1) O documento discute estratégias de alta disponibilidade para bancos de dados relacionais no Azure, incluindo SQL Azure e SQL Server em VMs. 2) São apresentadas opções como SQL Azure para redução de custos de administração e SQL Server em VMs para ambientes maiores ou projetos híbridos. 3) São descritas técnicas como sharding horizontal e vertical, containers, monitoramento e elasticidade para garantir a disponibilidade dos bancos de dados.

1. Rubens Guimarães
rubens.guimaraes@e-seth.com.br
Azure Weekend 2017
Alta disponibilidade com bancos de
dados relacionais no Azure

2. Rubens Guimarães
Diretor de Tecnologia da eSeth
Engenheiro de Software com especialização na
Academia Latino-Americana de Segurança da Informação
e Stanford University - Palo Alto CA
Desenvolve projetos de tecnologia de ponta para empresas
instituições financeiras, redes de franquias e marcas
Latina, EUA e Europa.

3. www.tecnologianapratica.com/rubensGuimaraes

4. O volume de informações
digitais produzidas nos últimos
02 anos é equivalente ao volume produzido em
toda a história.
Vai aumentar mais. Machine learning, IoT, Cognitive Services, etc

6. Relacional
Tabelas, colunas e registros
são estruturas típicas deste
tipo de tecnologia. A
linguagem SQL é utilizada
neste modelo.
SQL Server, Oracle, MySQL
NoSQL
Capacidades que vão além das
características típicas dos
sistemas gerenciadores
relacionais.
DocumentDB, MongoDB,
Redis, Cassandra, Riak

10. Otimizado para reduzir os custos para provisionar e gerenciar muitos
bancos de dados. Ele reduz os custos de administração porque você
não precisa gerenciar máquinas virtuais, um sistema operacional
nem um software de banco de dados. Você não precisa gerenciar as
atualizações, a alta disponibilidade ou os backups.
SQL Azure (PaaS)

11. Grandes ambientes, migração de ambientes já existentes ou
projetos híbridos. Possui direitos de ADM sobre as instâncias
dedicadas. Todas versões disponíveis. Licenciamento em
diversas opções.
SQL Server em VMs do Azure (IaaS)

12. HORIZONTAL X VERTICAL

13. HORIZONTAL
Mesma estrutura com
dados diferentes.
Tabela A
Tabela B
Tabela C
Tabela A
Tabela B
Tabela C
Tabela A
Tabela B
Tabela C
Tabela A
Tabela B
Tabela C
Estruturas diferentes com
dados diferentes.
Tabela A
Tabela B
Tabela C
Tabela D
Depende do projeto e da capacidade da aplicação executar ações separadas.
Shard Map Manager x

15. INTELIGÊNCIA
Fragmentos quentes
X Fragmentos frios
Isolamento e carga

16. CONTEINERS
- Isolamento físico dos shardlets.
- Permissões e Controle de
exposições.
- Gerenciamento facilitado.
- Permite mover db entre conteiners
sem sair do ar de forma vertical.

17. AZURE
Elasticidade
Vertical e Horizontal

18. Monitoram atividades anormais de banco de dados, indicando potenciais ameaças de segurança
à base de dados.

19. O que é uma DTU?
Unidade de medida dos recursos que têm garantia de
para um Banco de Dados SQL do Azure.
Uma DTU é uma medida combinada de CPU, memória
E/S de log de transações, em uma proporção
de trabalho OLTP de parâmetro projetada para ser
trabalho OLTP reais.

20. DESEMPENHO SQL SERVER NO AZURE
1- Direcione o tempdb para a unidade D na VM:
USE MASTER
GO
ALTER DATABASE tempdb MODIFY FILE (NAME= tempdev, FILENAME= ‘D:SQLTEMPtempdb.mdf’)
GO
ALTER DATABASE tempdb MODIFY FILE (name = templog, filename = ‘D:SQLTEMPtemplog.ldf’)
GO

21. DESEMPENHO SQL SERVER NO AZURE
2- Configurar os serviços do SQL Server para inicialização manual:
3- Criar um script para a cada inicialização da VM a pasta “SQLTEMP” (indicada
no script do passo 1) seja criada na unidade D antes da iniciação dos serviços do
SQL:
$SQLService=”SQL Server (MSSQLSERVER)”
$SQLAgentService=”SQL Server Agent (MSSQLSERVER)”
$tempfolder=”D:SQLTEMP”
if (!(test-path -path $tempfolder)) {
New-Item -ItemType directory -Path $tempfolder
}
Start-Service $SQLService
Start-Service $SQLAgentService
4- Agendar uma tarefa no Windows para execução do script ao inicializar o
servidor:

22. ANÁLISE
Máximo de solicitações simultâneas
SELECT COUNT(*) AS [Concurrent_Requests] FROM sys.dm_exec_requests R
OU
SELECT COUNT(*) AS [Concurrent_Requests] FROM sys.dm_exec_requests R
INNER JOIN sys.databases D ON D.database_id = R.database_id AND D.name = 'MyDatabase‘
Máximo de sessões
SELECT COUNT(*) AS [Sessions] FROM sys.dm_exec_connections
OU
SELECT COUNT(*) AS [Sessions] FROM sys.dm_exec_connections C
INNER JOIN sys.dm_exec_sessions S ON (S.session_id = C.session_id)
INNER JOIN sys.databases D ON (D.database_id = S.database_id)
WHERE D.name = 'MyDatabase'

23. ANÁLISE
SELECT
avg(avg_cpu_percent) AS 'Average CPU use in percent',
max(avg_cpu_percent) AS 'Maximum CPU use in percent',
avg(avg_data_io_percent) AS 'Average physical data I/O use in percent',
max(avg_data_io_percent) AS 'Maximum physical data I/O use in percent',
avg(avg_log_write_percent) AS 'Average log write use in percent',
max(avg_log_write_percent) AS 'Maximum log write use in percent',
avg(max_session_percent) AS 'Average % of sessions',
max(max_session_percent) AS 'Maximum % of sessions',
avg(max_worker_percent) AS 'Average % of workers',
max(max_worker_percent) AS 'Maximum % of workers' FROM sys.resource_stats WHERE
database_name = 'userdb1' AND start_time > DATEADD(day, -7, GETDATE());
Os dados são coletados a cada 5 minutos e são mantidos por aproximadamente 35
dias. Essa exibição é útil para uma análise de histórico de longo prazo de como seu
banco de dados SQL usa recursos.

24. AZURE
Mapa de estudos
azure.microsoft.com/pt-
br/documentation/learning-paths/sql-database-
elastic-scale

25. www.youtube.com/AzureBrasilComunidadeTécnica

26. Rubens Guimarães
rubens.guimaraes@e-seth.com.br
www.eSeth.com.br