Event-driven arkitektur (EDA) er et designmønster som har blitt stadig mer populært i moderne distribuerte systemer. I denne arkitekturen spiller hendelser en avgjørende rolle. Hendelser kan være alt fra en bruker som legger inn en ordre, en gruppe som dannes i en chat-applikasjon, eller en finansiell transaksjon som blir initiert. I kjernen av EDA er ideen at systemet reagerer på hendelser, og ved hjelp av denne tilnærmingen oppnås høy grad av fleksibilitet og skalerbarhet. Hendelser gjør det mulig for ulike komponenter i systemet, som ofte er spredt på tvers av flere servere eller geografiske steder, å samhandle uten å være tett sammenkoblet.

En hendelse er i hovedsak et signal om at noe betydningsfullt har skjedd, og dette signalet utløser en respons eller en sekvens av handlinger i systemet. Hendelser bærer informasjon om hva som har skjedd, hvor det har skjedd, og eventuell relevant data som må behandles. Dette gir systemet muligheten til å være reaktivt, det vil si at systemet kan reagere på endringer og handlinger i sanntid. Event-driven tilnærmingen bidrar dermed til at systemkomponentene er løst koblet sammen, hvor hver del av systemet bare kjenner til det som er nødvendig for å utføre sin spesifikke oppgave basert på hendelsene den mottar. Dette gjør at arkitekturen blir mer fleksibel, skalerbar og vedlikeholdbar, samtidig som systemet kan tilpasse seg raskt til nye krav eller endringer.

Et eksempel på dette kan være en distribuert e-handelsplattform. Når en kunde legger inn en bestilling, blir en hendelse som "OrderPlaced" (Bestilling Lagt) generert. Denne hendelsen blir sendt til en event broker, som ruter den til ulike abonnenter. Betalingstjenesten håndterer betalingen, lagerstyringstjenesten oppdaterer lagerbeholdningen, frakttjenesten begynner å behandle leveransen, og et varslingssystem sender en bekreftelsesmail til kunden. Selv om hver tjeneste opererer uavhengig, koordineres de gjennom hendelsene de mottar, slik at plattformen fungerer som en enhet, til tross for at dens komponenter er spredt og uavhengige.

Denne tilnærmingen tillater tillegg av nye funksjoner eller endringer i eksisterende tjenester uten å forstyrre hele systemet. For eksempel, hvis e-handelsplattformen ønsker å legge til en anbefalingsmotor som foreslår relaterte produkter etter et kjøp, kan en ny tjeneste abonnere på "OrderPlaced"-hendelsen. Denne nye tjenesten kan begynne å fungere umiddelbart uten at noen endringer må gjøres i eksisterende betalingstjenester, lagerstyringstjenester eller varslingstjenester. Dette gir stor fleksibilitet og gjør at event-drevne arkitekturer er svært godt egnet for distribuerte systemer.

De viktigste komponentene i en event-drevet arkitektur er hendelsesprodusenter, hendelseskonsumenter og event brokers. Hendelsesprodusentene er kildene som genererer hendelsene. Disse produsentene kan være ulike komponenter, applikasjoner eller tjenester som oppdager endringer eller utfører handlinger som er viktige nok til å bli sendt som hendelser. Hendelsesprodusentene trenger ikke å vite hvem som skal håndtere hendelsene; de gir bare ut hendelsene når noe bemerkelsesverdig skjer, som en brukerhandling eller en systemstatusendring. Denne løsningen gjør systemet mer modulært og skalerbart.

Hendelseskonsumentene er de komponentene som lytter etter hendelser og reagerer på dem. Konsumentene abonnerer på bestemte typer hendelser som er relevante for deres operasjoner og utfører handlinger som oppdatering av data, utføring av forretningslogikk eller initiere ytterligere prosesser. Konsumentene er designet for å håndtere spesifikke oppgaver basert på informasjonen i hendelsene, og dette muliggjør spesialisert og distribuert behandling. Det betyr at forskjellige deler av systemet kan reagere uavhengig på den samme hendelsen, noe som øker fleksibiliteten og responsiviteten til systemet.

Event brokers fungerer som mellomledd som styrer strømmen av hendelser mellom produsenter og konsumenter. De er ansvarlige for å motta hendelsene fra produsentene og levere dem til de riktige konsumentene basert på hvilke hendelser de har abonnert på. Dette bidrar til å gjøre systemet mer skalerbart og pålitelig, samtidig som det gir bedre håndtering av distribusjon av hendelser. Event brokers kan inkludere funksjoner som filtrering, ruting, buffering og retry-mekanismer for å sikre at hendelsene blir levert riktig og effektivt. Eksempler på event brokers er tjenester som Azure Event Grid, som kan motta hendelser som "OrderPlaced" og rute dem til de relevante tjenestene i et system.

