Persönlichkeiten bei bluehands

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1 Persönlichkeiten bei

2 Technologien bei

3 Skalierbare Anwendungen mit Windows Azure GmbH & co.mmunication KG posts..de/am

4 Immer mehr Mehr Performance Mehr Menge Mehr Verfügbarkeit

5 Skalierung Vertikale Skalierung Horizontale Skalierung

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

7 Pattern

8 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

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

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

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

12 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

13 Pattern: Messaging Load-Balancer Service App Service App Service App Queue Worker Worker Worker Worker Worker Sql-Azure Table-Storage Blob-Storage

14 Pattern: Messaging Absoluter Klassiker Beste Skalierung Kann mit Request/Response kombiniert werden Auch hier gilt: Skalierung hängt am Storage

15 Demo Azur Basics

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

17 RDBMS: Performance no. clients 5,00 3 Instances 4,00 3,00 2,00 1,00 0,00 5,00 4,50 4,00 3,50 3,00 2,50 2,00 1,50 1,00 0,50 0,00 12 Instances

18 RDBMS: Performance no. clients 2,00 1,80 1,60 1,40 1,20 1,00 0,80 0,60 0,40 0,20 0,

19 Binsenweisheit Man muss die Daten verteilen Willkommen in der Hölle

20 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

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

22 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

23 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

24 Sql Azure

25 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

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

27 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

28 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.

29 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

30 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

31 Table Storage

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

33 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

34 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

35 Blob Stroage

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

37 Query

38 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

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

40 Kosten

41 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$) Summe: 1.100$/Monat Deutlich billiger als interne IT Mini Website: 16$/Monat Table & Blob Storage deutlich billiger als Sql Azure

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

43 Fragen?

44 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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