sinnvoll und sicher in Nicht-Cloud-Applikationen einsetzen? Ich zeige anhand von Beispielen aus meinem Projektalltag verschiedene Szenarien, in denen Cloud-Dienste eine Lösung für gängige Probleme lokaler Applikationen bieten. In diesem vierten Teil der Serie geht es um den Azure-Scheduler-Dienst und darum, wie dieser die Verfügbarkeit unserer Applikation verbessern kann. Artikelserie von Roland Krummenacher Ziel dieser Serie ist, dass Sie die Möglichkeiten der Azure- Dienste für Ihre eigenen Applikationen erkennen und deren Konzept verstehen. Ich begleite die fünf Artikel auch auf meinem Blog, wo Sie weitere Informationen und eine Visual Studio Solution zur Demonstration der Lösung finden [1]. Das Problem Nachdem wir im letzten Artikel das Feld der Azure- Dienste weit geöffnet haben, fokussieren wir uns in diesem Artikel wieder auf eine einfache Problemstellung: Wie können wir zeitlich gesteuerte Abläufe implementieren, oder: Wie funktioniert Scheduling? Scheduling kommt in der Softwareentwicklung häufig vor. Man spricht dabei von Jobs, die auf Basis eines Intervalls ausgeführt werden. Das können einfache Jobs sein wie Überprüfe alle 30 Sekunden, ob neue Dateien in einem Verzeichnis vorhanden sind und verarbeite sie oder Teil 1: Azure Storage als Zwischenspeicher für den Datenaustausch Teil 2: Fernüberwachung via Cloud Teil 3: Aufbereitung von Daten als JSON-Read Models in der Cloud Teil 4: Taktgeber aus der Cloud Teil 5: Sammeln von Client-Log-Dateien in der Cloud komplexere wie Starte den Rechnungslauf der Buchhaltungssoftware jeweils am letzten Freitag des Monats um zwei Uhr morgens. In jedem Fall ist es jedoch wichtig, dass ein Scheduling-Mechanismus zuverlässig und insbesondere ausfallsicher ist. Sollte der Scheduler nämlich versagen, bleibt das System einfach stumm. Es gibt keine Fehlermeldung und die Systemverantwortlichen merken es im schlechtesten Fall erst, wenn es bereits zu spät ist. In der.net-welt wird häufig entweder der Task Scheduler des Windows-Betriebssystems oder ein Scheduling-Framework verwendet. Ein beliebtes Framework ist Quartz.NET, eine Portierung aus der Java-Welt [2]. Beide Ansätze haben jedoch einen klaren Nachteil: Sie sind Single Point of Failures. Falls das System zum geplanten Zeitpunkt nicht läuft, wird der Job nicht ausgeführt, egal welchen Ansatz man implementiert hat. Ursache dafür ist möglicherweise, dass der Scheduling- Dienst nicht gestartet wurde, abgestützt ist oder dass das ganze System nicht lief, weil es aufgrund von Wartungsarbeiten heruntergefahren wurde. Die Lösung Es gibt verschiedene Ansätze, die Zuverlässigkeit eines Schedulers zu erhöhen. Quartz.NET kann beispielsweise die auszuführenden Jobs persistieren und behält so den Überblick darüber, welche Jobs noch ausgeführt werden müssen und welche bereits ausgeführt wurden. Eine einfachere und tendenziell zuverlässigere Alternative bie- 62

3 Microsoft Azure Scheduler. azure tet jedoch die Cloud. Der Microsoft Azure Scheduler Service bietet die Möglichkeit, zeitlich gesteuerte Jobs in der Cloud zu erstellen. Diese Jobs werden vom Azure Scheduler verwaltet und je nach Intervall wird zum definierten Zeitpunkt entweder ein HTTP-Aufruf ausgeführt oder eine Nachricht in eine Warteschlange (Queue) geschrieben (Abb. 1). Es stehen die HTTP-Methoden GET, PUT, POST und DELETE zur Verfügung, und als Warteschlange können die Azure Storage Queues verwendet werden. Azure Service Bus Messaging wird zum Verfassungszeitpunkt dieses Artikels noch nicht vom Azure Scheduler unterstützt. An welches System dieser Aufruf geht und Art sowie Inhalt der Nachricht kann der Benutzer vollkommen selbst bestimmen, der Azure Scheduler reichert die Nachricht lediglich noch mit gewissen Metadaten an, z. B. mit einer eindeutigen Laufnummer. Wieso aber hat der Azure Scheduler eine höhere Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit als eine lokale Implementation? Zunächst einmal ist der Azure Scheduler eine zentrale Komponente innerhalb des Azure-Ökosystems. Viele andere Azure-Dienste wie SQL Azure Databases