الموثوقية في Azure الذكاء الاصطناعي Search

  • مقالة

عبر Azure، تعني الموثوقية المرونة والتوافر إذا كان هناك انقطاع في الخدمة أو تدهور. في Azure الذكاء الاصطناعي Search، يمكن تحقيق الموثوقية داخل خدمة واحدة أو من خلال خدمات بحث متعددة في مناطق منفصلة.

  • نشر خدمة بحث واحدة وتوسيع نطاقها للحصول على قابلية وصول عالية. يمكنك إضافة نسخ متماثلة متعددة للتعامل مع أحمال عمل الفهرسة والاستعلام الأعلى. إذا كانت خدمة البحث تدعم مناطق التوفر، يتم توفير النسخ المتماثلة تلقائيا في مراكز بيانات فعلية مختلفة لمزيد من المرونة.

  • نشر خدمات بحث متعددة عبر مناطق جغرافية مختلفة. يتم احتواء جميع أحمال عمل البحث بالكامل داخل خدمة واحدة تعمل في منطقة جغرافية واحدة، ولكن في سيناريو متعدد الخدمات، لديك خيارات لمزامنة المحتوى بحيث يكون هو نفسه عبر جميع الخدمات. يمكنك أيضا إعداد حل موازنة التحميل لإعادة توزيع الطلبات أو تجاوز الفشل إذا كان هناك انقطاع في الخدمة.

لاستمرارية الأعمال والتعافي من الكوارث على المستوى الإقليمي، خطط لطوبولوجيا عبر المناطق، تتكون من خدمات بحث متعددة ذات تكوين ومحتوى متطابقين. يوفر البرنامج النصي المخصص أو التعليمات البرمجية آلية "تجاوز الفشل" لخدمة بحث بديلة إذا أصبح أحدها غير متوفر فجأة.

التوافر العالي

في Azure الذكاء الاصطناعي Search، النسخ المتماثلة هي نسخ من الفهرس. يتم تكليف خدمة البحث بنسخة متماثلة واحدة على الأقل، ويمكن أن تحتوي على ما يصل إلى 12 نسخة متماثلة. تسمح إضافة النسخ المتماثلة ل Azure الذكاء الاصطناعي Search بإجراء عمليات إعادة تشغيل الجهاز وصيانتها مقابل نسخة متماثلة واحدة، بينما يستمر تنفيذ الاستعلام على النسخ المتماثلة الأخرى.

لكل خدمة بحث فردية، تضمن Microsoft توفرا بنسبة 99.9٪ على الأقل للتكوينات التي تفي بهذه المعايير:

  • نسختين متماثلتين لقابلية الوصول العالية لأحمال العمل للقراءة فقط (الاستعلامات)

  • ثلاث نسخ متماثلة أو أكثر لقابلية الوصول العالية لأحمال عمل القراءة والكتابة (الاستعلامات والفهرسة)

يحتوي النظام على آليات داخلية لمراقبة سلامة النسخ المتماثلة وتكامل القسم. إذا قمت بتوفير مجموعة محددة من النسخ المتماثلة والأقسام، يضمن النظام هذا المستوى من السعة للخدمة الخاصة بك.

لا يتم توفير اتفاقية على مستوى الخدمة للمستوى المجاني. لمزيد من المعلومات، راجع اتفاقية مستوى الخدمة ل Azure الذكاء الاصطناعي Search.

دعم منطقة القابلية للوصول

مناطق التوفر هي قدرة النظام الأساسي ل Azure التي تقسم مراكز بيانات المنطقة إلى مجموعات مواقع فعلية مميزة لتوفير قابلية وصول عالية، داخل نفس المنطقة. في Azure الذكاء الاصطناعي Search، النسخ المتماثلة الفردية هي وحدات تعيين المنطقة. تعمل خدمة البحث داخل منطقة واحدة؛ يتم تشغيل النسخ المتماثلة الخاصة به في مراكز بيانات فعلية مختلفة (أو مناطق) داخل تلك المنطقة.

