Azure SQL Database – Hyperscale

Nessa postagem vamos continuar aprendendo mais sobre o Azure SQL Database e vamos entender melhor sobre o Service Tier Hyperscale que está dentro do modelo de compra vCore do Azure SQL Database!

Hyperscale é um nome mais apropriado já que o motivo para considerar o uso de Hyperscale é sobre escalabilidade.

Abaixo descrevo alguns benefícios para que possa considerar o Hyperscale a melhor escolha como Service Tier no Azure para um banco SQL em vez de utilizar os tiers General Purpose ou Business Critical:

  • Precisamos começar falando sobre o tamanho do banco de dados. O tamanho máximo documentado atual de uma base de dados Hyperscale é de 100TB e o log de transações é de 1 TB. O scale automático do banco de dados utilizando Hyperscale também é extremamente rápido;
  • Suas limitações de vCore são iguais aos dos Service Tiers General Purpose e Business Critical, porém, o tempo necessário para operações de scale é constante;
  • O escalamento de leitura é realmente escalável. Você pode ter até quatro réplicas de leitura com o Hyperscale;
  • As operações de restauração são incrivelmente rápidas, independentemente do tamanho. O Hyperscale usa backups instantâneos de arquivos de banco de dados para fornecer backups e restaurações muito rápidas;
  • O throughput do log de transações é independente da configuração do vCore ou pelo fato de que o Hyperscale possua réplicas. Isso ocorre porque a arquitetura de réplica não depende da tecnologia AlwaysOn Availability Groups;
  • As operações de I/O podem ser extremamente rápidas, especialmente se forem utilizadas por sistemas que utilizam cache implementados com Hyperscale.

Diferente da engine tradicional de banco de dados em que as funções de gerenciamento de dados são centralizadas em um local/processo, o Hyperscale separa a engine de processamento das queries, dessa forma a capacidade de armazenamento pode ser expandida até o seu limite de 100TB de uma forma muito rápida.

O diagrama abaixo ilustra os diferentes tipos de nós em um banco de dados Hyperscale:

Compute node: O nó de computação utiliza armazenamento em cache baseado em SSD que é chamado Resilient Buffer Pool Extension (RBPEX), o nó primário atende todas as cargas de trabalho de leitura e gravação e os secundários funcionam como nós de espera ativa e se necessário pode ser direcionado as cargas de leitura para ele.

Page Server: O trabalho do Page Server é servir páginas de bancos de dados para o node de computação sempre que for necessário, são responsáveis por um subconjunto de páginas no banco de Hyperscale e cada Page Server controla até 1TB de dados.

Também é responsável por manter as páginas atualizadas conforme a transação atualiza seus dados, processo que é realizado utilizando um serviço de log.

Conforme podemos visualizar no diagrama acima, o Paga Server também usam cache de dados RPBEX.

Log Service: O serviço de log recebe os registros de log da réplica, persistindo-os no cache e ai são transmitidos para as réplicas secundárias, portanto, todas as réplicas secundárias e respectivos Page Servers recebem as alterações de dados.

Esses registros de logs também são enviados para o armazenamento padrão do Azure onde é feito uma retenção de longo prazo, dessa forma é eliminado a necessidade de truncate de log frequente.

Azure Storage: O Azure Storage armazena todos os data files do Hyperscale. O Page Server é responsável por atualizar esses arquivos de dados e os manterem atualizados, além disso, o Azure utiliza Storage Snapshot dos data files para backup e restore.

A arquitetura do Hyperscale foi construída de uma forma que teoricamente fosse possível suportar bancos de dados e tamanhos de log de transações ilimitados, ele foi planejado para garantir a disponibilidade de 99,99% até mesmo em caso de falhas de infraestrutura.

Sendo assim, finalizamos a postagem sobre o Service Tier Hyperscale e concluímos o nosso aprendizado sobre o modelo de compra vCore do Azure SQL Database!

Espero que tenham gostado!

Aguardem que vem mais conteúdo pela frente!

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