Skip to main content

Cum sa sincronizam mai multe baza de date SQL Azure - Data Sync Service

Uneori avem nevoie de un mecanism prin care sa putem sincroniza una sau mai multe baza de date SQL Azure. Putem sa încercam sa scriem cod prin intermediul căruia sa ne sincronizam bazele de date din același data center sau din data center-uri diferite.
O alta soluție la îndemîna este Data Sync Service. Prin intermediul acestui mecanism putem sa ne sincronizam doua sau mai multe baza de date din cloud fara sa fie nevoie sa scriem nici o linie de cod. Nu mai este nevoie sa reinventam roata din nou.
De exemplu dacă avem 2 baze de date în norișor, una în Europa și alta în Asia pe care trebuie sa le sincronizam bidirecțional putem sa folosim cu încredere acesta soluție. Orice modificare făcuta într-o baza de date se va face în mod automat și în cealaltă baza de date din celalalt data center.
Nivelul de granularitate dupa care se poate face filtrarea in acest moment este tabela. Putem sa setam ca una sau mai multe tabele sa fie sincronizate. Din fericire in cazul in care acelasi continut este modificat in doua tabele sincronizate, Data Sync Service poate sa rezolve singur aceasta problema si sa faca handling la aceste probleme intr-o oarecare masura.
Sincronizare se poate face doar la o parte din tabele( mai putini bani). Se poate face un schedule pentru momentul cînd se dorește sa se facă sincronizarea( granularitatea este la nivel de ora). O alta varianta de sincronizare este la cerere.
Opțiunea de sincronizare bi-direcționala este cu doua tăișuri. Aceasta ne permite sa tinem doua sau mai multe baza de date sincronizate in orice moment. O modificare care se face intr-o baza de date( intr-un hub), se propaga aproape instantaneu si la restul bazelor de date. Din pacate varianta de Sync Framework care este pentru cloud nu permite sa facem handling la conflicte. In acest caz trebuie sa avem grija la modul in care generam primary key-urile.
Pentru mai multe informatii http://social.technet.microsoft.com/wiki/contents/articles/sql-azure-data-sync-overview.aspx

Comments

Popular posts from this blog

Windows Docker Containers can make WIN32 API calls, use COM and ASP.NET WebForms

After the last post , I received two interesting questions related to Docker and Windows. People were interested if we do Win32 API calls from a Docker container and if there is support for COM. WIN32 Support To test calls to WIN32 API, let’s try to populate SYSTEM_INFO class. [StructLayout(LayoutKind.Sequential)] public struct SYSTEM_INFO { public uint dwOemId; public uint dwPageSize; public uint lpMinimumApplicationAddress; public uint lpMaximumApplicationAddress; public uint dwActiveProcessorMask; public uint dwNumberOfProcessors; public uint dwProcessorType; public uint dwAllocationGranularity; public uint dwProcessorLevel; public uint dwProcessorRevision; } ... [DllImport("kernel32")] static extern void GetSystemInfo(ref SYSTEM_INFO pSI); ... SYSTEM_INFO pSI = new SYSTEM_INFO(

Azure AD and AWS Cognito side-by-side

In the last few weeks, I was involved in multiple opportunities on Microsoft Azure and Amazon, where we had to analyse AWS Cognito, Azure AD and other solutions that are available on the market. I decided to consolidate in one post all features and differences that I identified for both of them that we should need to take into account. Take into account that Azure AD is an identity and access management services well integrated with Microsoft stack. In comparison, AWS Cognito is just a user sign-up, sign-in and access control and nothing more. The focus is not on the main features, is more on small things that can make a difference when you want to decide where we want to store and manage our users.  This information might be useful in the future when we need to decide where we want to keep and manage our users.  Feature Azure AD (B2C, B2C) AWS Cognito Access token lifetime Default 1h – the value is configurable 1h – cannot be modified

What to do when you hit the throughput limits of Azure Storage (Blobs)

In this post we will talk about how we can detect when we hit a throughput limit of Azure Storage and what we can do in that moment. Context If we take a look on Scalability Targets of Azure Storage ( https://azure.microsoft.com/en-us/documentation/articles/storage-scalability-targets/ ) we will observe that the limits are prety high. But, based on our business logic we can end up at this limits. If you create a system that is hitted by a high number of device, you can hit easily the total number of requests rate that can be done on a Storage Account. This limits on Azure is 20.000 IOPS (entities or messages per second) where (and this is very important) the size of the request is 1KB. Normally, if you make a load tests where 20.000 clients will hit different blobs storages from the same Azure Storage Account, this limits can be reached. How we can detect this problem? From client, we can detect that this limits was reached based on the HTTP error code that is returned by HTTP