Como Escalar e Configurar Instâncias do Azure SQL para Performance e Flexibilidade Máxima

Ao criar um "elastic pool" para a primeira instância de banco de dados SQL do Azure, que é um processo simples de atribuição de nome ao pool, torna-se possível criar bancos de dados adicionais que compartilham os recursos do pool. Essa abordagem facilita a escalabilidade, permitindo que o assinante acrescente mais armazenamento ao pool conforme necessário. No entanto, para aproveitar ao máximo as vantagens dessa arquitetura, é fundamental entender as diversas opções de serviços e modelos de compra que o Azure oferece.

A escolha do modelo de serviço é um passo crucial nesse processo. O Azure SQL Database oferece duas opções principais de modelo de compra: unidades de transação de banco de dados (DTUs) e vCore, cada uma com diferentes camadas de serviço. As camadas DTU utilizam um único parâmetro para definir os recursos de CPU, memória e I/O disponíveis para o banco de dados SQL, enquanto o modelo vCore permite uma escalabilidade mais refinada dos recursos computacionais, memória e armazenamento.

Para aqueles que buscam uma solução mais simples e pré-configurada, as camadas de serviço DTU (Básico, Standard e Premium) oferecem níveis de computação com base em um número ajustável de DTUs, um tamanho máximo de banco de dados configurável e períodos de retenção de backup que aumentam com a camada escolhida. O custo por DTU varia de acordo com a camada, e o assinante pode ajustar a quantidade de DTUs conforme a necessidade do seu banco de dados.

Por outro lado, o modelo vCore oferece uma flexibilidade ainda maior. A camada General Purpose é a opção padrão para novos bancos de dados SQL, e os assinantes podem escalá-la conforme suas necessidades, especificando de 2 a 128 vCores. Se a necessidade for maior performance e menor latência, a camada Business Critical é a melhor escolha. Ela oferece melhor desempenho de I/O e maior tolerância a falhas, mas seu custo por vCore é aproximadamente 2,7 vezes maior que o da camada General Purpose. Isso se deve à inclusão de três réplicas adicionais do banco de dados e ao uso de armazenamento SSD local de alta performance.

Para aqueles com requisitos de armazenamento extremamente grandes, a camada Hyperscale se destaca. Ela suporta bancos de dados com até 100 TB de armazenamento, em comparação com os 4 TB suportados pelas outras camadas. Além disso, o desempenho de I/O pode alcançar até 327.680 operações por segundo (IOPS), e a memória por vCore é o dobro em relação às outras camadas. No entanto, uma vez configurada para usar a camada Hyperscale, a única forma de alterar a camada de serviço é realizar uma migração e reimplantação do banco de dados.

Dentro do modelo vCore, também existe a opção de escolher entre duas opções de "Compute": Provisioned e Serverless. A opção Provisioned pré-aloca recursos de computação e cobra uma taxa horária com base no número de vCores escolhidos, independentemente da carga de trabalho do banco de dados. Já o modelo Serverless permite que o Azure aloque dinamicamente recursos computacionais conforme a carga de trabalho, cobrando pelo tempo de uso real dos vCores, além do custo adicional de armazenamento. Quando o banco de dados não está em uso, ele é pausado, o que elimina os custos de computação, embora os custos de armazenamento continuem.

A escolha do hardware também é um fator determinante. No modelo vCore, o assinante pode escolher a configuração de hardware do banco de dados a partir de uma lista de opções. A configuração de hardware inclui elementos como o número máximo de vCores, a quantidade de memória máxima e a quantidade de armazenamento permitida. Com essas variáveis, o Azure calcula o custo de computação por vCore por segundo, permitindo que o assinante dimensione a capacidade computacional da instalação de acordo com suas necessidades.

Além disso, o Azure SQL Managed Instance oferece uma experiência similar à do Azure SQL Database, mas com algumas diferenças significativas. O Managed Instance é recomendado para cargas de trabalho mais complexas que requerem mais controle sobre a configuração do ambiente. Ao criar uma nova instalação de SQL MI, os recursos de hardware e as configurações selecionadas se aplicam a todos os bancos de dados criados dentro da instância gerenciada. No SQL MI, as opções de compra de serviço são limitadas ao modelo vCore, e não há opções baseadas em DTUs nem suporte à camada Hyperscale.

