Skip to main content

FailOver Groups in SQL Azure DB

שלום רב
והיום על תחום DR.
יש כבר זמן רב את היכולת ליצור Geo-Repliation.
בקצרה זוהי יכולת ליצור בזריזות עותק של בסיס הנתונים באיזור אחר, הוא יושב בשרת אחר ואפשר לעשות אליו Fail over אולם כל הקשור לשמות, המערכת הזו סטטית. כלומר שמות לא עוברים ואתה צריך לקנפג בקוננקשין סטרינג שאת הכתיבות אתה מבצע לבסיס נתונים אחד וכשמתבצע fail over אתה עובר לכתיבה לקוננקשין סטרינג אחר.
כל זה נכון אם אתה ביצעת את ה fail over. אולם אם מיקרוסופט ביצעה את ה fail over השמות כן מתחלפים לטענתה.

לאחרונה היתווספה היכולת לבצע fail over ואתה כלקוח לא תצטרך לשנות קוננקשין סטרינג.
הרעיון הוא פשוט
  • יוצרים Fail over Group.
  • קובעים לה שם
  • מחברים לקבוצה הזו כמה בסיסי נתונים שרוצים.
  • מקנפגים איך יתבצע ה Fail Over וכמה זמן אחרי נפילה יתבצע אם זה אוטמטי.
מיקום מסך יצירת Fail Over Groups:



מסך קונפיגורציה, פה מוסיפים בסיסי נתונים לקבוצה, מוחקים, עושים fail over וכדומה, כמובן הכל אפשרי גם ב PS:



זהו עכשיו יש קבוצה עם 2  URL להתחברות לדוגמא:

fonrtest1.database.windows.net - to the Primary

עכשיו ביצעתי Fail over ומה שקרה ששתי הכתובות מפנות למה שהיה קודם secondary.
כלומר שינוי הכתובת עובד רק על הראשון, זה לא מושלם אבל זו התחלה!!


ככה נראה מסך של Fail over groups מול מסך של geo replication  רגיל:





הנה 2 לינקים בנושא:


המפתחים שלי התחילו לאהוב את זה.
 
Labels:

Comments

Post a Comment

Popular posts from this blog

The journey to the Lakehouse

A long time has passed since the last post, we have gone through a long and tedious journey to adapt what Azure offers us, to our needs. Our needs were simple, the Current Datawarehouse (SQL Server on VM inazure) served the BI. ML teams worked on GCP, we want to let both teams to work on Azure in a platform that will have the ability to scale and will not fail every 2 days. We checked: Snowflake on azure Synapse analytics GCP We decided to go for the full Azure product for the reasons: Migration time support costs Synapse as a platform contains many components, and the challenge was to find what fits  us as an organization and as a group. The knowledge of the people and their abilities influenced the plans. Here's what we planned and what we did: We start to put everything in the Data Lake in parquet or delta format, build on top of Azure ADLS gen 2. We had to move some data to T-SQL compatible platform, so this involves setting up a dedicated Synapse pool , which is a fully man...
Post a Comment
Read more

How to restore deleted Azure Synapse dedicated SQL pool

  Existing dedicated pool can be easily restored from Azure portal or PowerShell command, but for now deleted pool could be restored from PowerShell only! Example: # Connect to Azure with system-assigned managed identity $AzureContext = (Connect-AzAccount -Identity).context # set and store context $AzureContext = Set-AzContext -SubscriptionName $AzureContext.Subscription -DefaultProfile $AzureContext # $AzureContext = Set-AzContext -SubscriptionName $SubscriptionName -DefaultProfile $AzureContext $SubscriptionName="Databases" $ResourceGroupName="stg-rg-we" $ServerName="stg-synapse-we"   $DatabaseName="sql_we_2023_11_07_13_42" $NewDatabaseName="sql_dp_we_deleted" ######################################## $token = (Get-AzAccessToken -ResourceUrl https://database.windows.net).Token $SubscriptionId = "ce088f9e-1111111a3914b" $DedicatedPoolEndPoint = "stg-synapse-we.sql.azuresynapse.net" $DedicatedPoolName = $DatabaseNam...
Post a Comment
Read more

From DBA to Data Engineer in Azure

I recently moved a role From being a DBA Manager, Who is responsible for the operational databases. I moved to manage the data engineering group. So what exactly is the difference between the two functions? DBA - Production Databases: SQL\ NoSQL- 24*7, powerful server on premise or on the cloud, managed or semi managed, security tasks, high performance is a target, multiregional, HA as top priority. Developers are using Microservices - so we have many applications many services and many many Databases. Many kinds of DB's like Cloud IAAS and PAAS. Secure and audit the data is must. The Clusters must have Uptime as long as we can achive. Data Modeling - is so important too. Challenges and Problems in the data bases systems Lots of DB’s Lots of creators / no standards Lots of Consumers (Query, tools, SLA) Raw data Lots of data resources Data silos In Data Engineering we have other challenges for example we have Data lake and Data Warehouses : Batch process. Stream Process. many data ...
Post a Comment
Read more