Jak ocenić wymagania i wybrać strategię migracji baz danych do Azure?

Proces migracji baz danych do chmury Azure wymaga precyzyjnego planowania oraz dogłębnej analizy wymagań i ograniczeń istniejącej infrastruktury. Podstawowym krokiem jest zrozumienie różnic pomiędzy wersjami SQL Server działającymi lokalnie a dostępnymi w chmurze usługami Azure, takimi jak Azure SQL Database oraz Azure SQL Managed Instance. Usługi te, działając w modelu PaaS, zawsze oferują najnowszą, potwierdzoną wersję SQL Server, co odróżnia je od tradycyjnych instalacji lokalnych, gdzie wersje mogą być starsze lub specyficzne. W przypadku konieczności korzystania z konkretnej wersji serwera SQL lub systemu operacyjnego, jedyną opcją jest model IaaS, czyli utworzenie maszyny wirtualnej

Jak skutecznie analizować i optymalizować plany wykonania oraz utrzymywać wydajność baz danych w Azure SQL?

Analiza planów wykonania zapytań jest jednym z kluczowych elementów zarządzania i optymalizacji baz danych SQL. Administratorzy mogą zapisywać plan wykonania w formacie pliku sqlplan, co umożliwia późniejszą dokładną analizę i porównanie różnych planów. W narzędziu SQL Server Management Studio (SSMS) możliwe jest wyświetlenie dwóch planów obok siebie, co ułatwia identyfikację różnic w ich właściwościach i potencjalnych przyczyn spadku wydajności.

Plan wykonania można również zobaczyć w formie tekstowej. Komenda T-SQL SET SHOWPLAN_ALL ON pozwala wyświetlić szacowany plan wykonania zapytania bez jego faktycznego uruchamiania i zwracania wyników. Jest to szczególnie przydatne podczas analizy zapytań, których wykonanie mogłoby być kosztowne lub czasochłonne. Natomiast aby zobaczyć rzeczywisty plan wykonania wraz z wynikami zapytania, stosuje się SET STATISTICS PROFILE ON, co powoduje uruchomienie zapytania i wyświetlenie informacji o faktycznym przebiegu jego wykonania.

W kontekście monitorowania wydajności baz danych w środowisku Azure coraz większe znaczenie zyskują narzędzia wykorzystujące sztuczną inteligencję, takie jak Intelligent Insights. Funkcja ta automatycznie monitoruje aktywność baz danych w Azure SQL Database i Azure SQL Managed Instance, wykrywając potencjalne problemy z wydajnością oraz ich przyczyny. Analizując obciążenie bazy danych z ostatniej godziny w odniesieniu do siedmiodniowego okresu porównawczego, Intelligent Insights identyfikuje najbardziej kosztowne zapytania, a także rejestruje błędy, nadmierne czasy oczekiwania, blokady i inne symptomy degradacji wydajności.

Typowe wzorce problemów, które potrafi rozpoznać, to między innymi zbliżanie się do limitów zasobów subskrypcji, gwałtowny wzrost obciążenia, presja pamięci, nadmierne blokady danych, brak indeksów wpływających na optymalizację zapytań, zwiększone czasy oczekiwania, powolne działanie klienta bazy danych czy obniżenie poziomu zasobów spowodowane zmianą planu taryfowego. Wykryte problemy są zapisywane w diagnostycznym logu SQLInsights, zawierającym szczegółowe analizy oraz rekomendacje dla administratorów, co umożliwia szybkie i efektywne reagowanie na zagrożenia.

Kluczowym zadaniem administratorów baz danych jest także utrzymanie optymalnej kondycji indeksów. Indeksy mogą ulegać fragmentacji w wyniku operacji modyfikujących dane, takich jak wstawianie, aktualizowanie czy usuwanie. Fragmentacja wpływa negatywnie na wydajność, ponieważ wymaga większej liczby operacji I/O. W bazach danych opartych na modelu rowstore fragmentacja objawia się m.in. poprzez podział stron danych, co obniża ich gęstość — ilość danych przechowywanych na jednej stronie. Spadek gęstości powoduje konieczność odczytywania większej liczby stron, co z kolei zwiększa czas dostępu do danych.