En annen viktig del av event-drevet arkitektur er å forstå de vanlige mønstrene som hjelper systemer med å håndtere hendelser effektivt. Et slikt mønster er Publish/Subscribe, hvor hendelsesprodusentene publiserer hendelser til en sentral plass (ofte en message broker), og hendelseskonsumentene abonnerer på hendelsene de er interessert i. Når en hendelse blir publisert, sender broker den til alle abonnentene. Dette gjør at flere konsumenter kan reagere på samme hendelse uten å vite om hverandre. I eksemplet med en nettbutikk kan en bestillingshendelse føre til at betalingsbehandling, lagerstyring og frakttjenester alle reagerer uavhengig av hverandre.

Videre finnes det andre mønstre som event sourcing, der alle endringer i systemet blir lagret som hendelser i en sekvens, og Command Query Responsibility Segregation (CQRS), som deler ansvaret for lesing og skriving av data i to separate modeller. Slike mønstre muliggjør effektiv håndtering og skalering av distribuerte systemer og gjør det lettere å tilpasse systemet til fremtidige behov.

For å virkelig forstå potensialet i event-drevne arkitekturer, er det også viktig å merke seg hvordan de hjelper med å forbedre feilisolasjon i systemet. Siden de ulike komponentene er løst koblet, kan en feil i en tjeneste ikke nødvendigvis føre til at hele systemet feiler. Hendelser kan bli plukket opp, rutes og håndtert uavhengig av hverandre, noe som reduserer risikoen for systemutbrudd.

Hvordan fungerer Azure Data Factory i hendelsesstyrte datasystemer?

Azure Data Factory (ADF) er en skybasert tjeneste for dataintegrasjon som muliggjør opprettelse, planlegging og orkestrering av komplekse dataflyter. Tjenesten gir mulighet til å flytte data mellom ulike lagringssteder, bearbeide og transformere data, og laste dem inn i målsystemer. ADFs styrke ligger i dens fleksibilitet og evne til å koble til et bredt spekter av datakilder, både i skyen, lokale databaser og filsystemer. Dette gjør det mulig å bygge robuste data pipelines som automatiserer dataflyt og transformasjon på tvers av forskjellige miljøer.

I hendelsesdrevne scenarioer kan ADF trigges av spesifikke hendelser, som for eksempel ankomsten av ny data, endringer i datakilder, eller på forhånd definerte tidspunkt. Dette gir en dynamisk og responsiv datahåndtering som reagerer i sanntid på endringer. Et typisk eksempel er å sette opp en pipeline som starter prosessering straks en ny fil lastes opp til Azure Blob Storage. Denne filen kan deretter transformeres og lastes inn i et datavarehus for videre analyse.

ADF er ofte brukt i ETL-prosesser (Extract, Transform, Load), hvor data hentes ut fra en eller flere kilder, gjennomgår transformasjoner basert på forretningslogikk, og til slutt lastes inn i målmiljøet. Gjennom hendelsesbaserte triggere kan ETL-jobber startes automatisk når ny data blir tilgjengelig, noe som reduserer behovet for manuell inngripen og øker hastigheten på dataflyten.

Pipelines i ADF definerer arbeidsflyten, bestående av en serie aktiviteter som hver utfører en bestemt oppgave, som å kopiere data, kjøre lagrede prosedyrer eller kalle webtjenester. Pipelines kan inneholde betinget logikk for å kontrollere flyten av databehandling basert på definerte vilkår. For eksempel kan en pipeline settes opp til å validere kvaliteten på innkommende data og kun fortsette dersom data oppfyller spesifikke kvalitetskriterier.

Oppsett av en pipeline som trigges ved opplasting av ny fil til Azure Blob Storage involverer først definisjon av kopiaktiviteten som flytter data fra kilde til destinasjon. Dette kan konfigureres gjennom ADFs brukergrensesnitt eller via Azure CLI, hvor man spesifiserer fabrikknavn, ressursgruppe og andre parametre. Deretter opprettes en hendelsestrigger som aktiverer pipelinen når filen blir lastet opp til en bestemt container. Slik automatisering gjør det mulig å håndtere dataflyt uten forsinkelse, og sikrer at behandlingen skjer presist når data blir tilgjengelig.

