Volba úložného řešení v Azure

  • 7 min

Výběr správného řešení úložiště může zlepšit výkon, ušetřit náklady a zlepšit možnosti správy. Každý typ dat má jiné požadavky na úložiště. Vaším úkolem je určit, které řešení úložiště je nejvhodnější pro typy dat, která vaše společnost používá. Vždy berte v úvahu typ dat, požadované operace, očekávanou latenci a nutnost podpory transakcí.

Tady použijete, co jste se naučili o datech ve scénáři online maloobchodního prodeje, a najdete tu nejlepší službu Azure pro každou datovou sadu.

Data v katalogu produktů

Klasifikace dat: Částečně strukturovaná kvůli nutnosti rozšířit nebo upravit schéma pro nové produkty.

Operace:

  • Zákazníci vyžadují velký počet operací čtení spolu s možností dotazování na řadu polí v rámci databáze.
  • Firma zase vyžaduje velký počet operací zápisu pro sledování stále se měnícího stavu skladových zásob.

Latence a propustnost: Vysoká propustnost a nízká latence.

Podpora transakcí: Vzhledem k tomu, že data o produktech jsou svázaná s platbou a inventářem, vyžaduje se podpora transakcí.

Azure Cosmos DB podporuje částečně strukturovaná data nebo data NoSQL podle návrhu. Podpora nových polí, jako je například pole s podporou Bluetooth nebo jakákoli nová pole, která v budoucnu potřebujete, je něco, co můžete dělat se službou Azure Cosmos DB.

Azure Cosmos DB podporuje SQL pro dotazy a každá vlastnost se ve výchozím nastavení indexuje. Můžete vytvářet dotazy, které vašim zákazníkům umožní filtrovat katalog podle jakékoli vlastnosti.

Azure Cosmos DB také splňuje vlastnosti ACID, takže si můžete být jistí, že vaše transakce probíhají v souladu s těmito striktními požadavky. Konektor OLTP je k dispozici pro službu Azure Cosmos DB.

Kromě toho můžete pomocí služby Azure Cosmos DB snadno replikovat data kdekoli na světě. Takže pokud váš web elektronického obchodování obsahuje uživatele soustředěné v USA, Francii a Anglii, můžete data replikovat do datacenter v těchto oblastech. Latence se snižuje, protože jste fyzicky přesunuli data blíže uživatelům.

I když se data replikují po celém světě, můžete si vybrat z jedné z pěti úrovní konzistence. Výběrem správné úrovně konzistence můžete určit požadovaný kompromis mezi konzistencí, dostupností, latencí a propustností. Můžete vertikálně navýšit kapacitu a zvládnout vyšší poptávku zákazníků během špičky v nákupních časech nebo snížit kapacitu v pomalejších časech, abyste ušetřili náklady.

Proč nevyužít jiné služby Azure?

Azure SQL Database by pro tuto datovou sadu byla skvělou volbou, pokud byste mohli identifikovat podmnožinu vlastností, které jsou společné pro většinu produktů, a vlastnosti proměnných, které nemusí v některých produktech existovat. Azure SQL Database můžete použít ke kombinování strukturovaných dat ve sloupcích a částečně strukturovaných dat uložených jako sloupce JSON, které je možné snadno rozšířit. Azure SQL Database může poskytovat mnoho stejných výhod služby Azure Cosmos DB, ale poskytuje malou výhodu, pokud se struktura vašich dat mění v různých entitách a nemůžete předdefinovat sadu běžných vlastností, které se ve většině entit opakují. Na rozdíl od služby Azure Cosmos DB, která indexuje každou vlastnost v dokumentech, musíte ve službě Azure SQL Database explicitně definovat, které vlastnosti v částečně strukturovaných dokumentech se mají indexovat. Azure Cosmos DB je lepší volbou pro vysoce nestrukturovaná a proměnná data, ve kterých nemůžete předpovědět, jaké vlastnosti by se měly indexovat. Azure SQL Database podporuje OLTP.

Další služby Azure, jako je Azure Table Storage, Apache HBase ve službě Azure HDInsight a Azure Cache for Redis, můžou také ukládat data NoSQL. V tomto scénáři se uživatelé budou chtít dotazovat na více polí, proto je vhodnější Azure Cosmos DB. Azure Cosmos DB ve výchozím nastavení indexuje každé pole, zatímco ostatní služby Azure jsou omezené na data, která indexují. Dotazování na neindexovaná pole má za následek snížení výkonu.

Fotky a videa

Klasifikace dat: Nestrukturovaná.

Operace:

  • Umožňuje načíst pouze podle ID.
  • Zákazníci vyžadují velký počet operací čtení s nízkou latencí.
  • Operace vytváření a operace aktualizace budou méně časté a můžou mít vyšší latenci než operace čtení.

Latence a propustnost: Načtení podle ID musí podporovat nízkou latenci a vysokou propustnost. Operace vytváření a operace aktualizace můžou mít vyšší latenci než operace čtení.

Podpora transakcí: Nevyžaduje se.

Azure Blob Storage podporuje ukládání souborů, jako jsou fotky a videa. Funguje také se službou Azure Content Delivery Network tím, že ukládá nejčastěji používaný obsah do mezipaměti a pak ho ukládá na hraniční servery. Azure Content Delivery Network snižuje latenci při poskytování těchto imagí uživatelům.

Ve službě Azure Blob Storage můžete také přesouvat obrázky z horké úrovně úložiště na studenou úroveň úložiště nebo archivní úroveň úložiště, abyste snížili náklady a zaměřili se na propustnost na nejčastěji zobrazované obrázky a videa.

Proč nevyužít jiné služby Azure?

Obrázky můžete nahrát do služby Aplikace Azure Service, aby stejný server, na kterém běží vaše aplikace, obsluhuje vaše image. Toto řešení by fungovalo v případě, že byste neměli mnoho souborů. Pokud ale máte velké množství souborů a globální cílovou skupinu, získáte lepší výkon pomocí služby Azure Blob Storage se službou Azure Content Delivery Network.

Firemní data

Klasifikace dat: Strukturovaná.

Operace: Složité analytické dotazy jen pro čtení napříč více databázemi.

Latence a propustnost: Očekává se určitá latence výsledků na základě složité povahy dotazů.

Podpora transakcí: Nevyžaduje se.

Obchodní data budou pravděpodobně dotazována obchodními analytiky, kteří budou pravděpodobně znát SQL než jakýkoli jiný dotazovací jazyk. Azure SQL Database můžete použít jako řešení samostatně, ale pokud ji spárujete se službou Azure Analysis Services, můžou datoví analytici vytvořit sémantický model nad daty ve službě Azure SQL Database. Datoví analytici pak můžou model sdílet s obchodními uživateli, kteří se potřebují připojit jenom k modelu z libovolného nástroje business intelligence (BI), aby mohli data okamžitě prozkoumat a získat přehledy. Azure Analysis Services podporuje OLAP.

Proč nevyužít jiné služby Azure?

Azure Synapse Analytics podporuje řešení OLAP a dotazy SQL, ale obchodní analytici budou muset provádět dotazy napříč databázemi, které Azure Synapse Analytics nepodporuje.

Azure Stream Analytics je skvělý způsob, jak analyzovat data a vyvozovat z nich závěry pro další kroky, zaměřuje se ale na streamovaná data v reálném čase. V tomto scénáři zkoumají firemní analytici pouze historická data.