Administracja SQL umożliwia sprawdzenie poziomu fragmentacji i gęstości stron za pomocą narzędzi takich jak SSMS czy dynamicznego widoku zarządzania sys.dm_db_index_physical_stats. W SSMS dostęp do tych informacji uzyskuje się poprzez właściwości indeksu, gdzie na stronie fragmentacji widoczne są wskaźniki takie jak "Page fullness" oraz "Total fragmentation". Analogicznie, zapytania T-SQL pozwalają na uzyskanie danych procentowych dotyczących fragmentacji i wykorzystania przestrzeni na stronach.

Operacje te można wykonać zarówno w SSMS, wybierając odpowiednią opcję w menu kontekstowym indeksu, jak i za pomocą poleceń T-SQL ALTER INDEX REORGANIZE oraz ALTER INDEX REBUILD. Operacje online mają tę zaletę, że nie blokują na długo danych, umożliwiając kontynuowanie zapytań w trakcie ich wykonywania. Natomiast przebudowy offline są szybsze, ale wiążą się z blokadą danych i uniemożliwiają wykonywanie zapytań podczas ich trwania.

Choć reorganizacja i przebudowa indeksów mogą poprawić wydajność, nie należy ich wykonywać bezkrytycznie. Procesy te generują znaczne obciążenie zasobów i nie zawsze przynoszą zamierzony efekt, dlatego powinny być stosowane tylko po udokumentowaniu rzeczywistej potrzeby.

Ważne jest również zrozumienie, że utrzymanie wydajności bazy danych wymaga kompleksowego podejścia — łącznie z monitorowaniem planów wykonania, wykorzystaniem inteligentnych narzędzi analitycznych oraz regularną konserwacją indeksów i statystyk. Wydajność bazy to nie tylko optymalizacja pojedynczych zapytań, lecz także ciągłe dostosowywanie zasobów do zmieniających się obciążeń i warunków środowiskowych, co umożliwia zachowanie wysokiej jakości usług i stabilności działania systemów bazodanowych.

Jak tworzyć, testować i monitorować runbooki oraz alerty w automatyzacji Azure?

Runbook otwiera interfejs, w którym administrator może wprowadzać kod. Na przykład, w portalu Azure podczas edycji runbooka PowerShell, użytkownik wkleja swój skrypt w prawym panelu edytora. Po ukończeniu pisania kodu możliwe jest przetestowanie go w bezpiecznym środowisku piaskownicy, co pozwala zweryfikować poprawność działania przed jego publikacją i aktywacją w systemie. Testowanie w izolowanym środowisku minimalizuje ryzyko błędów podczas wykonywania zadań produkcyjnych.

Automatyzacja w Azure umożliwia administratorom tworzenie alertów powiązanych z wykonywanymi zadaniami bazy danych, zarówno w przypadku elastycznych zadań (elastic jobs), jak i runbooków. Alerty te powiadamiają o spełnieniu określonych warunków, takich jak sukces, niepowodzenie czy wystąpienie konkretnych komunikatów błędów. Proces tworzenia alertów rozpoczyna się od wyboru sygnału, czyli kryterium monitorowania, np. zakończenia zadania z błędem lub zatrzymania go. Następnie określa się akcje, które mają zostać podjęte w reakcji na alert, takie jak powiadomienia czy wywołanie grup działań, a także nadaje mu się odpowiedni poziom ważności oraz nazwę. Dzięki temu administratorzy zyskują możliwość szybkiej reakcji na nieprawidłowości, co zwiększa stabilność i niezawodność środowiska.

SQL Server Agent, który jest usługą Windows automatyzującą wykonywanie zadań w instalacji SQL Server, może działać na maszynach wirtualnych Azure z SQL Serverem lub na zarządzanych instancjach Azure SQL. Jednakże, Azure SQL Database nie obsługuje SQL Server Agenta z powodu braku wsparcia dla środowiska Windows. W takich przypadkach automatyzację realizuje się poprzez elastic jobs oraz Azure Automation, które oferują rozbudowane mechanizmy zarządzania zadaniami, harmonogramami, runbookami oraz alertami.