يتم استخدام مناطق التوفر عند إضافة نسختين متماثلتين أو أكثر إلى خدمة البحث. يتم وضع كل نسخة متماثلة في منطقة توفر مختلفة داخل المنطقة. إذا كان لديك نسخ متماثلة أكثر من المناطق المتوفرة في منطقة خدمة البحث، يتم توزيع النسخ المتماثلة عبر المناطق بالتساوي قدر الإمكان. لا يوجد إجراء محدد من جانبك، باستثناء إنشاء خدمة بحث في منطقة توفر مناطق توفر، ثم لتكوين الخدمة لاستخدام نسخ متماثلة متعددة.

المتطلبات الأساسية

  • يجب أن تكون طبقة الخدمة قياسية أو أعلى.
  • يجب أن تكون منطقة الخدمة في منطقة بها مناطق متوفرة (مدرجة في القسم التالي).
  • يجب أن يتضمن التكوين نسخا متماثلة متعددة: اثنتان لأحمال عمل الاستعلام للقراءة فقط، وثلاثة لأحمال عمل القراءة والكتابة التي تتضمن الفهرسة.

المناطق المدعومة

يعتمد دعم مناطق التوفر على البنية الأساسية والتخزين. حاليا، لا تحتوي منطقتان تم الإعلان عنهما في أكتوبر 2023 على تخزين كاف ولا توفران منطقة توفر ل Azure الذكاء الاصطناعي Search:

  • إسرائيل الوسطى
  • شمال إيطاليا

وإلا، يتم دعم مناطق التوفر ل Azure الذكاء الاصطناعي Search في المناطق التالية:

المنطقة طرح
شرق أستراليا 30 يناير 2021 أو أحدث
جنوب البرازيل 2 مايو 2021 أو أحدث
Canada Central 30 يناير 2021 أو أحدث
وسط الهند‬ 20 يناير 2022 أو أحدث
وسط الولايات المتحدة 4 ديسمبر 2020 أو أحدث
منطقة شمال الصين 3 7 سبتمبر 2022 أو أحدث
شرق آسيا 13 يناير 2022 أو أحدث
شرق الولايات المتحدة 27 يناير 2021 أو أحدث
شرق الولايات المتحدة 2 30 يناير 2021 أو أحدث
وسط فرنسا 23 أكتوبر 2020 أو أحدث
وسط غرب ألمانيا 3 مايو 2021 أو أحدث
شرق اليابان 30 يناير 2021 أو أحدث
وسط كوريا 20 يناير 2022 أو أحدث
شمال أوروبا 28 يناير 2021 أو أحدث
شرق النرويج 20 يناير 2022 أو أحدث
قطر الوسطى 25 أغسطس 2022 أو أحدث
جنوب أفريقيا 7 سبتمبر 2022 أو أحدث
South Central US 30 أبريل 2021 أو أحدث
جنوب شرق آسيا 31 يناير 2021 أو أحدث
منطقة السويد الوسطى 21 يناير 2022 أو أحدث
شمال سويسرا 7 سبتمبر 2022 أو أحدث
شمال الإمارات العربية المتحدة 9 سبتمبر 2022 أو أحدث
جنوب المملكة المتحدة 30 يناير 2021 أو أحدث
ولاية فرجينيا الأمريكية 30 أبريل 2021 أو أحدث
غرب أوروبا 29 يناير 2021 أو أحدث
غرب الولايات المتحدة 2 30 يناير 2021 أو أحدث
غرب الولايات المتحدة 3 02 يونيو 2021 أو أحدث

إشعار

لا تغير مناطق التوفر شروط اتفاقية مستوى خدمة البحث في Azure الذكاء الاصطناعي. لا تزال بحاجة إلى ثلاث نسخ متماثلة أو أكثر للاستعلام عن قابلية الوصول العالية.

خدمات متعددة في مناطق جغرافية منفصلة

يعد تكرار الخدمة ضروريا إذا كانت متطلبات التشغيل الخاصة بك تتضمن:

  • لا توفر متطلبات استمرارية الأعمال والتعافي من الكوارث (BCDR) (Azure الذكاء الاصطناعي Search تجاوز الفشل الفوري إذا كان هناك انقطاع).