As camadas de serviço disponíveis para SQL MI incluem: General Purpose, que é recomendada para a maioria das cargas de trabalho, e oferece latências de 5-10 ms, separando os recursos de computação e armazenamento; Business Critical, que é indicada para cargas de trabalho que exigem latências menores (1–2 ms), replicação adicional e maior disponibilidade; e a camada Next-gen General Purpose, que oferece melhorias de performance e confiabilidade, com capacidade de armazenamento e número máximo de bancos de dados ampliados.

Após a escolha da camada de serviço, o assinante também deve selecionar o hardware de computação para o SQL MI. As opções incluem a série Standard (Gen5), Premium e Premium otimizada para memória, com características de CPU e memória específicas para cada uma. Além disso, o armazenamento máximo disponível varia de 16 TB a 32 TB, dependendo da configuração escolhida.

Para casos em que o Azure SQL Managed Instance ou o Azure SQL Database não atendem às necessidades específicas, o modelo de IaaS (Infraestrutura como Serviço) oferece uma solução mais flexível. A instalação do SQL Server em uma máquina virtual Azure permite aos assinantes escolher entre uma ampla variedade de opções de computação e armazenamento, dimensionando o ambiente de banco de dados para atender a requisitos excepcionais de tamanho ou performance.

O entendimento de todas essas opções é fundamental para que os assinantes possam escolher a melhor configuração para suas necessidades, levando em consideração não apenas o custo, mas também os requisitos de performance, escalabilidade e disponibilidade. Ao combinar corretamente as camadas de serviço, os tipos de computação e as configurações de hardware, o Azure SQL oferece uma plataforma robusta e flexível que pode atender a uma ampla gama de cenários e demandas empresariais.

Como Estabelecer uma Linha de Base de Desempenho para SQL no Azure

Ao administrar um sistema, a definição de uma linha de base de desempenho é essencial para entender o comportamento do sistema sob diversas condições e identificar áreas de melhoria. No caso do SQL Server no Azure, a monitorização do desempenho pode ser feita com uma série de ferramentas que capturam métricas essenciais, permitindo aos administradores detectar problemas e ajustar a infraestrutura conforme necessário. O Azure fornece ferramentas que oferecem as mesmas capacidades que o Performance Monitor, permitindo aos administradores capturar métricas de desempenho diretamente do sistema operacional e do hardware virtualizado.

Em ambientes de máquinas virtuais (VMs) com SQL Server instalado, é fundamental que o administrador selecione contadores de desempenho que reflitam não apenas o desempenho geral da máquina, mas também o desempenho específico do SQL Server. O monitoramento deve incluir métricas relacionadas à CPU, memória e recursos de armazenamento. Além disso, é importante monitorar os processos específicos do SQL, como o processo sqlservr, e os contadores de memória para o SQL Server Memory Manager. Monitorar discos lógicos que abrigam os dados, logs e o tempdb do SQL também é crucial, pois pode indicar gargalos ou áreas de melhoria.

O primeiro passo para estabelecer uma linha de base de desempenho é identificar as fontes para as métricas. Em um ambiente de SQL Server, o monitoramento das métricas de recursos da VM e as métricas específicas do SQL Server ajuda a identificar o uso de recursos. Se o desempenho do SQL estiver consumindo uma grande parte dos recursos da VM, isso pode indicar a necessidade de ajustar a alocação de recursos ou considerar uma alteração no serviço de hospedagem, como o escalonamento para uma máquina com maior capacidade de processamento.

É necessário também monitorar as estatísticas de espera, que são um dos pontos críticos no desempenho de bancos de dados SQL. Essas estatísticas rastreiam quando o SQL Server está tentando executar uma tarefa, mas não consegue devido à falta de um recurso necessário, como ciclos de CPU, memória ou armazenamento. Existem 48 métricas de espera, que, se monitoradas de perto, podem indicar os principais gargalos do sistema. Por exemplo, se o processador da máquina estiver frequentemente com a utilização próxima de 100%, isso pode ser um indicativo de que a falta de ciclos de CPU é a causa das delays de espera, e não o próprio SQL. Nesse caso, uma solução seria aumentar a capacidade de CPU da máquina ou migrar para um plano de serviço mais robusto.