Hendelsesdrevne arkitekturer med ADF muliggjør distribuerte systemer som reagerer i sanntid på hendelser, noe som gir løs kobling mellom komponenter, bedre skalerbarhet og økt systemrespons. Slike systemer benytter ofte event producers, event consumers og event brokers for å effektivt håndtere hendelsesstrømmer. I Azure-landskapet støttes dette av tjenester som Event Grid, Event Hubs og Service Bus, som tilrettelegger for ulike former for eventhåndtering.

Ved bruk av ADF og Azure-tjenester i hendelsesstyrte arkitekturer er det vesentlig å forstå hvordan dataintegrasjon og behandling kan orkestreres for å møte krav til automatisering, pålitelighet og sanntidsrespons. Det er viktig å erkjenne at selv om automatisering reduserer behovet for manuell kontroll, krever komplekse arbeidsflyter nøye planlegging for å sikre datakvalitet, håndtering av feil og sikkerhet.

Videre bør leseren være oppmerksom på utfordringene knyttet til overvåkning og feilsøking i hendelsesdrevne systemer. Automatiserte prosesser kan i visse situasjoner skape komplekse avhengigheter og asynkrone hendelser, noe som stiller høye krav til transparens og sporing. Bruk av Azure Monitor, Application Insights og andre overvåkingsverktøy er derfor avgjørende for å opprettholde kontroll, sikre pålitelig drift og raskt identifisere årsaker til eventuelle problemer.

Forståelsen av hvordan hendelsesdrevne data pipelines fungerer i praksis krever også innsikt i hvordan systemene reagerer under ulike belastninger, samt hvordan de håndterer feil og gjenoppretting. Å designe systemer med tanke på robusthet og skalerbarhet, og å implementere mekanismer for retry, logging og varsling, er sentralt for en vellykket bruk av ADF i produksjonsmiljøer.

Hvordan effektivt håndtere logginnsamling og nettverksdiagnostikk i Azure

I et system som samler og håndterer store mengder data, som for eksempel loggfiler, er det viktig å sørge for både effektiv innsamling og pålitelig overvåkning av tjenestene som støtter applikasjonene dine. En av de mest brukte tilnærmingene for logging og datahåndtering er å benytte seg av timer-baserte mekanismer for å utføre batch-behandling av loggdata, og deretter overføre disse til en skybasert database som Azure Data Explorer (ADX) for videre analyse. Denne prosessen krever presis håndtering både av loggdataene og eventuelle nettverksproblemer som kan oppstå under drift.

Når et logginnlegg genereres i et system, kan det legges til en fil, som for eksempel logs.txt. Dette kan gjøres ved å bruke en metode som EmitLog, som enkelt legger til den nye loggoppføringen i filen, etterfulgt av et linjeskift:

csharp
static void EmitLog(string logEntry) {     


    File.AppendAllText(logFilePath, logEntry +  Environment.NewLine);     
    Console.WriteLine("Emitted log: " + logEntry); 
}

Metoden EmitLog tar en loggmelding som input og legger til denne i filen logs.txt. Denne enkle tilnærmingen gjør at programmet kan samle loggdata over tid uten å sende den umiddelbart til en sentralisert tjeneste som ADX. Dette kan være nyttig i scenarioer hvor man ønsker å samle store mengder data før de blir sendt for behandling, slik at man kan håndtere eventuelle problemer med nettverk eller servere på en mer kontrollert måte.

Når tiden er inne for å sende loggfilene til ADX for analyse, kan man bruke en timer-funksjon som kalles IngestionTimer_Elapsed. Denne metoden sjekker om loggfilen eksisterer, gir den et nytt navn for å hindre duplisering under innsamlingen, og sender deretter batchen med loggfiler til ADX:

csharp
static async void IngestionTimer_Elapsed(object sender,  ElapsedEventArgs e) {     


    if (File.Exists(logFilePath))     
    {         
        string originalFilePath = logFilePath;         
        string tempFilePath = originalFilePath + ".ingest";         
        File.Move(originalFilePath, tempFilePath);         
        var props = new KustoIngestionProperties("MyDB",  "MyTable");         
        await ingestClient.IngestFromFileAsync(tempFilePath,  props);         
        File.Delete(tempFilePath);         
        Console.WriteLine("Logs ingested & temp file deleted.");     
    } 
}

Når timeren aktiveres, sjekker IngestionTimer_Elapsed om loggfilen eksisterer, og hvis den gjør det, blir filen midlertidig omdøpt før den sendes til ADX. Når dataene er behandlet og lastet opp til systemet, fjernes den midlertidige filen for å holde lagringen ryddig og effektiv.

