Azure Container Instances (ACI) gir muligheten til å montere Azure File Share direkte inn i containeren, noe som sikrer at data vedvarer uavhengig av containerens levetid. Parameteren --azure-file-volume-mount-path angir hvor i containerens filsystem den delte filressursen skal monteres, for eksempel /mnt/azure. Dette gir containeren tilgang til data som kan deles eller bevares, og er spesielt nyttig for stateful applikasjoner eller scenarier med delt lagring. Med Bicep kan man også definere en slik montering ved å deklarere volum og volum-mounts i ressursdefinisjonen for containergruppen.

På nettverkssiden tilbyr ACI fleksible løsninger for å kontrollere tilgang og sikkerhet. Containere kan eksponeres via offentlige IP-adresser for internettilgang, eller plasseres i virtuelle nettverk (VNet) for sikker intern kommunikasjon. Ved å bruke nettverkssikkerhetsgrupper (NSG) kan man spesifisere detaljerte regler for inn- og utgående trafikk, noe som gir mulighet til å begrense kommunikasjonen til kun autoriserte brukere eller tjenester. Dette er kritisk i miljøer hvor containere håndterer sensitiv informasjon eller tilbyr viktige tjenester.

Ved opprettelse av containere kan man bruke Azure CLI eller PowerShell for å sette opp både virtuelle nettverk og containerinstanser, inkludert tilordning til spesifikke subnets og konfigurasjon av DNS-navn og porter. Dette sikrer at containere integreres sømløst i eksisterende nettverksinfrastruktur og følger organisasjonens sikkerhetspolicyer.

Når det gjelder overvåking og logging, integrerer ACI tett med Azure Monitor og Azure Log Analytics. Dette gir omfattende innsikt i ressursbruk som CPU, minne og nettverkstrafikk, samt hendelser som containeromstarter. Logger kan samles direkte fra containerne og sendes til Log Analytics for avansert analyse eller til Azure Storage for langtidslagring. Slike verktøy er uvurderlige for feilsøking, ytelsesoptimalisering og opprettholdelse av stabil drift.

Selv om ACI ikke har innebygd støtte for tidsstyrte oppgaver, kan automatisering oppnås ved hjelp av andre Azure-tjenester som Azure Functions med tidsutløste triggere, Logic Apps eller cron-jobber. Et eksempel er en shell-script-basert cron-jobb som starter en container til et fast tidspunkt og stopper den etter en gitt periode. Denne metoden gir mulighet til kostnadseffektiv drift ved å kjøre containere kun når de trengs.

Videre, for mer komplekse og stateful distribuerte systemer, kan Azure Service Fabric være et bedre valg. Denne plattformen tilbyr høy tilgjengelighet, replikering og innebygd failover, som sikrer kontinuerlig behandling selv ved infrastrukturfeil. Service Fabric er spesielt egnet for krevende bransjer som finans, hvor transaksjonssikkerhet og lav forsinkelse er avgjørende. Med både Bicep og Azure CLI/PowerShell kan man enkelt opprette og administrere Service Fabric-klynger, og distribuere applikasjoner til disse.

Det er viktig å forstå at mens ACI gir en rask og fleksibel måte å kjøre containere på uten behov for full administrasjon av infrastrukturen, krever sikre og pålitelige produksjonsmiljøer en grundig planlegging av nettverk, tilgangskontroll og overvåkingsstrategier. Data som lagres i Azure File Share må håndteres med tanke på både ytelse og sikkerhet, og nettverkspolicyer må være nøye definert for å forhindre uautorisert tilgang. Overvåking bør ikke bare fokusere på ressursbruk, men også på applikasjonshelse og sikkerhetsrelaterte hendelser. Til slutt, automasjon av containerlivssykluser via andre Azure-tjenester gir en balanse mellom fleksibilitet og kostnadskontroll.

Hvordan fungerer varsler i Azure Monitor, og hva er viktig å forstå om dem?

Azure Monitor tilbyr flere typer varsler som hjelper deg å overvåke systemer, applikasjoner og infrastruktur på en effektiv måte. Disse varslingene er avgjørende for å oppdage problemer tidlig og iverksette nødvendige tiltak automatisk eller manuelt.

Metric alerts baserer seg på forhåndsberegnede måledata, noe som gjør dem særlig godt egnet når dataene allerede er tilgjengelige som metrikker og krever minimal ekstra behandling. For eksempel kan du opprette et varsel som overvåker CPU-bruken på en virtuell maskin og utløses når gjennomsnittlig CPU-bruk overstiger 80 % over en 15-minutters periode, evaluert hvert femte minutt. Denne typen varsler er raske og effektive fordi de jobber med forhåndsaggregert data, og du kan definere frekvensen for evaluering og tidsvinduet som dataene aggregeres over. Det er også mulig å knytte et varsel til en handling, som kan sende varsler via e-post, SMS, webhook eller aktivere automatiserte prosesser, ved hjelp av såkalte action groups.

