Skip to main content

How to choose your AZURE Data Center

שלום רב והיום מעט על Data Centers בענן של מיקרוסופט.
לפני שאסביר איך מומלץ לבחור את הדאטה סנטר שלך שבתוכו תשים את כל האפליקציות  והנתונים בענן, אסביר מספר מושגים שקשורים לקבלת ההחלטה.
Regoin - למיקרוסופט מספר רב של דאטה סנטרים, הם מאחדים אותם תחת אזורים. בתוך אזורים יש תקשורת טובה יותר ומומלץ לעבוד בכמה דאטה סנטרים תחת אותו אזור. למשל באירופה יש כמה אזורים - UK - יש לה 2 אישורים לונדון וקרדיף. אירופה יש לה צפון ומערב והם זוגות.
Government - אלו דאטה סנטרים בארה"ב שעומדים תחת רגולצית ממשל אמריקאית, יש שם מנגנוני אבטחה מוגברים לפי הצרכים של הממשל האמריקאי.
German - גם פה ישנם צרכים לממשל גרמני, ולכן פתחו מיקרוסוםט דאטה סנטרים בגרמניה.
חשוב להבין שלא כל הדאטה סנטרים של מיקרוסופט הם בניהולם - לעיתים, כמו בגרמניה הם רוכשים שירותים מקומיים. כך גם בסין.
מפת הפריסה של הדאטה סנטרים היא זו נכון להיום:


כשניגשים לבחירת data center צריך לקחת כמה דברים בחשבון:
Latency, Service Availability, Compliance, 

Latency - רכיב מאד משמעותי. היכן המשתמשים של האפליקציה או הנתונים נמצאים? האם אתם עובדים היברידי? ואז יש חשיבות למעבר נתונים. יש 2 אתרים שנותנים בדיקה של Latency מהדאטה סנטרים השונים:
http://www.azurespeed.com/ 
פה אפשר לראות מה רואים לכל דאטה סנטר באירופה מה העיכוב שיש ממכונה בישראל:



https://azurespeedtest.azurewebsites.net/
פה גם רואים לפי דאטה סנטר :

התוצאות די דומות וכל אחד יבחר לו כלי כפי רצונו.
Service Availability - לא בכל דאטה סנטר יש את כל הסרביסים שהענן מציע וחשוב לפני הבחירה לדעת מה יש ומה אין ופה מיקרוסופט נותנים טבלה:
https://azure.microsoft.com/en-us/regions/services/

למשל בטבלה המצולמת אין MySQL PAAS בחלק האיזורים בארה"ב.

Compliance - נקודה מאד חשובה, למשל האם מותר לשמור נתונים באיזור מחוץ לאירופה ללקוחות אירופאים וכדומה, חייבים לקחת זאת מראש.

זהו אילו עיקרי הדברים יקרא כל אחד ויחליט כטוב בעיניו.









Labels:

Comments

Post a Comment

Popular posts from this blog

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

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

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