Etter at loggdataene er lastet opp til ADX, kan man begynne å analysere og hente ut informasjon ved å bruke Kusto Query Language (KQL). Dette gjør det mulig å kjøre forespørsler som for eksempel å hente de siste 10 postene fra en tabell:

kusto
MyTable | take 10

Dette enkle eksempelet viser hvordan man kan hente ut en bestemt mengde data fra en tabell i ADX for videre analyse. Gjennom ADX kan man utføre mer komplekse analyser som kan hjelpe til med å avdekke feil eller ineffektiviteter i applikasjonens drift.

En annen viktig komponent i Azure er verktøyet Azure Service Health, som gir deg innsikt i statusen til Azure-tjenestene som brukes av applikasjonene dine. Service Health gir deg varsler om vedlikehold, feil, eller endringer som kan påvirke ressursene dine, og hjelper deg å være forberedt på eventuelle forstyrrelser:

  • Azure status: Gir en global oversikt over statusen til Azure-tjenestene.

  • Service Health: Tilpasser informasjon til spesifikke ressurser og regioner du bruker, og gir detaljer om problemer som kan påvirke disse.

  • Resource Health: Gir detaljert informasjon om helsen til individuelle ressurser, som virtuelle maskiner eller databaser.

Disse verktøyene gjør det lettere å forberede seg på potensielle problemer og sikre at applikasjonene dine har høy tilgjengelighet.

Når du jobber med nettverksfeilsøking, er Azure Network Watcher et viktig verktøy. Dette verktøyet lar deg overvåke og diagnostisere nettverksrelaterte problemer, slik at du kan sikre at forbindelsen mellom virtuelle maskiner og andre ressurser fungerer optimalt. Før du kan bruke Network Watcher, må du forsikre deg om at den er aktivert i regionen hvor ressursene dine er plassert. Ved å bruke Azure CLI kan du konfigurere Network Watcher i ønsket region:

bash
az network watcher configure --locations eastus --enabled true

En annen nyttig funksjon i Network Watcher er Connection Monitor, som lar deg overvåke forbindelser mellom en virtuell maskin og andre ressurser, og dermed sørge for at det ikke er noen forbindelsesproblemer som kan påvirke applikasjonens ytelse.

bash
az network watcher connection-monitor create --name test-connection-monitor --endpoint-source-name test-vm001 --endpoint-source-resource-id resource-id --endpoint-dest-name adoranwodo --endpoint-dest-address adoranwodo.com --test-config-name TCPSiteConfig --protocol Tcp --tcp-port 2048

Denne kommandoen oppretter en forbindelse monitor for å overvåke nettverksytelsen mellom en VM og en ekstern ressurs. Dette er nyttig for å oppdage eventuelle problemer med nettverksforbindelsen tidlig, og dermed forhindre at de påvirker applikasjonens tilgjengelighet og ytelse.

For å oppsummere, det er viktig å forstå hvordan du kan kombinere logginnsamling, dataoverføring og nettverksdiagnostikk for å sikre en stabil og pålitelig applikasjon i Azure. Det handler ikke bare om å samle data, men også om hvordan man håndterer og analyserer denne dataen effektivt, samt hvordan man er proaktiv i å oppdage og løse nettverks- og tjenesteproblemer. Dette krever både verktøy og metoder som kan tilpasses de spesifikke behovene i infrastrukturen din, og som kan bidra til å minimere nedetid og problemer i produksjonsmiljøet.

Hvordan caching kan forbedre ytelsen i Azure

Caching er et grunnleggende konsept for å optimalisere ytelsen i distribuerte systemer. Det spiller en særlig viktig rolle i applikasjoner som håndterer store volumer av samtidige forespørsler og der rask tilgang til data er essensielt. I Azure-miljøer, hvor applikasjoner er distribuert og kan håndtere variabel nettverkslatens, er caching ikke bare en optimalisering, men en nødvendighet. Dette kapittelet vil utforske hvordan caching fungerer i Azure, og hvordan det kan implementeres effektivt for å forbedre både ytelsen og skalerbarheten til applikasjoner.

I distribuerte systemer er det vanlig at applikasjoner utfører et stort antall leseoperasjoner. For å håndtere dette effektivt, benyttes caching som en metode for å lagre ofte etterspurte data i et hurtiglagringsområde, slik at applikasjonen ikke trenger å hente data fra den langsommere hoveddatabasen hver gang. Når data lagres i cache, kan applikasjonen hente dem mye raskere, noe som reduserer ventetiden (latens) og belastningen på databaseinfrastrukturen.