  • أداء سريع لتطبيق موزع عالميا. إذا كانت طلبات الاستعلام والفهرسة تأتي من جميع أنحاء العالم، فإن المستخدمين الأقرب إلى مركز البيانات المضيف يتمتعون بأداء أسرع. يمكن أن يؤدي إنشاء المزيد من الخدمات في المناطق القريبة من هؤلاء المستخدمين إلى تكافؤ الأداء لجميع المستخدمين.

إذا كنت بحاجة إلى خدمتي بحث أو أكثر، فإن إنشائها في مناطق مختلفة يمكن أن تفي بمتطلبات التطبيق للاستمرارية والاسترداد، وأوقات استجابة أسرع لقاعدة مستخدم عالمية.

لا يوفر Azure الذكاء الاصطناعي Search طريقة تلقائية لنسخ فهارس البحث عبر المناطق الجغرافية، ولكن هناك بعض التقنيات التي يمكن أن تجعل هذه العملية سهلة التنفيذ والإدارة. يتم توضيح هذه التقنيات في الأقسام القليلة التالية.

الهدف من مجموعة موزعة جغرافيا من خدمات البحث هو توفير فهرسين أو أكثر في منطقتين أو أكثر، حيث يتم توجيه المستخدم إلى الذكاء الاصطناعي خدمة البحث Azure التي توفر أقل زمن انتقال:

Cross-tab of services by region

يمكنك تنفيذ هذه البنية عن طريق إنشاء خدمات متعددة وتصميم استراتيجية لمزامنة البيانات. اختياريا، يمكنك تضمين مورد مثل Azure Traffic Manager لتوجيه الطلبات.

تلميح

للحصول على مساعدة في نشر خدمات بحث متعددة عبر مناطق متعددة، راجع نموذج Bicep هذا على GitHub الذي ينشر حل بحث متعدد المناطق تم تكوينه بالكامل. يمنحك النموذج خيارين لمزامنة الفهرس، وطلب إعادة التوجيه باستخدام Traffic Manager.

مزامنة البيانات عبر خدمات متعددة

هناك خياران للحفاظ على مزامنة خدمتي بحث متميزتين أو أكثر:

لتكوين أي من الخيارين، نوصي باستخدام نموذج برنامج Bicep النصي في مستودع azure-search-multiple-region ، المعدل إلى المناطق واستراتيجيات الفهرسة.

الخيار 1: استخدام المفهرسات لتحديث المحتوى على خدمات متعددة

إذا كنت تستخدم المفهرس بالفعل على خدمة واحدة، يمكنك تكوين مفهرس ثان على خدمة ثانية لاستخدام نفس كائن مصدر البيانات، وسحب البيانات من نفس الموقع. كل خدمة في كل منطقة لها مفهرس خاص بها وفهرس هدف (لا تتم مشاركة فهرس البحث الخاص بك، مما يعني أن كل فهرس له نسخته الخاصة من البيانات)، ولكن كل مفهرس يشير إلى نفس مصدر البيانات.

فيما يلي مرئيات عالية المستوى لما ستبدو عليه هذه البنية.

Single data source with distributed indexer and service combinations

الخيار 2: استخدام واجهات برمجة تطبيقات REST لدفع تحديثات المحتوى على خدمات متعددة

إذا كنت تستخدم Azure الذكاء الاصطناعي Search REST API لدفع المحتوى إلى فهرس البحث، يمكنك الاحتفاظ بخدمات البحث المختلفة متزامنة عن طريق دفع التغييرات إلى جميع خدمات البحث كلما تطلب الأمر تحديثا. في التعليمات البرمجية الخاصة بك، تأكد من معالجة الحالات التي يفشل فيها التحديث إلى خدمة بحث واحدة ولكنه ينجح في خدمات البحث الأخرى.