Videre finnes det loggsøk-varsler, som gir en mer avansert og fleksibel måte å analysere data på. Her benyttes Kusto Query Language (KQL) for å filtrere og behandle loggdata, slik at varsler kan trigges basert på komplekse søkekriterier, for eksempel feilhendelser registrert i de siste 30 minuttene. Disse varslingene kjører regelmessige spørringer mot loggene og evaluerer resultatene, noe som åpner for dypere innsikt og mulighet til å fange opp mønstre eller unntak som ikke nødvendigvis reflekteres i enkle metrikker.

Activity log alerts overvåker endringer i Azure-ressurser ved å lese hendelser i aktivitetsloggen, som inkluderer administrative operasjoner som oppretting, sletting eller endring av ressurser. Dette gir et viktig verktøy for revisjon og sikkerhet, ved at man umiddelbart kan varsles om viktige hendelser, for eksempel når en ressurs distribueres eller modifiseres. Slike varsler kan settes på tvers av abonnementet, og betingelsene kan spesifiseres ved hjelp av kriterier som kategori og operasjonsnavn.

I miljøer som bruker Prometheus for overvåking, kan Azure Monitor håndtere varsler basert på Prometheus-metrikker ved hjelp av PromQL-spørringer. Dette gir mulighet til å integrere med eksisterende overvåkingsinfrastruktur og utløse varsler på eksempelvis forsinkelser eller ytelsesproblemer i Kubernetes-klynger. Disse varslingene evalueres ofte med høy frekvens for å fange opp tidsseriedata i sanntid.

Azure Application Insights utgjør et sentralt verktøy for applikasjonsmonitorering, og samler detaljert telemetri som feilmeldinger, responstider og brukeratferd. Dette gir mulighet for kontinuerlig innsikt i applikasjonens helsetilstand, rask identifikasjon av problemer og optimalisering av brukeropplevelsen. Ressursen opprettes enkelt via Azure CLI, hvor du spesifiserer applikasjonstype, lokasjon og ressursgruppe, og kan dermed raskt komme i gang med omfattende overvåkning.

Det er vesentlig å forstå at effektive varsler ikke bare handler om å sette opp terskler, men også om hvordan man konfigurerer evalueringsfrekvens, tidsvinduer og handlinger for å sikre riktig respons uten å overvelde med falske positiver. I tillegg krever komplekse miljøer ofte en kombinasjon av metrikker, loggsøk og aktivitetslogger for å oppnå fullstendig innsikt. Videre bør man ha en klar plan for hvordan varsler integreres i organisasjonens driftsprosesser, slik at riktig person eller system får beskjed og kan reagere umiddelbart.

Det er også viktig å være bevisst på at varsler er dynamiske: både applikasjoner og infrastruktur endrer seg over tid, og varslingene må derfor jevnlig gjennomgås og justeres for å fortsatt være relevante og presise. Integrering med automatiseringsverktøy kan øke effektiviteten, men krever nøye planlegging for å unngå utilsiktede konsekvenser.

Hvordan teste og optimalisere API-ytelse på Azure: En praktisk guide for utviklere

Når vi utvikler skalerbare applikasjoner på Azure, er det avgjørende å teste hvordan API-er håndterer ekte trafikk før de tas i bruk. Dette sikrer at applikasjonen kan håndtere belastningen og at alle ytelsesproblemer blir identifisert før de påvirker sluttbrukeren. I denne prosessen kan verktøy som JMeter og Azure Load Testing brukes til å utføre belastningstester på API-ene, slik at vi kan overvåke hvordan infrastrukturen takler høy trafikk.

Først må vi definere en testplan for JMeter (test-plan.jmx), som instruksjoner til JMeter for å sende HTTP-forespørsler til API-en. Den forenklede XML-konfigurasjonen for JMeter-testen kan se slik ut:
500 60 zuta-api.azure-api.net /orders POST

Denne konfigurasjonen definerer en trådgruppe med 500 virtuelle brukere som gradvis øker over 60 sekunder. Hver virtuell bruker sender en HTTP POST-forespørsel til /orders-endepunktet på Zutas API, som simulerer kunder som legger inn bestillinger. Når testplanen er klar, laster vi den opp til Azure Load Testing ved å bruke kommandoen:

$ az load test file upload --resource-group ZutaResourceGroup --load-test-resource ZutaLoadTest --path test-plan.jmx --test-id OrderLoadTest