La oss ta et eksempel. Forestill deg at du utvikler et læringsstyringssystem (LMS) for en stor utdanningsplattform, med millioner av daglige aktive brukere. I et slikt system er det sannsynlig at innhold som kursmateriell, video-thumbnails og brukerprofiler blir brukt langt oftere enn at nytt innhold blir lastet opp. I dette tilfellet kan caching lagre disse dataene, slik at de raskt kan leveres til brukeren uten at systemet trenger å gjøre dyre databaseforespørsler hver gang. Når et cache-lag er plassert mellom applikasjonen og databasen, kan applikasjonen levere data raskt fra hurtiglageret, og dermed forbedre både ytelsen og brukeropplevelsen.

En stor fordel med caching er ikke bare forbedret ytelse, men også reduserte driftskostnader. Når applikasjonen får tilgang til data fra cache, reduseres antallet databaseforespørsler, noe som reduserer belastningen på backend-infrastrukturen. Dette er spesielt viktig i skyplattformer som Azure, hvor regningen for lagrings- og beregningsressurser er direkte knyttet til bruken. En effektiv caching-strategi kan derfor bidra til å holde driftskostnadene under kontroll uten at det går på bekostning av brukeropplevelsen.

For å forstå viktigheten av caching i Azure, er det nødvendig å erkjenne de utfordringene som er spesifikke for skybaserte applikasjoner. I motsetning til tradisjonelle, lokale systemer, opererer applikasjoner i skyen ofte på distribuerte nettverk med varierende latens, båndbredde og potensielle flaskehalser. Azure-miljøet er designet for skalerbarhet, men systemene må fortsatt takle nettverksvariabilitet og midlertidige feil. Her spiller caching en kritisk rolle ved å gi et lokalt eller nær-lokalt lager for data, som kan aksesseres raskt og bidra til å opprettholde applikasjonens responsivitet, selv når nettverksforholdene er uforutsigbare.

En viktig metrik for å vurdere hvor godt cachen fungerer er cache-hit ratioen, som måler hvor ofte data finnes i cachen. En høy cache-hit ratio indikerer at systemet ofte finner dataene i hurtiglageret, noe som forbedrer ytelsen. På den andre siden, hvis cache-miss ratioen er høy, betyr det at applikasjonen ikke finner nødvendige data i cache og derfor må hente dem fra hoveddatabasen, noe som fører til høyere latens. Andre viktige ytelsesmål for caching inkluderer ventetid (latens) og gjennomstrømning (hvor mange operasjoner cachen kan håndtere per tidsenhet).

Når det gjelder typer caching, finnes det flere tilnærminger. Lokal caching er en metode hvor data lagres i minnet på applikasjonens servere. Dette gir svært rask tilgang til data, men det er begrenset til én applikasjon eller serverinstans. Eksempler på dette kan være bruken av .NETs IMemoryCache. Denne metoden er ypperlig for små, enkle applikasjoner som ikke krever tilgang til data på tvers av mange servere. For større systemer, der applikasjonen er distribuert på flere servere, er distribuert caching mer hensiktsmessig. Azure Cache for Redis er en populær tjeneste for distribuert caching, hvor data lagres i et delt cache-lag som alle serverne kan få tilgang til. Dette sikrer at alle deler av systemet får tilgang til samme data og at dataene kan deles effektivt mellom forskjellige instanser.

Det er også viktig å skille mellom session caching og data caching. Session caching brukes til å lagre informasjon som er spesifikk for en enkelt bruker, som for eksempel påloggingsinformasjon eller en handlekurv. Denne typen caching har vanligvis kort varighet, ettersom den bare er nødvendig i løpet av brukerens økt. Data caching, derimot, er designet for å lagre generell informasjon som mange brukere trenger tilgang til, for eksempel kursdetaljer eller produktinformasjon. Denne typen cache har lengre levetid.

Valget mellom lokal og distribuert caching avhenger av applikasjonens behov. Lokal caching fungerer best for rask tilgang i små systemer, mens distribuert caching er nødvendig i større systemer med flere servere. Uansett hvilken tilnærming man velger, er det viktig å ha strategier på plass for hvordan data i cachen skal oppdateres eller fjernes når de blir utdaterte. Ulike caching-mønstre, som cache-aside, read-through, write-through og write-behind, kan hjelpe med å administrere disse oppdateringene på en effektiv måte, slik at man alltid har tilgang til de nyeste dataene i cachen.

Endtext

Hva skjer når dugdpunkttemperaturen nås og hvordan påvirker det kondensasjon?
Hvordan blokkjedeteknologi og maskinlæring kan transformere komplekse systemer: Et dypdykk i moderne applikasjoner
Hva er de nødvendige betingelsene for unike løsninger til to-punkts grenseverdi-problemer for fraksjonelle differensialligninger?