Além disso, o monitoramento contínuo das métricas e a comparação com a linha de base podem ajudar a identificar quando a capacidade da infraestrutura não está sendo totalmente utilizada. Se a utilização de recursos da máquina não estiver acompanhando a carga de trabalho do SQL, uma possível solução seria mover o servidor para um nível de serviço inferior, ou aumentar a carga de trabalho para utilizar melhor os recursos disponíveis. Esta prática pode ajudar a otimizar custos, aproveitando ao máximo a infraestrutura existente.

O Azure oferece uma variedade de ferramentas para monitoramento de desempenho, como a página de Visão Geral do Banco de Dados SQL do Azure, que exibe gráficos de métricas essenciais, como armazenamento de dados e consumo de recursos principais. Além disso, a plataforma permite configurar alertas para notificar os administradores caso uma métrica ultrapasse o limite estipulado. O painel de Logs fornece acesso a logs detalhados para uma análise mais profunda, utilizando a linguagem Kusto. A página de Visão Geral de Desempenho, por sua vez, permite visualizar as consultas mais pesadas em termos de consumo de CPU.

O SQL Insights, por sua vez, é uma ferramenta de monitoramento remoto para todos os produtos do Azure SQL (Banco de Dados SQL do Azure, Instância Gerenciada do SQL do Azure e VMs rodando SQL Server). Esta ferramenta coleta dados de métricas de todos os recursos do Azure SQL em uma assinatura específica, sendo crucial para uma visão global e detalhada do desempenho da infraestrutura. Para utilizar o SQL Insights, é necessário criar uma máquina virtual dedicada para a coleta de dados, garantindo que a mesma tenha o Azure Monitor Agent instalado. Embora o SQL Insights tenha sido aposentado em 31 de dezembro de 2024, a coleta de dados gerada pela ferramenta ainda é relevante para fins de monitoramento e para os objetivos do exame de certificação DP-300.

Por fim, o monitoramento eficaz requer que o administrador crie perfis de monitoramento para especificar as métricas a serem observadas e a frequência com que os dados serão coletados. Isso inclui a criação de perfis específicos para métricas de SQL, como tempo de resposta das consultas, tempo de CPU e alocação de memória. A integração com o Azure Key Vault para armazenar credenciais de conexão também é uma prática recomendada para garantir a segurança e a integridade dos dados durante o processo de monitoramento.

Além das métricas e ferramentas mencionadas, o administrador deve estar atento ao impacto de outros fatores que podem influenciar o desempenho, como a configuração de rede, a latência entre recursos e a disponibilidade de recursos específicos no Azure. O uso adequado de recursos e a constante análise de métricas são cruciais para manter o ambiente de SQL no Azure otimizado e com bom desempenho.

Como Automatizar Tarefas no Azure com Runbooks e Alertas

Os runbooks são uma ferramenta poderosa no ambiente de administração do Azure, permitindo que os administradores automatizem uma série de tarefas de gerenciamento e monitoramento de sistemas, como execução de scripts, manutenção de bancos de dados e muito mais. A interface de runbooks no Azure permite que o administrador adicione código em uma página dedicada, criando um espaço onde se pode configurar e automatizar processos críticos de forma eficiente. Por exemplo, no PowerShell, o código do usuário pode ser facilmente inserido, e o painel direito fornece a visualização completa do runbook em execução.

Após concluir o código, o administrador pode usar a opção de "Testar" para verificar se o runbook está funcionando corretamente em um ambiente de sandbox, sem impactar a produção. Caso o teste seja bem-sucedido, o botão "Publicar" ativa o runbook, tornando-o parte integrante das operações automatizadas. Este fluxo de trabalho facilita a verificação e execução de scripts sem a necessidade de intervenção manual constante, garantindo maior eficiência e segurança nas operações.