Denne kommandoen laster opp testscriptet vårt og gjør det mulig for Azure Load Testing å utføre testen. Når testplanen er opplastet, kan vi starte belastningstesten ved hjelp av Azure REST API:

$ az rest --method post --uri "https://management.azure.com/subscriptions/{subscriptionId}/resourceGroups/ZutaResourceGroup/providers/Microsoft.LoadTest/loadTests/ZutaLoadTest/triggerTest?api-version=2023-04-01"

Her må {subscriptionId} erstattes med vårt Azure Subscription ID. Denne API-kallet starter testkjøringen på Azures infrastruktur. Alternativt kan testen startes manuelt i Azure-portalen ved å navigere til Azure Load Testing, velge ZutaLoadTest og klikke på "Run Test" for å angi testparametrene.

Når testen kjører, er det viktig å overvåke ytelsesindikatorene i sanntid for å vurdere hvordan Zuta takler trafikken. Azure Load Testing gir detaljerte rapporter om mislykkede forespørsler, responstider og gjennomstrømning. For å hente sanntidsresultater fra Azure CLI, kan vi bruke:

$ az monitor metrics list --resource ZutaLoadTest --metrics "RequestsPerSecond" "FailedRequests" "ResponseTime"

Denne kommandoen henter antallet forespørsler per sekund, mislykkede forespørsler og gjennomsnittlig responstid fra testkjøringen. Når testen er fullført, analyseres resultatene for å vurdere om Zutas infrastruktur håndterer belastningen effektivt. De viktigste resultatene å vurdere er:

Responstid
Responstiden er den tiden det tar for API-en å behandle en forespørsel. Hvis responstiden overskrider 200 ms, er det nødvendig med optimaliseringer.

Mislykkede forespørsler
Dette refererer til antallet API-forespørsler som resulterte i HTTP 500 (serverfeil) eller HTTP 429 (rate limit exceeded). En høy feilrate indikerer flaskehalser i ytelsen.

Gjennomstrømning
Dette er antallet forespørsler som behandles per sekund. Hvis API-en behandler færre bestillinger per sekund enn forventet, kan det være behov for å skalere ressursene.

Hvis testresultatene viser langsom responstid eller feil, bør Zutas skyarkitektur optimaliseres:

Skalering av backend
Hvis responstiden er for høy, kan man øke antall instanser i Azure App Service:

$ az appservice plan update --name ZutaAppPlan --resource-group ZutaResourceGroup --number-of-workers 5

Dette øker databehandlingskapasiteten for å håndtere samtidige forespørsler.

Bruke Azure Front Door eller Application Gateway
Hvis Zutas API sliter med for mange forespørsler, kan man distribuere trafikken på flere backend-instansene:

$ az network front-door create --resource-group ZutaResourceGroup --name ZutaFrontDoor --backend-address "zuta-api.azure-api.net"

Azure Front Door distribuerer trafikken til den mest tilgjengelige backend-instansen, og reduserer dermed ventetiden.

Optimalisering av databaseforespørsler
Hvis Cosmos DB er treg, kan vi justere indekseringsstrategiene:

$ az cosmosdb sql container update --account-name ZutaCosmosDB --database-name OrderDB --name Orders --indexing-policy '{"includedPaths": [{"path": "/orderId/*"}]}'

Dette sikrer at forespørsler som bruker orderId, blir indeksert, og forbedrer dermed hastigheten på datainnhentingen.

Med denne teststrategien kan vi identifisere ytelsesproblemer før de når produksjon, og sikre at Zuta tilbyr en rask, pålitelig og sømløs handleopplevelse for alle brukere.

I denne sammenhengen er det også viktig å forstå hvordan å kombinere disse testene med praktiske tiltak for å sikre skalerbarhet og pålitelighet over tid. Belastningstester, i seg selv, er kun et verktøy for å oppdage flaskehalser. Det er avgjørende å følge opp med kontinuerlig overvåking av systemene etter at produksjonen er i gang, og bruke disse innsiktene til å implementere nødvendige justeringer i sanntid. Samtidig er det viktig å vedlikeholde en god balanse mellom ressurser og ytelse for å sikre at hver del av applikasjonen håndterer vekst uten problemer, samtidig som man holder kostnadene under kontroll.

Hva er opprinnelsen og betydningen av metallmynter i verdensøkonomien?
Hvordan autonome systemer påvirker risikostyring, lovgivning og etikk i detaljhandel
Hvordan overleve under ekstreme forhold: En studie i vilje og overlevelse
Hvordan forbedre ferdigheter i samtale og forståelse i arabisk språk
Hvordan bruke fiken i matlaging og desserter: En utforskning av fikenens allsidighet