Backup, Azure Websites Web Jobs oder Azure Mobile Services lagern das Scheduling an den Scheduler aus. Der Azure Scheduler ist georedundant deployt und läuft in allen Azure-Datencentern parallel. Auch alle Jobs werden zwischen den Datencentern repliziert. Kommt es also zum Ausfall in einem der Datencenter, werden die Jobs von einem anderen aus ausgeführt. Dabei kann es sich von einer einfachen Netzwerkstörung bis hin zum kompletten Ausfall eines Datencenters aufgrund von Naturkatastrophen um alles handeln. Um eine annähernd vergleichbare Ausfallsicherheit gewährleisten zu können, müssten selbst große Unternehmen sehr viel Geld in ihre IT-Infrastruktur investieren. Für KMUs ist das finanziell nicht denkbar. Daneben bietet der Azure Scheduler zusätzlich ein konfigurierbares Fehlerhandling an. Es ist möglich, mittels einer Retry Policy zu bestimmen, wann und wie oft ein HTTP-Request im Fehlerfall wiederholt werden soll. Weiter kann ein alternativer Endpoint angegeben werden, falls das primäre Ziel auch nach wiederholten Versuchen nicht erreichbar ist. Und schließlich führt der Azure Scheduler über jeden Job genau Buch, was es dem Benutzer ermöglicht, jederzeit zu überprüfen, welche Jobs wann ausgeführt wurden und ob sie erfolgreich waren. Detailliertere Informationen zum Azure-Scheduler-Dienst finden Sie auf meinem Blog [1]. Abb. 1: Der Azure Scheduler kann HTTP- oder Storage-Queue-Jobs ausführen Dienst, Skript oder Konsolenapplikation auf einem geschützten Server und können in der Regel nicht von außen via HTTP aufgerufen werden. Insofern ist die HTTP-Funktionalität des Azure Schedulers zwar spannend für Webapplikationen, die Variante, zeitgesteuert Nachrichten in eine Message-Queue zu stellen, bietet aber sehr viel mehr Einsatzmöglichkeiten. So können wir einen Worker-Prozess implementieren, der die Message-Queue regelmäßig nach neuen Nachrichten abfragt. Wenn nach dem Ablauf des Intervalls eine solche Nachricht vom Scheduler in die Queue gestellt worden ist, wird sie abgeholt und ein bestimmter Job ausgeführt. Die Zeitsteuerung ist komplett in die Cloud ausgelagert und das Abfragen der Warteschlange kann mithilfe des Azure Storage SDKs sehr einfach implementiert werden. Entkoppelung und Verfügbarkeit Die Verwendung einer Warteschlange zwischen Scheduler und Worker-Prozess hat weitere Vorteile: Sie bietet zunächst eine sehr schöne Entkoppelung der Verantwortlichkeiten. Will man den Prozess nicht zeitgesteuert, sondern manuell auslösen, braucht man lediglich eine Nachricht in die Warteschlange zu stellen. Ist der Worker-Prozess online, verarbeitet er die Nachricht zeitnah. Wird das System aber beispielsweise gerade neu gebootet, bleibt die Nachricht einfach so lange in der Warteschlange, bis sie abgeholt und verarbeitet wird. Der Prozess ist also unabhängig vom Aufrufer, sowohl technisch bezüglich der Schnittstelle als auch zeitlich, da der Aufruf nicht mehr synchron erfolgen muss. Weiterhin können wir durch den Einsatz der Warteschlange auch die Verfügbarkeit unseres Systems erhöhen, indem wir mehrere Instanzen unseres Prozesses auf unterschiedlichen Servern installieren. Fällt einer der Prozesse aus, holt ein anderer die Nachricht aus der Queue ab und verarbeitet sie. Das Gesamtsystem bleibt immer verfügbar, solange einer der installierten Prozesse online ist. Beurteilung Zeitgesteuerte Jobs sind häufig Batchverarbeitungsprogramme, die über längere Zeit laufen und bestimmte Aufgaben abarbeiten. Solche Programme laufen als Skalierbarkeit Schließlich können wir mit dem Azure Scheduler auch die Skalierbarkeit unseres Systems erhöhen. Um Ihnen das zu zeigen, verwende ich ein Beispiel aus der Praxis: 63