تجاوز الفشل أو إعادة توجيه طلبات الاستعلام

إذا كنت بحاجة إلى التكرار على مستوى الطلب، يوفر Azure العديد من خيارات موازنة التحميل:

  • Azure Traffic Manager، يستخدم لتوجيه الطلبات إلى مواقع ويب متعددة ذات موقع جغرافي يتم دعمها بعد ذلك بواسطة خدمات بحث متعددة.
  • بوابة التطبيق، تستخدم لتحميل التوازن بين الخوادم في منطقة في طبقة التطبيق.
  • Azure Front Door، يستخدم لتحسين التوجيه العالمي لنسبة استخدام الشبكة على الويب وتوفير تجاوز الفشل العمومي.

بعض النقاط التي يجب مراعاتها عند تقييم خيارات موازنة التحميل:

  • البحث عبارة عن خدمة خلفية تقبل طلبات الاستعلام والفهرسة من عميل.

  • يجب مصادقة الطلبات من العميل إلى خدمة البحث. للوصول إلى عمليات البحث، يجب أن يكون لدى المتصل أذونات مستندة إلى الدور أو توفير مفتاح API على الطلب.

  • يتم الوصول إلى نقاط نهاية الخدمة من خلال اتصال إنترنت عام بشكل افتراضي. إذا قمت بإعداد نقطة نهاية خاصة لاتصالات العميل التي تنشأ من داخل شبكة ظاهرية، فاستخدم Application Gateway.

  • يقبل Azure الذكاء الاصطناعي Search الطلبات الموجهة <your-search-service-name>.search.windows.net إلى نقطة النهاية. إذا وصلت إلى نفس نقطة النهاية باستخدام اسم DNS مختلف في رأس المضيف، مثل CNAME، يتم رفض الطلب.

يوفر Azure الذكاء الاصطناعي Search عينة نشر متعددة المناطق تستخدم Azure Traffic Manager لإعادة توجيه الطلب إذا فشلت نقطة النهاية الأساسية. يكون هذا الحل مفيدا عند التوجيه إلى عميل ممكن للبحث يستدعي خدمة بحث فقط في نفس المنطقة.

يستخدم Azure Traffic Manager بشكل أساسي لتوجيه نسبة استخدام الشبكة عبر نقاط نهاية مختلفة استنادا إلى أساليب توجيه محددة (مثل الأولوية أو الأداء أو الموقع الجغرافي). يعمل على مستوى DNS لتوجيه الطلبات الواردة إلى نقطة النهاية المناسبة. إذا بدأت نقطة نهاية يقوم Traffic Manager برفض الطلبات، يتم توجيه حركة المرور إلى نقطة نهاية أخرى.

لا يوفر Traffic Manager نقطة نهاية للاتصال المباشر ب Azure الذكاء الاصطناعي Search، مما يعني أنه لا يمكنك وضع خدمة بحث مباشرة خلف Traffic Manager. بدلا من ذلك، الافتراض هو أن الطلبات تتدفق إلى Traffic Manager، ثم إلى عميل ويب ممكن للبحث، وأخيرا إلى خدمة بحث على الخلفية. يقع العميل والخدمة في نفس المنطقة. إذا فشلت خدمة بحث واحدة، يبدأ عميل البحث في الفشل، ويعاد توجيه Traffic Manager إلى العميل المتبقي.

Search apps connecting through Azure Traffic Manager

حول موقع البيانات في نشر متعدد المناطق

عند نشر خدمات بحث متعددة في مناطق جغرافية مختلفة، يتم تخزين المحتوى الخاص بك في المنطقة التي اخترتها لكل خدمة بحث.

لن يخزن Azure الذكاء الاصطناعي Search البيانات خارج منطقتك المحددة دون تخويلك. يكون التخويل ضمنيا عند استخدام الميزات التي تكتب إلى مورد Azure Storage: ذاكرة التخزين المؤقت للإثراء، وجلسة تصحيح الأخطاء، ومخزن المعرفة. في جميع الحالات، يكون حساب التخزين هو الحساب الذي توفره، في المنطقة التي تختارها.

