Alleskönner: Azure Cosmos DB - Was kann der neue Datenbank-Service von Microsoft?

Robin Sedlaczek | CTO Fairmas GmbH | .NET User Group Berlin
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 Community Leader
 CTO der GmbH Berlin
 Sprecher | Autor | Blogger
[ Entwickler.de, Heise, DotNetPro, Informatik aktuell, BASTA!, .NET Summit,
ParallelCon, ADC, GUI & DESIGN, DevSpace, Spartakiade...]
 Open Source-Entwickler
[ SharpGL, Roslyn, FxCopAnalyzers, Force Feedback Programming ]
.NET User Group Berlin-Brandenburg
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Robin Sedlaczek

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AZURE COSMOS DB
Dr. Leslie Lamport
 renomierter Wissenschaftler
 Preisträger des Turing Awards
 hatte Einfluß auf viele große
verteilte Systeme
 maßgeblich an Entwicklung
von Cosmos DB beteiligt

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AZURE COSMOS DB
 global verteiltes Datenbanksystem
 Multi-Modell, Multi-API
 Horizontal partitioniert
 Durchsatz & Speicher über
geographische Regionen elastisch
skalierbarer
 dabei garantierte
Verfügbarkeit
 5 Konsistenzmodelle verfügbar
 vollständig automatische
Indizierung
Infoworld:
Technology of the Year Award 2017

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AZURE COSMOS DB

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CAP-Theorem
Robin Sedlaczek | Chief Technical Officer at Fairmas GmbH

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CAP-THEOREM

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CAP-THEOREM
Consistency
PartitioningAvailability
Immer erreichbar,
auch bei Netzwerkpartitionierung.
Eventuell inkonsistent.
 aka Brewer‘s Theorem
 für verteiltes DBS max. 2
Garantien gleichzeitig möglich

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CAP-THEOREM
 Durchsatz: Konfiguration innerhalb von 5s verfügbar
 Latenz: garantiert niedrig (<10ms) in 99% aller Fälle
 Verfügbarkeit: garantiert hoch, bei 99,99%
 Konsistenz: 5 wohl-definierte Level wählbar
 SLAs für alle 4 Dimensionen1
Microsoft’s Antwort:
1 https://azure.microsoft.com/de-de/support/legal/sla/cosmos-db/v1_1/

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Multi-Modell, Multi-API

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MULTI-MODELL, MULTI-API
Atom: basiert auf wenigen primitiven Typen:
string, bool, number...
Record: Struktur bestehend aus Atomen
Sequence: Array bestehend aus Atomen,
Records, Sequenzen
Atom-Record-Sequence (ARS)
Wie funktioniert der
Cosmos DB-Kern eigentlich?
 Kern-Datenmodel basiert auf ARS
 Daten kommen nativ in JSON
 DB-Engine kann andere
Datenmodelle effektiv auf ARS
projezieren  Multi-Modell
 auf Kern-Datenmodell kann nativ
zugegriffen werden
 durch nativen Zugriff können
andere APIs für Access & Query
implementiert werden  Multi-API

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API-Projektionen
 5 DBMS-APIs zur Auswahl beim Erzeugen eines Cosmos DB Accounts
 Datenmodell/APIs nach Außen, Projektion auf ARS nach Innen
DB der vielen Gesichter
 SQL
 DocumentDB
 MongoDB
 Azure Table Storage
 Gremlin Graph Query API

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Ressourcenmodell
 Container & Items als
spezifische Ressource
projeziert
 basierend auf API-
Selektion

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Partitionierung, Distribution & Latenz

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PARTITIONIERUNG
 Automatische Partitionierung
der Daten basierend auf
benutzerdefinierten Key
 Partition ist kleinste Einheit als
Grundlage für Skalierung

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PARTITIONIERUNG & REPLIKATION
 Lokale Distribution durch
Partitionierung
 Globale Distribution durch
Replikation der Partitionen in
andere Regionen (Knoten)
 Skaliert Nutzer Durchsatz und
Speicher, beginnt transparentes
Partitionsmanagement
Resource Partition Management ist vollständig
automatisiert und wurde jahrelang hoch
optimiert durch Microsoft in Cosmos DB.

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GLOBALE DISTRIBUTION
 Cosmos DB in allen Azure-Regionen
verfügbar (30+)
 Distribution in weitere Regionen
 per Mausklick in Azure Protal
 oder programmatisch via API
 Unterscheidung Read-/Write-Regionen
 vollständig automatisiert
 jederzeit änderbar
 garantierte Betriebsaufnahme in <60 min.
 Failover-Priorisierung der Regionen
konfigurierbar

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LATENZEN
 Latenz-Garantie für 99% aller Fälle
 per Service Level Agreements (SLAs1)
 End-to-End
 1 KB, gleiche Region  read <10ms, indexed write <15ms
 Verfügbarkeit immer von langsamer Datenbankoperation unterscheidbar
 definierte obere Grenze
 Timeout-Error wenn Operation länger dauert als Grenze
 Timeouts werden gegen Verfügbarkeits-SLA gezählt

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Konsistenzmodelle

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KONSISTENZMODELLE
 5 Konsistenzmodelle - von stark bis eventuell konsistent
 Konsistenzmodell auswählbar pro Cosmos DB Account
 kann programmatisch für Lesezugriffe überschrieben werden
 Per Service Level Agreements (SLAs1) garantiert

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KONSISTENZMODELLE
Strong
 Nur für Cosmos DB Account mit einer Region
 linearisierbare1 Garantie
 Reads sehen immer neuesten Write
 nur bestätigte und vollständige Writes
 Kosten für Read
 höher als für Session und Eventual Consistency
 gleich wie für Bounded Staleness
1 https://aphyr.com/posts/313-strong-consistency-models

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KONSISTENZMODELLE
Bounded-staleness
 Reads max. k Versionen oder t Zeitintervalle hinter Write
 k und t konfigurierbar
 empfohlen in globalen Szenarien
 für starke Konsistenz
 99,99% Verfügbarkeit
 niedirge Latenzen
 höher als für Session und Eventual Consistency
 gleich wie für Strong

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KONSISTENZMODELLE
Session
 Konsistenz beschränkt auf Client-Session
 ideal für Benutzer- und Gerätesessions
 RYW  Read your own Writes
 monotonische Reads und Writes
 vorhersagbare Konsistenz pro Session bei niedriger Latenz für
Writes und Reads
 höher als für Eventual Consistency
 niedriger als für Strong und Bounded-staleness

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KONSISTENZMODELLE
Consistent Prefix
 Replikas in einer Gruppe konvergieren eventuell, wenn kein
weiterer Write
 Garantie
 Reads sehen Writes immer in richtiger Reihenfolge
 A, AB, ABC, niemals CBA etc.

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KONSISTENZMODELLE
Eventual
 Replikas in einer Gruppe konvergieren eventuell, wenn kein
weiterer Write
 gelieferte Werte können älter sein, als die zuvor
 niedrigste Latenz für Reads und Writes
 niedrigste für alle Konsistenzlevel

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Legen wir endlich los:
Demo

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DEMO
 Azure Portal (Cosmos DB verwalten)
 Demo Table Storage
 Demo Gremlin Graph
 Visual Studio
 Demo native APIs
 Demo APIs aus SDKs/NuGets (CRUD)
 Demo Data Migration Tool (Data Load & Migration)
 Demo Offline-Entwicklung mit Emulator
 Serverless mit Functions
 Demo Performance-Messung
 Auswertung Metriken Azure Portal

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