W kontekście masowej automatyzacji wdrożeń SQL, Azure udostępnia narzędzia takie jak szablony ARM, template specs oraz skrypty Bicep, które można wdrażać zarówno z poziomu portalu Azure, jak i za pomocą poleceń Azure CLI lub PowerShell. Istotnym elementem jest rozumienie i diagnozowanie błędów wdrożeniowych, które dzielą się na błędy walidacji, prewalidacji i błędy samego procesu wdrożenia.

Poza samym procesem tworzenia i uruchamiania runbooków, konieczne jest zrozumienie znaczenia monitorowania, alertowania oraz systematycznego testowania i aktualizowania automatyzacji. Odpowiednia konfiguracja alertów pozwala na proaktywne zarządzanie środowiskiem oraz szybkie reagowanie na nieprawidłowości, co przekłada się na wysoką dostępność usług i minimalizację przestojów.

Jak działa model odzyskiwania i kopie zapasowe w Azure SQL Database oraz SQL Server?

Model odzyskiwania bazy danych jest kluczowym parametrem decydującym o sposobie wykonywania kopii zapasowych oraz możliwości przywracania danych do określonego punktu w czasie. Administratorzy mogą zmieniać ten model w ustawieniach bazy danych, co wpływa na dostępne typy kopii zapasowych. Na przykład, przejście z modelu SIMPLE na FULL dodaje możliwość tworzenia kopii dziennika transakcji (Transaction log backup). To właśnie dzięki takim kopiom można przywrócić bazę do bardzo precyzyjnego momentu, nawet jeśli kopii pełnych jest wiele.

W SQL Server Management Studio (SSMS) podczas tworzenia zadania przywracania dostępna jest opcja wyboru konkretnego backupu spośród wielu, co umożliwia precyzyjne odzyskiwanie danych. Ponadto, funkcja Timeline pozwala wizualnie prześledzić wykonane kopie zapasowe, rozróżniając ich typy za pomocą symboli. W przypadku usług Azure SQL Database i Azure SQL Managed Instance proces przywracania jest zautomatyzowany i dostępny przez kreatora, który pozwala wskazać dokładny punkt w czasie przywracania, tworząc nową bazę danych na serwerze.

Automatyczne tworzenie kopii zapasowych w Azure odbywa się regularnie i pozwala na krótkoterminowe przechowywanie danych od 1 do 35 dni. Jednak ze względu na wymagania prawne czy regulacyjne często konieczne jest długoterminowe przechowywanie kopii – do 10 lat. Ustawienia te można konfigurować indywidualnie dla każdej bazy, decydując o czasie przechowywania kopii tygodniowych, miesięcznych i rocznych.

Poza portalem Azure, administratorzy mają możliwość wykonywania kopii i przywracania baz danych za pomocą poleceń T-SQL, takich jak BACKUP i RESTORE. Mogą zapisać kopię lokalnie na dysku lub w chmurze – w Azure Blob Storage, używając odpowiedniego URL oraz mechanizmu uwierzytelniania za pomocą Shared Access Signature (SAS). Warto zauważyć, że środowisko wirtualnej maszyny Azure działa niezależnie od samej platformy chmurowej, więc bezpieczeństwo połączenia i autoryzacji do zasobów blob storage wymaga osobnych ustawień.

W kontekście wysokiej dostępności i odtwarzania po awarii (HA/DR) Azure oferuje różnorodne rozwiązania, które pozwalają zachować funkcjonalność baz danych nawet w przypadku poważnych awarii. Jednym z nich jest aktywna replikacja geograficzna (active geo-replication), dostępna dla Azure SQL Database, która umożliwia tworzenie repliki bazy w innym regionie geograficznym. W przypadku awarii podstawowego regionu, można szybko przełączyć się na replikę. Azure SQL Managed Instance zamiast tego obsługuje automatyczne grupy failover, które pełnią podobną funkcję.

Podobnie, w środowiskach SQL Server działających na maszynach wirtualnych Azure, można konfigurować grupy Always On Availability Groups, które oferują kompleksowe rozwiązania HA/DR na poziomie przedsiębiorstwa. Takie grupy umożliwiają grupowanie baz danych w jednostki, które wspólnie zapewniają odporność na awarie.