إشعار

إذا كان كل من حساب التخزين وخدمة البحث في نفس المنطقة، فإن حركة مرور الشبكة بين البحث والتخزين تستخدم عنوان IP خاصا وتحدث عبر شبكة Microsoft الأساسية. نظرا لاستخدام عناوين IP الخاصة، لا يمكنك تكوين جدران حماية IP أو نقطة نهاية خاصة لأمان الشبكة. بدلا من ذلك، استخدم استثناء الخدمة الموثوق به كبديل عندما تكون كلتا الخدمتين في نفس المنطقة.

حول انقطاع الخدمة والأحداث الكارثية

كما هو مذكور في اتفاقية مستوى الخدمة (SLA)، تضمن Microsoft مستوى عاليا من التوفر لطلبات استعلام الفهرس عند تكوين مثيل Azure الذكاء الاصطناعي خدمة البحث مع نسختين متماثلتين أو أكثر، وطلبات تحديث الفهرس عند تكوين مثيل Azure الذكاء الاصطناعي خدمة البحث بثلاث نسخ متماثلة أو أكثر. ومع ذلك، لا توجد آلية مدمجة للتعافي من الكوارث. إذا كانت الخدمة المستمرة مطلوبة في حالة حدوث فشل كارثي خارج سيطرة Microsoft، نوصي بتوفير خدمة ثانية في منطقة مختلفة وتنفيذ استراتيجية النسخ المتماثل الجغرافي لضمان تكرار الفهارس بالكامل عبر جميع الخدمات.

يمكن للعملاء الذين يستخدمون المفهرسات لملء الفهارس وتحديثها معالجة التعافي من الكوارث من خلال مفهرسات محددة جغرافيا تسترد البيانات من نفس مصدر البيانات. يمكن أن تقوم خدمتان في مناطق مختلفة، كل منهما بتشغيل مفهرس، بفهرسة نفس مصدر البيانات لتحقيق التكرار الجغرافي. إذا كنت تقوم بالفهرسة من مصادر البيانات المكررة جغرافيا أيضا، فتذكر أن مفهرسات البحث في Azure الذكاء الاصطناعي يمكنها إجراء الفهرسة المتزايدة فقط (دمج التحديثات من المستندات الجديدة أو المعدلة أو المحذوفة) من النسخ المتماثلة الأساسية. في حدث تجاوز الفشل، تأكد من إعادة توجيه المفهرس إلى النسخة المتماثلة الأساسية الجديدة.

إذا كنت لا تستخدم المفهرسات، يمكنك استخدام التعليمات البرمجية للتطبيق الخاص بك لدفع الكائنات والبيانات إلى خدمات بحث مختلفة بالتوازي. لمزيد من المعلومات، راجع الحفاظ على مزامنة البيانات عبر خدمات متعددة.

نسخ البدائل احتياطيا واستعادتها

تتضمن استراتيجية استمرارية الأعمال لطبقة البيانات عادة خطوة استعادة من النسخ الاحتياطي. نظرا لأن Azure الذكاء الاصطناعي Search ليس حلا أساسيا لتخزين البيانات، لا توفر Microsoft آلية رسمية للنسخ الاحتياطي والاستعادة للخدمة الذاتية. ومع ذلك، يمكنك استخدام نموذج التعليمات البرمجية لنموذج الفهرس-النسخ الاحتياطي-الاستعادة في مستودع نموذج Azure الذكاء الاصطناعي Search .NET هذا لنسخ تعريف الفهرس ولقطته احتياطيا إلى سلسلة من ملفات JSON، ثم استخدام هذه الملفات لاستعادة الفهرس، إذا لزم الأمر. يمكن لهذه الأداة أيضا نقل الفهارس بين مستويات الخدمة.

وإلا، فإن التعليمات البرمجية للتطبيق المستخدم لإنشاء فهرس وملئه هي خيار الاستعادة الفعلي إذا حذفت فهرسا عن طريق الخطأ. لإعادة إنشاء فهرس، يمكنك حذفه (بافتراض وجوده)، وإعادة إنشاء الفهرس في الخدمة، وإعادة التحميل عن طريق استرداد البيانات من مخزن البيانات الأساسي.

الخطوات التالية