Além de sua capacidade de automação, os runbooks podem ser configurados para disparar alertas e notificações em casos de falhas, erros específicos ou mudanças no status dos jobs. Com o uso de alertas, é possível manter o controle de diferentes condições críticas do sistema, como falhas em jobs de automação. Ao configurar esses alertas, o administrador pode se assegurar de que será notificado quando ocorra algum evento importante, permitindo a intervenção rápida para resolver possíveis problemas. O processo de criação de alertas é facilitado pela interface do Azure, onde, ao selecionar sinais específicos, como falhas ou interrupções de jobs, o administrador pode definir a condição que deseja monitorar.

A página de criação de alertas permite que o administrador defina os critérios para monitoramento. Através de uma interface visual, é possível selecionar sinais, como falhas em jobs de automação no Azure, e em seguida configurar uma série de ações que serão executadas quando o alerta for disparado. Estas ações podem incluir desde a execução de scripts até o envio de e-mails ou a ativação de grupos de ação. Além disso, a página de detalhes do alerta permite especificar a severidade do evento, tornando mais fácil para o administrador priorizar respostas.

Entretanto, um dos maiores desafios enfrentados pelos administradores ao lidar com automações complexas, como os runbooks, é a depuração de erros. Quando um erro ocorre durante a execução de um runbook, é essencial identificar sua causa para que possa ser corrigido de forma eficaz. Um dos primeiros passos a ser tomado é garantir que todos os módulos do PowerShell necessários estejam corretamente importados e atualizados na área de trabalho de automação. Também é fundamental realizar execuções de teste localmente para verificar se o código do runbook se comporta da maneira esperada. Além disso, o log de atividades e a configuração de rastreamento detalhado são recursos que ajudam a obter informações cruciais sobre a execução do runbook, fornecendo um histórico completo que pode ser usado para diagnosticar falhas.

No que se refere ao gerenciamento de tarefas automatizadas em bancos de dados, especialmente no contexto do Azure, é fundamental entender as diferenças entre as opções de automação disponíveis. O SQL Server Agent, por exemplo, é um serviço do Windows que facilita a automação de jobs em uma instalação do SQL Server. Embora não seja suportado diretamente no Azure SQL Database, o gerenciamento de tarefas pode ser realizado por meio de outras ferramentas como elastic jobs e Azure Automation. Esses métodos fornecem funcionalidades semelhantes, permitindo que os administradores configurem, monitorem e realizem manutenções automatizadas de bancos de dados no ambiente Azure.

A automação de bancos de dados no Azure também pode ser complementada com o uso de templates ARM e scripts Bicep, ferramentas que permitem a definição de configurações e a implantação de soluções de forma padronizada e escalável. Para garantir que os templates distribuídos para os escritórios de filiais ou para equipes remotas mantenham a consistência, é recomendável o uso de template specs. Ao distribuir template specs, é possível garantir que o template seja usado como uma configuração fixa, sem possibilidade de modificações antes da implantação. Isso ajuda a evitar erros que possam ocorrer quando templates são alterados inadvertidamente, assegurando que todos os deployments sigam as especificações corporativas.

É importante destacar que a implementação de soluções de alta disponibilidade (HA) e recuperação de desastres (DR) no Azure requer um planejamento cuidadoso, com base nos objetivos de recuperação (RPO/RTO) da organização. A escolha de uma estratégia de HA/DR deve considerar não apenas a complexidade técnica e os custos, mas também a criticidade dos dados e sistemas envolvidos. Quanto mais críticos os dados para as operações de negócios, maior deve ser o nível de redundância e resiliência implementado. A combinação de backups regulares, servidores redundantes e zonas de disponibilidade no Azure pode garantir que os dados estejam sempre disponíveis, mesmo em caso de falha significativa.

Além disso, o uso de ferramentas de monitoramento avançadas, como logs e registros de atividades, pode fornecer uma visão detalhada sobre o desempenho dos sistemas e ajudar na detecção de problemas antes que se tornem críticos. A combinação dessas ferramentas com os runbooks e alertas permite uma abordagem proativa na manutenção de sistemas e bancos de dados, assegurando a continuidade dos negócios com o mínimo de interrupções.