4 azure. Microsoft Azure Scheduler nen beliebig viele weitere Instanzen unseres Prozesses hinzufügen oder auch zur Laufzeit entfernen. Auf windowsdeveloper. de und in meinem GitHub-Account finden Sie eine Visual Studio Solution, die eine solche Lösung im Ansatz demonstriert [3]. In gewissen Fällen kann es trotzdem noch zu doppelten Verarbeitungen der Dateien kommen. Dann nämlich, wenn unsere Instanzen innerhalb des zeitlichen Intervalls nicht mit der Datenverarbeitung nachkommen und bereits wieder Abb. 2: Um die Datenverarbeitung skalierbar und ausfallsicher zu machen, benötigen wir zwei Queues Dateien indexiert werden. Solche Auf einem FTP-Server werden von verschiedenen Quel- Fälle von Duplikationen müssen wir innerhalb der Aplen Dateien abgelegt. Wir erhalten die Aufgabe, einen plikationslogik erkennen und abfangen. Man nennt das Prozess zu implementieren, der regelmäßig auf dem auch eine idempotente Verarbeitung der Daten. FTP-Server prüft, ob neue Dateien vorhanden sind, diese verarbeitet und löscht. Wir wissen jedoch, dass pro Kosten Minute mehr Dateien produziert werden, als wir mit Den Azure Scheduler gibt es in einer Gratis-, Standardeiner Instanz unseres Prozesses verarbeiten können. Wir und Premiumausführung. Die kostenlose Variante ist errechnen, dass wir mit drei parallelen Instanzen auf der beschränkt auf ein minimales Intervall von einer Stunde, sicheren Seite sind. Wie teilen wir die Dateien auf dem maximal fünf Jobs und maximal JobausführunFTP-Server auf diese drei Instanzen auf? Wie machen gen pro Monat. Für knapp 15 Euro pro Monat erhält wir diesen Prozess skalierbar? man den Standardaccount mit insgesamt 500 Jobs, eiwenn wir die drei Instanzen einfach laufen lassen, nem minimalen Intervall von einer Minute und einer werden die Dateien dreifach verarbeitet, weil die eine uneingeschränkten Anzahl an Jobausführungen. Beim Instanz nicht weiß, was die anderen beiden machen Premiumaccount können für knapp 150 Euro pro Mound alle Instanzen alle Dateien verarbeiten wollen. Wir nat insgesamt Jobs erstellt werden. Die detailkönnten die Dateien auf dem FTP-Server in Ordner ab- lierten Kosten für Azure Scheduler und Azure Storage legen und jeder Instanz fix bestimmte Ordner zuweisen. Queue finden Sie unter [4]. Damit sind wir zwar skalierbar, haben aber die Verfügbarkeit des Systems beeinträchtigt, da eine Instanz Fazit nur die ihr zugewiesenen Dateien verarbeitet, nicht aber Der Azure Scheduler Service besticht durch seine Ausdie Arbeit einer anderen übernehmen kann, falls diese fallsicherheit, seine Konfigurierbarkeit, das Monitoausfällt. Wenn wir den Azure Scheduler wie oben be- ring und den einfachen, aber vielseitigen Einsatz. Dank schrieben mit der Queue implementieren, haben wir den der Möglichkeit, zeitgesteuert Nachrichten in eine umgekehrten Fall: Wir erhöhen zwar die Verfügbarkeit, Message-Queue zu schreiben, können Scheduler und da aber immer nur eine der drei Instanzen arbeitet, Worker-Prozess sauber voneinander entkoppelt und die nämlich diejenige, die die Nachricht aus der Queue ge- Verfügbarkeit sowie Skalierbarkeit des Systems weiter holt hat ist unsere Applikation nicht skalierbar. erhöht werden. Im nächsten Teil der Serie wird es dareine Lösung für dieses Dilemma sieht folgenderma- um gehen, wie wir Log-Daten von Clients in der Cloud ßen aus: Wir trennen das Prüfen auf neue Dateien von sammeln und auswerten können. der Verarbeitung. Der Azure Scheduler liefert uns reroland Krummenacher arbeitet als Softwarearchitekt und Cloudgelmäßig eine Nachricht in eine erste Queue (Abb. 2). Experte bei der bbv Software Services. Seine Schwerpunkte liegen Einer unserer Prozesse holt die Nachricht ab und prüft, in.net-architekturen, Cloud Computing und agilen Prozessen. welche Dateien auf dem FTP-Server verfügbar sind. jede Datei, die verarbeitet werden muss, erstellt er je eine Nachricht und stellt diese in eine weitere Queue. Die Nachricht beinhaltet den Dateinamen der zu verarbeitenden Datei. Die zweite Queue beinhaltet jetzt für jede Links & Literatur zu verarbeitende Datei eine Nachricht und diese Nach[1] richten können von allen Prozessen parallel verarbeitet werden. Der Einsatz der Queue stellt sicher, dass keine [2] Datei doppelt verarbeitet wird. Unsere Implementati- [3] https://github.com/rolandkru/rwwa-article4 on ist jetzt hochskalierbar und ausfallsicher. Wir kön- [4] 64

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